Creare e utilizzare le tabelle

Console

1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nel riquadro Explorer, espandi il progetto e seleziona un set di dati.
3. Nella sezione Informazioni sul set di dati, fai clic su add_box Crea tabella.
4. Nel riquadro Crea tabella, specifica i seguenti dettagli:
1. Nella sezione Origine, seleziona Tabella vuota nell'elenco Crea tabella da.
2. Nella sezione Destinazione, specifica i seguenti dettagli:
   1. Per Set di dati, seleziona il set di dati in cui vuoi creare la tabella.
   2. Nel campo Table (Tabella), inserisci il nome della tabella che vuoi creare.
   3. Verifica che il campo Tipo di tabella sia impostato su Tabella nativa.
3. Nella sezione Schema, inserisci la definizione dello schema. Puoi inserire manualmente le informazioni sullo schema utilizzando uno dei seguenti metodi:
   • Opzione 1: fai clic su Modifica come testo e incolla lo schema sotto forma di array JSON. Quando utilizzi un array JSON, generi lo schema utilizzando lo stesso processo di creazione di un file schema JSON. Per visualizzare lo schema di una tabella esistente in formato JSON, inserisci il seguente comando:

         bq show --format=prettyjson dataset.table
         

   • Opzione 2: fai clic su add_box Aggiungi campo e inserisci lo schema della tabella. Specifica il nome, il tipo e la modalità di ogni campo.
4. (Facoltativo) Specifica le impostazioni di partizionamento e clustering. Per ulteriori informazioni, vedi Creare tabelle partizionate e Creare e utilizzare tabelle in cluster.
5. (Facoltativo) Nella sezione Opzioni avanzate, se vuoi utilizzare una chiave di crittografia gestita dal cliente, seleziona l'opzione Utilizza una chiave di crittografia gestita dal cliente (CMEK). Per impostazione predefinita, BigQuery cripta i contenuti dei clienti archiviati at-rest utilizzando un Google-owned and Google-managed encryption key.
6. Fai clic su Crea tabella.

SQL

L'esempio seguente crea una tabella denominata newtable che scade il 1° gennaio 2023:

1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, inserisci la seguente istruzione:

   CREATE TABLE mydataset.newtable (
     x INT64 OPTIONS (description = 'An optional INTEGER field'),
     y STRUCT <
       a ARRAY <STRING> OPTIONS (description = 'A repeated STRING field'),
       b BOOL
     >
   ) OPTIONS (
       expiration_timestamp = TIMESTAMP '2023-01-01 00:00:00 UTC',
       description = 'a table that expires in 2023',
       labels = [('org_unit', 'development')]);

3. Fai clic su play_circle Esegui.

Per maggiori informazioni su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.

bq

1. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

2. Utilizza il comando bq mk con il flag --table o -t. Puoi fornire le informazioni sullo schema della tabella inline o con un file di schema JSON. Per un elenco completo dei parametri, consulta il riferimento bq mk --table. Alcuni parametri facoltativi includono:

   • --expiration
   • --description
   • --time_partitioning_field
   • --time_partitioning_type
   • --range_partitioning
   • --clustering_fields
   • --destination_kms_key
   • --label

   --time_partitioning_field, --time_partitioning_type, --range_partitioning, --clustering_fields e --destination_kms_key non sono dimostrati qui. Per saperne di più su questi parametri facoltativi, consulta i seguenti link:

   • Per maggiori informazioni su --time_partitioning_field, --time_partitioning_type e --range_partitioning, consulta la sezione Tabelle partizionate.
   • Per maggiori informazioni su --clustering_fields, consulta la sezione Tabelle in cluster.
   • Per saperne di più su --destination_kms_key, consulta Chiavi di crittografia gestite dal cliente.

   Se stai creando una tabella in un progetto diverso da quello predefinito, aggiungi l'ID progetto al set di dati nel seguente formato: project_id:dataset.

