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Exportar recursos FHIR em lote para o BigQuery

Esta página descreve como exportar recursos FHIR em lote para o BigQuery para análise e exploração. A operação de exportação cria uma tabela do BigQuery para cada tipo de recurso FHIR na sua loja FHIR.

Para melhorar o desempenho da consulta e reduzir custos, exporte os recursos do FHIR para tabelas particionadas. Para instruções, consulte Exportar recursos do FHIR para tabelas particionadas.

Se você exporta recursos do FHIR em uma programação, exporte seus dados de forma incremental. Para instruções, consulte Exportações incrementais.

Como configurar permissões do BigQuery

Antes de exportar recursos FHIR para o BigQuery, é preciso conceder outras permissões à conta de serviço do Agente de serviço do Cloud Healthcare. Para mais informações, consulte Permissões do BigQuery para armazenar FHIR.

Entender o comportamento de exportação

O comportamento da operação de exportação depende do seguinte:

Se a tabela de destino existe.
Se você definiu o campo force.
Se você especificou um tipo enumerado em WriteDisposition. Se você especificar um tipo enumerado, não defina o campo force.

O comportamento em cada caso é o seguinte:

A tabela de destino existe e force está definida como true: a operação de exportação substitui a tabela atual.
A tabela de destino existe e force está definida como false: ocorre um erro
A tabela de destino não existe: a operação de exportação cria uma nova tabela, independentemente de você especificar o campo force.
A tabela de destino existe e você define WriteDisposition como WRITE_TRUNCATE ou WRITE_APPEND: a operação de exportação é concluída em vez de retornar um erro.

Observação: na tabela de destino, WRITE_TRUNCATE exclui os dados atuais e WRITE_APPEND anexa dados.

A operação gera uma tabela do BigQuery para cada tipo de recurso no armazenamento FHIR.

Exportar recursos FHIR em lote

Os exemplos a seguir mostram como exportar recursos FHIR para uma tabela do BigQuery.

Ao especificar o destino do BigQuery, use o URI totalmente qualificado:

bq://PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID.BIGQUERY_TABLE_ID

Console

Para exportar recursos FHIR para o BigQuery usando o console do Google Cloud, conclua as seguintes etapas:

No console do Google Cloud, acesse a página Conjuntos de dados.

Acessar conjuntos de dados
Clique no conjunto de dados que tem o armazenamento FHIR com os dados que você está exportando.
Na mesma linha da loja FHIR, abra a lista Ações e selecione Exportar.
Na página Exportar recursos FHIR que aparece, encontre a seção Selecionar um destino. Selecione Tabela do BigQuery.
Na seção Disposição de gravação da tabela de destino, selecione uma das seguintes opções para determinar o comportamento da operação de exportação:
- Só exportar dados se as tabelas de destino estiverem vazias: isso equivale a selecionar o tipo enumerado WRITE_EMPTY em WriteDisposition.
- Anexar dados às tabelas de destino: isso é equivalente a selecionar o tipo enumerado WRITE_APPEND em WriteDisposition.
- Apagar todos os dados nas tabelas de destino antes de gravar os recursos FHIR: isso equivale a selecionar o tipo enumerado WRITE_TRUNCATE em WriteDisposition.
Na seção Configuração de exportação do FHIR, clique em Procurar para selecionar o projeto e o conjunto de dados do BigQuery.
No menu suspenso Tipo de esquema, selecione o esquema de saída da tabela do BigQuery. Os seguintes esquemas estão disponíveis:
- Google Analytics. Um esquema baseado no documento SQL no FHIR. Como o BigQuery permite apenas 10.000 colunas por tabela, os esquemas não são gerados para os campos Parameters.parameter.resource, Bundle.entry.resource e Bundle.entry.response.outcome.
- Google Analytics V2. Um esquema semelhante ao do Google Analytics, com suporte adicional para:
  - Extensões com vários valores para o mesmo url
  - Recursos FHIR contidos
  O esquema do Google Analytics V2 usa mais espaço na tabela de destino do que o esquema do Google Analytics.
Selecione um nível de profundidade no controle deslizante Profundidade da estrutura recursiva para definir a profundidade de todas as estruturas recursivas no esquema de saída. Por padrão, o valor recursivo é 2.

