Routine mit DDL erstellen

Routine mithilfe einer DDL-Abfrage erstellen.

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.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

import (
	"context"
	"fmt"

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

// createRoutineDDL demonstrates creating a new BigQuery UDF using a DDL query.
func createRoutineDDL(projectID, datasetID, routineID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydatasetid"
	// routineID := "myroutineid"
	ctx := context.Background()

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

	routineName, err := client.Dataset(datasetID).Routine(routineID).Identifier(bigquery.StandardSQLID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("couldn't generate identifier: %w", err)
	}

	sql := fmt.Sprintf(`CREATE FUNCTION %s(
        	arr ARRAY<STRUCT<name STRING, val INT64>>
    		) AS (
        	(SELECT SUM(IF(elem.name = "foo",elem.val,null)) FROM UNNEST(arr) AS elem)
    		)`, routineName)

	job, err := client.Query(sql).Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	status, err := job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	if err := status.Err(); 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.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.QueryJobConfiguration;

// Sample to create a routine using DDL
public class CreateRoutineDdl {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    String datasetId = "MY_DATASET_ID";
    String routineId = "MY_ROUTINE_ID";
    String sql =
        "CREATE FUNCTION "
            + "`"
            + projectId
            + "."
            + datasetId
            + "."
            + routineId
            + "`"
            + "( arr ARRAY<STRUCT<name STRING, val INT64>>) AS "
            + "( (SELECT SUM(IF(elem.name = \"foo\",elem.val,null)) FROM UNNEST(arr) AS elem))";
    createRoutineDdl(sql);
  }

  public static void createRoutineDdl(String sql) {
    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();

      QueryJobConfiguration config = QueryJobConfiguration.newBuilder(sql).build();

      // create a routine using query and it will wait to complete job.
      Job job = bigquery.create(JobInfo.of(config));
      job = job.waitFor();
      if (job.isDone()) {
        System.out.println("Routine created successfully");
      } else {
        System.out.println("Routine was not created");
      }
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Routine was not created. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

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

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

// Import the Google Cloud client library and create a client
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const bigquery = new BigQuery();

async function createRoutineDDL() {
  // Creates a routine using DDL.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // projectId = 'my_project';
  // const datasetId = 'my_dataset';
  // const routineId = 'my_routine';

  const query = `CREATE FUNCTION \`${projectId}.${datasetId}.${routineId}\`(
      arr ARRAY<STRUCT<name STRING, val INT64>>
  ) AS (
      (SELECT SUM(IF(elem.name = "foo",elem.val,null)) FROM UNNEST(arr) AS elem)
  )`;

  const options = {
    query: query,
  };

  // Run the query as a job
  const [job] = await bigquery.createQueryJob(options);
  console.log(`Job ${job.id} started.`);

  // Wait for the query to finish
  await job.getQueryResults();

  console.log(`Routine ${routineId} created.`);
}
createRoutineDDL();

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.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Choose a fully-qualified ID for the routine.
# routine_id = "my-project.my_dataset.my_routine"

sql = """
CREATE FUNCTION `{}`(
    arr ARRAY<STRUCT<name STRING, val INT64>>
) AS (
    (SELECT SUM(IF(elem.name = "foo",elem.val,null)) FROM UNNEST(arr) AS elem)
)
""".format(
    routine_id
)
query_job = client.query(sql)  # Make an API request.
query_job.result()  # Wait for the job to complete.

print("Created routine {}".format(query_job.ddl_target_routine))

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