   Per creare una tabella vuota in un set di dati esistente con una definizione dello schema, inserisci quanto segue:

   bq mk \
   --table \
   --expiration=integer \
   --description=description \
   --label=key_1:value_1 \
   --label=key_2:value_2 \
   --add_tags=key_3:value_3[,...] \
   project_id:dataset.table \
   schema

   Sostituisci quanto segue:

   • integer è la durata predefinita (in secondi) della tabella. Il valore minimo è 3600 secondi (un'ora). La scadenza corrisponde all'ora UTC attuale più il valore intero. Se imposti il tempo di scadenza quando crei una tabella, l'impostazione di scadenza predefinita della tabella del set di dati viene ignorata.
   • description è una descrizione della tabella tra virgolette.
   • key_1:value_1 e key_2:value_2 sono coppie chiave-valore che specificano le etichette.
   • key_3:value_3 sono coppie chiave-valore che specificano i tag. Aggiungi più tag con lo stesso flag separando le coppie chiave:valore con virgole.
   • project_id è l'ID progetto.
   • dataset è un set di dati nel tuo progetto.
   • table è il nome della tabella che stai creando.
   • schema è una definizione di schema incorporata nel formato field:data_type,field:data_type o il percorso del file di schema JSON sulla macchina locale.

   Quando specifichi lo schema nella riga di comando, non puoi includere un tipo RECORD (STRUCT), non puoi includere una descrizione della colonna e non puoi specificare la modalità della colonna. Tutte le modalità sono impostate su NULLABLE per impostazione predefinita. Per includere descrizioni, modalità e tipi di RECORD, fornisci un file di schema JSON.

   Esempi:

   Inserisci il comando seguente per creare una tabella utilizzando una definizione dello schema incorporata. Questo comando crea una tabella denominata mytable in mydataset nel tuo progetto predefinito. La scadenza della tabella è impostata su 3600 secondi (1 ora), la descrizione è impostata su This is my table e l'etichetta su organization:development. Il comando utilizza la scorciatoia -t anziché --table. Lo schema è specificato in linea come: qtr:STRING,sales:FLOAT,year:STRING.

   bq mk \
    -t \
    --expiration 3600 \
    --description "This is my table" \
    --label organization:development \
    mydataset.mytable \
    qtr:STRING,sales:FLOAT,year:STRING

   Inserisci il seguente comando per creare una tabella utilizzando un file di schema JSON. Questo comando crea una tabella denominata mytable in mydataset nel tuo progetto predefinito. La scadenza della tabella è impostata su 3600 secondi (1 ora), la descrizione è impostata su This is my table e l'etichetta è impostata su organization:development. Il percorso del file dello schema è /tmp/myschema.json.

   bq mk \
    --table \
    --expiration 3600 \
    --description "This is my table" \
    --label organization:development \
    mydataset.mytable \
    /tmp/myschema.json

   Inserisci il seguente comando per creare una tabella utilizzando un file di schema JSON. Questo comando crea una tabella denominata mytable in mydataset in myotherproject. La scadenza della tabella è impostata su 3600 secondi (1 ora), la descrizione è impostata su This is my table e l'etichetta è impostata su organization:development. Il percorso del file dello schema è /tmp/myschema.json.

   bq mk \
    --table \
    --expiration 3600 \
    --description "This is my table" \
    --label organization:development \
    myotherproject:mydataset.mytable \
    /tmp/myschema.json

   Una volta creata la tabella, puoi aggiornare la scadenza, la descrizione e le etichette. Puoi anche modificare la definizione dello schema.