Para ver mais informações, consulte recursiveStructureDepth.
Clique em Exportar para exportar recursos FHIR para o BigQuery.
Para acompanhar o status da operação, clique na guia Operações. Após a conclusão da operação, as seguintes indicações serão exibidas:
- A seção Status da operação de longa duração tem uma marca de seleção verde no cabeçalho OK.
- A seção Visão geral tem uma marca de seleção verde e um indicador OK na mesma linha do ID da operação.
Se você encontrar erros, clique em Ações e depois em Ver detalhes no Cloud Logging.

gcloud

Para exportar recursos FHIR para o BigQuery, execute o comando gcloud healthcare fhir-stores export bq.

Exporte os recursos do FHIR.

Antes de usar os dados do comando abaixo, faça estas substituições:
- PROJECT_ID: o ID do seu projeto do Google Cloud;
- LOCATION: o local do conjunto de dados;
- DATASET_ID: o conjunto de dados pai do armazenamento de FHIR
- FHIR_STORE_ID: o ID de armazenamento de FHIR
- BIGQUERY_DATASET_ID: o nome do conjunto de dados do BigQuery em que você está exportando recursos FHIR
- SCHEMA_TYPE: um valor para SchemaType. Use um dos seguintes valores:
  - analytics: um esquema baseado no documento SQL no FHIR. Como o BigQuery permite apenas 10.000 colunas por tabela, os esquemas não são gerados para os campos Parameters.parameter.resource, Bundle.entry.resource e Bundle.entry.response.outcome.
  - analytics_v2: um esquema semelhante a analytics com suporte adicional para o seguinte:
    - Extensões com campos repetidos
    - Recursos FHIR contidos
    analytics-v2 usa mais espaço na tabela de destino do que analytics.
- WRITE_DISPOSITION: um valor para WriteDisposition. Use um dos seguintes valores:
  - write-empty: só exporta dados se as tabelas de destino do BigQuery estiverem vazias.
  - write-truncate: apague todos os dados nas tabelas do BigQuery antes de gravar os recursos FHIR.
  - write-append. Anexe dados às tabelas de destino do BigQuery.
- FHIR_RESOURCE_TYPE: um campo opcional. Especifique um ou mais tipos de recursos FHIR delimitados por vírgulas para exportar apenas recursos FHIR desses tipos.
- SINCE_TIMESTAMP: um campo opcional. Especifique um valor no formato YYYY-MM-DDThh:mm:ss.sss+zz:zz para exportar apenas os recursos do FHIR atualizados após um período específico. Especifique a hora até o segundo e inclua um fuso horário. Por exemplo, 2015-02-07T13:28:17.239+02:00 e 2017-01-01T00:00:00Z são horários válidos.
Execute o seguinte comando:
Linux, macOS ou Cloud Shell

Observação: para inicializar a Google Cloud CLI com autenticação e um projeto, execute gcloud init. ou 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)

Observação: para inicializar a Google Cloud CLI com autenticação e um projeto, execute gcloud init. ou 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)

