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 restituisce 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 di BigQuery in tabelle partizionate. Per 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 degli 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, utilizza 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:

  • Indica 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 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, indipendentemente dal fatto che tu specifichi o meno il 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

Per esportare le risorse FHIR in BigQuery utilizzando la console Google Cloud, completa questi passaggi:

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

    Vai a Set di dati

  2. Fai clic sul set di dati che contiene il datastore FHIR con i dati che stai esportando.

  3. Nella stessa riga del datastore FHIR, apri l'elenco Azioni e seleziona Esporta.

  4. Nella pagina Esporta risorse FHIR visualizzata, trova la sezione Seleziona una destinazione. Seleziona Tabella BigQuery.

  5. 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: ciò equivale alla selezione dell'enumerazione WRITE_EMPTY in WriteDisposition.
    • Aggiungi dati alle tabelle di destinazione: equivale a selezionare l'enumerazione WRITE_APPEND in WriteDisposition.
    • Cancella tutti i dati esistenti nelle tabelle di destinazione prima di scrivere le risorse FHIR: questo equivale alla selezione dell'enumerazione WRITE_TRUNCATE in WriteDisposition.

  6. Nella sezione Configurazione dell'esportazione FHIR, fai clic su Sfoglia per selezionare il progetto e il set di dati BigQuery.

  7. Nel menu a discesa Tipo di schema, seleziona lo schema di output per la tabella BigQuery. Sono disponibili i seguenti schemi:

    • 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 quello di Analytics, con il supporto aggiuntivo di quanto segue: Lo schema di Analytics V2 utilizza più spazio nella tabella di destinazione rispetto allo schema di Analytics.

  8. Seleziona un livello di profondità nel cursore Profondità della struttura ricorsiva per impostare la profondità di tutte le strutture ricorsive nello schema di output. Per impostazione predefinita, il valore ricorsivo è 2.

    Per ulteriori informazioni, vedi recursiveStructureDepth.

  9. Fai clic su Esporta per esportare le risorse FHIR in BigQuery.

  10. Per monitorare lo stato dell'operazione, fai clic sulla scheda Operazioni. Al termine dell'operazione, vengono visualizzate le seguenti indicazioni:
    • La sezione Stato operazione a lunga esecuzione ha un segno di spunta verde sotto l'intestazione OK.
    • La sezione Panoramica contiene 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.

  1. Esporta le risorse FHIR.

    Prima di utilizzare uno qualsiasi dei dati di comando riportati 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 datastore FHIR
    • BIGQUERY_DATASET_ID: il nome del set di dati BigQuery esistente in cui esporta 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 supporto aggiuntivo per quanto segue:

        analytics-v2 utilizza più spazio nella tabella di destinazione rispetto a 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 i 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 al 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 comando:

    Linux, macOS o Cloud Shell

    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)

    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)

    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 al metodo potrebbe richiedere molto tempo. Il comando esegue il polling dell'operazione a lunga esecuzione e poi ne stampa il nome 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

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

    Prima di utilizzare uno qualsiasi dei dati di comando riportati 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 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.

  1. 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 datastore FHIR
    • BIGQUERY_DATASET_ID: il nome del set di dati BigQuery esistente in cui esporta 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 supporto aggiuntivo per quanto segue:

        ANALYTICS_V2 utilizza più spazio nella tabella di destinazione rispetto a 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 i 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 al 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:

    arricciatura

    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

    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. Il riquadro Explorer API si apre sul lato destro della pagina. Puoi interagire con questo strumento per inviare richieste. Incolla il corpo della richiesta in questo strumento, compila 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 al metodo potrebbe richiedere più tempo. Prendi nota del valore di OPERATION_ID. Questo valore ti servirà nel passaggio successivo.

  2. 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:

    arricciatura

    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

    Apri la pagina di riferimento del metodo. Il riquadro Explorer API si apre sul lato destro della pagina. 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.

Esporta le risorse FHIR in tabelle partizionate

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

Le tabelle partizionate funzionano come le tabelle partizionate con unità di tempo BigQuery. Le tabelle partizionate hanno una colonna aggiunta 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 partizionare le 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 tabelle BigQuery non partizionate esistenti in tabelle partizionate. Se esporti le modifiche alle risorse del paziente in una tabella Patients non partizionata e in seguito crei un nuovo datastore FHIR con partizionamento della tabella che esporta 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 utilizza un altro set di dati BigQuery.

Se aggiungi il partizionamento alla configurazione di un datastore FHIR esistente, puoi comunque eseguire l'esportazione nelle tabelle non partizionate esistenti. Tuttavia, il partizionamento avrà effetto solo sulle nuove tabelle.

I seguenti esempi mostrano come esportare le risorse FHIR in tabelle partizionate di BigQuery.

Console

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

gcloud

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

REST

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

  1. 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 datastore FHIR
    • BIGQUERY_DATASET_ID: il nome del set di dati BigQuery esistente in cui esporta 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 supporto aggiuntivo per quanto segue:

        ANALYTICS_V2 utilizza più spazio nella tabella di destinazione rispetto a ANALYTICS

        .
    • TIME_PARTITION_TYPE: la granularità con cui partizionare le 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: partizionare i dati in base al mese
      • YEAR: partiziona i dati per 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: aggiungi 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:

    arricciatura

    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

    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. Il riquadro Explorer API si apre sul lato destro della pagina. Puoi interagire con questo strumento per inviare richieste. Incolla il corpo della richiesta in questo strumento, compila gli altri campi obbligatori e fai clic su Esegui.

    Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

  2. 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:

    arricciatura

    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

    Apri la pagina di riferimento del metodo. Il riquadro Explorer API si apre sul lato destro della pagina. 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.

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 aver impostato l'enumerazione PartitionType su DAY. Per eseguire una query su una tabella Patients per le risorse Paziente aggiornate in una data specifica, esegui la query seguente:

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 Generated Synthetic Data in FHIR, che ospita oltre 1 milione di record di pazienti sintetici generati nei formati SyntheaTM e FHIR.

Risoluzione dei problemi relativi alle richieste di esportazione FHIR

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

Se l'intera operazione restituisce un errore, consulta 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, potrebbe esserci un conflitto tra due estensioni o tra un'estensione e un altro campo.

I nomi delle colonne vengono generati dal testo successivo all'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 ripeta, non utilizzare le estensioni se i nomi dei relativi campi corrispondono a quelli dei campi delle risorse che stai compilando.

Passaggi successivi