Terraform

Utilizza la risorsa google_bigquery_table.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

Creare una tabella

L'esempio seguente crea una tabella denominata mytable:

resource "google_bigquery_dataset" "default" {
  dataset_id                      = "mydataset"
  default_partition_expiration_ms = 2592000000  # 30 days
  default_table_expiration_ms     = 31536000000 # 365 days
  description                     = "dataset description"
  location                        = "US"
  max_time_travel_hours           = 96 # 4 days

  labels = {
    billing_group = "accounting",
    pii           = "sensitive"
  }
}

resource "google_bigquery_table" "default" {
  dataset_id          = google_bigquery_dataset.default.dataset_id
  table_id            = "mytable"
  deletion_protection = false # set to "true" in production

  schema = <<EOF
[
  {
    "name": "ID",
    "type": "INT64",
    "mode": "NULLABLE",
    "description": "Item ID"
  },
  {
    "name": "Item",
    "type": "STRING",
    "mode": "NULLABLE"
  }
]
EOF

}

Creare una tabella e concedere l'accesso

L'esempio seguente crea una tabella denominata mytable, quindi utilizza la risorsa google_bigquery_table_iam_policy per concedere l'accesso. Esegui questo passaggio solo se vuoi concedere l'accesso alla tabella alle entità che non hanno accesso al set di dati in cui si trova la tabella.

resource "google_bigquery_dataset" "default" {
  dataset_id                      = "mydataset"
  default_partition_expiration_ms = 2592000000  # 30 days
  default_table_expiration_ms     = 31536000000 # 365 days
  description                     = "dataset description"
  location                        = "US"
  max_time_travel_hours           = 96 # 4 days

  labels = {
    billing_group = "accounting",
    pii           = "sensitive"
  }
}

resource "google_bigquery_table" "default" {
  dataset_id          = google_bigquery_dataset.default.dataset_id
  table_id            = "mytable"
  deletion_protection = false # set to "true" in production

  schema = <<EOF
[
  {
    "name": "ID",
    "type": "INT64",
    "mode": "NULLABLE",
    "description": "Item ID"
  },
  {
    "name": "Item",
    "type": "STRING",
    "mode": "NULLABLE"
  }
]
EOF

}

data "google_iam_policy" "default" {
  binding {
    role = "roles/bigquery.dataOwner"
    members = [
      "user:raha@altostrat.com",
    ]
  }
}

resource "google_bigquery_table_iam_policy" "policy" {
  dataset_id  = google_bigquery_table.default.dataset_id
  table_id    = google_bigquery_table.default.table_id
  policy_data = data.google_iam_policy.default.policy_data
}

Crea una tabella con una chiave di crittografia gestita dal cliente

L'esempio seguente crea una tabella denominata mytable e utilizza anche le risorse google_kms_crypto_key e google_kms_key_ring per specificare una chiave Cloud Key Management Service per la tabella. Prima di eseguire questo esempio, devi abilitare l'API Cloud Key Management Service.

resource "google_bigquery_dataset" "default" {
  dataset_id                      = "mydataset"
  default_partition_expiration_ms = 2592000000  # 30 days
  default_table_expiration_ms     = 31536000000 # 365 days
  description                     = "dataset description"
  location                        = "US"
  max_time_travel_hours           = 96 # 4 days

  labels = {
    billing_group = "accounting",
    pii           = "sensitive"
  }
}

resource "google_bigquery_table" "default" {
  dataset_id          = google_bigquery_dataset.default.dataset_id
  table_id            = "mytable"
  deletion_protection = false # set to "true" in production

  schema = <<EOF
[
  {
    "name": "ID",
    "type": "INT64",
    "mode": "NULLABLE",
    "description": "Item ID"
  },
  {
    "name": "Item",
    "type": "STRING",
    "mode": "NULLABLE"
  }
]
EOF

  encryption_configuration {
    kms_key_name = google_kms_crypto_key.crypto_key.id
  }

  depends_on = [google_project_iam_member.service_account_access]
}

resource "google_kms_crypto_key" "crypto_key" {
  name     = "example-key"
  key_ring = google_kms_key_ring.key_ring.id
}

resource "random_id" "default" {
  byte_length = 8
}

resource "google_kms_key_ring" "key_ring" {
  name     = "${random_id.default.hex}-example-keyring"
  location = "us"
}

# Enable the BigQuery service account to encrypt/decrypt Cloud KMS keys
data "google_project" "project" {
}

resource "google_project_iam_member" "service_account_access" {
  project = data.google_project.project.project_id
  role    = "roles/cloudkms.cryptoKeyEncrypterDecrypter"
  member  = "serviceAccount:bq-${data.google_project.project.number}@bigquery-encryption.iam.gserviceaccount.com"
}

Per applicare la configurazione di Terraform in un progetto Google Cloud , completa i passaggi nelle sezioni seguenti.