Observação: para inicializar a Google Cloud CLI com autenticação e um projeto, execute gcloud init. ou 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
```
A resposta é a seguinte. A resposta contém um identificador para uma operação de longa duração. Operações de longa duração são retornadas quando as chamadas de método podem demorar um tempo significativo para serem concluídas. O comando pesquisa a operação de longa duração e, em seguida, imprime o nome dela no campo name após a exportação ser concluída. Observe o valor de OPERATION_ID. Você vai precisar desse valor na próxima etapa.
Resposta
```
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
```

Para conferir mais detalhes sobre a operação, execute o comando gcloud healthcare operations describe e forneça o OPERATION_ID da resposta.

Antes de usar os dados do comando abaixo, faça estas substituições:

PROJECT_ID: o ID do seu projeto do Google Cloud;
DATASET_ID: o ID do conjunto de dados;
LOCATION: o local do conjunto de dados;
OPERATION_ID: o ID retornado da operação de longa duração.

Execute o seguinte comando:

Linux, macOS ou 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

Você receberá uma resposta semelhante a esta:

Resposta

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

Para exportar recursos FHIR para o BigQuery, use o método projects.locations.datasets.fhirStores.export.

Exporte os recursos do FHIR:

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:
- PROJECT_ID: o ID do seu projeto do Google Cloud;
- LOCATION: o local do conjunto de dados;
- DATASET_ID: o conjunto de dados pai do armazenamento de FHIR
- FHIR_STORE_ID: o ID de armazenamento de FHIR
- BIGQUERY_DATASET_ID: o nome do conjunto de dados do BigQuery em que você está exportando recursos FHIR
- SCHEMA_TYPE: um valor para SchemaType. Use um dos seguintes valores:
  - ANALYTICS: um esquema baseado no documento SQL no FHIR. Como o BigQuery permite apenas 10.000 colunas por tabela, os esquemas não são gerados para os campos Parameters.parameter.resource, Bundle.entry.resource e Bundle.entry.response.outcome.
  - ANALYTICS_V2: um esquema semelhante a ANALYTICS com suporte adicional para o seguinte:
    - Extensões com vários valores para o mesmo url
    - Recursos FHIR contidos
    ANALYTICS_V2 usa mais espaço na tabela de destino do que ANALYTICS
    .
- WRITE_DISPOSITION: um valor para WriteDisposition. Use um dos seguintes valores:
  - WRITE_EMPTY: só exporta dados se as tabelas de destino do BigQuery estiverem vazias.
  - WRITE_TRUNCATE: apague todos os dados nas tabelas do BigQuery antes de gravar os recursos FHIR.
  - WRITE_APPEND. Anexe dados às tabelas de destino do BigQuery.
- FHIR_RESOURCE_TYPE: um campo opcional. Especifique um ou mais tipos de recursos FHIR delimitados por vírgulas para exportar apenas recursos FHIR desses tipos.
- SINCE_TIMESTAMP: um campo opcional. Especifique um valor no formato YYYY-MM-DDThh:mm:ss.sss+zz:zz para exportar apenas os recursos do FHIR atualizados após um período específico. Especifique a hora até o segundo e inclua um fuso horário. Por exemplo, 2015-02-07T13:28:17.239+02:00 e 2017-01-01T00:00:00Z são horários válidos.
Corpo JSON da solicitação:
```
{
  "bigqueryDestination": {
    "datasetUri": "bq://PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID",
    "schemaConfig": {
      "schemaType": "SCHEMA_TYPE",
    },
    "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
  },
  "_type": "FHIR_RESOURCE_TYPE",
  "_since": "SINCE_TIMESTAMP"
}
```
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json. Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir esse arquivo no diretório atual:
```
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
```
Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação 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

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json. Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir esse arquivo no diretório atual:
```
@'
{
  "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
```
Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação 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
APIs Explorer

Copie o corpo da solicitação e abra a página de referência do método. O painel "APIs Explorer" é aberto no lado direito da página. Interaja com essa ferramenta para enviar solicitações. Cole o corpo da solicitação nessa ferramenta, preencha todos os outros campos obrigatórios e clique em Executar.
A saída é esta: A resposta contém um identificador para uma operação de longa duração (LRO). Operações de longa duração são retornadas quando as chamadas de método podem demorar mais para serem concluídas. Observe o valor de OPERATION_ID. Você vai precisar desse valor na próxima etapa.
