Crear una rutina con DDL

Crea una rutina con una consulta DDL.

Código de ejemplo

Go

Antes de probar este ejemplo, sigue las Goinstrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de BigQuery con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Go de BigQuery.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación para bibliotecas de cliente.

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

Antes de probar este ejemplo, sigue las Javainstrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de BigQuery con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Java de BigQuery.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación para bibliotecas de cliente.

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

Antes de probar este ejemplo, sigue las Node.jsinstrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de BigQuery con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Node.js de BigQuery.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación para bibliotecas de cliente.

// 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

Antes de probar este ejemplo, sigue las Pythoninstrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de BigQuery con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Python de BigQuery.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación para bibliotecas de cliente.

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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