Prepara Cloud Shell

1. Avvia Cloud Shell.

2. Imposta il progetto Google Cloud predefinito in cui vuoi applicare le configurazioni Terraform.

   Devi eseguire questo comando una sola volta per progetto e puoi eseguirlo in qualsiasi directory.

   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

   Le variabili di ambiente vengono sostituite se imposti valori espliciti nel file di configurazione Terraform.

Prepara la directory

Ogni file di configurazione di Terraform deve avere la propria directory (chiamata anche modulo radice).

1. In Cloud Shell, crea una directory e un nuovo file al suo interno. Il nome file deve avere l'estensione .tf, ad esempio main.tf. In questo tutorial, il file viene denominato main.tf.

   mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

2. Se stai seguendo un tutorial, puoi copiare il codice campione in ogni sezione o passaggio.

   Copia il codice campione nel main.tf appena creato.

   (Facoltativo) Copia il codice da GitHub. Questa operazione è consigliata quando lo snippet Terraform fa parte di una soluzione end-to-end.

3. Rivedi e modifica i parametri di esempio da applicare al tuo ambiente.
4. Salva le modifiche.
5. Inizializza Terraform. Devi effettuare questa operazione una sola volta per directory.

   terraform init

   (Facoltativo) Per utilizzare l'ultima versione del provider Google, includi l'opzione -upgrade:

   terraform init -upgrade

Applica le modifiche

1. Rivedi la configurazione e verifica che le risorse che Terraform creerà o aggiornerà corrispondano alle tue aspettative:

   terraform plan

   Apporta le correzioni necessarie alla configurazione.

2. Applica la configurazione di Terraform eseguendo il comando seguente e inserendo yes al prompt:

   terraform apply

   Attendi che Terraform visualizzi il messaggio "Apply complete!".

3. Apri il tuo Google Cloud progetto per visualizzare i risultati. Nella console Google Cloud , vai alle risorse nell'interfaccia utente per assicurarti che Terraform le abbia create o aggiornate.

API

Chiama il metodo tables.insert con una risorsa tabella definita.

C#

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di C# nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery C#.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

using Google.Cloud.BigQuery.V2;

public class BigQueryCreateTable
{
    public BigQueryTable CreateTable(
        string projectId = "your-project-id",
        string datasetId = "your_dataset_id"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        var dataset = client.GetDataset(datasetId);
        // Create schema for new table.
        var schema = new TableSchemaBuilder
        {
            { "full_name", BigQueryDbType.String },
            { "age", BigQueryDbType.Int64 }
        }.Build();
        // Create the table
        return dataset.CreateTable(tableId: "your_table_id", schema: schema);
    }
}

Vai

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import (
	"context"
	"fmt"
	"time"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
)

// createTableExplicitSchema demonstrates creating a new BigQuery table and specifying a schema.
func createTableExplicitSchema(projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydatasetid"
	// tableID := "mytableid"
	ctx := context.Background()

