Scrittura dei risultati delle query

Questo documento descrive come scrivere i risultati delle query in tabelle temporanee o permanenti.

Tabelle temporanee e permanenti

BigQuery salva tutti i risultati delle query in una tabella, che può essere definitiva o temporanea.

• BigQuery utilizza le tabelle temporanee per memorizzare nella cache i risultati delle query che non sono scritti in una tabella definitiva. Le tabelle vengono create in un set di dati speciale e denominate in modo casuale. Puoi anche creare tabelle temporanee da utilizzare all'interno di query con più istruzioni e delle sessioni.

• Al termine della query, la tabella temporanea rimane visibile per un massimo di 24 ore. Per visualizzare la struttura e i dati della tabella, vai alla console di BigQuery, fai clic su Cronologia personale e scegli la query che ha creato la tabella temporanea. Nella riga Tabella di destinazione, fai clic su Tabella temporanea.

• L'accesso ai dati della tabella temporanea è limitato all'account utente o di servizio che ha creato il job di query.

• Non puoi condividere tabelle temporanee e non sono visibili utilizzando gli elenchi standard o altri metodi di manipolazione delle tabelle. Le tabelle temporanee vengono create nella stessa regione della tabella o delle tabelle oggetto della query.

• Una tabella permanente può essere una tabella nuova o esistente in qualsiasi set di dati a cui hai accesso. Se scrivi i risultati della query in una nuova tabella, ti viene addebitato l'storing dei dati. Quando scrivi i risultati delle query in una tabella permanente, le tabelle su cui esegui la query devono trovarsi nella stessa località del set di dati che contiene la tabella di destinazione.

Nota: se esegui query sui dati di un progetto per i dati archiviati in un altro progetto, il job di query viene fatturato al progetto di query, mentre al progetto in cui sono archiviati i dati viene addebitata la quantità di dati archiviati in BigQuery.

Autorizzazioni obbligatorie

Come minimo, per scrivere i risultati della query in una tabella, devi disporre delle seguenti autorizzazioni:

• bigquery.tables.create autorizzazioni per creare una nuova tabella
• bigquery.tables.updateData per scrivere dati in una nuova tabella, sovrascrivere una tabella o aggiungere dati a una tabella
• bigquery.jobs.create per eseguire un job di query

Per accedere ai dati su cui esegui query, potrebbero essere necessarie autorizzazioni aggiuntive, come bigquery.tables.getData.

I seguenti ruoli IAM predefiniti includono le autorizzazioni bigquery.tables.create e bigquery.tables.updateData:

• bigquery.dataEditor
• bigquery.dataOwner
• bigquery.admin

I seguenti ruoli IAM predefiniti includono le autorizzazioni bigquery.jobs.create:

• bigquery.user
• bigquery.jobUser
• bigquery.admin

Inoltre, se un utente dispone delle autorizzazioni bigquery.datasets.create, quando crea un set di dati gli viene concesso l'accesso bigquery.dataOwner. L'accesso bigquery.dataOwner offre all'utente la possibilità di creare e aggiornare tabelle nel set di dati.

Per ulteriori informazioni su ruoli e autorizzazioni IAM in BigQuery, vedi Ruoli e autorizzazioni predefiniti.

Scrivi i risultati della query in una tabella permanente

Quando scrivi i risultati della query in una tabella permanente, puoi creare una nuova tabella, aggiungere i risultati a una tabella esistente o sovrascrivere una tabella esistente.

Scrittura dei risultati delle query

Utilizza la seguente procedura per scrivere i risultati della query in una tabella permanente. Per controllare i costi, puoi visualizzare l'anteprima dei dati prima di eseguire la query.

Console

1. Apri la pagina BigQuery nella console Google Cloud.

   Vai alla pagina di BigQuery

2. Nel riquadro Spazio di esplorazione, espandi il progetto e seleziona un set di dati.

3. Inserisci una query SQL valida.

4. Fai clic su Altro e seleziona Impostazioni query.

   

5. Seleziona l'opzione Imposta una tabella di destinazione per i risultati della query.

   

6. Nella sezione Destinazione, seleziona il Set di dati in cui vuoi creare la tabella, quindi scegli un ID tabella.

7. Nella sezione Preferenza di scrittura per la tabella di destinazione, scegli una delle seguenti opzioni:

   • Scrivi se vuoto: scrive i risultati della query nella tabella solo se è vuota.
   • Aggiungi alla tabella: aggiunge i risultati della query a una tabella esistente.
   • Sovrascrivi tabella: sovrascrive una tabella esistente con lo stesso nome utilizzando i risultati della query.

