Questa pagina è stata tradotta dall'API Cloud Translation.

Esportazione delle risorse FHIR in BigQuery

In questa pagina viene spiegato come esportare le risorse FHIR in BigQuery ai fini dell'approfondimento e dell'analisi. L'operazione di esportazione genera una tabella BigQuery per ogni tipo di risorsa FHIR nel datastore FHIR.

Per migliorare le prestazioni delle query e ridurre i costi, puoi configurare i flussi di dati BigQuery in tabelle partizionate. Per le istruzioni, consulta Esportare le risorse FHIR in tabelle partizionate.

Impostazione delle autorizzazioni BigQuery

Prima di esportare le risorse FHIR in BigQuery, devi concedere autorizzazioni aggiuntive all'account di servizio dell'agente di servizio Cloud Healthcare. Per ulteriori informazioni, consulta Autorizzazioni BigQuery per gli archivi FHIR.

Esportazione delle risorse FHIR

Gli esempi riportati di seguito mostrano come esportare le risorse FHIR in una tabella BigQuery.

Quando imposti la destinazione BigQuery, usa l'URI completo, in questo modo:

bq://PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID.BIGQUERY_TABLE_ID

Il comportamento dell'operazione di esportazione può variare in base a quanto segue:

Se la tabella di destinazione esiste già.
Se hai impostato il campo force.
Se specifichi un'enumerazione in WriteDisposition. Se specifichi un'enumerazione, non impostare il campo force.

Il comportamento in ognuno di questi casi è il seguente:

Se la tabella di destinazione esiste già e il criterio force è impostato su true, l'operazione di esportazione sovrascrive la tabella esistente.
Se la tabella di destinazione esiste già e force è impostato su false, si verifica un errore.
Se la tabella di destinazione non esiste già, l'operazione di esportazione crea una nuova tabella, a prescindere dalla specifica del campo force.
Quando utilizzi WriteDisposition, se la tabella di destinazione esiste già ed è vuota, l'operazione di esportazione viene completata correttamente anziché restituire un errore.

L'operazione restituisce una tabella BigQuery per ogni tipo di risorsa nel datastore FHIR.

Console

Completa i seguenti passaggi per esportare le risorse FHIR in BigQuery utilizzando la console Google Cloud:

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Set di dati.

Vai a Set di dati
Fai clic sul set di dati contenente il datastore FHIR con i dati che stai esportando.
Nella stessa riga dell'archivio FHIR, apri l'elenco Azioni e seleziona Esporta.
Nella pagina Esporta risorse FHIR visualizzata, individua la sezione Seleziona una destinazione. Seleziona Tabella BigQuery.
Nella sezione Disposizione di scrittura della tabella di destinazione, seleziona una delle seguenti opzioni per determinare il comportamento dell'operazione di esportazione:
- Esporta i dati solo se le tabelle di destinazione sono vuote: equivale a selezionare l'enumerazione WRITE_EMPTY in WriteDisposition.
- Aggiungi dati alle tabelle di destinazione: equivale a selezionare l'enum WRITE_APPEND in WriteDisposition.
- Cancella tutti i dati esistenti nelle tabelle di destinazione prima di scrivere le risorse FHIR: equivale a selezionare l'enumerazione WRITE_TRUNCATE in WriteDisposition.
Nella sezione Configurazione dell'esportazione FHIR, fai clic su Sfoglia per selezionare il set di dati e il progetto BigQuery.
Nel menu a discesa Tipo di schema, seleziona lo schema di output per la tabella BigQuery. Sono disponibili i seguenti schemi:
- Analisi. Uno schema basato sul documento SQL su FHIR. Poiché BigQuery consente solo 10.000 colonne per tabella, non vengono generati schemi per i campi Parameters.parameter.resource, Bundle.entry.resource e Bundle.entry.response.outcome.
- Analytics V2. Uno schema simile a quello di Analytics, con un supporto aggiuntivo per i seguenti elementi:
  - Estensioni con più valori per la stessa url
  - Risorse FHIR contenute
  Lo schema di Analytics V2 utilizza più spazio nella tabella di destinazione rispetto allo schema di Analytics.
Seleziona un livello di profondità nel cursore Profondità struttura ricorsiva per impostare la profondità per tutte le strutture ricorsive nello schema di output. Per impostazione predefinita, il valore ricorsivo è 2.