	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	sampleSchema := bigquery.Schema{
		{Name: "full_name", Type: bigquery.StringFieldType},
		{Name: "age", Type: bigquery.IntegerFieldType},
	}

	metaData := &bigquery.TableMetadata{
		Schema:         sampleSchema,
		ExpirationTime: time.Now().AddDate(1, 0, 0), // Table will be automatically deleted in 1 year.
	}
	tableRef := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	if err := tableRef.Create(ctx, metaData); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Field;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardSQLTypeName;
import com.google.cloud.bigquery.StandardTableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.TableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TableInfo;

public class CreateTable {

  public static void runCreateTable() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    Schema schema =
        Schema.of(
            Field.of("stringField", StandardSQLTypeName.STRING),
            Field.of("booleanField", StandardSQLTypeName.BOOL));
    createTable(datasetName, tableName, schema);
  }

  public static void createTable(String datasetName, String tableName, Schema schema) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, tableName);
      TableDefinition tableDefinition = StandardTableDefinition.of(schema);
      TableInfo tableInfo = TableInfo.newBuilder(tableId, tableDefinition).build();

      bigquery.create(tableInfo);
      System.out.println("Table created successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Table was not created. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Node.js.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

// Import the Google Cloud client library and create a client
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const bigquery = new BigQuery();

async function createTable() {
  // Creates a new table named "my_table" in "my_dataset".

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = "my_dataset";
  // const tableId = "my_table";
  // const schema = 'Name:string, Age:integer, Weight:float, IsMagic:boolean';

  // For all options, see https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/v2/tables#resource
  const options = {
    schema: schema,
    location: 'US',
  };

  // Create a new table in the dataset
  const [table] = await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .createTable(tableId, options);

  console.log(`Table ${table.id} created.`);
}

PHP

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di PHP nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery PHP.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId = 'The Google project ID';
// $datasetId = 'The BigQuery dataset ID';
// $tableId = 'The BigQuery table ID';
// $fields = [
//    [
//        'name' => 'field1',
//        'type' => 'string',
//        'mode' => 'required'
//    ],
//    [
//        'name' => 'field2',
//        'type' => 'integer'
//    ],
//];

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$dataset = $bigQuery->dataset($datasetId);
$schema = ['fields' => $fields];
$table = $dataset->createTable($tableId, ['schema' => $schema]);
printf('Created table %s' . PHP_EOL, $tableId);

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the table to create.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

schema = [
    bigquery.SchemaField("full_name", "STRING", mode="REQUIRED"),
    bigquery.SchemaField("age", "INTEGER", mode="REQUIRED"),
]

table = bigquery.Table(table_id, schema=schema)
table = client.create_table(table)  # Make an API request.
print(
    "Created table {}.{}.{}".format(table.project, table.dataset_id, table.table_id)
)

Ruby

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Ruby nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Ruby.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

require "google/cloud/bigquery"

def create_table dataset_id = "my_dataset"
  bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new
  dataset  = bigquery.dataset dataset_id
  table_id = "my_table"

  table = dataset.create_table table_id do |updater|
    updater.string  "full_name", mode: :required
    updater.integer "age",       mode: :required
  end

  puts "Created table: #{table_id}"
end

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardTableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.TableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TableInfo;

// Sample to create a table without schema
public class CreateTableWithoutSchema {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    createTableWithoutSchema(datasetName, tableName);
  }

  public static void createTableWithoutSchema(String datasetName, String tableName) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, tableName);
      TableDefinition tableDefinition = StandardTableDefinition.of(Schema.of());
      TableInfo tableInfo = TableInfo.newBuilder(tableId, tableDefinition).build();

      bigquery.create(tableInfo);
      System.out.println("Table created successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Table was not created. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Console

SQL

L'esempio seguente utilizza l'istruzione CREATE TABLE per creare la tabella trips dai dati della tabella bikeshare_trips pubblica:

1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, inserisci la seguente istruzione:

   CREATE TABLE mydataset.trips AS (
     SELECT
       bike_id,
       start_time,
       duration_minutes
     FROM
       bigquery-public-data.austin_bikeshare.bikeshare_trips
   );

3. Fai clic su play_circle Esegui.

Per maggiori informazioni su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.