8. (Facoltativo) Per Località dei dati, scegli la tua località.

9. Per aggiornare le impostazioni della query, fai clic su Salva.

10. Fai clic su Esegui. Viene creato un job di query che scrive i risultati della query nella tabella specificata.

In alternativa, se dimentichi di specificare una tabella di destinazione prima di eseguire la query, puoi copiare la tabella dei risultati memorizzati nella cache in una tabella permanente facendo clic sul pulsante Salva risultati sopra l'editor.

SQL

L'esempio seguente utilizza l'istruzione CREATE TABLE per creare la tabella trips dai dati della tabella bikeshare_trips pubblica:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor query, inserisci la seguente istruzione:

   CREATE TABLE mydataset.trips AS (
     SELECT
       bike_id,
       start_time,
       duration_minutes
     FROM
       bigquery-public-data.austin_bikeshare.bikeshare_trips
   );
   

3. Fai clic su Esegui.

Per ulteriori informazioni su come eseguire le query, vedi Eseguire una query interattiva.

Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di una nuova tabella da una tabella esistente.

bq

1. Nella console Google Cloud, attiva Cloud Shell.

   Attiva Cloud Shell

   Nella parte inferiore della console Google Cloud viene avviata una sessione di Cloud Shell che mostra un prompt della riga di comando. Cloud Shell è un ambiente shell con Google Cloud CLI già installato e con valori già impostati per il progetto attuale. L'inizializzazione della sessione può richiedere alcuni secondi.

2. Inserisci il comando bq query e specifica il flag --destination_table per creare una tabella permanente in base ai risultati della query. Specifica il flag use_legacy_sql=false per utilizzare la sintassi GoogleSQL. Per scrivere i risultati della query in una tabella che non si trova nel progetto predefinito, aggiungi l'ID progetto al nome del set di dati nel seguente formato: project_id:dataset.

   (Facoltativo) Fornisci il flag --location e imposta il valore sulla tua posizione.

   Per controllare l'istruzione di scrittura per una tabella di destinazione esistente, specifica uno dei seguenti flag facoltativi:

   • --append_table: se la tabella di destinazione esiste, i risultati della query vengono aggiunti.

   • --replace: se la tabella di destinazione esiste, viene sovrascritta con i risultati della query.

     bq --location=location query \
     --destination_table project_id:dataset.table \
     --use_legacy_sql=false 'query'
     

     Sostituisci quanto segue:

   • location è il nome della località utilizzata per elaborare la query. Il flag --location è facoltativo. Ad esempio, se utilizzi BigQuery nella regione di Tokyo, puoi impostare il valore del flag su asia-northeast1. Puoi impostare un valore predefinito per la località utilizzando il file .bigqueryrc.

   • project_id è l'ID progetto.

   • dataset è il nome del set di dati che contiene la tabella in cui vengono scritti i risultati della query.

   • table è il nome della tabella in cui stai scrivendo i risultati della query.

   • query è una query con la sintassi GoogleSQL.

     Se non viene specificato alcun flag di scrittura, il comportamento predefinito prevede di scrivere i risultati nella tabella solo se vuota. Se la tabella esiste e non è vuota, viene restituito il seguente errore: "Errore BigQuery nell'operazione di query: errore durante l'elaborazione del job project_id:bqjob_123abc456789_00000e1234f_1': Already Exists: Table project_id:dataset.table.

     Esempi:

     Nota: questi esempi eseguono query su un set di dati pubblico basato negli Stati Uniti. Poiché il set di dati pubblico è archiviato nella località multiregionale degli Stati Uniti, anche il set di dati che contiene la tabella di destinazione deve trovarsi negli Stati Uniti. Non puoi eseguire query su un set di dati in una località e scrivere i risultati in una tabella di destinazione in un'altra.