Per ulteriori informazioni, vedi recursiveStructureDepth.
Fai clic su Esporta per esportare le risorse FHIR in BigQuery.
Per monitorare lo stato dell'operazione, fai clic sulla scheda Operazioni. Al termine dell'operazione, vengono visualizzate le seguenti indicazioni:
- La sezione Stato dell'operazione a lunga esecuzione ha un segno di spunta verde sotto l'intestazione OK.
- La sezione Panoramica ha un segno di spunta verde e un indicatore OK nella stessa riga dell'ID operazione.
Se si verificano errori, fai clic su Azioni e poi su Visualizza dettagli in Cloud Logging.

gcloud

Per esportare le risorse FHIR in BigQuery, esegui il comando gcloud healthcare fhir-stores export bq.

Esporta le risorse FHIR.

Prima di utilizzare qualsiasi dato di comando riportato di seguito, effettua le seguenti sostituzioni:
- PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud
- LOCATION: la posizione del set di dati
- DATASET_ID: il set di dati padre del datastore FHIR
- FHIR_STORE_ID: l'ID del datastore FHIR
- BIGQUERY_DATASET_ID: il nome del set di dati BigQuery esistente in cui stai esportando le risorse FHIR
- SCHEMA_TYPE: un valore per SchemaType. Utilizza uno dei seguenti valori:
  - analytics. Uno schema basato sul documento SQL su FHIR. Poiché BigQuery consente solo 10.000 colonne per tabella, non vengono generati schemi per i campi Parameters.parameter.resource, Bundle.entry.resource e Bundle.entry.response.outcome.
  - analytics_v2. Uno schema simile a analytics con ulteriore supporto per quanto segue:
    - Estensioni con campi ripetuti
    - Risorse FHIR contenute
    analytics-v2 utilizza più spazio nella tabella di destinazione di analytics.
- WRITE_DISPOSITION: un valore per WriteDisposition. Utilizza uno dei seguenti valori:
  - write-empty. Esporta i dati solo se le tabelle BigQuery di destinazione sono vuote.
  - write-truncate. Cancella tutti i dati esistenti nelle tabelle BigQuery prima di scrivere le risorse FHIR.
  - write-append. Aggiungi dati alle tabelle BigQuery di destinazione.
- FHIR_RESOURCE_TYPE: un campo facoltativo. Specifica uno o più tipi di risorse FHIR delimitati da virgole per esportare solo le risorse FHIR di questi tipi.
- SINCE_TIMESTAMP: un campo facoltativo. Specifica un valore nel formato YYYY-MM-DDThh:mm:ss.sss+zz:zz per esportare solo le risorse FHIR aggiornate dopo un intervallo di tempo specifico. Specifica l'ora per il secondo e includi un fuso orario. Ad esempio, 2015-02-07T13:28:17.239+02:00 e 2017-01-01T00:00:00Z sono orari validi.
Esegui questo seguente comando:
Linux, macOS o Cloud Shell

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init, oppure gcloud auth login e gcloud config set project.
```
gcloud healthcare fhir-stores export bq FHIR_STORE_ID \
  --location=LOCATION \
  --dataset=DATASET_ID \
  --bq-dataset=bq://PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID \
  --schema-type=SCHEMA_TYPE \
  --write-disposition=WRITE_DISPOSITION \
  --resource-type=FHIR_RESOURCE_TYPE \
  --since=SINCE_TIMESTAMP
```
Windows (PowerShell)

