将数据导出到 BigQuery 中

本页介绍了如何将零售产品和用户事件数据上传到 BigQuery。将数据传输到 BigQuery 后，您需要 使用它通过 Vertex AI 进行销售预测， 以在预构建的 Looker 信息中心内查看数据。

如果您的零售数据已位于 BigQuery 中的产品和用户事件表中，则在零售格式的 Vertex AI Search 中，您可以跳过此页面，直接前往获取显示关键绩效指标的信息中心和根据零售数据生成销售预测。如需详细了解此格式，请参阅商品架构和用户事件简介。

准备工作

在将零售数据导出到 BigQuery 之前，您必须完成开始前须知中的步骤。这包括导入目录信息和用户事件。

如需详细了解导入，请参阅：

在 BigQuery 中创建数据集

您需要在 BigQuery 中创建一个或两个数据集来存储产品和用户事件数据。您可以使用一个数据集来存储这两种类型的数据，也可以创建两个数据集，分别存储这两种类型的数据。

您必须在已实现数据集的同一项目中创建数据集 Vertex AI Search for Retail。

  1. 如果您之前未在项目中使用过 BigQuery，请启用 BigQuery API，并确保您拥有允许您创建数据集和表的 IAM 角色。

    请参阅准备工作和使用 IAM 进行访问权限控制 。

  2. 在 BigQuery 中，在 US（美国的多个区域）多区域中创建一个数据集。例如，名称 retail_data。如果您在其他区域创建数据集，则导出 将数据导入到 BigQuery 的操作失败。

    如需了解如何创建数据集，请参阅创建数据集 BigQuery 文档。

    此数据集将用于保存您导出的数据表。以下步骤介绍了如何导出。

  3. 可选：若要将用户事件数据放在独立于 请创建第二个数据集。例如，将其命名为 retail_user_event_data。

将零售业 Vertex AI Search 目录导出到 BigQuery 表

使用 ExportProducts 方法将零售清单导出到 BigQuery 表。

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

  • PROJECT_ID： 您在其中创建了 BigQuery 的 Vertex AI Search for Retail API 项目 数据集。
  • BRANCH_ID：目录分支的 ID。使用 default_branch 从默认分支获取数据。 如需了解详情，请参阅目录分支。
  • DATASET_ID：您在在 BigQuery 中创建数据集中创建的数据集的名称。例如，使用 retail_data 或 retail_product_data。数据集必须位于同一项目中。 请勿向此处的 datasetId 字段添加项目 ID。
  • TABLE_ID_PREFIX：表 ID 的前缀。此前缀不能为空字符串。后缀为 添加了 retail_products 以完成表名称。对于 例如，如果前缀为 test，则表的名称为 test_retail_products。

请求 JSON 正文： 

{
  "outputConfig":
  {
    "bigqueryDestination":
    {
      "datasetId": "DATASET_ID",
        "tableIdPrefix": "TABLE_ID_PREFIX",
        "tableType": "view"
    }
  }
}

如需发送您的请求，请展开以下选项之一：

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应：

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/0/operations/17986570020347019923",
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.retail.v2alpha.ExportProductsResponse",
    "outputResult": {
      "bigqueryResult": [
        {
          "datasetId": "DATASET_ID",
          "tableId": "TABLE_ID_PREFIX_retail_products"
        }
      ]
    }
  }
}

将用户事件导出到 BigQuery 表

使用 userEvents.export 方法将零售用户事件导出到 BigQuery 表：

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

  • PROJECT_ID：您创建 BigQuery 数据集的 Vertex AI Search for Retail API 项目的 ID。
  • DATASET_ID： 您在创建数据集中创建的数据集 数据。例如，使用 retail_data 或 retail_product_data。
  • TABLE_ID_PREFIX：前缀 用作表格 ID。此前缀不能为空字符串。系统会添加 retail_products 后缀以完成表名称。例如，如果前缀为 test，则表格名为 test_retail_products。

请求 JSON 正文： 

{
  "outputConfig":
  {
    "bigqueryDestination":
    {
      "datasetId": "DATASET_ID",
        "tableIdPrefix": "TABLE_ID_PREFIX",
        "tableType": "view"
    }
  }
}

如需发送您的请求，请展开以下选项之一：

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应：

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/operations/17203443067109586170",
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.retail.v2alpha.ExportUserEventsResponse",
    "outputResult": {
      "bigqueryResult": [
        {
          "datasetId": "DATASET_ID",
          "tableId": "TABLE_ID_PREFIX_retail_user_events"
        }
      ]
    }
  }
}

关于导出的数据

对于要导出到的零售数据，您需要注意以下事项 BigQuery 表：

  • 导出到项目中 BigQuery 表中的数据是已获授权的视图，而不是物化视图。

  • 您无法更改或更新这些表中的数据。

  • 产品每小时刷新一次。

  • 用户事件会近乎实时刷新。

关于导出的用户事件数据

下面介绍了导出的用户事件数据中包含的产品信息的相关知识。

产品价格信息

userEvents.export 方法返回商品价格信息的方式 依赖于以下各项：

  • 您在提取用户事件数据时在其中添加了价格信息。调用 userEvents.export 时， 方法，随用户事件返回的价格就是采用 事件的时间

  • 您未在用户事件数据中添加价格信息，但在提取时在商品数据中添加了价格信息。调用 userEvents.export 时， 方法，随用户事件返回的价格不一定是价格 展示商品的价格。这是提取商品数据时在商品数据中找到的价格。

  • 您未在用户事件数据中添加价格信息，并且商品数据中也没有价格信息。调用 userEvents.export 方法时，系统不会在用户事件中返回任何价格。

其他商品信息

在您调用 userEvents.export 方法时，系统会将所有商品信息（价格除外）与用户事件信息联接起来。在用户事件发生时刻到您调用 userEvents.export 时刻之间，商品价值可能会发生变化。为此 用户事件表中返回的非价格产品值可能是 与用户事件发生时的商品价值不同。

可选：确认新表位于 BigQuery 中

将商品数据和用户事件数据导出到 BigQuery、 确保存在新表。

  1. 在 BigQuery 中，前往您在在 BigQuery 中创建数据集中创建的数据集。

  2. 打开数据集并确保看到导出的两个表。 例如，查找名称以 retail_products 和 retail_user_events 结尾的表。