     Inserisci il comando seguente per scrivere i risultati della query in una tabella di destinazione denominata mytable in mydataset. Il set di dati si trova nel progetto predefinito. Poiché nel comando non viene specificato alcun flag di disposizione di scrittura, la tabella deve essere nuova o vuota. In caso contrario, viene restituito un errore Already exists. La query recupera i dati dal set di dati pubblico Name Data USA.

     bq query \
     --destination_table mydataset.mytable \
     --use_legacy_sql=false \
     'SELECT
     name,
     number
     FROM
     `bigquery-public-data`.usa_names.usa_1910_current
     WHERE
     gender = "M"
     ORDER BY
     number DESC'
     

     Inserisci il comando seguente per utilizzare i risultati della query al fine di sovrascrivere una tabella di destinazione denominata mytable in mydataset. Il set di dati si trova nel progetto predefinito. Il comando utilizza il flag --replace per sovrascrivere la tabella di destinazione.

     bq query \
     --destination_table mydataset.mytable \
     --replace \
     --use_legacy_sql=false \
     'SELECT
     name,
     number
     FROM
     `bigquery-public-data`.usa_names.usa_1910_current
     WHERE
     gender = "M"
     ORDER BY
     number DESC'
     

     Inserisci il comando seguente per aggiungere i risultati della query a una tabella di destinazione denominata mytable in mydataset. Il set di dati si trova in my-other-project, non nel progetto predefinito. Il comando usa il flag --append_table per aggiungere i risultati della query alla tabella di destinazione.

     bq query \
     --append_table \
     --use_legacy_sql=false \
     --destination_table my-other-project:mydataset.mytable \
     'SELECT
     name,
     number
     FROM
     `bigquery-public-data`.usa_names.usa_1910_current
     WHERE
     gender = "M"
     ORDER BY
     number DESC'
     

     L'output per ciascuno di questi esempi è simile al seguente. Per la leggibilità, alcuni output sono troncati.

     Waiting on bqjob_r123abc456_000001234567_1 ... (2s) Current status: DONE
     +---------+--------+
     |  name   | number |
     +---------+--------+
     | Robert  |  10021 |
     | John    |   9636 |
     | Robert  |   9297 |
     | ...              |
     +---------+--------+
     

API

Per salvare i risultati della query in una tabella permanente, chiama il metodo jobs.insert, configura un job query e includi un valore per la proprietà destinationTable. Per controllare l'istruzione di scrittura per una tabella di destinazione esistente, configura la proprietà writeDisposition.

Per controllare la località di elaborazione del job di query, specifica la proprietà location nella sezione jobReference della risorsa job.

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Go nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Go di BigQuery.

Per eseguire l'autenticazione su BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, 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: %v", 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 print results when the query job is completed.
	job, err := q.Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	status, err := job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	if err := status.Err(); err != nil {
		return err
	}
	it, err := job.Read(ctx)
	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 per la configurazione di Java nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java di BigQuery.

Per eseguire l'autenticazione su BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

Per salvare i risultati della query in una tabella permanente, imposta la tabella di destinazione sul TableId desiderato in una QueryJobConfiguration.

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 runSaveQueryToTable() {
    // 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 nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js di BigQuery.

Per eseguire l'autenticazione su BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, 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 nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python di BigQuery.

Per eseguire l'autenticazione su BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

Per salvare i risultati della query in una tabella permanente, crea un QueryJobConfig e imposta la destinazione sul valore TableReference desiderato. Passa la configurazione del job al metodo di query.

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.
query_job = client.query(sql, job_config=job_config)  # Make an API request.
query_job.result()  # Wait for the job to complete.

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

Scrivere risultati di query di grandi dimensioni

Normalmente, le query hanno una dimensione massima della risposta. Se prevedi di eseguire una query che potrebbe restituire risultati più grandi, puoi eseguire una delle seguenti operazioni:

• In GoogleSQL, specifica una tabella di destinazione per i risultati della query.
• In SQL precedente, specifica una tabella di destinazione e imposta l'opzione allowLargeResults.

Quando specifichi una tabella di destinazione per risultati di query di grandi dimensioni, ti viene addebitato l'storing dei dati.

Limitazioni

In SQL precedente, la scrittura di risultati di grandi dimensioni è soggetta a queste limitazioni:

• Devi specificare una tabella di destinazione.
• Non puoi specificare una clausola ORDER BY, TOP o LIMIT di primo livello. Ciò nega il vantaggio dell'utilizzo di allowLargeResults, perché l'output della query non può più essere calcolato in parallelo.
• Le funzioni finestra possono restituire risultati di query di grandi dimensioni solo se utilizzate in combinazione con una clausola PARTITION BY.

