Interroger des données Cloud Storage

BigQuery permet d'interroger des données Cloud Storage aux formats suivants :

  • CSV (Comma-Separated Values)
  • JSON (délimité par un retour à la ligne)
  • Fichiers Avro
  • Exportations Cloud Datastore
  • Exportations Cloud Firestore

BigQuery permet d'interroger des données Cloud Storage depuis les classes de stockage suivantes :

  • Multirégional
  • Régional
  • Nearline
  • Coldline

Pour interroger une source de données externe Cloud Storage, indiquez le chemin d'accès à vos données sous forme d'URI Cloud Storage et créez une table externe qui renvoie à cette source de données. La table utilisée pour renvoyer à la source de données Cloud Storage peut être une table permanente ou une table temporaire.

Prenez bien en compte l'emplacement de votre ensemble de données et de votre bucket Cloud Storage lorsque vous interrogez des données stockées dans Cloud Storage.

Récupérer l'URI Cloud Storage

Pour créer une table externe à l'aide d'une source de données Cloud Storage, vous devez indiquer l'URI Cloud Storage.

L'URI Cloud Storage comprend le nom du bucket et l'objet (nom de fichier). Par exemple, pour un bucket Cloud Storage mybucket et un fichier de données myfile.csv, l'URI du bucket serait gs://mybucket/myfile.csv. Si vos données sont réparties dans plusieurs fichiers, vous pouvez utiliser un caractère générique dans l'URI. Pour plus d'informations, consultez la page Demander les URI de Cloud Storage.

BigQuery ne prend pas en charge les URI sources qui comprennent plusieurs barres obliques consécutives après la double barre oblique initiale. Le nom des objets Cloud Storage peut contenir plusieurs barres obliques ("/") consécutives. Toutefois, BigQuery convertit les barres obliques consécutives en une seule. Par exemple, bien que l'URI source suivant soit valide dans Cloud Storage, il ne fonctionne pas dans BigQuery : gs://bucket/my//object//name.

Pour récupérer l'URI Cloud Storage :

  1. Ouvrez la console Cloud Storage.

    Console Cloud Storage

  2. Accédez à l'emplacement de l'objet (fichier) contenant les données source.

  3. En haut de la console Cloud Storage, notez le chemin d'accès à l'objet. Pour composer l'URI, remplacez gs://bucket/file par le chemin correspondant, par exemple, gs://mybucket/myfile.json. bucket correspond au nom du bucket Cloud Storage et file au nom de l'objet (fichier) contenant les données.

Tables externes permanentes et temporaires

Vous pouvez interroger une source de données externe dans BigQuery à l'aide d'une table permanente ou d'une table temporaire. Une table permanente est une table créée dans un ensemble de données et liée à votre source de données externe. La table étant permanente, vous pouvez utiliser des contrôles d'accès au niveau de l'ensemble de données pour la partager avec d'autres utilisateurs ayant également accès à la source de données externe sous-jacente. Vous avez par ailleurs la possibilité d'interroger la table à tout moment.

Lorsque vous interrogez une source de données externe à l'aide d'une table temporaire, vous exécutez une commande qui inclut une requête et crée une table non permanente associée à la source de données externe. En cas d'utilisation d'une table temporaire, vous ne créez pas de table dans l'un de vos ensembles de données BigQuery. La table n'étant pas stockée de manière permanente dans un ensemble de données, elle ne peut pas être partagée avec d'autres utilisateurs. L'interrogation d'une source de données externe à l'aide d'une table temporaire est utile pour les requêtes ad hoc ponctuelles qui sont exécutées sur des données externes ou pour les processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL, Extract-Transform-Load).

Interroger des données Cloud Storage à l'aide de tables externes permanentes

Autorisations et champs d'application requis

Lorsque vous interrogez des données externes hébergées dans Cloud Storage à l'aide d'une table permanente, vous avez besoin d'autorisations pour exécuter une tâche de requête au niveau du projet ou à un niveau supérieur. Vous avez également besoin d'autorisations vous permettant de créer une table qui pointe vers les données externes, et d'accéder aux données de la table. Lorsque vos données externes sont stockées dans Cloud Storage, vous devez également disposer d'autorisations pour accéder au bucket Cloud Storage associé.

