查询 Cloud Storage 数据

BigQuery 支持查询以下格式的 Cloud Storage 数据:

  • 逗号分隔值 (CSV)
  • JSON(以换行符分隔)
  • Avro 文件
  • Cloud Datastore 导出文件
  • Cloud Firestore 导出文件

BigQuery 支持查询以下存储类别的 Cloud Storage 数据:

  • 多区域
  • 区域
  • Nearline
  • Coldline

要直接查询 Cloud Storage 外部数据源,请提供数据的 Cloud Storage URI 路径,并创建引用数据源的表。用于引用 Cloud Storage 数据源的表可以是永久表临时表

查询存储在 Cloud Storage 中的数据时,请务必考虑您的数据集和 Cloud Storage 存储分区的位置

检索 Cloud Storage URI

要使用 Cloud Storage 数据源创建外部表,则必须提供 Cloud Storage URI。

Cloud Storage URI 包含存储分区名称和对象(文件名)。例如,如果 Cloud Storage 存储分区名为 mybucket 且数据文件名为 myfile.csv,则存储分区 URI 为 gs://mybucket/myfile.csv。如果数据被分成多个文件,您可以在 URI 中使用通配符。如需了解详情,请参阅 Cloud Storage 请求 URI

BigQuery 不支持在初始双斜杠之后添加多个连续斜杠的源 URI。Cloud Storage 对象名称可包含多个连续斜杠(“/”)字符。但是,BigQuery 会将多个连续斜杠转换为单个斜杠。例如,虽然以下源 URI 在 Cloud Storage 中有效,但不适用于 BigQuery:gs://[BUCKET]/my//object//name

要检索 Cloud Storage URI,请按以下步骤操作:

  1. 打开 Cloud Storage 网页界面。

    Cloud Storage 网页界面

  2. 浏览到包含源数据的对象(文件)的位置。

  3. 在 Cloud Storage 网页界面顶部,找到对象的路径并记下此路径。要编写 URI,请将 gs://[BUCKET]/[FILE] 替换为适当的路径,例如 gs://mybucket/myfile.json[BUCKET] 是 Cloud Storage 存储分区名称,[FILE] 是包含数据的对象(文件)名称。

访问控制和范围

永久外部表的访问控制

您可以共享链接到 Cloud Storage 数据源的永久外部表的访问权限。您可以与用户(包括服务帐号)或组共享访问权限。要查询外部表,您的用户或组(至少)需要:

Compute Engine 实例的范围

创建 Compute Engine 实例时,您可以为该实例指定一个范围列表。这些范围用于控制实例对 GCP 产品(包括 Cloud Storage)的访问权限。在虚拟机上运行的应用使用关联到实例的服务帐号来调用 Google Cloud API。

如果您设置某个 Compute Engine 实例作为默认 Compute Engine 服务帐号运行,并且该服务帐号要访问链接到 Cloud Storage 数据源的外部表,则该实例需要对 Cloud Storage 的只读访问权限。系统会自动将 https://www.googleapis.com/auth/devstorage.read_only 范围授予给默认 Compute Engine 服务帐号。如果您创建自己的服务帐号,请将 Cloud Storage 只读范围应用于实例。

要了解将范围应用于 Compute Engine 实例的信息,请参阅更改实例的服务帐号和访问范围。要详细了解 Compute Engine 服务帐号,请参阅服务帐号

永久外部表与临时外部表

您可以使用永久表或临时表在 BigQuery 中查询外部数据源。如果使用永久表,您会在 BigQuery 数据集内创建一个链接到外部数据源的表。该表是永久性的,因此您可以使用数据集级层的访问控制来与其他同样有权访问底层外部数据源的人员共享该表,还可以随时查询该表。

使用临时表查询外部数据源时,您要提交一条命令,该命令包含查询且会创建链接到外部数据源的非永久表。如果使用临时表,您不会在任何 BigQuery 数据集内创建表。该表不会永久存储在数据集内,因此无法与他人共享。使用临时表查询外部数据源适用于对外部数据进行一次性临时查询,或执行提取、转换和加载 (ETL) 过程。

使用永久外部表查询 Cloud Storage 数据

要使用永久表查询外部数据源,需要在 BigQuery 数据集中创建一个链接到外部数据源的表。数据不会存储在 BigQuery 表格中。由于该表是永久表,因此可使用数据集级别的访问控制与其他也可访问基础外部数据源的人员进行共享。