Per saperne di più, vedi Creazione di una nuova tabella da una tabella esistente.

bq

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// queryWithDestination demonstrates saving the results of a query to a specific table by setting the destination
// via the API properties.
func queryWithDestination(w io.Writer, projectID, destDatasetID, destTableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// tableID := "mytable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	q := client.Query("SELECT 17 as my_col")
	q.Location = "US" // Location must match the dataset(s) referenced in query.
	q.QueryConfig.Dst = client.Dataset(destDatasetID).Table(destTableID)
	// Run the query and print results when the query job is completed.
	job, err := q.Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	status, err := job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	if err := status.Err(); err != nil {
		return err
	}
	it, err := job.Read(ctx)
	for {
		var row []bigquery.Value
		err := it.Next(&row)
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintln(w, row)
	}
	return nil
}

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.QueryJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

public class SaveQueryToTable {

  public static void runSaveQueryToTable() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String query = "SELECT corpus FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare` GROUP BY corpus;";
    String destinationTable = "MY_TABLE";
    String destinationDataset = "MY_DATASET";

    saveQueryToTable(destinationDataset, destinationTable, query);
  }

  public static void saveQueryToTable(
      String destinationDataset, String destinationTableId, String query) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      // Identify the destination table
      TableId destinationTable = TableId.of(destinationDataset, destinationTableId);

      // Build the query job
      QueryJobConfiguration queryConfig =
          QueryJobConfiguration.newBuilder(query).setDestinationTable(destinationTable).build();

      // Execute the query.
      bigquery.query(queryConfig);

      // The results are now saved in the destination table.

      System.out.println("Saved query ran successfully");
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Saved query did not run \n" + e.toString());
    }
  }
}

// Import the Google Cloud client library
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const bigquery = new BigQuery();

async function queryDestinationTable() {
  // Queries the U.S. given names dataset for the state of Texas
  // and saves results to permanent table.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = 'my_dataset';
  // const tableId = 'my_table';

  // Create destination table reference
  const dataset = bigquery.dataset(datasetId);
  const destinationTable = dataset.table(tableId);

  const query = `SELECT name
    FROM \`bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013\`
    WHERE state = 'TX'
    LIMIT 100`;

  // For all options, see https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/v2/tables#resource
  const options = {
    query: query,
    // Location must match that of the dataset(s) referenced in the query.
    location: 'US',
    destination: destinationTable,
  };

  // Run the query as a job
  const [job] = await bigquery.createQueryJob(options);

  console.log(`Job ${job.id} started.`);
  console.log(`Query results loaded to table ${destinationTable.id}`);
}

from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the destination table.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

job_config = bigquery.QueryJobConfig(destination=table_id)

sql = """
    SELECT corpus
    FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare`
    GROUP BY corpus;
"""

# Start the query, passing in the extra configuration.
query_job = client.query(sql, job_config=job_config)  # Make an API request.
query_job.result()  # Wait for the job to complete.

print("Query results loaded to the table {}".format(table_id))

Console

1. Nel pannello di navigazione, nella sezione Risorse, espandi il progetto e seleziona un set di dati.

2. Fai clic sul nome del set di dati per espanderlo. Vengono visualizzate le tabelle e le visualizzazioni nel set di dati.

3. Fai clic sul nome della tabella.

4. Nel riquadro Dettagli, fai clic su Dettagli per visualizzare la descrizione e le informazioni della tabella.

5. Se vuoi, passa alla scheda Schema per visualizzare la definizione dello schema della tabella.

bq

1. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

2. Esegui il comando bq show per visualizzare tutte le informazioni della tabella. Utilizza il flag --schema per visualizzare solo le informazioni sullo schema della tabella. Il flag --format può essere utilizzato per controllare l'output.

   Se stai recuperando informazioni su una tabella in un progetto diverso da quello predefinito, aggiungi l'ID progetto al set di dati nel seguente formato: project_id:dataset.

   bq show \
   --schema \
   --format=prettyjson \
   project_id:dataset.table

   Dove:

   • project_id è l'ID progetto.
   • dataset è il nome del set di dati.
   • table è il nome della tabella.