Autorisations BigQuery

Vous devez au minimum disposer des autorisations suivantes pour créer et interroger une table externe dans BigQuery.

  • bigquery.tables.create
  • bigquery.tables.getData
  • bigquery.jobs.create

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

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

Vous trouverez ci-dessous les rôles Cloud IAM prédéfinis qui incluent les autorisations bigquery.jobs.create :

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

En outre, si un utilisateur dispose des autorisations bigquery.datasets.create, lorsqu'il crée un ensemble de données, il obtient également le rôle bigquery.dataOwner qui lui permet d'y accéder. L'accès bigquery.dataOwner permet à l'utilisateur de créer des tables externes dans l'ensemble de données, mais des autorisations bigquery.jobs.create restent nécessaires pour interroger les données.

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

Autorisations Cloud Storage

Pour pouvoir interroger des données externes situées dans un bucket Cloud Storage, vous devez disposer des autorisations storage.objects.get. Si vous utilisez un caractère générique dans l'URI, vous devez également disposer des autorisations storage.objects.list.

Le rôle Cloud IAM prédéfini storage.objectViewer peut être attribué afin d'accorder les autorisations storage.objects.get et storage.objects.list.

Champs d'application des instances Compute Engine

Lorsque vous créez une instance Compute Engine, vous pouvez spécifier une liste de champs d'application pour celle-ci. Les champs d'application permettent de contrôler l'accès de l'instance aux produits GCP, y compris Cloud Storage. Les applications exécutées sur la VM utilisent le compte de service pour appeler les API Google Cloud Platform.

Si vous configurez une instance Compute Engine pour qu'elle s'exécute en tant que compte de service Compute Engine par défaut et que ce compte de service accède à une table externe liée à une source de données Cloud Storage, cette instance nécessite un accès en lecture seule à Cloud Storage. Le compte de service Compute Engine par défaut reçoit automatiquement le champ d'application https://www.googleapis.com/auth/devstorage.read_only. Si vous créez votre propre compte de service, attribuez à l'instance le champ d'application de lecture seule pour Cloud Storage.

Pour en savoir plus sur l'attribution de champs d'application à une instance Compute Engine, consultez la section Modifier le compte de service et les champs d'application d'accès d'une instance. Pour en savoir plus sur les comptes de service Compute Engine, consultez la page Comptes de service.

Créer et interroger une table externe permanente

Vous pouvez créer une table permanente associée à votre source de données externe en :

  • utilisant la console GCP ou l'interface utilisateur Web classique de BigQuery ;
  • utilisant la commande mk de l'outil de ligne de commande ;
  • créant une configuration ExternalDataConfiguration lorsque vous utilisez la méthode API tables.insert ;
  • utilisant les bibliothèques clientes.

Pour interroger une source de données externe à l'aide d'une table permanente, vous créez dans un ensemble de données BigQuery une table qui est associée à votre source de données externe. Les données ne sont pas stockées dans la table BigQuery. La table étant permanente, vous pouvez utiliser des contrôles d'accès au niveau de l'ensemble de données pour la partager avec d'autres utilisateurs ayant également accès à la source de données externe sous-jacente.

Il existe trois façons de définir des informations de schéma lors de la création d'une table externe permanente dans BigQuery :

  • Si vous utilisez la méthode API tables.insert pour créer une table externe permanente, vous créez une ressource de table qui inclut une définition de schéma et une configuration ExternalDataConfiguration. Définissez le paramètre autodetect sur true pour activer la détection automatique du schéma pour les sources de données acceptées.
  • Si vous utilisez la CLI pour créer une table externe permanente, vous pouvez utiliser un fichier de définition de table, créer et utiliser votre propre fichier de schéma, ou saisir le schéma en ligne de commande. Lorsque vous créez un fichier de définition de table, vous pouvez activer la détection automatique du schéma pour les sources de données acceptées.
  • Si vous utilisez la console ou l'interface utilisateur Web classique BigQuery pour créer une table externe permanente, vous pouvez entrer le schéma de table manuellement ou utiliser la détection automatique de schéma pour les sources de données prises en charge.