在 BigQuery 中创建永久外部表时,可通过三种方式指定架构信息:

  • 如果使用 API 创建永久外部表,首先要创建表定义文件,该文件可定义外部数据源的架构和元数据。创建表定义文件时,可以为受支持的数据源启用架构自动检测
  • 如果使用 CLI 创建永久外部表,可以使用表定义文件,您可以创建并使用自己的架构文件,或者(在命令行上)输入架构内嵌。
  • 如果使用网页界面创建永久外部表,可以手动输入表架构,或为受支持的数据源使用架构自动检测

要使用永久外部表查询 Cloud Storage 数据,请执行以下操作:

  • 创建表定义文件(用于 API,并有选择地用于 CLI)
  • 在 BigQuery 中创建一个链接到外部数据源的表
  • 查询链接到外部数据源的表

创建永久外部表

您可以使用网页界面、CLI 或 API 创建链接到外部数据源的永久表。

网页界面

  1. 转到 BigQuery 网页界面。
    转到 BigQuery 网页界面

  2. 在导航面板中,将鼠标悬停在数据集上,点击向下箭头图标 向下箭头图标图片,然后点击创建新表 (Create new table)。

  3. 创建表 (Create Table) 页面的源数据 (Source Data) 部分中,执行以下操作:

    • 对于位置 (Location),请选择 Google Cloud Storage,然后在来源字段中输入 Cloud Storage URI。请注意,Cloud Storage URI 支持通配符
    • 对于文件格式 (File format),请选择数据格式。Cloud Storage 数据的有效格式包括:

      • 逗号分隔值 (CSV)
      • JSON(以换行符分隔)
      • Avro
      • Cloud Datastore 备份(也用于 Cloud Firestore)
  4. 创建表 (Create Table) 页面的目标表 (Destination Table) 部分中,执行以下操作:

    • 对于表名称 (Table name),请选择适当的数据集,然后在表名称字段中输入要在 BigQuery 中创建的永久表的名称。
    • 验证表类型 (Table type) 是否设置为外部表 (External table)。
  5. Schema 部分中,输入架构信息。

    • 对于 JSON 或 CSV 文件,您可以选中自动检测 (Auto-detect) 选项,以启用架构自动检测功能。Auto-detect 不适用于 Cloud Datastore 导出文件、Cloud Firestore 导出文件和 Avro 文件。系统将自动从自描述源数据中检索这些文件类型的架构信息。

    • 您还可以通过以下方式手动输入 CSV 或 JSON 架构信息:

      • 点击以文本形式修改 (Edit as text),并以 JSON 格式输入表架构
      • 使用添加字段 (Add Field) 手动输入架构
  6. 选项 (Options) 部分中,选择适用项,然后点击创建表 (Create Table)。

创建永久表后,可以对该表运行查询,类似于针对原生 BigQuery 表格的查询,但会因为使用外部数据源而受到相关限制

查询完成后,可以将结果导出为 CSV 或 JSON 文件,将结果保存为表,或将结果保存到 Google 表格。详情请参阅下载、保存和导出数据

CLI

您可以使用 bq mk 命令在 BigQuery 命令行工具中创建表。使用 CLI 创建链接到外部数据源的表时,可以使用以下方法标识表的架构:

  • 表定义文件(存储在本地机器上)
  • 内嵌架构定义
  • JSON 架构文件(存储在本地机器上)

要使用表定义文件来创建链接到 Cloud Storage 数据源的永久表,请输入以下命令。

bq mk --external_table_definition=[DEFINITION_FILE] [DATASET_ID].[TABLE_NAME]

其中:

  • [DEFINITION_FILE] 是本地机器上表定义文件的路径
  • [DATASET_ID] 是包含表的数据集名称
  • [TABLE_NAME] 是您要创建的表的名称

例如,以下命令使用名为 mytable 的表定义文件创建名为 mytable_def 的永久表。

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

要使用内嵌架构定义创建链接到外部数据源的永久表,请输入以下命令。

bq mk --external_table_definition=[SCHEMA]@[SOURCE_FORMAT]=[CLOUD_STORAGE_URI] [DATASET_ID].[TABLE_NAME]