Scrittura di risultati di grandi dimensioni utilizzando il linguaggio SQL precedente

Per scrivere set di risultati di grandi dimensioni utilizzando il linguaggio SQL precedente:

Console

1. Nella console Google Cloud, apri la pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Fai clic su Crea nuova query.

3. Inserisci una query SQL valida nell'area di testo Editor query. Utilizza il prefisso #legacySQL o assicurati di aver selezionato Utilizza SQL precedente nelle impostazioni della query.

4. Fai clic su Altro e poi seleziona Impostazioni query.

   

5. Per Destinazione, seleziona Imposta una tabella di destinazione per i risultati della query.

   

6. In Set di dati, scegli il set di dati in cui verrà archiviata la tabella.

7. Nel campo ID tabella, inserisci un nome per la tabella.

8. Se stai scrivendo un set di risultati di grandi dimensioni su una tabella esistente, puoi utilizzare le opzioni Preferenza di scrittura della tabella di destinazione per controllare l'istruzione di scrittura della tabella di destinazione:

   • Scrivi se vuoto: scrive i risultati della query nella tabella solo se è vuota.
   • Aggiungi alla tabella: aggiunge i risultati della query a una tabella esistente.
   • Sovrascrivi tabella: sovrascrive una tabella esistente con lo stesso nome utilizzando i risultati della query.

9. Per Dimensioni dei risultati, seleziona Consenti risultati di grandi dimensioni (nessun limite di dimensione).

10. (Facoltativo) Per Località dei dati, scegli la località dei tuoi dati.

11. Fai clic su Salva per aggiornare le impostazioni della query.

12. Fai clic su Esegui. Viene creato un job di query che scrive il set di risultati di grandi dimensioni nella tabella specificata.

bq

Utilizza il flag --allow_large_results con il flag --destination_table per creare una tabella di destinazione che contenga il set di risultati di grandi dimensioni. Poiché l'opzione --allow_large_results si applica solo al codice SQL precedente, devi anche specificare il flag --use_legacy_sql=true. Per scrivere i risultati della query in una tabella non inclusa nel progetto predefinito, aggiungi l'ID progetto al nome del set di dati nel seguente formato: PROJECT_ID:DATASET. Fornisci il flag --location e imposta il valore sulla tua posizione.

Per controllare l'istruzione di scrittura per una tabella di destinazione esistente, specifica uno dei seguenti flag facoltativi:

• --append_table: se la tabella di destinazione esiste, i risultati della query vengono aggiunti.
• --replace: se la tabella di destinazione esiste, viene sovrascritta con i risultati della query.

bq --location=location query \
--destination_table PROJECT_ID:DATASET.TABLE \
--use_legacy_sql=true \
--allow_large_results "QUERY"

Sostituisci quanto segue:

• LOCATION è il nome della località utilizzata per elaborare la query. Il flag --location è facoltativo. Ad esempio, se utilizzi BigQuery nella regione di Tokyo, puoi impostare il valore del flag su asia-northeast1. Puoi impostare un valore predefinito per la località utilizzando il file .bigqueryrc.
• PROJECT_ID è l'ID progetto.
• DATASET è il nome del set di dati che contiene la tabella in cui vengono scritti i risultati della query.
• TABLE è il nome della tabella in cui stai scrivendo i risultati della query.
• QUERY è una query nella sintassi SQL precedente.

Esempi:

Nota: questi esempi eseguono query su un set di dati pubblico. Poiché il set di dati è archiviato nella località multiregionale US, anche il set di dati di destinazione deve trovarsi negli Stati Uniti. Non puoi scrivere risultati di query sui dati pubblici in una tabella in un'altra regione.

Inserisci il comando seguente per scrivere risultati di query di grandi dimensioni in una tabella di destinazione denominata mytable in mydataset. Il set di dati si trova nel progetto predefinito. Poiché nel comando non viene specificato alcun flag di disposizione di scrittura, la tabella deve essere nuova o vuota. In caso contrario, viene restituito un errore Already exists. La query recupera i dati dal set di dati pubblico Name Data USA. Questa query viene utilizzata solo a scopo di esempio. Il set di risultati restituito non supera la dimensione massima della risposta.

bq query \
--destination_table mydataset.mytable \
--use_legacy_sql=true \
--allow_large_results \
"SELECT
  name,
  number
FROM
  [bigquery-public-data:usa_names.usa_1910_current]
WHERE
  gender = 'M'
ORDER BY
  number DESC"