Pour créer une table externe, procédez comme suit :

Console

  1. Ouvrez l'UI Web de BigQuery dans la console GCP.
    Accéder à la console GCP
  2. Dans la section Ressources du panneau de navigation, développez votre projet et sélectionnez un ensemble de données.
  3. Cliquez sur Create table (Créer une table) dans la partie droite de la fenêtre. Créer une table
  4. Dans la section Source de la page Créer une table :

    • Pour le champ Create table from (Créer une table à partir de), sélectionnez Cloud Storage.

    • Dans le champ Select file from Cloud Storage bucket (sélectionner un fichier à partir d'un bucket Cloud Storage), recherchez le fichier ou le bucket Cloud Storage, ou saisissez l'URI Cloud Storage. Sachez que vous ne pouvez pas inclure plusieurs URI dans la console GCP. En revanche, les caractères génériques sont acceptés. Le bucket Cloud Storage doit se trouver au même emplacement que l'ensemble de données contenant la table que vous créez.

      Sélectionner un fichier

    • Pour Format de fichier, sélectionnez le format des données. Les formats valides pour les données Cloud Storage sont les suivants :

      • CSV (Comma-Separated Values)
      • JSON (délimité par un retour à la ligne)
      • Avro
      • Sauvegarde Cloud Datastore (également utilisée pour Cloud Firestore)
  5. Dans la section Destination de la page Créer une table :

    • Sous Dataset name (Nom de l'ensemble de données), sélectionnez l'ensemble de données approprié.

      Sélectionner un ensemble de données

    • Vérifiez que le paramètre Type de table est défini sur Table externe.

    • Dans le champ Nom de la table, saisissez le nom de la table que vous créez dans BigQuery.

  6. Dans la section Schéma, saisissez la définition du schéma.

    • Pour les fichiers JSON ou CSV, vous pouvez cocher l'option Auto-detect (détection automatique) pour permettre la détection automatique du schéma. La détection automatique n'est pas disponible pour les exportations Cloud Datastore, les exportations Cloud Firestore et les fichiers Avro. Les informations de schéma pour ces types de fichiers sont automatiquement extraites des données sources autodescriptives.
    • Pour les fichiers CSV et JSON, vous pouvez saisir les informations de schéma manuellement :
      • Activez l'option Modifier sous forme de texte et saisissez le schéma de la table sous forme de tableau JSON. Remarque : Vous pouvez afficher le schéma d'une table existante au format JSON en saisissant la commande bq show --format=prettyjson dataset.table.
      • Utilisez l'option Ajouter un champ pour saisir manuellement le schéma.
  7. Cliquez sur Créer une table.

Une fois la table permanente créée, vous pouvez exécuter une requête sur celle-ci comme s'il s'agissait d'une table BigQuery native. Une fois la requête exécutée, vous pouvez exporter les résultats au format CSV ou JSON, puis les enregistrer sous forme de table ou dans Google Sheets.

UI classique

  1. Accédez à l'interface utilisateur Web de BigQuery.
    Accéder à l'UI Web de BigQuery

  2. Dans le panneau de navigation, passez la souris sur un ensemble de données, cliquez sur l'icône de flèche vers le bas image de la flèche vers le bas et cliquez sur Créer une table.

  3. Dans la section Données sources de la page Créer une table :

    • Pour le paramètre Emplacement, sélectionnez Cloud Storage. Dans le champ "Source", saisissez l'URI Cloud Storage. Sachez que les caractères génériques sont acceptés dans les URI Cloud Storage.
    • Pour Format de fichier, sélectionnez le format des données. Les formats valides pour les données Cloud Storage sont les suivants :
      • CSV (Comma-Separated Values)
      • JSON (délimité par un retour à la ligne)
      • Avro
      • Sauvegarde Cloud Datastore (également utilisée pour Cloud Firestore)
  4. Dans la section Table de destination de la page Créer une table :

    • Pour le paramètre Nom de la table, choisissez l'ensemble de données correspondant, puis saisissez dans le champ le nom de la table permanente que vous créez dans BigQuery.
    • Vérifiez que le paramètre Type de table est défini sur Table externe.
  5. Dans la section Schéma, saisissez les informations de schéma.