其中:

  • [SCHEMA] 是架构定义(格式为 [FIELD]:[DATA_TYPE], [FIELD]:[DATA_TYPE]
  • [SOURCE_FORMAT]CSVNEWLINE_DELIMITED_JSONAVRODATASTORE_BACKUPDATASTORE_BACKUP 也用于 Cloud Filestore)
  • [CLOUD_STORAGE_URI]Cloud Storage URI
  • [DATASET_ID] 是包含表的数据集名称
  • [TABLE_NAME] 是您要创建的表的名称

例如,以下命令使用以下架构定义来创建名为 sales 的永久表,该表链接到存储在 Cloud Storage 中的 CSV 文件: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

要使用 JSON 架构文件创建链接到外部数据源的永久表,请输入以下命令。

bq mk --external_table_definition=[SCHEMA_FILE]@[SOURCE_FORMAT]=[CLOUD_STORAGE_URI] [DATASET_ID].[TABLE_NAME]

其中:

  • [SCHEMA_FILE] 是本地机器上 JSON 架构文件的路径
  • [SOURCE_FORMAT]CSVNEWLINE_DELIMITED_JSONAVRODATASTORE_BACKUPDATASTORE_BACKUP 也用于 Cloud Firestore)
  • [CLOUD_STORAGE_URI]Cloud Storage URI
  • [DATASET_ID] 是包含表的数据集名称
  • [TABLE_NAME] 是您要创建的表的名称

例如,以下命令使用 /tmp/sales_schema.json 架构文件创建名为 sales 的表,该表链接到存储在 Cloud Storage 中的 CSV 文件。

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

创建永久表后,可以对该表运行查询,类似于针对原生 BigQuery 表格的查询,但会因为使用外部数据源而受到相关限制

查询完成后,可以将结果下载为 CSV 或 JSON,将结果保存为表,或将结果保存到 Google 表格。详情请参阅下载、保存和导出数据

API

Python

在尝试此示例之前,请按照 BigQuery 快速入门:使用客户端库中的 Python 设置说明进行操作。如需了解详情,请参阅 BigQuery Python API 参考文档

# 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)))

使用临时表查询 Cloud Storage 数据

要在不创建永久表的情况下查询外部数据源,请运行命令以便进行以下组合:

  • 表定义文件与查询组合
  • 将内嵌架构定义与查询组合
  • 将 JSON 架构定义文件与查询组合

表定义文件或提供的架构用于创建临时外部表,查询针对临时外部表运行。BigQuery CLI 和 API 支持使用临时表查询外部数据源。

如果使用临时外部表,则不会在您的某个 BigQuery 数据集中创建表。该表不会永久存储在数据集内,因此无法与他人共享。使用临时表查询外部数据源适用于对外部数据进行一次性临时查询,或执行提取、转换和加载 (ETL) 过程。

创建和查询临时表

您可以使用 CLI 或 API 创建和查询链接到外部数据源的临时表。

CLI

您可以使用带有 --external_table_definition 标志的 bq query 命令查询链接到外部数据源的临时表。使用 CLI 查询链接到外部数据源的临时表时,可以使用以下方法标识表的架构:

  • 表定义文件(存储在本地机器上)
  • 内嵌架构定义
  • JSON 架构文件(存储在本地机器上)

添加 --location 标志并将值设置为您的位置

要使用表定义文件查询链接到外部数据源的临时表,请输入以下命令。

bq --location=[LOCATION] query --external_table_definition=[TABLE_NAME]::[DEFINITION_FILE] '[QUERY]'

其中:

  • [LOCATION] 是您的位置的名称。如果您的数据位于 USEU 多区域位置,则 --location 标志为可选。
  • [TABLE_NAME] 是您要创建的临时表的名称
  • [DEFINITION_FILE] 是本地机器上表定义文件的路径
  • [QUERY] 是您要提交到临时表的查询

例如,以下命令使用名为 sales_def 的表定义文件创建并查询名为 sales 的临时表。

bq --location=US query --external_table_definition=sales::sales_def 'SELECT Region,Total_sales FROM sales;'

要使用内嵌架构定义查询链接到外部数据源的临时表,请输入以下命令。

bq --location=[LOCATION] query --external_table_definition=[TABLE_NAME]::[SCHEMA]@[SOURCE_FORMAT]=[CLOUD_STORAGE_URI] '[QUERY]'