Resposta
```
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID"
}
```

Use o método projects.locations.datasets.operations.get para conferir o status da operação de longa duração.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

PROJECT_ID: o ID do seu projeto do Google Cloud;
DATASET_ID: o ID do conjunto de dados;
LOCATION: o local do conjunto de dados;
OPERATION_ID: o ID retornado da operação de longa duração.

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

execute o seguinte 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

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Execute o seguinte 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

APIs Explorer

Abra a página de referência do método. O painel "APIs Explorer" é aberto no lado direito da página. Interaja com essa ferramenta para enviar solicitações. Preencha todos os campos obrigatórios e clique em Executar.

A saída é esta: Quando a resposta contém "done": true, a operação de longa duração foi concluída.

Resposta

{
  "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: ...,
        ...
      }
    ]
  }
}

Exportar recursos do FHIR para tabelas particionadas

Para exportar recursos FHIR para tabelas particionadas do BigQuery, defina o tipo enumerado TimePartitioning no campo lastUpdatedPartitionConfig na sua loja FHIR.

As tabelas particionadas funcionam como as tabelas particionadas por unidade de tempo do BigQuery. As tabelas particionadas têm uma coluna adicionada chamada lastUpdated, que é uma cópia da coluna meta.lastUpdated gerada a partir do campo meta.lastUpdated em um recurso FHIR. O BigQuery usa a coluna lastUpdated para particionar tabelas por hora, dia, mês ou ano.

Consulte Selecionar particionamento diário, por hora, mensal ou anual para ver recomendações sobre como selecionar a granularidade de uma partição.

Não é possível converter tabelas do BigQuery não particionadas em tabelas particionadas. Se você exportar as mudanças de recursos do paciente para uma tabela Patients não particionada e, mais tarde, criar um novo armazenamento FHIR com particionamento de tabela que exporta para o mesmo conjunto de dados do BigQuery, a API Cloud Healthcare ainda vai exportar dados para a tabela Patients não particionada. Para começar a usar uma tabela particionada, exclua a tabela Patients atual ou use um conjunto de dados diferente do BigQuery.

Se você adicionar o particionamento a uma configuração de loja FHIR, ainda será possível exportar para tabelas não particionadas. No entanto, a partição só vai ser aplicada a novas tabelas.

Os exemplos a seguir mostram como exportar recursos FHIR para tabelas particionadas do BigQuery.

Console

O console do Google Cloud e a CLI gcloud não oferecem suporte a essa ação. Em vez disso, use curl, PowerShell ou o idioma de sua preferência.

gcloud

O console do Google Cloud e a CLI gcloud não oferecem suporte a essa ação. Em vez disso, use curl, PowerShell ou o idioma de sua preferência.

REST

Para exportar recursos FHIR para tabelas particionadas do BigQuery, use o método projects.locations.datasets.fhirStores.export.

Exporte os recursos do FHIR:

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:
- PROJECT_ID: o ID do seu projeto do Google Cloud;
- LOCATION: o local do conjunto de dados;
- DATASET_ID: o conjunto de dados pai do armazenamento de FHIR
- FHIR_STORE_ID: o ID de armazenamento de FHIR
- BIGQUERY_DATASET_ID: o nome do conjunto de dados do BigQuery em que você está exportando recursos FHIR
- SCHEMA_TYPE: um valor para SchemaType. Use um dos seguintes valores:
  - ANALYTICS: um esquema baseado no documento SQL no FHIR. Como o BigQuery permite apenas 10.000 colunas por tabela, os esquemas não são gerados para os campos Parameters.parameter.resource, Bundle.entry.resource e Bundle.entry.response.outcome.
  - ANALYTICS_V2: um esquema semelhante a ANALYTICS com suporte adicional para o seguinte:
    - Extensões com vários valores para o mesmo url
    - Recursos FHIR contidos
    ANALYTICS_V2 usa mais espaço na tabela de destino do que ANALYTICS
    .
- TIME_PARTITION_TYPE: a granularidade em que os recursos FHIR exportados são particionados. Use um dos seguintes valores:
  - HOUR: particione os dados por hora
  - DAY: particione os dados por dia
  - MONTH: particione os dados por mês
  - YEAR: particiona dados por ano
- WRITE_DISPOSITION: um valor para WriteDisposition. Use um dos seguintes valores:
  - WRITE_EMPTY: só exporta dados se a tabela do BigQuery estiver vazia.
  - WRITE_TRUNCATE: apague todos os dados atuais na tabela do BigQuery antes de gravar as instâncias do DICOM.