    • Pour les fichiers JSON ou CSV, vous pouvez cocher l'option Détection automatique pour permettre la détection automatique du schéma. La détection automatique n'est pas disponible pour les exportations Cloud Datastore, les exportations Cloud Firestore et les fichiers Avro. Les informations de schéma pour ces types de fichiers sont automatiquement extraites des données sources autodescriptives.

    • Vous pouvez également saisir manuellement des informations de schéma CSV ou JSON comme suit :

      • en cliquant sur Modifier sous forme de texte, puis en saisissant le schéma de la table au format JSON ;
      • en utilisant l'option Ajouter un champ pour saisir manuellement le schéma.
  6. Sélectionnez les éléments applicables dans la section Options, puis cliquez sur Créer une table.

Une fois la table permanente créée, vous pouvez exécuter une requête sur celle-ci comme s'il s'agissait d'une table BigQuery native. Une fois la requête exécutée, vous pouvez exporter les résultats au format CSV ou JSON, puis les enregistrer sous forme de table ou dans Google Sheets.

CLI

La commande bq mk permet de créer une table dans l'outil de ligne de commande BigQuery. Lorsque vous utilisez la CLI pour créer une table associée à une source de données externe, vous pouvez identifier le schéma de la table à l'aide des éléments suivants :

  • Un fichier de définition de table (stocké sur l'ordinateur local)
  • Une définition de schéma intégrée
  • Un fichier de schéma JSON (stocké sur l'ordinateur local)

Pour créer une table permanente associée à votre source de données Cloud Storage à l'aide d'un fichier de définition de table, saisissez la commande suivante :

bq mk \
--external_table_definition=definition_file \
dataset.table

Où :

  • definition_file est le chemin d'accès du fichier de définition de table sur votre ordinateur local ;
  • dataset est le nom de l'ensemble de données contenant la table ;
  • table est le nom de la table que vous créez.

Par exemple, la commande suivante crée une table permanente nommée mytable à l'aide d'un fichier de définition de table nommé mytable_def.

bq mk --external_table_definition=/tmp/mytable_def mydataset.mytable

Pour créer une table permanente associée à votre source de données externe à l'aide d'une définition de schéma intégrée, saisissez la commande suivante :

bq mk \
--external_table_definition=schema@source_format=Cloud Storage URI \
dataset.table

Où :

  • schema est la définition du schéma au format field:data_type,field:data_type ;
  • source_format correspond à CSV, NEWLINE_DELIMITED_JSON, AVRO ou DATASTORE_BACKUP (DATASTORE_BACKUP s'utilise également pour Cloud Filestore) ;
  • Cloud Storage URI correspond à l'URI Cloud Storage ;
  • dataset est le nom de l'ensemble de données contenant la table ;
  • table est le nom de la table que vous créez.

Par exemple, la commande suivante crée une table permanente nommée sales qui est associée à un fichier CSV stocké dans Cloud Storage avec la définition de schéma suivante : Region:STRING,Quarter:STRING,Total_sales:INTEGER.

bq mk \
--external_table_definition=Region:STRING,Quarter:STRING,Total_sales:INTEGER@CSV=gs://mybucket/sales.csv \
mydataset.sales

Pour créer une table permanente associée à votre source de données externe à l'aide d'un fichier de schéma JSON, saisissez la commande suivante :

bq mk \
--external_table_definition=schema@source_format=Cloud Storage URI \
dataset.table

Où :

  • schema est le chemin d'accès du fichier de schéma JSON sur votre ordinateur local.
  • source_format correspond à CSV, NEWLINE_DELIMITED_JSON, AVRO ou DATASTORE_BACKUP (DATASTORE_BACKUP s'utilise également pour Cloud Firestore) ;
  • Cloud Storage URI correspond à l'URI Cloud Storage ;
  • dataset est le nom de l'ensemble de données contenant la table ;
  • table est le nom de la table que vous créez.

Par exemple, la commande suivante crée une table appelée sales qui est associée à un fichier CSV stocké dans Cloud Storage et utilisant le fichier de schéma /tmp/sales_schema.json.

bq mk \
--external_table_definition=/tmp/sales_schema.json@CSV=gs://mybucket/sales.csv \
mydataset.sales

Une fois la table permanente créée, vous pouvez exécuter une requête sur celle-ci comme s'il s'agissait d'une table BigQuery native. Une fois la requête exécutée, vous pouvez exporter les résultats au format CSV ou JSON, puis les enregistrer sous forme de table ou dans Google Sheets.

