Membuat tampilan terwujud

Membuat tampilan terwujud.

Mempelajari lebih lanjut

Untuk dokumentasi mendetail yang menyertakan contoh kode ini, lihat artikel berikut:

• Membuat tampilan terwujud

Contoh kode

Go

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Go di Panduan memulai BigQuery menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi BigQuery Go API.

Untuk melakukan autentikasi ke BigQuery, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk library klien.

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

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Java di Panduan memulai BigQuery menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi BigQuery Java API.

Untuk melakukan autentikasi ke BigQuery, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk library klien.

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

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Python di Panduan memulai BigQuery menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi BigQuery Python API.

Untuk melakukan autentikasi ke BigQuery, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk library klien.

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)}")

Terraform

Untuk mempelajari cara menerapkan atau menghapus konfigurasi Terraform, lihat Perintah dasar Terraform. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi penyedia Terraform.

resource "google_bigquery_dataset" "default" {
  dataset_id                      = "mydataset"
  default_partition_expiration_ms = 2592000000  # 30 days
  default_table_expiration_ms     = 31536000000 # 365 days
  description                     = "dataset description"
  location                        = "US"
  max_time_travel_hours           = 96 # 4 days

  labels = {
    billing_group = "accounting",
    pii           = "sensitive"
  }
}

resource "google_bigquery_table" "default" {
  dataset_id          = google_bigquery_dataset.default.dataset_id
  table_id            = "my_materialized_view"
  deletion_protection = false # set to "true" in production

  materialized_view {
    query                            = "SELECT ID, description, date_created FROM `myproject.orders.items`"
    enable_refresh                   = "true"
    refresh_interval_ms              = 172800000 # 2 days
    allow_non_incremental_definition = "false"
  }

}

Langkah selanjutnya

Untuk menelusuri dan memfilter contoh kode untuk produk Google Cloud lainnya, lihat browser contoh Google Cloud.