Interroger un ensemble de données public avec les bibliothèques clientes BigQuery

Découvrez comment interroger un ensemble de données public avec les bibliothèques clientes BigQuery.

Pour obtenir des instructions détaillées sur cette tâche directement dans la consoleGoogle Cloud , sélectionnez le langage de programmation de votre choix :

C#

Visite guidée C#

Go

Faire la visite guidée de Go

Java

Visite guidée Java

Node.js

Visite guidée Node.js

PHP

Visite guidée PHP

Python

Visite guidée Python

Ruby

Visite guidée Ruby

Avant de commencer

  1. Créez ou sélectionnez un projet Google Cloud .

    Rôles requis pour sélectionner ou créer un projet

    • Sélectionnez un projet : la sélection d'un projet ne nécessite pas de rôle IAM spécifique. Vous pouvez sélectionner n'importe quel projet pour lequel un rôle vous a été attribué.
    • Créer un projet : pour créer un projet, vous devez disposer du rôle Créateur de projet (roles/resourcemanager.projectCreator), qui contient l'autorisation resourcemanager.projects.create. Découvrez comment attribuer des rôles.

    • Créez un projet Google Cloud  :

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Remplacez PROJECT_ID par le nom du projet Google Cloud que vous créez.

    • Sélectionnez le projet Google Cloud que vous avez créé :

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Remplacez PROJECT_ID par le nom de votre projet Google Cloud .

  2. Indiquez si vous souhaitez utiliser le bac à sable BigQuery sans frais, ou bien activer la facturation pour votre projet Google Cloud .

    Si vous n'activez pas la facturation pour un projet, vous travaillez automatiquement dans le bac à sable BigQuery. Ce bac à sable vous permet d'apprendre à utiliser BigQuery avec un ensemble limité de fonctionnalités sans frais. Si vous ne prévoyez pas d'utiliser votre projet au-delà de ce document, nous vous recommandons d'utiliser le bac à sable BigQuery.

  3. Attribuez des rôles à votre compte utilisateur. Exécutez la commande suivante une fois pour chacun des rôles IAM suivants : roles/serviceusage.serviceUsageAdmin, roles/bigquery.jobUser 

    gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE

    Remplacez les éléments suivants :

    • PROJECT_ID : ID de votre projet
    • USER_IDENTIFIER : identifiant de votre compte d'utilisateur. Par exemple, myemail@example.com.
    • ROLE : rôle IAM que vous accordez à votre compte utilisateur.

  4. Activez l'API BigQuery :

    Rôles requis pour activer les API

    Pour activer les API, vous avez besoin du rôle IAM Administrateur Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), qui contient l'autorisation serviceusage.services.enable. Découvrez comment attribuer des rôles. 

    gcloud services enable bigquery

    Pour les nouveaux projets, l'API BigQuery est activée automatiquement.

  5. Dans la console Google Cloud , activez Cloud Shell.

    Activer Cloud Shell

  6. Activez votre projet Google Cloud dans Cloud Shell :

    gcloud config set project PROJECT_ID

    Remplacez PROJECT_ID par le projet que vous avez sélectionné pour ce tutoriel.

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    Updated property [core/project].

Interroger un ensemble de données public

Sélectionnez l'un des langages suivants :

C#

  1. Dans Cloud Shell, créez un projet C# et le fichier associé :

    dotnet new console -n BigQueryCsharpDemo

    Le résultat ressemble à ce qui suit : Plusieurs lignes sont omises pour simplifier le résultat.

    Welcome to .NET 6.0!
---------------------
SDK Version: 6.0.407
...
The template "Console App" was created successfully.
...

    Cette commande crée un projet C# nommé BigQueryCsharpDemo et un fichier intitulé Program.cs.

  2. Ouvrez l'éditeur Cloud Shell :

    cloudshell workspace BigQueryCsharpDemo

  3. Pour ouvrir un terminal dans l'éditeur Cloud Shell, cliquez sur Ouvrir le terminal.

  4. Ouvrez le répertoire de votre projet :

    cd BigQueryCsharpDemo

  5. Installez la bibliothèque cliente BigQuery pour C# :

    dotnet add package Google.Cloud.BigQuery.V2

    Le résultat ressemble à ce qui suit : Plusieurs lignes sont omises pour simplifier la sortie.