API

Créez une configuration ExternalDataConfiguration lorsque vous utilisez la méthode API tables.insert. Spécifiez la propriété schema ou définissez la propriété autodetect sur true pour activer la détection automatique du schéma pour les sources de données acceptées.

Python

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez la procédure de configuration pour Python décrite dans le guide de démarrage rapide de BigQuery relatif à l'utilisation des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence sur l'API BigQuery Python.

# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# dataset_id = 'my_dataset'

# Configure the external data source
dataset_ref = client.dataset(dataset_id)
table_id = 'us_states'
schema = [
    bigquery.SchemaField('name', 'STRING'),
    bigquery.SchemaField('post_abbr', 'STRING')
]
table = bigquery.Table(dataset_ref.table(table_id), schema=schema)
external_config = bigquery.ExternalConfig('CSV')
external_config.source_uris = [
    'gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv',
]
external_config.options.skip_leading_rows = 1  # optionally skip header row
table.external_data_configuration = external_config

# Create a permanent table linked to the GCS file
table = client.create_table(table)  # API request

# Example query to find states starting with 'W'
sql = 'SELECT * FROM `{}.{}` WHERE name LIKE "W%"'.format(
    dataset_id, table_id)

query_job = client.query(sql)  # API request

w_states = list(query_job)  # Waits for query to finish
print('There are {} states with names starting with W.'.format(
    len(w_states)))

Interroger des données Cloud Storage à l'aide de tables temporaires

Pour interroger une source de données externe sans créer de table permanente, vous exécutez une commande permettant de combiner les éléments suivants :

  • Un fichier de définition de table et une requête
  • Une définition de schéma intégrée et une requête
  • Un fichier de définition de schéma JSON et une requête

Le fichier de définition de table ou le schéma fourni est utilisé pour créer la table externe temporaire, sur laquelle la requête s'exécute. Il est possible d'interroger une source de données externe à l'aide d'une table temporaire dans l'API et la CLI BigQuery.

En cas d'utilisation d'une table externe temporaire, vous ne créez pas de table dans l'un de vos ensembles de données BigQuery. La table n'étant pas stockée de manière permanente dans un ensemble de données, elle ne peut pas être partagée avec d'autres utilisateurs. L'interrogation d'une source de données externe à l'aide d'une table temporaire est utile pour les requêtes ad hoc ponctuelles qui sont exécutées sur des données externes ou pour les processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL, Extract-Transform-Load).

Autorisations requises

Lorsque vous interrogez des données externes hébergées dans Cloud Storage à l'aide d'une table temporaire, vous avez besoin d'autorisations pour exécuter une tâche de requête au niveau du projet ou à un niveau supérieur. Vous avez également besoin d'un accès à l'ensemble de données contenant la table qui pointe vers les données externes. Lorsque vous interrogez des données dans Cloud Storage, vous devez également disposer d'autorisations pour accéder au bucket contenant vos données.

Autorisations BigQuery

Vous devez au minimum disposer des autorisations suivantes pour interroger une table externe dans BigQuery à l'aide d'une table temporaire.

  • bigquery.tables.getData
  • bigquery.jobs.create

Les rôles Cloud IAM prédéfinis suivants incluent des autorisations bigquery.tables.getData :

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

Vous trouverez ci-dessous les rôles Cloud IAM prédéfinis qui incluent les autorisations bigquery.jobs.create :

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

En outre, si un utilisateur dispose des autorisations bigquery.datasets.create, lorsqu'il crée un ensemble de données, il obtient également le rôle bigquery.dataOwner qui lui permet d'y accéder. L'accès bigquery.dataOwner permet à l'utilisateur de créer des tables externes dans l'ensemble de données et d'y accéder, mais des autorisations bigquery.jobs.create restent nécessaires pour interroger les données.

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

Autorisations Cloud Storage

Pour pouvoir interroger des données externes situées dans un bucket Cloud Storage, vous devez disposer des autorisations storage.objects.get. Si vous utilisez un caractère générique dans l'URI, vous devez également disposer des autorisations storage.objects.list.

