Materialisierte Ansicht erstellen

Mit Sammlungen den Überblick behalten Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.

Materialisierte Ansicht erstellen.

Weitere Informationen

Eine ausführliche Dokumentation, die dieses Codebeispiel enthält, finden Sie hier:

Codebeispiel

Go

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Go in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Go API. 

import (
	"context"
	"fmt"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
)

// createMaterializedView demonstrates generated a materialized view based on an existing
// base table.
func createMaterializedView(projectID, datasetID, baseTableID, viewID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydatasetid"
	// baseTableID := "mytableid"
	// viewID := "myviewid"
	ctx := context.Background()

	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	// Get an appropriately escaped table identifier suitable for use in a standard SQL query.
	tableStr, err := client.Dataset(datasetID).Table(baseTableID).Identifier(bigquery.StandardSQLID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("couldn't construct identifier: %w", err)
	}

	metaData := &bigquery.TableMetadata{
		MaterializedView: &bigquery.MaterializedViewDefinition{
			Query: fmt.Sprintf(`SELECT MAX(TimestampField) AS TimestampField, StringField,
					  MAX(BooleanField) AS BooleanField FROM %s GROUP BY StringField`, tableStr),
		}}

	viewRef := client.Dataset(datasetID).Table(viewID)
	if err := viewRef.Create(ctx, metaData); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Java-Einrichtungsanleitung in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Java API. 

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.MaterializedViewDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TableInfo;

// Sample to create materialized view
public class CreateMaterializedView {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    String materializedViewName = "MY_MATERIALIZED_VIEW_NAME";
    String query =
        String.format(
            "SELECT MAX(TimestampField) AS TimestampField, StringField, "
                + "MAX(BooleanField) AS BooleanField "
                + "FROM %s.%s GROUP BY StringField",
            datasetName, tableName);
    createMaterializedView(datasetName, materializedViewName, query);
  }

  public static void createMaterializedView(
      String datasetName, String materializedViewName, String query) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, materializedViewName);

      MaterializedViewDefinition materializedViewDefinition =
          MaterializedViewDefinition.newBuilder(query).build();

      bigquery.create(TableInfo.of(tableId, materializedViewDefinition));
      System.out.println("Materialized view created successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Materialized view was not created. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Python

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Python-Einrichtungsanleitung in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Python API. 

from google.cloud import bigquery

bigquery_client = bigquery.Client()

view_id = "my-project.my_dataset.my_materialized_view"
base_table_id = "my-project.my_dataset.my_base_table"
view = bigquery.Table(view_id)
view.mview_query = f"""
SELECT product_id, SUM(clicks) AS sum_clicks
FROM  `{base_table_id}`
GROUP BY 1
"""

# Make an API request to create the materialized view.
view = bigquery_client.create_table(view)
print(f"Created {view.table_type}: {str(view.reference)}")

Nächste Schritte

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