    Determining projects to restore...
Writing /tmp/tmpF7EKSd.tmp
...
info : Writing assets file to disk.
...

  6. Définissez la variable GOOGLE_PROJECT_ID sur la valeur GOOGLE_CLOUD_PROJECT et exportez-la :

    export GOOGLE_PROJECT_ID=$GOOGLE_CLOUD_PROJECT

  7. Cliquez sur Ouvrir l'éditeur.

  8. Dans le volet Explorateur, localisez votre projet BIGQUERYCSHARPDEMO.

  9. Cliquez sur le fichier Program.cs pour l'ouvrir.

  10. Pour créer une requête sur l'ensemble de données bigquery-public-data.stackoverflow qui renvoie les 10 pages Stack Overflow les plus consultées et leur nombre de vues, remplacez le contenu du fichier par le code suivant :

    
using System;
using Google.Cloud.BigQuery.V2;

namespace GoogleCloudSamples
{
    public class Program
    {
        public static void Main(string[] args)
        {
            string projectId = Environment.GetEnvironmentVariable("GOOGLE_PROJECT_ID");
            var client = BigQueryClient.Create(projectId);
            string query = @"SELECT
                CONCAT(
                    'https://stackoverflow.com/questions/',
                    CAST(id as STRING)) as url, view_count
                FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions`
                WHERE tags like '%google-bigquery%'
                ORDER BY view_count DESC
                LIMIT 10";
            var result = client.ExecuteQuery(query, parameters: null);
            Console.Write("\nQuery Results:\n------------\n");
            foreach (var row in result)
            {
                Console.WriteLine($"{row["url"]}: {row["view_count"]} views");
            }
        }
    }
}

  11. Cliquez sur Ouvrir le terminal.

  12. Dans le terminal, exécutez le script Program.cs. Si vous êtes invité à autoriser Cloud Shell et à accepter les conditions, cliquez sur Autoriser.

    dotnet run

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    Query Results:
------------
https://stackoverflow.com/questions/35159967: 170023 views
https://stackoverflow.com/questions/22879669: 142581 views
https://stackoverflow.com/questions/10604135: 132406 views
https://stackoverflow.com/questions/44564887: 128781 views
https://stackoverflow.com/questions/27060396: 127008 views
https://stackoverflow.com/questions/12482637: 120766 views
https://stackoverflow.com/questions/20673986: 115720 views
https://stackoverflow.com/questions/39109817: 108368 views
https://stackoverflow.com/questions/11057219: 105175 views
https://stackoverflow.com/questions/43195143: 101878 views

Vous venez d'interroger un ensemble de données public avec la bibliothèque cliente BigQuery pour C#.

Go

  1. Dans Cloud Shell, créez un projet Go et le fichier associé :

    mkdir bigquery-go-quickstart \
    && touch \
    bigquery-go-quickstart/app.go

    Cette commande crée un projet Go nommé bigquery-go-quickstart et un fichier nommé app.go.

  2. Ouvrez l'éditeur Cloud Shell :

    cloudshell workspace bigquery-go-quickstart

  3. Pour ouvrir un terminal dans l'éditeur Cloud Shell, cliquez sur Ouvrir le terminal.

  4. Ouvrez le répertoire de votre projet :

    cd bigquery-go-quickstart

  5. Créez un fichier go.mod :

    go mod init quickstart

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    go: creating new go.mod: module quickstart
go: to add module requirements and sums:
        go mod tidy

  6. Installez la bibliothèque cliente BigQuery pour Go :

    go get cloud.google.com/go/bigquery

    Le résultat renvoyé ressemble à ceci : Plusieurs lignes sont omises pour simplifier le résultat.

    go: downloading cloud.google.com/go/bigquery v1.49.0
go: downloading cloud.google.com/go v0.110.0
...
go: added cloud.google.com/go/bigquery v1.49.0
go: added cloud.google.com/go v0.110.0

