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Écrire des résultats de requête

Ce document explique comment écrire des résultats de requête dans des tables temporaires ou permanentes.

Tables temporaires et permanentes

BigQuery enregistre tous les résultats de requête dans une table, qui peut être permanente ou temporaire :

BigQuery utilise des tables temporaires pour mettre en cache les résultats des requêtes qui ne sont pas écrits dans une table permanente. Les tables sont créées dans un ensemble de données spécial et nommées de manière aléatoire. Vous pouvez également créer des tables temporaires pour les utiliser dans des requêtes à plusieurs instructions et des sessions.
Une fois la requête terminée, la table temporaire peut exister jusqu'à 24 heures. Pour afficher la structure et les données de la table, accédez à la console BigQuery, cliquez sur Historique personnel, puis choisissez la requête qui a créé la table temporaire. Ensuite, dans la ligne Table de destination, cliquez sur Table temporaire.
L'accès aux données d'une table temporaire est limité à l'utilisateur ou au compte de service qui a créé la tâche de requête.
Vous ne pouvez pas partager des tables temporaires et elles ne sont pas visibles à l'aide des méthodes "list" standards ou des autres méthodes de manipulation des tables. Les tables temporaires sont créées dans la même région que la ou les tables interrogées.
Une table permanente peut être une table nouvelle ou existante dans un ensemble de données auquel vous avez accès. Si vous écrivez des résultats de requête dans une nouvelle table, le stockage des données vous est facturé. Lorsque vous écrivez des résultats de requête dans une table permanente, les tables que vous interrogez doivent se trouver dans le même emplacement que l'ensemble de données qui contient la table de destination.
Vous ne pouvez pas enregistrer les résultats de la requête dans une table temporaire lorsque la règle d'administration de l'organisation limitée au domaine est activée. Pour contourner ce problème, désactivez temporairement la règle d'administration limitée au domaine, exécutez la requête, puis réactivez la règle. Vous pouvez également enregistrer les résultats de la requête dans une table de destination.

Autorisations requises

Pour écrire les résultats d'une requête dans une table, vous devez au minimum disposer des autorisations suivantes :

bigquery.tables.create pour créer une table
bigquery.tables.updateData pour écrire des données dans une nouvelle table, écraser une table ou ajouter des données à une table
bigquery.jobs.create pour exécuter une tâche de requête

Des autorisations supplémentaires, par exemple bigquery.tables.getData, peuvent être nécessaires pour accéder aux données que vous interrogez.

Les rôles IAM prédéfinis suivants incluent les autorisations bigquery.tables.create et bigquery.tables.updateData :

bigquery.dataEditor
bigquery.dataOwner
bigquery.admin

Les rôles IAM prédéfinis suivants incluent les autorisations bigquery.jobs.create :

bigquery.user
bigquery.jobUser
bigquery.admin

En outre, si un utilisateur possède les autorisations bigquery.datasets.create, il obtient également un accès bigquery.dataOwner à l'ensemble de données qu'il crée. L'accès correspondant au rôle bigquery.dataOwner donne à l'utilisateur la possibilité de créer et de mettre à jour des tables dans l'ensemble de données.

Pour en savoir plus sur les rôles et les autorisations IAM dans BigQuery, consultez la page Rôles prédéfinis et autorisations.

Écrire des résultats de requête dans une table permanente

Lorsque vous écrivez des résultats de requête dans une table permanente, vous pouvez créer une table, ajouter les résultats à une table existante ou remplacer une table existante.

Écrire des résultats de requête

Procédez comme suit pour écrire les résultats de votre requête dans une table permanente. Pour maîtriser vos coûts, vous pouvez prévisualiser les données avant d'exécuter la requête.

Console

Ouvrez la page BigQuery dans la console Google Cloud.

Accéder à BigQuery
Dans le panneau Explorateur, développez votre projet et sélectionnez un ensemble de données.
Saisissez une requête SQL valide.
Cliquez sur More (Plus), puis sélectionnez Query settings (Paramètres de requête).
Sélectionnez l'option Définir une table de destination pour les résultats de la requête.
Dans la section Destination, sélectionnez l'ensemble de données dans lequel vous souhaitez créer la table, puis choisissez un ID de table.
Dans la section Préférence d'écriture pour la table de destination, choisissez l'une des options suivantes :
- Écrire si la table est vide : n'écrit les résultats de requête dans la table que si celle-ci est vide.
- Append to table (Ajouter à la table) : ajoute les résultats de requête à une table existante.
- Écraser la table : écrase une table existante portant le même nom à l'aide des résultats de requête.
Facultatif : Dans le champ Emplacement des données, sélectionnez votre emplacement.
Pour mettre à jour les paramètres de la requête, cliquez sur Enregistrer.
Cliquez sur Exécuter. Cette action crée une tâche de requête qui écrit les résultats dans la table spécifiée.