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init, oppure gcloud auth login e gcloud config set project.
```
gcloud healthcare fhir-stores export bq FHIR_STORE_ID `
  --location=LOCATION `
  --dataset=DATASET_ID `
  --bq-dataset=bq://PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID `
  --schema-type=SCHEMA_TYPE `
  --write-disposition=WRITE_DISPOSITION `
  --resource-type=FHIR_RESOURCE_TYPE `
  --since=SINCE_TIMESTAMP
```
Windows (cmd.exe)

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init, oppure gcloud auth login e gcloud config set project.
```
gcloud healthcare fhir-stores export bq FHIR_STORE_ID ^
  --location=LOCATION ^
  --dataset=DATASET_ID ^
  --bq-dataset=bq://PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID ^
  --schema-type=SCHEMA_TYPE ^
  --write-disposition=WRITE_DISPOSITION ^
  --resource-type=FHIR_RESOURCE_TYPE ^
  --since=SINCE_TIMESTAMP
```
La risposta è la seguente. La risposta contiene un identificatore per un'operazione a lunga esecuzione. Le operazioni a lunga esecuzione vengono restituite quando il completamento delle chiamate ai metodi può richiedere molto tempo. Il comando esegue il polling dell'operazione a lunga esecuzione, quindi stampa il nome dell'operazione nel campo name al termine dell'esportazione. Prendi nota del valore di OPERATION_ID. Questo valore ti servirà nel passaggio successivo.
Risposta
```
Request issued for: [FHIR_STORE_ID]
Waiting for operation [projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID] to complete...⠏
name: projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID
```

Per visualizzare ulteriori dettagli sull'operazione, esegui gcloud healthcare operations describe e fornisci OPERATION_ID dalla risposta.

Prima di utilizzare qualsiasi dato di comando riportato di seguito, effettua le seguenti sostituzioni:

PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud
DATASET_ID: l'ID del set di dati
LOCATION: la posizione del set di dati
OPERATION_ID: l'ID restituito dall'operazione a lunga esecuzione

Esegui questo seguente comando:

Linux, macOS o Cloud Shell

gcloud healthcare operations describe OPERATION_ID \
    --project=PROJECT_ID \
    --dataset=DATASET_ID \
    --location=LOCATION

Windows (PowerShell)

gcloud healthcare operations describe OPERATION_ID `
    --project=PROJECT_ID `
    --dataset=DATASET_ID `
    --location=LOCATION

Windows (cmd.exe)

gcloud healthcare operations describe OPERATION_ID ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --dataset=DATASET_ID ^
    --location=LOCATION

Dovresti ricevere una risposta simile alla seguente:

Risposta

done: true
// If there were any errors, an `error` field displays instead of a `response` field.
// See Troubleshooting long-running operations for a list of response codes.
error: ERROR
  code: ERROR_CODE
  message: DESCRIPTION
metadata:
  '@type': 'type.googleapis.com/google.cloud.healthcare.v1.OperationMetadata'
  apiMethodName: 'google.cloud.healthcare.v1.fhir.FhirStoreService.ExportResources_bq'
  counter:
    success: 'SUCCESS_COUNT'
    // If there were any failures, they display in the `failure` field.
    failure: 'FAILURE_COUNT'
  createTime: 'YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+ZZ:ZZ'
  endTime: 'YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+ZZ:ZZ'
  logsUrl: https://console.cloud.google.com/CLOUD_LOGGING_URL
name: projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID
// The `response` field only displays if there were no errors.
response:
  '@type': 'type.googleapis.com/google.cloud.healthcare.v1.fhir.ExportResourcesResponse'

REST

Per esportare le risorse FHIR in BigQuery, utilizza il metodo projects.locations.datasets.fhirStores.export.