  7. Cliquez sur Ouvrir l'éditeur.

  8. Dans le volet Explorateur, localisez votre projet BIGQUERY-GO-QUICKSTART.

  9. Cliquez sur le fichier app.go pour l'ouvrir.

  10. Pour créer une requête sur l'ensemble de données bigquery-public-data.stackoverflow qui renvoie les 10 pages Stack Overflow les plus consultées et leur nombre de vues, copiez le code suivant dans le fichier app.go :

    
// Command simpleapp queries the Stack Overflow public dataset in Google BigQuery.
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"log"
	"os"

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


func main() {
	projectID := os.Getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")
	if projectID == "" {
		fmt.Println("GOOGLE_CLOUD_PROJECT environment variable must be set.")
		os.Exit(1)
	}

	ctx := context.Background()

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

	rows, err := query(ctx, client)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	if err := printResults(os.Stdout, rows); err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
}

// query returns a row iterator suitable for reading query results.
func query(ctx context.Context, client *bigquery.Client) (*bigquery.RowIterator, error) {

	query := client.Query(
		`SELECT
			CONCAT(
				'https://stackoverflow.com/questions/',
				CAST(id as STRING)) as url,
			view_count
		FROM ` + "`bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions`" + `
		WHERE tags like '%google-bigquery%'
		ORDER BY view_count DESC
		LIMIT 10;`)
	return query.Read(ctx)
}

type StackOverflowRow struct {
	URL       string `bigquery:"url"`
	ViewCount int64  `bigquery:"view_count"`
}

// printResults prints results from a query to the Stack Overflow public dataset.
func printResults(w io.Writer, iter *bigquery.RowIterator) error {
	for {
		var row StackOverflowRow
		err := iter.Next(&row)
		if err == iterator.Done {
			return nil
		}
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("error iterating through results: %w", err)
		}

		fmt.Fprintf(w, "url: %s views: %d\n", row.URL, row.ViewCount)
	}
}

  11. Cliquez sur Ouvrir le terminal.

  12. Dans le terminal, exécutez le script app.go. Si vous êtes invité à autoriser Cloud Shell et à accepter les conditions, cliquez sur Autoriser.

    go run app.go

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    https://stackoverflow.com/questions/35159967 : 170023 views
https://stackoverflow.com/questions/22879669 : 142581 views
https://stackoverflow.com/questions/10604135 : 132406 views
https://stackoverflow.com/questions/44564887 : 128781 views
https://stackoverflow.com/questions/27060396 : 127008 views
https://stackoverflow.com/questions/12482637 : 120766 views
https://stackoverflow.com/questions/20673986 : 115720 views
https://stackoverflow.com/questions/39109817 : 108368 views
https://stackoverflow.com/questions/11057219 : 105175 views
https://stackoverflow.com/questions/43195143 : 101878 views

Vous venez d'interroger un ensemble de données public avec la bibliothèque cliente BigQuery pour Go.

Java

  1. Dans Cloud Shell, créez un projet Java à l'aide d'Apache Maven :

    mvn archetype:generate \
    -DgroupId=com.google.app \
    -DartifactId=bigquery-java-quickstart \
    -DinteractiveMode=false

    Cette commande crée un projet Maven nommé bigquery-java-quickstart.

    Le résultat renvoyé ressemble à ceci : Plusieurs lignes sont omises pour simplifier le résultat.

    [INFO] Scanning for projects...
...
[INFO] Building Maven Stub Project (No POM) 1
...
[INFO] BUILD SUCCESS
...

    Outre Maven, vous pouvez aussi utiliser de nombreux autres systèmes de gestion des dépendances. Pour en savoir plus, découvrez comment configurer un environnement de développement Java à utiliser avec les bibliothèques clientes.

