Benannte Parameter

Abfrage mit benannten Parametern ausführen

Weitere Informationen

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

• Parametrisierte Abfragen ausführen

Codebeispiel

C#

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

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

using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using System;

public class BigQueryQueryWithNamedParameters
{
    public void QueryWithNamedParameters(string projectId = "your-project-id")
    {
        var corpus = "romeoandjuliet";
        var minWordCount = 250;

        // Note: Standard SQL is required to use query parameters.
        var query = @"
            SELECT word, word_count
            FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare`
            WHERE corpus = @corpus
            AND word_count >= @min_word_count
            ORDER BY word_count DESC";

        // Initialize client that will be used to send requests.
        var client = BigQueryClient.Create(projectId);

        var parameters = new BigQueryParameter[]
        {
            new BigQueryParameter("corpus", BigQueryDbType.String, corpus),
            new BigQueryParameter("min_word_count", BigQueryDbType.Int64, minWordCount)
        };

        var job = client.CreateQueryJob(
            sql: query,
            parameters: parameters,
            options: new QueryOptions { UseQueryCache = false });
        // Wait for the job to complete.
        job = job.PollUntilCompleted().ThrowOnAnyError();
        // Display the results
        foreach (BigQueryRow row in client.GetQueryResults(job.Reference))
        {
            Console.WriteLine($"{row["word"]}: {row["word_count"]}");
        }
    }
}

Go

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Go-Einrichtungsanleitung 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"
)

// queryWithNamedParams demonstrate issuing a query using named query parameters.
func queryWithNamedParams(w io.Writer, projectID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	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 word, word_count
        FROM ` + "`bigquery-public-data.samples.shakespeare`" + `
        WHERE corpus = @corpus
        AND word_count >= @min_word_count
        ORDER BY word_count DESC;`)
	q.Parameters = []bigquery.QueryParameter{
		{
			Name:  "corpus",
			Value: "romeoandjuliet",
		},
		{
			Name:  "min_word_count",
			Value: 250,
		},
	}
	// 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.QueryParameterValue;
import com.google.cloud.bigquery.TableResult;

public class QueryWithNamedParameters {

  public static void main(String[] args) {
    queryWithNamedParameters();
  }

  public static void queryWithNamedParameters() {
    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 corpus = "romeoandjuliet";
      long minWordCount = 250;
      String query =
          "SELECT word, word_count\n"
              + "FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare`\n"
              + "WHERE corpus = @corpus\n"
              + "AND word_count >= @min_word_count\n"
              + "ORDER BY word_count DESC";

      // Note: Standard SQL is required to use query parameters.
      QueryJobConfiguration queryConfig =
          QueryJobConfiguration.newBuilder(query)
              .addNamedParameter("corpus", QueryParameterValue.string(corpus))
              .addNamedParameter("min_word_count", QueryParameterValue.int64(minWordCount))
              .build();

      TableResult results = bigquery.query(queryConfig);

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

      System.out.println("Query with named parameters 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.

// Run a query using named query parameters

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

async function queryParamsNamed() {
  // The SQL query to run
  const sqlQuery = `SELECT word, word_count
        FROM \`bigquery-public-data.samples.shakespeare\`
        WHERE corpus = @corpus
        AND word_count >= @min_word_count
        ORDER BY word_count DESC`;

  const options = {
    query: sqlQuery,
    // Location must match that of the dataset(s) referenced in the query.
    location: 'US',
    params: {corpus: 'romeoandjuliet', min_word_count: 250},
  };

  // Run the query
  const [rows] = await bigquery.query(options);

  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()

query = """
    SELECT word, word_count
    FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare`
    WHERE corpus = @corpus
    AND word_count >= @min_word_count
    ORDER BY word_count DESC;
"""
job_config = bigquery.QueryJobConfig(
    query_parameters=[
        bigquery.ScalarQueryParameter("corpus", "STRING", "romeoandjuliet"),
        bigquery.ScalarQueryParameter("min_word_count", "INT64", 250),
    ]
)
results = client.query_and_wait(
    query, job_config=job_config
)  # Make an API request.

for row in results:
    print("{}: \t{}".format(row.word, row.word_count))

Nächste Schritte

Informationen zum Suchen und Filtern von Codebeispielen für andere Google Cloud-Produkte finden Sie im Google Cloud-Beispielbrowser.