Salvare i risultati delle query

La query salva i risultati in una tabella permanente.

Per saperne di più

Per la documentazione dettagliata che include questo esempio di codice, consulta quanto segue:

Esempio di codice

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Go riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.

Per autenticarti a BigQuery, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client. 

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// queryWithDestination demonstrates saving the results of a query to a specific table by setting the destination
// via the API properties.
func queryWithDestination(w io.Writer, projectID, destDatasetID, destTableID 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("SELECT 17 as my_col")
	q.Location = "US" // Location must match the dataset(s) referenced in query.
	q.QueryConfig.Dst = client.Dataset(destDatasetID).Table(destTableID)
	// 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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Java riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.

Per autenticarti a BigQuery, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura 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.QueryJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

public class SaveQueryToTable {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String query = "SELECT corpus FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare` GROUP BY corpus;";
    String destinationTable = "MY_TABLE";
    String destinationDataset = "MY_DATASET";

    saveQueryToTable(destinationDataset, destinationTable, query);
  }

  public static void saveQueryToTable(
      String destinationDataset, String destinationTableId, String query) {
    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();

      // Identify the destination table
      TableId destinationTable = TableId.of(destinationDataset, destinationTableId);

      // Build the query job
      QueryJobConfiguration queryConfig =
          QueryJobConfiguration.newBuilder(query).setDestinationTable(destinationTable).build();

      // Execute the query.
      bigquery.query(queryConfig);

      // The results are now saved in the destination table.

      System.out.println("Saved query ran successfully");
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Saved query did not run \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Node.js nel Guida rapida di BigQuery con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Node.js.

Per autenticarti a BigQuery, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client. 

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

async function queryDestinationTable() {
  // Queries the U.S. given names dataset for the state of Texas
  // and saves results to permanent table.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = 'my_dataset';
  // const tableId = 'my_table';

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

  const query = `SELECT name
    FROM \`bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013\`
    WHERE state = 'TX'
    LIMIT 100`;

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

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

  console.log(`Job ${job.id} started.`);
  console.log(`Query results loaded to table ${destinationTable.id}`);
}

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Python nel Guida rapida di BigQuery con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Python BigQuery documentazione di riferimento.

Per autenticarti a BigQuery, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client. 

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"

job_config = bigquery.QueryJobConfig(destination=table_id)

sql = """
    SELECT corpus
    FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare`
    GROUP BY corpus;
"""

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

print("Query results loaded to the table {}".format(table_id))

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