  2. Renommez le fichier App.java que Maven a créé par défaut :

    mv \
    bigquery-java-quickstart/src/main/java/com/google/app/App.java \
    bigquery-java-quickstart/src/main/java/com/google/app/SimpleApp.java

  3. Ouvrez l'éditeur Cloud Shell :

    cloudshell workspace bigquery-java-quickstart

  4. Si vous êtes invité à synchroniser la configuration ou le chemin d'accès aux classes Java, cliquez sur Toujours.

    Si vous n'y êtes pas invité et que vous rencontrez une erreur liée au chemin d'accès aux classes lors de ce tutoriel, procédez comme suit :

    1. Cliquez sur Fichier > Préférences > Ouvrir les paramètres (interface utilisateur).
    2. Cliquez sur Extensions > Java.
    3. Faites défiler la page jusqu'à Configuration : mettre à jour la configuration de compilation, puis sélectionnez Automatique.

  5. Dans le volet Explorateur, localisez votre projet BIGQUERY-JAVA-QUICKSTART.

  6. Cliquez sur le fichier pom.xml pour l'ouvrir.

  7. Dans la balise <dependencies>, ajoutez la dépendance suivante après celles pouvant déjà y figurer. Ne remplacez aucune dépendance existante.

    <dependency>
  <groupId>com.google.cloud</groupId>
  <artifactId>google-cloud-bigquery</artifactId>
</dependency>

  8. Sur la ligne qui suit le tag de fermeture (</dependencies>), ajoutez le code suivant :

    <dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>libraries-bom</artifactId>
      <version>26.1.5</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

  9. Dans le volet Explorateur, dans votre projet BIGQUERY-JAVA-QUICKSTART, cliquez sur src > main/java/com/google/app > SimpleApp.java. Le fichier s'ouvre.

  10. Pour créer une requête sur l'ensemble de données bigquery-public-data.stackoverflow, conservez la première ligne du fichier (package com.google.app;) et remplacez le reste de son contenu par le code suivant :

    
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.FieldValueList;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobId;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.QueryJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.TableResult;


public class SimpleApp {

  public static void main(String... args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the app.
    String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    simpleApp(projectId);
  }

  public static void simpleApp(String projectId) {
    try {
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();
      QueryJobConfiguration queryConfig =
          QueryJobConfiguration.newBuilder(
                  "SELECT CONCAT('https://stackoverflow.com/questions/', "
                      + "CAST(id as STRING)) as url, view_count "
                      + "FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions` "
                      + "WHERE tags like '%google-bigquery%' "
                      + "ORDER BY view_count DESC "
                      + "LIMIT 10")
              // Use standard SQL syntax for queries.
              // See: https://cloud.google.com/bigquery/sql-reference/
              .setUseLegacySql(false)
              .build();

      JobId jobId = JobId.newBuilder().setProject(projectId).build();
      Job queryJob = bigquery.create(JobInfo.newBuilder(queryConfig).setJobId(jobId).build());

      // Wait for the query to complete.
      queryJob = queryJob.waitFor();

      // Check for errors
      if (queryJob == null) {
        throw new RuntimeException("Job no longer exists");
      } else if (queryJob.getStatus().getExecutionErrors() != null
          && queryJob.getStatus().getExecutionErrors().size() > 0) {
        // TODO(developer): Handle errors here. An error here do not necessarily mean that the job
        // has completed or was unsuccessful.
        // For more details: https://cloud.google.com/bigquery/troubleshooting-errors
        throw new RuntimeException("An unhandled error has occurred");
      }

      // Get the results.
      TableResult result = queryJob.getQueryResults();

      // Print all pages of the results.
      for (FieldValueList row : result.iterateAll()) {
        // String type
        String url = row.get("url").getStringValue();
        String viewCount = row.get("view_count").getStringValue();
        System.out.printf("%s : %s views\n", url, viewCount);
      }
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Simple App failed due to error: \n" + e.toString());
    }
  }
}

    La requête renvoie les 10 pages Stack Overflow les plus consultées et leur nombre de vues.

  11. Effectuez un clic droit sur SimpleApp.java, puis cliquez sur Exécuter Java. Si vous êtes invité à autoriser Cloud Shell et à accepter les conditions, cliquez sur Autoriser.

