Große Ergebnisse aktivieren

Die Abfrage ermöglicht große Ergebnismengen mit Legacy-SQL

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Eine ausführliche Dokumentation, die dieses Codebeispiel enthält, finden Sie hier:

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Codebeispiel

Go

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Go in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Go API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// queryLegacyLargeResults demonstrates issuing a legacy SQL query and writing a large result set
// into a destination table.
func queryLegacyLargeResults(w io.Writer, projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "destinationdataset"
	// tableID := "destinationtable"
	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 corpus FROM [bigquery-public-data:samples.shakespeare] GROUP BY corpus;")
	q.UseLegacySQL = true
	q.AllowLargeResults = true
	q.QueryConfig.Dst = client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	// 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

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Java-Einrichtungsanleitung in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Java API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

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;
import com.google.cloud.bigquery.TableResult;

// Sample to run query with large results and save the results to a table.
public class QueryLargeResults {

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

  public static void queryLargeResults(
      String destinationDataset, String destinationTable, 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();

      QueryJobConfiguration queryConfig =
          // To use legacy SQL syntax, set useLegacySql to true.
          QueryJobConfiguration.newBuilder(query)
              .setUseLegacySql(true)
              // Save the results of the query to a permanent table.
              .setDestinationTable(TableId.of(destinationDataset, destinationTable))
              // Allow results larger than the maximum response size.
              // If true, a destination table must be set.
              .setAllowLargeResults(true)
              .build();

      TableResult results = bigquery.query(queryConfig);

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

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

Node.js

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Node.js-Einrichtungsanleitung in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Node.js API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

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

async function queryLegacyLargeResults() {
  // Query enables large result sets.

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

  const query =
    'SELECT word FROM [bigquery-public-data:samples.shakespeare] LIMIT 10;';

  // 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 and of the destination table.
    useLegacySql: true,
    allowLargeResult: true,
    destinationTable: {
      projectId: projectId,
      datasetId: datasetId,
      tableId: tableId,
    },
  };

  const [job] = await bigquery.createQueryJob(options);
  console.log(`Job ${job.id} started.`);

  // Wait for the query to finish
  const [rows] = await job.getQueryResults();

  // Print the results
  console.log('Rows:');
  rows.forEach(row => console.log(row));
}

Python

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Python-Einrichtungsanleitung in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Python API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

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"

# Set the destination table and use_legacy_sql to True to use
# legacy SQL syntax.
job_config = bigquery.QueryJobConfig(
    allow_large_results=True, destination=table_id, use_legacy_sql=True
)

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))

Nächste Schritte

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