Créer une vue à l'aide d'une requête LDD

Créez une vue à l'aide d'une requête LDD.

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Pour obtenir une documentation détaillée incluant cet exemple de code, consultez les articles suivants :

• Instructions de langage de définition de données (LDD) en GoogleSQL

Exemple de code

Java

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Java du guide de démarrage rapide de BigQuery : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery pour Java.

Pour vous authentifier auprès de BigQuery, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez la page Configurer l'authentification pour les bibliothèques clientes.

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 view using DDL
public class DdlCreateView {

  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 tableId = "MY_VIEW_ID";
    String ddl =
        "CREATE VIEW "
            + "`"
            + projectId
            + "."
            + datasetId
            + "."
            + tableId
            + "`"
            + " OPTIONS("
            + " expiration_timestamp=TIMESTAMP_ADD("
            + " CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 48 HOUR),"
            + " friendly_name=\"new_view\","
            + " description=\"a view that expires in 2 days\","
            + " labels=[(\"org_unit\", \"development\")]"
            + " )"
            + " AS SELECT name, state, year, number"
            + " FROM `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current`"
            + " WHERE state LIKE 'W%'`";
    ddlCreateView(ddl);
  }

  public static void ddlCreateView(String ddl) {
    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(ddl).build();

      // create a view 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("View created successfully");
      } else {
        System.out.println("View was not created");
      }
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("View was not created. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Node.js du guide de démarrage rapide de BigQuery : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery pour Node.js.

Pour vous authentifier auprès de BigQuery, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez la page Configurer l'authentification pour les bibliothèques clientes.

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

async function ddlCreateView() {
  // Creates a view via a DDL query

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const projectId = "my_project"
  // const datasetId = "my_dataset"
  // const tableId = "my_new_view"

  const query = `
  CREATE VIEW \`${projectId}.${datasetId}.${tableId}\`
  OPTIONS(
      expiration_timestamp=TIMESTAMP_ADD(
          CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 48 HOUR),
      friendly_name="new_view",
      description="a view that expires in 2 days",
      labels=[("org_unit", "development")]
  )
  AS SELECT name, state, year, number
      FROM \`bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current\`
      WHERE state LIKE 'W%'`;

  // For all options, see https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/jobs/query
  const options = {
    query: query,
  };

  // Run the query as a job
  const [job] = await bigquery.createQueryJob(options);

  job.on('complete', metadata => {
    console.log(`Created new view ${tableId} via job ${metadata.id}`);
  });
}

Python

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python du guide de démarrage rapide de BigQuery : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery pour Python.

Pour vous authentifier auprès de BigQuery, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez la page Configurer l'authentification pour les bibliothèques clientes.

# from google.cloud import bigquery
# project = 'my-project'
# dataset_id = 'my_dataset'
# table_id = 'new_view'
# client = bigquery.Client(project=project)

sql = """
CREATE VIEW `{}.{}.{}`
OPTIONS(
    expiration_timestamp=TIMESTAMP_ADD(
        CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 48 HOUR),
    friendly_name="new_view",
    description="a view that expires in 2 days",
    labels=[("org_unit", "development")]
)
AS SELECT name, state, year, number
    FROM `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current`
    WHERE state LIKE 'W%'
""".format(
    project, dataset_id, table_id
)

job = client.query(sql)  # API request.
job.result()  # Waits for the query to finish.

print(
    'Created new view "{}.{}.{}".'.format(
        job.destination.project,
        job.destination.dataset_id,
        job.destination.table_id,
    )
)

Étapes suivantes

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