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    https://stackoverflow.com/questions/35159967 : 170023 views
https://stackoverflow.com/questions/22879669 : 142581 views
https://stackoverflow.com/questions/10604135 : 132406 views
https://stackoverflow.com/questions/44564887 : 128781 views
https://stackoverflow.com/questions/27060396 : 127008 views
https://stackoverflow.com/questions/12482637 : 120766 views
https://stackoverflow.com/questions/20673986 : 115720 views
https://stackoverflow.com/questions/39109817 : 108368 views
https://stackoverflow.com/questions/11057219 : 105175 views
https://stackoverflow.com/questions/43195143 : 101878 views

Vous venez d'interroger un ensemble de données public avec la bibliothèque cliente BigQuery pour Java.

Node.js

  1. Dans Cloud Shell, créez un projet Node.js et le fichier associé :

    mkdir bigquery-node-quickstart \
    && touch \
    bigquery-node-quickstart/app.js

    Cette commande crée un projet Node.js nommé bigquery-node-quickstart et un fichier intitulé app.js.

  2. Ouvrez l'éditeur Cloud Shell :

    cloudshell workspace bigquery-node-quickstart

  3. Pour ouvrir un terminal dans l'éditeur Cloud Shell, cliquez sur Ouvrir le terminal.

  4. Ouvrez le répertoire de votre projet :

    cd bigquery-node-quickstart

  5. Installez la bibliothèque cliente BigQuery pour Node.js :

    npm install @google-cloud/bigquery

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    added 63 packages in 2s

  6. Cliquez sur Ouvrir l'éditeur.

  7. Dans le volet Explorateur, localisez votre projet BIGQUERY-NODE-QUICKSTART.

  8. Cliquez sur le fichier app.js pour l'ouvrir.

  9. Pour créer une requête sur l'ensemble de données bigquery-public-data.stackoverflow qui renvoie les 10 pages Stack Overflow les plus consultées et leur nombre de vues, copiez le code suivant dans le fichier app.js :

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

async function queryStackOverflow() {
  // Queries a public Stack Overflow dataset.

  // Create a client
  const bigqueryClient = new BigQuery();

  // The SQL query to run
  const sqlQuery = `SELECT
    CONCAT(
      'https://stackoverflow.com/questions/',
      CAST(id as STRING)) as url,
    view_count
    FROM \`bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions\`
    WHERE tags like '%google-bigquery%'
    ORDER BY view_count DESC
    LIMIT 10`;

  const options = {
    query: sqlQuery,
    // Location must match that of the dataset(s) referenced in the query.
    location: 'US',
  };

  // Run the query
  const [rows] = await bigqueryClient.query(options);

  console.log('Query Results:');
  rows.forEach(row => {
    const url = row['url'];
    const viewCount = row['view_count'];
    console.log(`url: ${url}, ${viewCount} views`);
  });
}
queryStackOverflow();

  10. Cliquez sur Ouvrir le terminal.

  11. Dans le terminal, exécutez le script app.js. Si vous êtes invité à autoriser Cloud Shell et à accepter les conditions, cliquez sur Autoriser.

    node app.js

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    Query Results:
url: https://stackoverflow.com/questions/35159967, 170023 views
url: https://stackoverflow.com/questions/22879669, 142581 views
url: https://stackoverflow.com/questions/10604135, 132406 views
url: https://stackoverflow.com/questions/44564887, 128781 views
url: https://stackoverflow.com/questions/27060396, 127008 views
url: https://stackoverflow.com/questions/12482637, 120766 views
url: https://stackoverflow.com/questions/20673986, 115720 views
url: https://stackoverflow.com/questions/39109817, 108368 views
url: https://stackoverflow.com/questions/11057219, 105175 views
url: https://stackoverflow.com/questions/43195143, 101878 views

Vous venez d'interroger un ensemble de données public avec la bibliothèque cliente BigQuery pour Node.js.

PHP

  1. Dans Cloud Shell, créez un projet PHP et le fichier associé :

    mkdir bigquery-php-quickstart \
    && touch \
    bigquery-php-quickstart/app.php

    Cette commande crée un projet PHP nommé bigquery-php-quickstart et un fichier intitulé app.php.