Le rôle Cloud IAM prédéfini storage.objectViewer peut être attribué afin d'accorder les autorisations storage.objects.get et storage.objects.list.

Créer et interroger une table temporaire

Vous pouvez créer et interroger une table temporaire liée à une source de données externe à l'aide de la CLI, de l'API ou des bibliothèques clientes.

CLI

Pour interroger une table temporaire associée à une source de données externe, utilisez la commande bq query avec l'indicateur --external_table_definition. Lorsque vous utilisez la CLI pour interroger une table temporaire associée à une source de données externe, il est possible d'identifier le schéma de la table à l'aide des éléments suivants :

  • Un fichier de définition de table (stocké sur l'ordinateur local)
  • Une définition de schéma intégrée
  • Un fichier de schéma JSON (stocké sur l'ordinateur local)

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

Pour interroger une table temporaire associée à votre source de données externe à l'aide d'un fichier de définition de table, saisissez la commande suivante :

bq --location=location query \
--external_table_definition=table::definition_file \
'query'

Où :

  • location est le nom de votre emplacement. Ce paramètre --location est facultatif. Par exemple, si vous utilisez BigQuery dans la région de Tokyo, définissez la valeur de l'indicateur sur asia-northeast1. Vous pouvez définir une valeur par défaut correspondant à l'emplacement en utilisant le fichier .bigqueryrc ;
  • table est le nom de la table temporaire que vous créez ;
  • definition_file est le chemin d'accès du fichier de définition de table sur votre ordinateur local ;
  • query est la requête que vous soumettez à la table temporaire.

Par exemple, la commande suivante permet de créer et d'interroger une table temporaire nommée sales à l'aide du fichier de définition de table sales_def.

bq query \
--external_table_definition=sales::sales_def \
'SELECT
  Region,
  Total_sales
FROM
  sales'

Pour interroger une table temporaire associée à votre source de données externe à l'aide d'une définition de schéma intégrée, saisissez la commande suivante :

bq --location=location query \
--external_table_definition=table::schema@source_format=Cloud Storage URI \
'query'

Où :

  • location est le nom de votre emplacement. Ce paramètre --location est facultatif. Par exemple, si vous utilisez BigQuery dans la région de Tokyo, définissez la valeur de l'indicateur sur asia-northeast1. Vous pouvez définir une valeur par défaut correspondant à l'emplacement en utilisant le fichier .bigqueryrc ;
  • table est le nom de la table temporaire que vous créez ;
  • schema est la définition du schéma indiquée sur la ligne de commande au format field:data_type,field:data_type ;
  • source_format correspond à CSV, NEWLINE_DELIMITED_JSON, AVRO ou DATASTORE_BACKUP (DATASTORE_BACKUP s'utilise également pour Cloud Firestore) ;
  • Cloud Storage URI correspond à l'URI Cloud Storage ;
  • query est la requête que vous soumettez à la table temporaire.

Par exemple, la commande suivante crée et interroge une table temporaire appelée sales qui est associée à un fichier CSV stocké dans Cloud Storage avec la définition de schéma suivante : Region:STRING,Quarter:STRING,Total_sales:INTEGER.

bq query \
--external_table_definition=sales::Region:STRING,Quarter:STRING,Total_sales:INTEGER@CSV=gs://mybucket/sales.csv \
'SELECT
  Region,
  Total_sales
FROM
  sales'

Pour interroger une table temporaire associée à votre source de données externe à l'aide d'un fichier de schéma JSON, saisissez la commande suivante :

bq --location=location query \
--external_table_definition=schema_file@source_format=Cloud Storage URI \
'query'

Où :

  • location est le nom de votre emplacement. Ce paramètre --location est facultatif. Par exemple, si vous utilisez BigQuery dans la région de Tokyo, définissez la valeur de l'indicateur sur asia-northeast1. Vous pouvez définir une valeur par défaut correspondant à l'emplacement en utilisant le fichier .bigqueryrc ;
  • schema_file est le chemin d'accès du fichier de schéma JSON sur votre ordinateur local ;
  • source_format correspond à CSV, NEWLINE_DELIMITED_JSON, AVRO ou DATASTORE_BACKUP (DATASTORE_BACKUP s'utilise également pour Cloud Firestore) ;
  • Cloud Storage URI correspond à l'URI Cloud Storage ;
  • query est la requête que vous soumettez à la table temporaire.