Esporta le risorse FHIR:

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
- PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud
- LOCATION: la posizione del set di dati
- DATASET_ID: il set di dati padre del datastore FHIR
- FHIR_STORE_ID: l'ID del datastore FHIR
- BIGQUERY_DATASET_ID: il nome del set di dati BigQuery esistente in cui stai esportando le risorse FHIR
- SCHEMA_TYPE: un valore per SchemaType. Utilizza uno dei seguenti valori:
  - ANALYTICS. Uno schema basato sul documento SQL su FHIR. Poiché BigQuery consente solo 10.000 colonne per tabella, non vengono generati schemi per i campi Parameters.parameter.resource, Bundle.entry.resource e Bundle.entry.response.outcome.
  - ANALYTICS_V2. Uno schema simile a ANALYTICS con ulteriore supporto per quanto segue:
    - Estensioni con più valori per la stessa url
    - Risorse FHIR contenute
    ANALYTICS_V2 utilizza più spazio nella tabella di destinazione di ANALYTICS
    .
- WRITE_DISPOSITION: un valore per WriteDisposition. Utilizza uno dei seguenti valori:
  - WRITE_EMPTY. Esporta i dati solo se le tabelle BigQuery di destinazione sono vuote.
  - WRITE_TRUNCATE. Cancella tutti i dati esistenti nelle tabelle BigQuery prima di scrivere le risorse FHIR.
  - WRITE_APPEND. Aggiungi dati alle tabelle BigQuery di destinazione.
- FHIR_RESOURCE_TYPE: un campo facoltativo. Specifica uno o più tipi di risorse FHIR delimitati da virgole per esportare solo le risorse FHIR di questi tipi.
- SINCE_TIMESTAMP: un campo facoltativo. Specifica un valore nel formato YYYY-MM-DDThh:mm:ss.sss+zz:zz per esportare solo le risorse FHIR aggiornate dopo un intervallo di tempo specifico. Specifica l'ora per il secondo e includi un fuso orario. Ad esempio, 2015-02-07T13:28:17.239+02:00 e 2017-01-01T00:00:00Z sono orari validi.
Corpo JSON della richiesta:
```
{
  "bigqueryDestination": {
    "datasetUri": "bq://PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID",
    "schemaConfig": {
      "schemaType": "SCHEMA_TYPE",
    },
    "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
  },
  "_type": "FHIR_RESOURCE_TYPE",
  "_since": "SINCE_TIMESTAMP"
}
```
Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:
curl

Nota: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che ti fa accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando di gcloud. . Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. Esegui questo comando nel terminale per creare o sovrascrivere questo file nella directory attuale:
```
cat > request.json << 'EOF'
{
  "bigqueryDestination": {
    "datasetUri": "bq://PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID",
    "schemaConfig": {
      "schemaType": "SCHEMA_TYPE",
    },
    "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
  },
  "_type": "FHIR_RESOURCE_TYPE",
  "_since": "SINCE_TIMESTAMP"
}
EOF
```
Quindi, esegui questo comando per inviare la richiesta REST:
```
curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://healthcare.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/fhirStores/FHIR_STORE_ID:export"
```
PowerShell

Nota: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando di gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login . Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. Esegui questo comando nel terminale per creare o sovrascrivere questo file nella directory attuale:
```
@'
{
  "bigqueryDestination": {
    "datasetUri": "bq://PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID",
    "schemaConfig": {
      "schemaType": "SCHEMA_TYPE",
    },
    "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
  },
  "_type": "FHIR_RESOURCE_TYPE",
  "_since": "SINCE_TIMESTAMP"
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8
```
Quindi, esegui questo comando per inviare la richiesta REST:
```
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://healthcare.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/fhirStores/FHIR_STORE_ID:export" | Select-Object -Expand Content
```
Explorer API

Copia il corpo della richiesta e apri la pagina di riferimento del metodo. Sul lato destro della pagina si apre il riquadro Explorer API. Puoi interagire con questo strumento per inviare richieste. Incolla il corpo della richiesta in questo strumento, compila tutti gli altri campi obbligatori e fai clic su Esegui.
L'output è il seguente. La risposta contiene un identificatore per un'operazione a lunga esecuzione (LRO). Le operazioni a lunga esecuzione vengono restituite quando il completamento delle chiamate ai metodi può richiedere più tempo. Prendi nota del valore di OPERATION_ID. Questo valore ti servirà nel passaggio successivo.
Risposta
```
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID"
}
```