Si vous oubliez de spécifier une table de destination avant d'exécuter la requête, vous pouvez également copier la table de résultats mise en cache dans une table permanente en cliquant sur le bouton Enregistrer les résultats situé au-dessus de l'éditeur.

SQL

L'exemple suivant utilise l'instruction CREATE TABLE pour créer la table trips à partir de données figurant dans la table bikeshare_trips publique :

Dans la console Google Cloud, accédez à la page BigQuery.

Accéder à BigQuery

Dans l'éditeur de requête, saisissez l'instruction suivante :

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

Cliquez sur Exécuter.

Pour en savoir plus sur l'exécution des requêtes, consultez Exécuter une requête interactive.

Pour en savoir plus, consultez la section Créer une table à partir d'une table existante.

bq

In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

Activate Cloud Shell

At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.
Saisissez la commande bq query en spécifiant l'option --destination_table pour créer une table permanente basée sur les résultats de la requête. Spécifiez l'option use_legacy_sql=false pour utiliser la syntaxe GoogleSQL. Pour écrire les résultats des requêtes dans une table qui n'est pas dans votre projet par défaut, ajoutez l'ID du projet au nom de l'ensemble de données en respectant le format suivant : project_id:dataset.

(Facultatif) Spécifiez l'option --location et définissez la valeur correspondant à votre localisation.

Pour contrôler la disposition en écriture d'une table de destination existante, fournissez l'une des options facultatives suivantes :
- --append_table : si la table de destination existe, les résultats de requête y sont ajoutés.
- --replace : si la table de destination existe, elle est remplacée par les résultats de requête.
```
bq --location=location query \
--destination_table project_id:dataset.table \
--use_legacy_sql=false 'query'
```
  Remplacez les éléments suivants :
- location représente le nom de l'emplacement utilisé pour traiter la requête. L'option --location est facultative. Par exemple, si vous utilisez BigQuery dans la région de Tokyo, vous pouvez définir la valeur de l'option sur asia-northeast1. Vous pouvez spécifier une valeur par défaut pour l'emplacement à l'aide du fichier .bigqueryrc.
- project_id est l'ID de votre projet.
- dataset représente le nom de l'ensemble de données contenant la table dans laquelle vous écrivez les résultats de requête.
- table représente le nom de la table dans laquelle vous écrivez les résultats de requête.
- query est une requête dans la syntaxe GoogleSQL.
  
  Si aucune option de disposition en écriture n'est spécifiée, le comportement par défaut consiste à écrire les résultats dans la table uniquement si celle-ci est vide. Si la table existe et qu'elle n'est pas vide, l'erreur suivante est renvoyée : BigQuery error in query operation: Error processing job project_id:bqjob_123abc456789_00000e1234f_1: Already Exists: Table project_id:dataset.table.
  
  Exemples :
  
  Remarque : Les exemples ci-après interrogent un ensemble de données public hébergé aux États-Unis. Comme cet ensemble de données est stocké dans l'emplacement multirégional américain, l'ensemble de données contenant votre table de destination doit également se trouver aux États-Unis. Vous ne pouvez pas interroger un ensemble de données dans un emplacement déterminé et écrire les résultats dans une table de destination située dans un autre emplacement.
  
  Saisissez la commande suivante pour écrire les résultats de la requête dans une table de destination nommée mytable au sein de l'ensemble de données mydataset. L'ensemble de données se trouve dans votre projet par défaut. Comme aucune option de disposition en écriture n'est spécifiée dans la commande, la table doit être nouvelle ou vide. Dans le cas contraire, une erreur Already exists est renvoyée. La requête récupère les données de l'ensemble de données public USA Name Data.
```
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'
```
  Saisissez la commande suivante pour que les résultats de requête écrasent une table de destination nommée mytable se trouvant dans l'ensemble de données mydataset. L'ensemble de données se trouve dans votre projet par défaut. La commande utilise l'option --replace pour écraser la table de destination.
```
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'
```
  Saisissez la commande suivante pour ajouter les résultats de requête à une table de destination nommée mytable au sein de l'ensemble de données mydataset. L'ensemble de données se trouve dans le projet my-other-project, et non dans votre projet par défaut. La commande utilise l'option --append_table pour ajouter les résultats de requête à la table de destination.
```
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'
```
  Le résultat de chacun de ces exemples ressemble à ce qui suit. Pour des raisons de lisibilité, certains résultats sont tronqués.
```
Waiting on bqjob_r123abc456_000001234567_1 ... (2s) Current status: DONE
+---------+--------+
|  name   | number |
+---------+--------+
| Robert  |  10021 |
| John    |   9636 |
| Robert  |   9297 |
| ...              |
+---------+--------+
```

API

Pour enregistrer les résultats de requête dans une table permanente, appelez la méthode jobs.insert, configurez une tâche query et ajoutez une valeur pour la propriété destinationTable. Pour contrôler la disposition en écriture d'une table de destination existante, configurez la propriété writeDisposition.

