클러스터링된 테이블 쿼리

클러스터링 사양이 있는 테이블을 쿼리합니다.

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• 클러스터링된 테이블 쿼리

코드 샘플

Go

이 샘플을 사용해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Go 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Go API 참고 문서를 확인하세요.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// queryClusteredTable demonstrates querying a table that has a clustering specification.
func queryClusteredTable(w io.Writer, projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// tableID := "mytable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	q := client.Query(fmt.Sprintf(`
	SELECT
	  COUNT(1) as transactions,
	  SUM(amount) as total_paid,
	  COUNT(DISTINCT destination) as distinct_recipients
    FROM
	  `+"`%s.%s`"+`
	 WHERE
	    timestamp > TIMESTAMP('2015-01-01')
		AND origin = @wallet`, datasetID, tableID))
	q.Parameters = []bigquery.QueryParameter{
		{
			Name:  "wallet",
			Value: "wallet00001866cb7e0f09a890",
		},
	}
	// Run the query and process the returned row iterator.
	it, err := q.Read(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("query.Read(): %w", err)
	}
	for {
		var row []bigquery.Value
		err := it.Next(&row)
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintln(w, row)
	}
	return nil
}

Java

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BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.QueryJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.TableResult;

public class QueryClusteredTable {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    queryClusteredTable(projectId, datasetName, tableName);
  }

  public static void queryClusteredTable(String projectId, String datasetName, String tableName) {
    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();

      String sourceTable = "`" + projectId + "." + datasetName + "." + tableName + "`";
      String query =
          "SELECT word, word_count\n"
              + "FROM "
              + sourceTable
              + "\n"
              // Optimize query performance by filtering the clustered columns in sort order
              + "WHERE corpus = 'romeoandjuliet'\n"
              + "AND word_count >= 1";

      QueryJobConfiguration queryConfig = QueryJobConfiguration.newBuilder(query).build();

      TableResult results = bigquery.query(queryConfig);

      results
          .iterateAll()
          .forEach(row -> row.forEach(val -> System.out.printf("%s,", val.toString())));

      System.out.println("Query clustered table performed successfully.");
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Query not performed \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

이 샘플을 사용해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Node.js 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Node.js API 참고 문서를 확인하세요.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

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

async function queryClusteredTable() {
  // Queries a table that has a clustering specification.

  // Create destination table reference
  const dataset = bigquery.dataset(datasetId);
  const destinationTableId = dataset.table(tableId);

  const query = 'SELECT * FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare`';
  const fields = ['corpus'];

  // For all options, see https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/jobs/query
  const options = {
    query: query,
    // Location must match that of the dataset(s) referenced in the query.
    location: 'US',
    destination: destinationTableId,
    clusterFields: fields,
  };

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

  console.log(`Job ${job.id} started.`);

  // Print the status and statistics
  console.log('Status:');
  console.log(job.metadata.status);
  console.log('\nJob Statistics:');
  console.log(job.metadata.statistics);
}

Python

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BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

from google.cloud import bigquery

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

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the destination table.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

sql = "SELECT * FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare`"
cluster_fields = ["corpus"]

job_config = bigquery.QueryJobConfig(
    clustering_fields=cluster_fields, destination=table_id
)

# Start the query, passing in the extra configuration.
client.query_and_wait(
    sql, job_config=job_config
)  # Make an API request and wait for job to complete.

table = client.get_table(table_id)  # Make an API request.
if table.clustering_fields == cluster_fields:
    print(
        "The destination table is written using the cluster_fields configuration."
    )

다음 단계

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