Utilizza il metodo projects.locations.datasets.operations.get per ottenere lo stato dell'operazione a lunga esecuzione.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud
DATASET_ID: l'ID del set di dati
LOCATION: la posizione del set di dati
OPERATION_ID: l'ID restituito dall'operazione a lunga esecuzione

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Nota: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che ti fa accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando di gcloud. . Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Esegui questo comando:

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://healthcare.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID"

PowerShell

Nota: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando di gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login . Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Esegui questo comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://healthcare.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID" | Select-Object -Expand Content

Explorer API

Apri la pagina di riferimento del metodo. Sul lato destro della pagina si apre il riquadro Explorer API. Puoi interagire con questo strumento per inviare richieste. Compila tutti i campi obbligatori e fai clic su Esegui.

L'output è il seguente. Quando la risposta contiene "done": true, l'operazione a lunga esecuzione è terminata.

Risposta

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.healthcare.v1.OperationMetadata",
    "apiMethodName": "google.cloud.healthcare.v1.fhir.FhirStoreService.ExportResources_bq",
    "createTime": "YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+ZZ:ZZ",
    "endTime": "YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+ZZ:ZZ",
    "logsUrl": "https://console.cloud.google.com/CLOUD_LOGGING_URL"
    "counter": {
      "success": "SUCCESS_COUNT",
      // If there were any failures, they display in the `failure` field.
      "failure": "FAILURE_COUNT"
    }
  },
  "done": true,
  // The `response` field only displays if there were no errors.
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.healthcare.v1.fhir.ExportResourcesResponse",
    
  },
  // If there were any errors, an `error` field displays instead of a `response` field.
  // See Troubleshooting long-running operations for a list of response codes.
  "error": {
    "code": ERROR_CODE,
    "message": "DESCRIPTION",
    "details": [
      {
        "@type": "...",
        FIELD1: ...,
        ...
      }
    ]
  }
}

Esporta le risorse FHIR in tabelle partizionate

Per esportare le risorse FHIR in tabelle partizionate in BigQuery, imposta l'enum TimePartitioning nel campo lastUpdatedPartitionConfig del tuo datastore FHIR.

Le tabelle partizionate funzionano come tabelle partizionate per unità di tempo di BigQuery. Alle tabelle partizionate è stata aggiunta una colonna denominata lastUpdated, che è un duplicato della colonna meta.lastUpdated generata dal campo meta.lastUpdated in una risorsa FHIR. BigQuery utilizza la colonna lastUpdated per eseguire il partizionamento delle tabelle in base a ora, giorno, mese o anno.

Consulta Selezionare il partizionamento giornaliero, orario, mensile o annuale per suggerimenti su come selezionare una granularità di partizione.

Non puoi convertire le tabelle BigQuery non partizionate esistenti in tabelle partizionate. Se esporti le modifiche alle risorse Patient in una tabella Patients non partizionata e in seguito crei un nuovo datastore FHIR con partizionamento delle tabelle che esegue le esportazioni nello stesso set di dati BigQuery, l'API Cloud Healthcare esporta comunque i dati nella tabella Patients non partizionata. Per iniziare a utilizzare una tabella partizionata, elimina la tabella Patients esistente o usa un set di dati BigQuery diverso.

Se aggiungi il partizionamento a una configurazione esistente del datastore FHIR, puoi comunque eseguire l'esportazione in tabelle non partizionate esistenti. Tuttavia, il partizionamento avrà effetto solo sulle nuove tabelle.

Gli esempi riportati di seguito mostrano come esportare le risorse FHIR in tabelle partizionate di BigQuery.

Console

La console Google Cloud e gcloud CLI non supportano questa azione. Usa invece curl, PowerShell o il tuo linguaggio preferito.

gcloud

La console Google Cloud e gcloud CLI non supportano questa azione. Usa invece curl, PowerShell o il tuo linguaggio preferito.

REST

Per esportare le risorse FHIR in tabelle partizionate in BigQuery, utilizza il metodo projects.locations.datasets.fhirStores.export.