Par exemple, la commande suivante crée et interroge une table temporaire appelée sales et associée à un fichier CSV stocké dans Cloud Storage, à l'aide du fichier de schéma /tmp/sales_schema.json.

bq query
--external_table_definition=sales::/tmp/sales_schema.json@CSV=gs://mybucket/sales.csv
'SELECT Region, Total_sales FROM sales'

API

Python

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez la procédure de configuration pour Python décrite dans le guide de démarrage rapide de BigQuery relatif à l'utilisation des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence sur l'API BigQuery Python.

# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()

# Configure the external data source and query job
external_config = bigquery.ExternalConfig('CSV')
external_config.source_uris = [
    'gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv',
]
external_config.schema = [
    bigquery.SchemaField('name', 'STRING'),
    bigquery.SchemaField('post_abbr', 'STRING')
]
external_config.options.skip_leading_rows = 1  # optionally skip header row
table_id = 'us_states'
job_config = bigquery.QueryJobConfig()
job_config.table_definitions = {table_id: external_config}

# Example query to find states starting with 'W'
sql = 'SELECT * FROM `{}` WHERE name LIKE "W%"'.format(table_id)

query_job = client.query(sql, job_config=job_config)  # API request

w_states = list(query_job)  # Waits for query to finish
print('There are {} states with names starting with W.'.format(
    len(w_states)))

Gestion des caractères génériques dans les URI Cloud Storage

Si vos données Google Cloud Storage sont réparties dans plusieurs fichiers partageant un nom de base commun, vous pouvez utiliser un caractère générique dans l'URI du fichier de définition de la table. Vous pouvez également utiliser un caractère générique lorsque vous créez une table externe sans fichier de définition de table.

Pour insérer un caractère générique dans l'URI Cloud Storage, il vous suffit d'ajouter un astérisque (*) au nom de base. Par exemple, si vous disposez de deux fichiers nommés fed-sample000001.csv et fed-sample000002.csv, l'URI du bucket prendra la forme suivante : gs://mybucket/fed-sample*. Cet URI générique peut ensuite être utilisé dans la console, l'interface utilisateur Web classique, la CLI, l'API ou les bibliothèques clientes.

Vous ne pouvez utiliser qu'un seul caractère générique pour les objets (noms de fichiers) contenus dans votre bucket. Le caractère générique peut apparaître à l'intérieur ou à la fin du nom de l'objet. Vous ne pouvez pas ajouter un caractère générique au nom du bucket.

Pour les exportations de Google Cloud Datastore, un seul URI peut être spécifié et il doit se terminer par .backup_info ou par .export_metadata.

Le caractère générique * n'est pas autorisé dans les cas suivants :

  • Création de tables externes associées à des exportations Cloud Datastore ou Cloud Firestore.
  • Chargement de données d'exportation Cloud Datastore ou Cloud Firestore depuis Cloud Storage.

Pseudo-colonne _FILE_NAME

Les tables basées sur des sources de données externes donnent accès à une pseudo-colonne intitulée _FILE_NAME. Cette colonne contient le chemin d'accès complet du fichier auquel appartient la ligne. Elle est disponible uniquement pour les tables qui renvoient à des données externes stockées dans Cloud Storage et Google Drive.

Le nom de colonne _FILE_NAME est réservé. Vous ne pouvez donc pas créer de colonne portant ce nom dans vos tables. Pour sélectionner la valeur de _FILE_NAME, vous devez utiliser un alias. L'exemple de requête suivant illustre la sélection de _FILE_NAME en attribuant l'alias fn à la pseudo-colonne.

bq query \
--project_id=project_id \
--use_legacy_sql=false \
'SELECT
   name,
   _FILE_NAME AS fn
 FROM
   `dataset.table_name`
 WHERE
   name contains "Alex"' 

Où :

  • project_id est un ID de projet valide (cet indicateur n'est pas obligatoire si vous utilisez Cloud Shell ou si vous définissez un projet par défaut dans le SDK Cloud) ;
  • dataset est le nom de l'ensemble de données dans lequel la table externe permanente est stockée ;
  • table_name est le nom de la table externe permanente.
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