Crea una routine con DDL

Creare una routine utilizzando una query DDL.

Esempio di codice

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Node.js.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

// 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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.


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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