Esporta le risorse FHIR:

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
- PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud
- LOCATION: la posizione del set di dati
- DATASET_ID: il set di dati padre del datastore FHIR
- FHIR_STORE_ID: l'ID del datastore FHIR
- BIGQUERY_DATASET_ID: il nome del set di dati BigQuery esistente in cui stai esportando le risorse FHIR
- SCHEMA_TYPE: un valore per SchemaType. Utilizza uno dei seguenti valori:
  - ANALYTICS. Uno schema basato sul documento SQL su FHIR. Poiché BigQuery consente solo 10.000 colonne per tabella, non vengono generati schemi per i campi Parameters.parameter.resource, Bundle.entry.resource e Bundle.entry.response.outcome.
  - ANALYTICS_V2. Uno schema simile a ANALYTICS con ulteriore supporto per quanto segue:
    - Estensioni con più valori per la stessa url
    - Risorse FHIR contenute
    ANALYTICS_V2 utilizza più spazio nella tabella di destinazione di ANALYTICS
    .
- TIME_PARTITION_TYPE: la granularità con cui eseguire il partizionamento delle risorse FHIR esportate. Utilizza uno dei seguenti valori:
  - HOUR: partiziona i dati in base all'ora
  - DAY: partiziona i dati in base al giorno
  - MONTH: partiziona i dati per mese
  - YEAR: partiziona i dati in base all'anno
- WRITE_DISPOSITION: un valore per WriteDisposition. Utilizza uno dei seguenti valori:
  - WRITE_EMPTY: esporta i dati solo se la tabella BigQuery è vuota.
  - WRITE_TRUNCATE: cancella tutti i dati esistenti nella tabella BigQuery prima di scrivere le istanze DICOM.
  - WRITE_APPEND: aggiunge dati alla tabella BigQuery.
Corpo JSON della richiesta:
```
{
  "bigqueryDestination": {
    "datasetUri": "bq://PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID",
    "schemaConfig": {
      "schemaType": "SCHEMA_TYPE",
      "lastUpdatedPartitionConfig": {
        "type": "TIME_PARTITION_TYPE"
      }
    },
    "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
  }
}
```
Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:
curl

Nota: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che ti fa accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando di gcloud. . Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. Esegui questo comando nel terminale per creare o sovrascrivere questo file nella directory attuale:
```
cat > request.json << 'EOF'
{
  "bigqueryDestination": {
    "datasetUri": "bq://PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID",
    "schemaConfig": {
      "schemaType": "SCHEMA_TYPE",
      "lastUpdatedPartitionConfig": {
        "type": "TIME_PARTITION_TYPE"
      }
    },
    "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
  }
}
EOF
```
Quindi, esegui questo comando per inviare la richiesta REST:
```
curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://healthcare.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/fhirStores/FHIR_STORE_ID:export"
```
PowerShell

Nota: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando di gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login . Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. Esegui questo comando nel terminale per creare o sovrascrivere questo file nella directory attuale:
```
@'
{
  "bigqueryDestination": {
    "datasetUri": "bq://PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID",
    "schemaConfig": {
      "schemaType": "SCHEMA_TYPE",
      "lastUpdatedPartitionConfig": {
        "type": "TIME_PARTITION_TYPE"
      }
    },
    "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8
```
Quindi, esegui questo comando per inviare la richiesta REST:
```
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://healthcare.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/fhirStores/FHIR_STORE_ID:export" | Select-Object -Expand Content
```
Explorer API

Copia il corpo della richiesta e apri la pagina di riferimento del metodo. Sul lato destro della pagina si apre il riquadro Explorer API. Puoi interagire con questo strumento per inviare richieste. Incolla il corpo della richiesta in questo strumento, compila tutti gli altri campi obbligatori e fai clic su Esegui.
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
Risposta
```
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/fhirStores/FHIR_STORE_ID",
  "version": "FHIR_STORE_VERSION",
  "bigqueryDestination": {
    "datasetUri": "bq://PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID",
    "schemaConfig": {
      "schemaType": "SCHEMA_TYPE",
      "lastUpdatedPartitionConfig": {
        "type": "TIME_PARTITION_TYPE"
      }
    },
    "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
  }
}
```