  2. Ouvrez l'éditeur Cloud Shell :

    cloudshell workspace bigquery-php-quickstart

  3. Pour ouvrir un terminal dans l'éditeur Cloud Shell, cliquez sur Ouvrir le terminal.

  4. Ouvrez le répertoire de votre projet :

    cd bigquery-php-quickstart

  5. Installez la bibliothèque cliente BigQuery pour PHP :

    composer require google/cloud-bigquery

    Le résultat renvoyé ressemble à ceci : Plusieurs lignes sont omises pour simplifier le résultat.

    Running composer update google/cloud-bigquery
Loading composer repositories with package information
Updating dependencies
...
No security vulnerability advisories found
Using version ^1.24 for google/cloud-bigquery

  6. Cliquez sur Ouvrir l'éditeur.

  7. Dans le volet Explorateur, localisez votre projet BIGQUERY-PHP-QUICKSTART.

  8. Cliquez sur le fichier app.php pour l'ouvrir.

  9. Pour créer une requête sur l'ensemble de données bigquery-public-data.stackoverflow qui renvoie les 10 pages Stack Overflow les plus consultées et leur nombre de vues, copiez le code suivant dans le fichier app.php :

    <?php
# ...

require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;


$bigQuery = new BigQueryClient();
$query = <<<ENDSQL
SELECT
  CONCAT(
    'https://stackoverflow.com/questions/',
    CAST(id as STRING)) as url,
  view_count
FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions`
WHERE tags like '%google-bigquery%'
ORDER BY view_count DESC
LIMIT 10;
ENDSQL;
$queryJobConfig = $bigQuery->query($query);
$queryResults = $bigQuery->runQuery($queryJobConfig);

if ($queryResults->isComplete()) {
    $i = 0;
    $rows = $queryResults->rows();
    foreach ($rows as $row) {
        printf('--- Row %s ---' . PHP_EOL, ++$i);
        printf('url: %s, %s views' . PHP_EOL, $row['url'], $row['view_count']);
    }
    printf('Found %s row(s)' . PHP_EOL, $i);
} else {
    throw new Exception('The query failed to complete');
}

  10. Cliquez sur Ouvrir le terminal.

  11. Dans le terminal, exécutez le script app.php. Si vous êtes invité à autoriser Cloud Shell et à accepter les conditions, cliquez sur Autoriser.

    php app.php

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    --- Row 1 ---
url: https://stackoverflow.com/questions/35159967, 170023 views
--- Row 2 ---
url: https://stackoverflow.com/questions/22879669, 142581 views
--- Row 3 ---
url: https://stackoverflow.com/questions/10604135, 132406 views
--- Row 4 ---
url: https://stackoverflow.com/questions/44564887, 128781 views
--- Row 5 ---
url: https://stackoverflow.com/questions/27060396, 127008 views
--- Row 6 ---
url: https://stackoverflow.com/questions/12482637, 120766 views
--- Row 7 ---
url: https://stackoverflow.com/questions/20673986, 115720 views
--- Row 8 ---
url: https://stackoverflow.com/questions/39109817, 108368 views
--- Row 9 ---
url: https://stackoverflow.com/questions/11057219, 105175 views
--- Row 10 ---
url: https://stackoverflow.com/questions/43195143, 101878 views
Found 10 row(s)

Vous venez d'interroger un ensemble de données public avec la bibliothèque cliente BigQuery pour PHP.

Python

  1. Dans Cloud Shell, créez un projet Python et le fichier associé :

    mkdir bigquery-python-quickstart \
    && touch \
    bigquery-python-quickstart/app.py

    Cette commande crée un projet Python nommé bigquery-python-quickstart et un fichier intitulé app.py.

  2. Ouvrez l'éditeur Cloud Shell :

    cloudshell workspace bigquery-python-quickstart

  3. Pour ouvrir un terminal dans l'éditeur Cloud Shell, cliquez sur Ouvrir le terminal.

  4. Ouvrez le répertoire de votre projet :

    cd bigquery-python-quickstart

  5. Installez la bibliothèque cliente BigQuery pour Python :

    pip install --upgrade google-cloud-bigquery

    Le résultat renvoyé ressemble à ceci : Plusieurs lignes sont omises pour simplifier le résultat.