  - WRITE_APPEND: anexar dados à tabela do BigQuery.
Corpo JSON da solicitação:
```
{
  "bigqueryDestination": {
    "datasetUri": "bq://PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID",
    "schemaConfig": {
      "schemaType": "SCHEMA_TYPE",
      "lastUpdatedPartitionConfig": {
        "type": "TIME_PARTITION_TYPE"
      }
    },
    "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
  }
}
```
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json. Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir esse arquivo no diretório atual:
```
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
```
Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação 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

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json. Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir esse arquivo no diretório atual:
```
@'
{
  "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
```
Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação 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
APIs Explorer

Copie o corpo da solicitação e abra a página de referência do método. O painel "APIs Explorer" é aberto no lado direito da página. Interaja com essa ferramenta para enviar solicitações. Cole o corpo da solicitação nessa ferramenta, preencha todos os outros campos obrigatórios e clique em Executar.
Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:
Resposta
```
{
  "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"
  }
}
```

Use o método projects.locations.datasets.operations.get para conferir o status da operação de longa duração.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

PROJECT_ID: o ID do seu projeto do Google Cloud;
DATASET_ID: o ID do conjunto de dados;
LOCATION: o local do conjunto de dados;
OPERATION_ID: o ID retornado da operação de longa duração.

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

execute o seguinte 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

Execute o seguinte 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

APIs Explorer

A saída é esta: Quando a resposta contém "done": true, a operação de longa duração foi concluída.

Resposta

{
  "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: ...,
        ...
      }
    ]
  }
}

Consultar uma tabela particionada

Para reduzir os custos de consulta ao consultar tabelas particionadas, use a cláusula WHERE para filtrar por unidades de tempo.

Por exemplo, suponha que você defina o tipo enum PartitionType como DAY. Para consultar uma tabela Patients de recursos de paciente que foram atualizados em uma data específica, execute a seguinte consulta:

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

Exportações incrementais

É possível especificar um carimbo de data/hora para exportar apenas os recursos do FHIR adicionados ao armazenamento de FHIR desde uma exportação anterior. Isso melhora o desempenho e evita o custo de exportar novamente toda a loja FHIR, além de garantir que os dados exportados estejam sempre atualizados.

Ao chamar fhirStores.export, especifique o carimbo de data/hora no campo _since.

Como consultar e analisar dados FHIR no BigQuery

Depois de exportar os recursos FHIR para o BigQuery, consulte a solução Como analisar dados FHIR no BigQuery para ver informações sobre como consultar e analisar os dados exportados. A solução usa o conjunto de dados público do Dados sintéticos gerados pelo Synthea no FHIR, que hospeda mais de um milhão de registros sintéticos de pacientes gerados nos formatos Synthea™ e FHIR.

Solução de problemas de solicitações de exportação FHIR

Se ocorrerem erros durante uma solicitação de exportação do FIHR, eles serão registrados no Cloud Logging. Para mais informações, consulte Como visualizar registros de erros no Cloud Logging.

Se toda a operação retornar um erro, consulte Solução de problemas de operações de longa duração.

Não é possível converter a coluna de NULLABLE para REPEATED

Esse erro é causado por uma extensão repetida. Para resolver esse erro, use o tipo de esquema ANALYTICS_V2. Se você estiver usando ANALYTICS_V2, poderá haver um conflito entre duas extensões ou entre uma extensão e outro campo.

Os nomes das colunas são gerados a partir do texto após o último caractere / em URLs de extensão. Se um URL de extensão terminar com um valor como /resource_field name, um conflito poderá ocorrer. \

Para evitar que esse erro ocorra novamente, não use extensões se os nomes dos campos forem iguais aos campos de recursos que você está preenchendo.

A seguir

Para saber mais sobre a governança e a segurança de dados no BigQuery, consulte Visão geral da segurança e governança de dados.