Utilizza il metodo projects.locations.datasets.operations.get per ottenere lo stato dell'operazione a lunga esecuzione.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud
DATASET_ID: l'ID del set di dati
LOCATION: la posizione del set di dati
OPERATION_ID: l'ID restituito dall'operazione a lunga esecuzione

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Esegui questo comando:

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://healthcare.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID"

PowerShell

Esegui questo comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://healthcare.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID" | Select-Object -Expand Content

Explorer API

L'output è il seguente. Quando la risposta contiene "done": true, l'operazione a lunga esecuzione è terminata.

Risposta

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.healthcare.v1.OperationMetadata",
    "apiMethodName": "google.cloud.healthcare.v1.fhir.FhirStoreService.ExportResources_bq",
    "createTime": "YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+ZZ:ZZ",
    "endTime": "YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+ZZ:ZZ",
    "logsUrl": "https://console.cloud.google.com/CLOUD_LOGGING_URL"
    "counter": {
      "success": "SUCCESS_COUNT",
      // If there were any failures, they display in the `failure` field.
      "failure": "FAILURE_COUNT"
    }
  },
  "done": true,
  // The `response` field only displays if there were no errors.
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.healthcare.v1.fhir.ExportResourcesResponse",
    
  },
  // If there were any errors, an `error` field displays instead of a `response` field.
  // See Troubleshooting long-running operations for a list of response codes.
  "error": {
    "code": ERROR_CODE,
    "message": "DESCRIPTION",
    "details": [
      {
        "@type": "...",
        FIELD1: ...,
        ...
      }
    ]
  }
}

esegui una query su una tabella partizionata

Per ridurre i costi delle query quando esegui query su tabelle partizionate, utilizza la clausola WHERE per filtrare in base alle unità di tempo.

Ad esempio, supponi di impostare l'enum PartitionType su DAY. Per eseguire una query su una tabella Patients per le risorse Patient aggiornate in una data specifica, esegui questa query:

SELECT * FROM `PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET.Patients`
  WHERE DATE(lastUpdated) = 'YYYY-MM-DD'

Esecuzione di query e analisi dei dati FHIR in BigQuery

Dopo aver esportato le risorse FHIR in BigQuery, consulta la soluzione Analisi dei dati FHIR in BigQuery per informazioni su come eseguire query e analizzare i dati esportati. La soluzione utilizza il set di dati pubblico SyntheaTM generate Synthetic Data in FHIR che ospita oltre 1 milione di cartelle cliniche sintetiche di pazienti generate nei formati SyntheaTM e FHIR.

Risoluzione dei problemi delle richieste di esportazione FHIR

Se si verificano errori durante una richiesta di esportazione FHIR, questi vengono registrati in Cloud Logging. Per saperne di più, consulta Visualizzazione dei log degli errori in Cloud Logging.

Se l'intera operazione restituisce un errore, consulta la sezione Risoluzione dei problemi relativi alle operazioni a lunga esecuzione.

Impossibile convertire la colonna da NULLABLE a REPEATED

Questo errore è causato da un'estensione ripetuta. Per risolvere questo errore, utilizza il tipo di schema ANALYTICS_V2. Se utilizzi già ANALYTICS_V2, potresti avere un conflitto tra due estensioni o un conflitto tra un'estensione e un altro campo.

I nomi delle colonne vengono generati dal testo dopo l'ultimo carattere / negli URL delle estensioni. Se l'URL di un'estensione termina con un valore come /resource_field name, può verificarsi un conflitto.

Per evitare che questo errore si ripresenti, non utilizzare estensioni se i nomi dei loro campi corrispondono a quelli dei campi delle risorse che stai compilando.

Passaggi successivi

Per saperne di più sulla governance e sulla sicurezza dei dati in BigQuery, consulta Panoramica della sicurezza e della governance dei dati.