    Installing collected packages: google-cloud-bigquery
...
Successfully installed google-cloud-bigquery-3.9.0
...

  6. Cliquez sur Ouvrir l'éditeur.

  7. Dans le volet Explorateur, localisez votre projet BIGQUERY-PYTHON-QUICKSTART.

  8. Cliquez sur le fichier app.py pour l'ouvrir.

  9. Pour créer une requête sur l'ensemble de données bigquery-public-data.stackoverflow qui renvoie les 10 pages Stack Overflow les plus consultées et leur nombre de vues, copiez le code suivant dans le fichier app.py :

    from google.cloud import bigquery



def query_stackoverflow() -> None:
    client = bigquery.Client()
    results = client.query_and_wait(
        """
        SELECT
          CONCAT(
            'https://stackoverflow.com/questions/',
            CAST(id as STRING)) as url,
          view_count
        FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions`
        WHERE tags like '%google-bigquery%'
        ORDER BY view_count DESC
        LIMIT 10"""
    )  # Waits for job to complete.

    for row in results:
        print("{} : {} views".format(row.url, row.view_count))


if __name__ == "__main__":
    query_stackoverflow()

  10. Cliquez sur Ouvrir le terminal.

  11. Dans le terminal, exécutez le script app.py. Si vous êtes invité à autoriser Cloud Shell et à accepter les conditions, cliquez sur Autoriser.

    python app.py

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    https://stackoverflow.com/questions/35159967 : 170023 views
https://stackoverflow.com/questions/22879669 : 142581 views
https://stackoverflow.com/questions/10604135 : 132406 views
https://stackoverflow.com/questions/44564887 : 128781 views
https://stackoverflow.com/questions/27060396 : 127008 views
https://stackoverflow.com/questions/12482637 : 120766 views
https://stackoverflow.com/questions/20673986 : 115720 views
https://stackoverflow.com/questions/39109817 : 108368 views
https://stackoverflow.com/questions/11057219 : 105175 views
https://stackoverflow.com/questions/43195143 : 101878 views

Vous venez d'interroger un ensemble de données public avec la bibliothèque cliente BigQuery pour Python.

Ruby

  1. Dans Cloud Shell, créez un projet Ruby et le fichier associé :

    mkdir bigquery-ruby-quickstart \
    && touch \
    bigquery-ruby-quickstart/app.rb

    Cette commande crée un projet Ruby nommé bigquery-ruby-quickstart et un fichier intitulé app.rb.

  2. Ouvrez l'éditeur Cloud Shell :

    cloudshell workspace bigquery-ruby-quickstart

  3. Pour ouvrir un terminal dans l'éditeur Cloud Shell, cliquez sur Ouvrir le terminal.

  4. Ouvrez le répertoire de votre projet :

    cd bigquery-ruby-quickstart

  5. Installez la bibliothèque cliente BigQuery pour Ruby :

    gem install google-cloud-bigquery

    Le résultat renvoyé ressemble à ceci : Plusieurs lignes sont omises pour simplifier le résultat.

    23 gems installed

  6. Cliquez sur Ouvrir l'éditeur.

  7. Dans le volet Explorateur, localisez votre projet BIGQUERY-RUBY-QUICKSTART.

  8. Cliquez sur le fichier app.rb pour l'ouvrir.

  9. Pour créer une requête sur l'ensemble de données bigquery-public-data.stackoverflow qui renvoie les 10 pages Stack Overflow les plus consultées et leur nombre de vues, copiez le code suivant dans le fichier app.rb :

    require "google/cloud/bigquery"

# This uses Application Default Credentials to authenticate.
# @see https://cloud.google.com/bigquery/docs/authentication/getting-started
bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new

sql     = "SELECT " \
          "CONCAT('https://stackoverflow.com/questions/', CAST(id as STRING)) as url, view_count " \
          "FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions` " \
          "WHERE tags like '%google-bigquery%' " \
          "ORDER BY view_count DESC LIMIT 10"
results = bigquery.query sql

results.each do |row|
  puts "#{row[:url]}: #{row[:view_count]} views"
end

  10. Cliquez sur Ouvrir le terminal.

  11. Dans le terminal, exécutez le script app.rb. Si vous êtes invité à autoriser Cloud Shell et à accepter les conditions, cliquez sur Autoriser.