   Esempi:

   Inserisci il seguente comando per visualizzare tutte le informazioni su mytable in mydataset. mydataset si trova nel tuo progetto predefinito.

   bq show --format=prettyjson mydataset.mytable

   Inserisci il seguente comando per visualizzare tutte le informazioni su mytable in mydataset. mydataset si trova in myotherproject, non nel tuo progetto predefinito.

   bq show --format=prettyjson myotherproject:mydataset.mytable

   Inserisci il seguente comando per visualizzare solo le informazioni sullo schema relative a mytable in mydataset. mydataset si trova in myotherproject, non nel tuo progetto predefinito.

   bq show --schema --format=prettyjson myotherproject:mydataset.mytable

API

Chiama il metodo tables.get e fornisci eventuali parametri pertinenti.

Vai

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
)

// printTableInfo demonstrates fetching metadata from a table and printing some basic information
// to an io.Writer.
func printTableInfo(w io.Writer, projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// tableID := "mytable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	meta, err := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	// Print basic information about the table.
	fmt.Fprintf(w, "Schema has %d top-level fields\n", len(meta.Schema))
	fmt.Fprintf(w, "Description: %s\n", meta.Description)
	fmt.Fprintf(w, "Rows in managed storage: %d\n", meta.NumRows)
	return nil
}

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Table;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

public class GetTable {

  public static void runGetTable() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "bigquery_public_data";
    String datasetName = "samples";
    String tableName = "shakespeare";
    getTable(projectId, datasetName, tableName);
  }

  public static void getTable(String projectId, String datasetName, String tableName) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      TableId tableId = TableId.of(projectId, datasetName, tableName);
      Table table = bigquery.getTable(tableId);
      System.out.println("Table info: " + table.getDescription());
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Table not retrieved. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Node.js.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

// Import the Google Cloud client library
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const bigquery = new BigQuery();

async function getTable() {
  // Retrieves table named "my_table" in "my_dataset".

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample
   */
  // const datasetId = "my_dataset";
  // const tableId = "my_table";

  // Retrieve table reference
  const dataset = bigquery.dataset(datasetId);
  const [table] = await dataset.table(tableId).get();

  console.log('Table:');
  console.log(table.metadata.tableReference);
}
getTable();

PHP

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di PHP nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery PHP.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
//$projectId = 'The Google project ID';
//$datasetId = 'The BigQuery dataset ID';
//$tableId   = 'The BigQuery table ID';

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$dataset = $bigQuery->dataset($datasetId);
$table = $dataset->table($tableId);

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the model to fetch.
# table_id = 'your-project.your_dataset.your_table'

table = client.get_table(table_id)  # Make an API request.

# View table properties
print(
    "Got table '{}.{}.{}'.".format(table.project, table.dataset_id, table.table_id)
)
print("Table schema: {}".format(table.schema))
print("Table description: {}".format(table.description))
print("Table has {} rows".format(table.num_rows))

Console

1. Nella console Google Cloud , nel riquadro di navigazione, fai clic sul set di dati per espanderlo. Vengono visualizzate le tabelle e le viste nel set di dati.

2. Scorri l'elenco per visualizzare le tabelle nel set di dati. Tabelle e visualizzazioni sono identificate da icone diverse.

bq

1. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

2. Esegui il comando bq ls. Il flag --format può essere utilizzato per controllare l'output. Se stai elencando tabelle in un progetto diverso da quello predefinito, aggiungi l'ID progetto al set di dati nel seguente formato: project_id:dataset.

   Altri flag includono:

   • --max_results o -n: un numero intero che indica il numero massimo di risultati. Il valore predefinito è 50.

   bq ls \
   --format=pretty \
   --max_results integer \
   project_id:dataset

   Dove:

   • integer è un numero intero che rappresenta il numero di tabelle da elencare.
   • project_id è l'ID progetto.
   • dataset è il nome del set di dati.