Inserisci il seguente comando per utilizzare risultati di query di grandi dimensioni per sovrascrivere una tabella di destinazione denominata mytable in mydataset. Il set di dati si trova in myotherproject, non nel progetto predefinito. Il comando utilizza il flag --replace per sovrascrivere la tabella di destinazione.

bq query \
--destination_table mydataset.mytable \
--replace \
--use_legacy_sql=true \
--allow_large_results \
"SELECT
  name,
  number
FROM
  [bigquery-public-data:usa_names.usa_1910_current]
WHERE
  gender = 'M'
ORDER BY
  number DESC"

Inserisci il comando seguente per aggiungere risultati di query di grandi dimensioni a una tabella di destinazione denominata mytable in mydataset. Il set di dati si trova in myotherproject, non nel progetto predefinito. Il comando usa il flag --append_table per aggiungere i risultati della query alla tabella di destinazione.

bq query \
--destination_table myotherproject:mydataset.mytable \
--append_table \
--use_legacy_sql=true \
--allow_large_results \
"SELECT
  name,
  number
FROM
  [bigquery-public-data:usa_names.usa_1910_current]
WHERE
  gender = 'M'
ORDER BY
  number DESC"

API

Per scrivere risultati di grandi dimensioni in una tabella di destinazione, chiama il metodo jobs.insert, configura un job query e imposta la proprietà allowLargeResults su true. Specifica la tabella di destinazione utilizzando la proprietà destinationTable. Per controllare l'istruzione di scrittura per una tabella di destinazione esistente, configura la proprietà writeDisposition.

Specifica la tua località nella proprietà location nella sezione jobReference della risorsa job.

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Go nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Go di BigQuery.

Per eseguire l'autenticazione su BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

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: %v", 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 print results when the query job is completed.
	job, err := q.Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	status, err := job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	if err := status.Err(); err != nil {
		return err
	}
	it, err := job.Read(ctx)
	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

Per abilitare risultati di grandi dimensioni, imposta allow large results su true e imposta la tabella di destinazione sul TableId desiderato in una QueryJobConfiguration.

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Java nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java di BigQuery.

Per eseguire l'autenticazione su BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare 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;
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 runQueryLargeResults() {
    // 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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Node.js nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js di BigQuery.

Per eseguire l'autenticazione su BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, 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 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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Python nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python di BigQuery.

Per eseguire l'autenticazione su BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, 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"

# 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.
query_job = client.query(sql, job_config=job_config)  # Make an API request.
query_job.result()  # Wait for the job to complete.

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

Download e salvataggio dei risultati delle query dalla console Google Cloud

Dopo aver eseguito una query SQL utilizzando la console Google Cloud, puoi salvare i risultati in un'altra posizione. Puoi usare la console Google Cloud per scaricare i risultati delle query in un file locale, in Fogli Google o su Google Drive. Se prima ordini i risultati della query per colonna, l'ordine viene mantenuto nei dati scaricati. Il salvataggio dei risultati in un file locale, in Fogli Google o su Google Drive non è supportato dallo strumento a riga di comando bq o dall'API.

Limitazioni

Il download e il salvataggio dei risultati delle query sono soggetti alle seguenti limitazioni:

• Puoi scaricare i risultati delle query solo localmente in formato CSV o JSON delimitato da nuova riga.
• Non puoi salvare in Fogli Google i risultati delle query contenenti dati nidificati e ripetuti.
• Per salvare i risultati della query su Google Drive utilizzando la console Google Cloud, il set di risultati deve essere di massimo 1 GB. Se i risultati sono più grandi, puoi salvarli in una tabella.
• Quando salvi i risultati delle query in un file CSV locale, la dimensione massima di download è 10 MB. La dimensione massima del download si basa sulle dimensioni di ogni riga restituita nella risposta del metodo tabledata.list e può variare in base allo schema dei risultati della query. Di conseguenza, le dimensioni del file CSV scaricato possono variare e essere inferiori al limite massimo delle dimensioni di download.
• Puoi salvare i risultati delle query su Google Drive solo in formato CSV o JSON delimitato da nuova riga.

Passaggi successivi

• Scopri come esportare una tabella in un file JSON in modo programmatico.
• Scopri di più sulle quote per i job di query.
• Scopri di più sui prezzi di archiviazione di BigQuery.