其中:

  • [LOCATION] 是您的位置的名称。如果您的数据位于 USEU 多区域位置,则 --location 标志为可选。
  • [TABLE_NAME] 是您要创建的临时表的名称
  • [SCHEMA] 是内嵌架构定义(格式为 [FIELD]:[DATA_TYPE],[FIELD]:[DATA_TYPE]
  • [SOURCE_FORMAT]CSVNEWLINE_DELIMITED_JSONAVRODATASTORE_BACKUPDATASTORE_BACKUP 也用于 Cloud Firestore)
  • [CLOUD_STORAGE_URI]Cloud Storage URI
  • [QUERY] 是您要提交到临时表的查询

例如,以下命令使用以下架构定义创建并查询名为 sales 的临时表,该表链接到存储在 Cloud Storage 中的 CSV 文件:Region:STRING,Quarter:STRING,Total_sales:INTEGER

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

要使用 JSON 架构文件查询链接到外部数据源的临时表,请输入以下命令。

bq --location=[LOCATION] query --external_table_definition=[SCHEMA_FILE]@[SOURCE_FORMAT]=[CLOUD_STORAGE_URI] '[QUERY]'

其中:

  • [LOCATION] 是您的位置的名称。如果您的数据位于 USEU 多区域位置,则 --location 标志为可选。
  • [SCHEMA_FILE] 是本地机器上 JSON 架构文件的路径
  • [SOURCE_FORMAT]CSVNEWLINE_DELIMITED_JSONAVRODATASTORE_BACKUPDATASTORE_BACKUP 也用于 Cloud Firestore)
  • [CLOUD_STORAGE_URI]Cloud Storage URI
  • [QUERY] 是您要提交到临时表的查询

    例如,以下命令使用 /tmp/sales_schema.json 架构文件创建并查询名为 sales 的临时表,该表链接到存储在 Cloud Storage 中的 CSV 文件。

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

API

Python

在尝试此示例之前,请按照 BigQuery 快速入门:使用客户端库中的 Python 设置说明进行操作。如需了解详情,请参阅 BigQuery Python API 参考文档

# 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)))

Cloud Storage URI 的通配符支持

如果您的 Cloud Storage 数据分为多个共用一个通用基类名称的文件,则可以在表定义文件的 URI 中使用通配符。在不使用表定义文件的情况下创建外部表时,也可以使用通配符。

要向 Cloud Storage URI 添加通配符,可在基类名称后附加星号 (*)。例如,如果您有两个文件,名为 fed-sample000001.csvfed-sample000002.csv,则存储分区 URI 为 gs://mybucket/fed-sample*。此通配符 URI 随后可用于网页界面、CLI 或 API。

存储分区中的对象(文件名)仅可使用一个通配符。通配符可以出现在对象名称内或对象名称末尾。系统不支持在存储分区名称中附加通配符。

您只可以为 Google Cloud Datastore 导出文件指定一个 URI,且该 URI 必须以 .backup_info.export_metadata 结尾。

在以下情况下,允许使用 * 通配符:

  • 创建关联到 Cloud Datastore 或 Cloud Firestore 导出文件的外部表
  • 从 Cloud Storage 加载 Cloud Datastore 或 Cloud Firestore 导出数据

_FILE_NAME 伪列

基于外部数据源的表提供名为 _FILE_NAME 的伪列。此列包含该行所属文件的完全限定路径。此列仅可用于引用存储在 Google Cloud StorageGoogle 云端硬盘中外部数据的表。

_FILE_NAME 列名为预留名称,也就是说不能在任何表中使用该名称创建列。要选择 _FILE_NAME 的值,必须使用别名。以下示例查询演示了通过将别名 fn 分配给伪列来选择 _FILE_NAME

bq query --project_id=[PROJECT_ID] --use_legacy_sql=false 'SELECT name, _FILE_NAME AS fn from [DATASET].[TABLE_NAME] where name contains "Alex";' 

其中:

  • [PROJECT_ID] 是有效的项目 ID(如果使用 Cloud Shell 或在 Cloud SDK 中设置默认项目,则不需要此标志)
  • [DATASET] 是存储永久外部表的数据集名称
  • [TABLE_NAME] 是永久外部表的名称

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