Pour contrôler la zone de traitement de la tâche de requête, spécifiez la propriété location dans la section jobReference de la ressource de tâche.

Go

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Go du guide de démarrage rapide de BigQuery : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery pour Go.

Pour vous authentifier auprès de BigQuery, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez la page Configurer l'authentification pour les bibliothèques clientes.

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

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Java du guide de démarrage rapide de BigQuery : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery pour Java.

Pour enregistrer des résultats de requête dans une table permanente, définissez la table de destination sur l'identifiant TableId souhaité dans une configuration 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

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Node.js du guide de démarrage rapide de BigQuery : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery pour Node.js.

// 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

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python du guide de démarrage rapide de BigQuery : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery pour Python.

Pour enregistrer des résultats de requête dans une table permanente, créez une configuration QueryJobConfig et définissez la destination sur la valeur TableReference souhaitée. Transmettez la configuration du job à la méthode de requête.

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))

Écrire des résultats de requête volumineux

Normalement, les requêtes ont une taille de réponse maximale. Si vous envisagez d'exécuter une requête pouvant renvoyer des résultats plus importants, vous pouvez effectuer l'une des opérations suivantes :

Dans GoogleSQL, spécifiez une table de destination pour les résultats de requête.
en ancien SQL, spécifier une table de destination et définir l'option allowLargeResults.

Lorsque vous spécifiez une table de destination pour des résultats de requête volumineux, le stockage des données vous est facturé.

Limites

En ancien SQL, l'écriture de résultats volumineux est soumise aux limites suivantes :

Vous devez spécifier une table de destination.
Vous ne pouvez pas spécifier de clause ORDER BY, TOP ou LIMIT de niveau supérieur. Cela annule l'avantage d'utiliser allowLargeResults, car le résultat de la requête ne peut plus être calculé en parallèle.
Les fonctions de fenêtrage ne renvoient des résultats de requête volumineux que si elles sont utilisées avec une clause PARTITION BY.

Écrire des résultats volumineux en ancien SQL

Pour écrire des ensembles de résultats volumineux en ancien SQL :

Console

Dans la console Google Cloud, ouvrez la page "BigQuery".

Accéder à BigQuery
Cliquez sur Saisir une nouvelle requête.
Saisissez une requête SQL valide dans la zone de texte de l'éditeur de requête. Utilisez le préfixe #legacySQL ou assurez-vous que la case Utiliser l'ancien SQL est cochée dans les paramètres de requête.
Cliquez sur More (Plus), puis sélectionnez Query settings (Paramètres de requête).
Pour Destination, cochez la case Set a destination table for query results (Définir une table de destination pour les résultats de la requête).
Pour Ensemble de données, choisissez l'ensemble de données où sera stockée la table.
Dans le champ ID de la table, saisissez un nom de table.
Si vous écrivez un ensemble de résultats volumineux dans une table existante, vous pouvez utiliser les options Destination table write preference (Préférence d'écriture pour la table de destination) pour contrôler la disposition en écriture de la table de destination :
- Écrire si la table est vide : n'écrit les résultats de requête dans la table que si celle-ci est vide.
- Append to table (Ajouter à la table) : ajoute les résultats de requête à une table existante.
- Écraser la table : écrase une table existante portant le même nom à l'aide des résultats de requête.
Pour Taille des résultats, cochez la case Autoriser un nombre élevé de résultats (aucune limite).
Facultatif : Dans le champ Emplacement des données, sélectionnez l'emplacement de vos données.
Cliquez sur Enregistrer pour mettre à jour les paramètres de la requête.
Cliquez sur Exécuter. Cette action crée une tâche de requête qui écrit les résultats de requête volumineux dans la table spécifiée.

bq

Utilisez conjointement les options --allow_large_results et --destination_table pour créer la table de destination qui doit contenir l'ensemble de résultats volumineux. Comme l'option --allow_large_results ne s'applique qu'à l'ancien SQL, vous devez également spécifier l'option --use_legacy_sql=true. Pour écrire les résultats des requêtes dans une table qui n'est pas dans votre projet par défaut, ajoutez l'ID du projet au nom de l'ensemble de données au format suivant : PROJECT_ID:DATASET. Spécifiez l'option --location et définissez la valeur correspondant à votre emplacement.