   Quando esegui il comando, il campo Type mostra TABLE o VIEW. Ad esempio:

   +-------------------------+-------+----------------------+-------------------+
   |         tableId         | Type  |        Labels        | Time Partitioning |
   +-------------------------+-------+----------------------+-------------------+
   | mytable                 | TABLE | department:shipping  |                   |
   | myview                  | VIEW  |                      |                   |
   +-------------------------+-------+----------------------+-------------------+
   

   Esempi:

   Inserisci il comando seguente per elencare le tabelle nel set di dati mydataset nel tuo progetto predefinito.

      bq ls --format=pretty mydataset

   Inserisci il seguente comando per restituire più di 50 tabelle, l'output predefinito, da mydataset. mydataset si trova nel tuo progetto predefinito.

      bq ls --format=pretty --max_results 60 mydataset

   Inserisci il seguente comando per elencare le tabelle nel set di dati mydataset in myotherproject.

      bq ls --format=pretty myotherproject:mydataset

API

Per elencare le tabelle utilizzando l'API, chiama il metodo tables.list.

C#

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di C# nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery C#.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;

public class BigQueryListTables
{
    public void ListTables(
        string projectId = "your-project-id",
        string datasetId = "your_dataset_id"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        // Retrieve list of tables in the dataset
        List<BigQueryTable> tables = client.ListTables(datasetId).ToList();
        // Display the results
        if (tables.Count > 0)
        {
            Console.WriteLine($"Tables in dataset {datasetId}:");
            foreach (var table in tables)
            {
                Console.WriteLine($"\t{table.Reference.TableId}");
            }
        }
        else
        {
            Console.WriteLine($"{datasetId} does not contain any tables.");
        }
    }
}

Vai

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// listTables demonstrates iterating through the collection of tables in a given dataset.
func listTables(w io.Writer, projectID, datasetID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	ts := client.Dataset(datasetID).Tables(ctx)
	for {
		t, err := ts.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintf(w, "Table: %q\n", t.TableID)
	}
	return nil
}

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import com.google.api.gax.paging.Page;
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery.TableListOption;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.DatasetId;
import com.google.cloud.bigquery.Table;

public class ListTables {

  public static void runListTables() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "bigquery-public-data";
    String datasetName = "samples";
    listTables(projectId, datasetName);
  }

  public static void listTables(String projectId, String datasetName) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      DatasetId datasetId = DatasetId.of(projectId, datasetName);
      Page<Table> tables = bigquery.listTables(datasetId, TableListOption.pageSize(100));
      tables.iterateAll().forEach(table -> System.out.print(table.getTableId().getTable() + "\n"));

      System.out.println("Tables listed successfully.");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Tables were not listed. Error occurred: " + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Node.js.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

// Import the Google Cloud client library
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const bigquery = new BigQuery();

async function listTables() {
  // Lists tables in 'my_dataset'.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = 'my_dataset';

  // List all tables in the dataset
  const [tables] = await bigquery.dataset(datasetId).getTables();

  console.log('Tables:');
  tables.forEach(table => console.log(table.id));
}

PHP

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di PHP nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery PHP.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId  = 'The Google project ID';
// $datasetId  = 'The BigQuery dataset ID';

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$dataset = $bigQuery->dataset($datasetId);
$tables = $dataset->tables();
foreach ($tables as $table) {
    print($table->id() . PHP_EOL);
}

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set dataset_id to the ID of the dataset that contains
#                  the tables you are listing.
# dataset_id = 'your-project.your_dataset'

tables = client.list_tables(dataset_id)  # Make an API request.

print("Tables contained in '{}':".format(dataset_id))
for table in tables:
    print("{}.{}.{}".format(table.project, table.dataset_id, table.table_id))

Ruby

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Ruby nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Ruby.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

require "google/cloud/bigquery"

def list_tables dataset_id = "your_dataset_id"
  bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new
  dataset  = bigquery.dataset dataset_id

  puts "Tables in dataset #{dataset_id}:"
  dataset.tables.each do |table|
    puts "\t#{table.table_id}"
  end
end