Pour contrôler la disposition en écriture d'une table de destination existante, fournissez l'une des options facultatives suivantes :

--append_table : si la table de destination existe, les résultats de requête y sont ajoutés.
--replace : si la table de destination existe, elle est remplacée par les résultats de requête.

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

Remplacez les éléments suivants :

LOCATION représente le nom de l'emplacement utilisé pour traiter la requête. L'option --location est facultative. Par exemple, si vous utilisez BigQuery dans la région de Tokyo, vous pouvez définir la valeur de l'option sur asia-northeast1. Vous pouvez définir une valeur par défaut correspondant à l'emplacement à l'aide du fichier .bigqueryrc.
PROJECT_ID est l'ID de votre projet.
DATASET représente le nom de l'ensemble de données contenant la table dans laquelle vous écrivez les résultats de requête.
TABLE représente le nom de la table dans laquelle vous écrivez les résultats de requête.
QUERY est une requête dans une syntaxe en ancien SQL.

Exemples :

Saisissez la commande suivante pour écrire les résultats de requête volumineux dans une table de destination nommée mytable dans l'ensemble de données mydataset. L'ensemble de données se trouve dans votre projet par défaut. Aucune option de disposition en écriture n'étant spécifiée dans la commande, la table doit être nouvelle ou vide. Dans le cas contraire, une erreur Already exists est renvoyée. La requête récupère les données de l'ensemble de données public USA Name Data. Cette requête est utilisée à titre d'exemple uniquement. L'ensemble de résultats renvoyé ne dépasse pas la taille de réponse maximale.

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"

Saisissez la commande suivante pour que les résultats de requête volumineux écrasent une table de destination nommée mytable se trouvant dans l'ensemble de données mydataset. Cet ensemble de données se trouve dans le projet myotherproject, et non dans votre projet par défaut. La commande utilise l'option --replace pour écraser la table de destination.

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"

Saisissez la commande suivante pour ajouter les résultats de requête volumineux à une table de destination nommée mytable dans l'ensemble de données mydataset. Cet ensemble de données se trouve dans le projet myotherproject, et non dans votre projet par défaut. La commande utilise l'option --append_table pour ajouter les résultats de requête à la table de destination.

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

Pour écrire des résultats volumineux dans une table de destination, appelez la méthode jobs.insert, configurez une tâche de type query et définissez la propriété allowLargeResults sur true. Spécifiez la table de destination à l'aide de la propriété destinationTable. Pour contrôler la disposition en écriture d'une table de destination existante, configurez la propriété writeDisposition.

Spécifiez votre emplacement dans la propriété location de la section jobReference de la ressource de tâche.

Go

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

Pour que des résultats volumineux puissent être renvoyés, définissez l'option Autoriser un nombre élevé de résultats sur true et la table de destination sur l'identifiant TableId souhaité dans une configuration 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;
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

// 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

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))

Télécharger et enregistrer des résultats de requête depuis la console Google Cloud

Après avoir exécuté une requête SQL à l'aide de la console Google Cloud, vous pouvez enregistrer les résultats dans un autre emplacement. Vous pouvez utiliser la console Google Cloud pour télécharger les résultats de requête dans un fichier local, Google Sheets ou Google Drive. Si vous triez d'abord les résultats de la requête par colonne, l'ordre est conservé dans les données téléchargées. L'outil de ligne de commande bq et l'API ne permettent pas d'enregistrer les résultats dans un fichier local, Google Sheets ou Google Drive.

Limites

Le téléchargement et l'enregistrement des résultats de requête sont soumis aux restrictions suivantes :

Vous ne pouvez télécharger les résultats de requête qu'au format CSV ou JSON délimité par un retour à la ligne.
Vous ne pouvez pas enregistrer des résultats de requête contenant des données imbriquées et répétées dans Google Sheets.
Pour enregistrer des résultats de requête dans Google Drive à l'aide de la console Google Cloud, l'ensemble de résultats ne doit pas dépasser 1 Go. Si les résultats sont plus volumineux, vous pouvez les enregistrer dans une table.
Lorsque vous enregistrez des résultats de requête dans un fichier CSV local, la taille de téléchargement maximale est de 10 Mo. La taille de téléchargement maximale est basée sur la taille de chaque ligne renvoyée dans la réponse de la méthode tabledata.list et peut varier en fonction du schéma des résultats de la requête. Par conséquent, la taille du fichier CSV téléchargé peut varier et être inférieure à la limite de taille de téléchargement maximale.
Vous ne pouvez enregistrer des résultats de requête sur Google Drive qu'au format CSV ou JSON délimité par un retour à la ligne.

Étapes suivantes

Apprenez à exporter une table vers un fichier JSON de manière automatisée.
Découvrez les quotas pour les jobs de requête.
Découvrez les tarifs de stockage de BigQuery.