    ruby app.rb

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    https://stackoverflow.com/questions/35159967: 170023 views
https://stackoverflow.com/questions/22879669: 142581 views
https://stackoverflow.com/questions/10604135: 132406 views
https://stackoverflow.com/questions/44564887: 128781 views
https://stackoverflow.com/questions/27060396: 127008 views
https://stackoverflow.com/questions/12482637: 120766 views
https://stackoverflow.com/questions/20673986: 115720 views
https://stackoverflow.com/questions/39109817: 108368 views
https://stackoverflow.com/questions/11057219: 105175 views
https://stackoverflow.com/questions/43195143: 101878 views

Vous venez d'interroger un ensemble de données public avec la bibliothèque cliente BigQuery pour Ruby.

Effectuer un nettoyage

Pour éviter que des frais ne soient facturés sur votre compte Google Cloud , supprimez votre projet Google Cloud ou les ressources que vous avez créées dans ce tutoriel.

Supprimer le projet

Le moyen le plus simple d'empêcher la facturation est de supprimer le projet que vous avez créé pour ce tutoriel.

Pour supprimer le projet :

  1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page Gérer les ressources.

    Accéder à la page "Gérer les ressources"

  2. Dans la liste des projets, sélectionnez le projet que vous souhaitez supprimer, puis cliquez sur Supprimer.
  3. Dans la boîte de dialogue, saisissez l'ID du projet, puis cliquez sur Arrêter pour supprimer le projet.

Supprimer les ressources

Si vous avez utilisé un projet existant, supprimez les ressources que vous avez créées :

C#

  1. Dans Cloud Shell, remontez dans le répertoire parent de celui actuellement sélectionné :

    cd ..

  2. Supprimez le dossier BigQueryCsharpDemo que vous avez créé :

    rm -R BigQueryCsharpDemo

    L'option -R supprime tous les éléments d'un dossier.

Go

  1. Dans Cloud Shell, remontez dans le répertoire parent de celui actuellement sélectionné :

    cd ..

  2. Supprimez le dossier bigquery-go-quickstart que vous avez créé :

    rm -R bigquery-go-quickstart

    L'option -R supprime tous les éléments d'un dossier.

Java

  1. Dans Cloud Shell, remontez dans le répertoire parent de celui actuellement sélectionné :

    cd ..

  2. Supprimez le dossier bigquery-java-quickstart que vous avez créé :

    rm -R bigquery-java-quickstart

    L'option -R supprime tous les éléments d'un dossier.

Node.js

  1. Dans Cloud Shell, remontez dans le répertoire parent de celui actuellement sélectionné :

    cd ..

  2. Supprimez le dossier bigquery-node-quickstart que vous avez créé :

    rm -R bigquery-node-quickstart

    L'option -R supprime tous les éléments d'un dossier.

PHP

  1. Dans Cloud Shell, remontez dans le répertoire parent de celui actuellement sélectionné :

    cd ..

  2. Supprimez le dossier bigquery-php-quickstart que vous avez créé :

    rm -R bigquery-php-quickstart

    L'option -R supprime tous les éléments d'un dossier.

Python

  1. Dans Cloud Shell, remontez dans le répertoire parent de celui actuellement sélectionné :

    cd ..

  2. Supprimez le dossier bigquery-python-quickstart que vous avez créé :

    rm -R bigquery-python-quickstart

    L'option -R supprime tous les éléments d'un dossier.

Ruby

  1. Dans Cloud Shell, remontez dans le répertoire parent de celui actuellement sélectionné :

    cd ..

  2. Supprimez le dossier bigquery-ruby-quickstart que vous avez créé :

    rm -R bigquery-ruby-quickstart

    L'option -R supprime tous les éléments d'un dossier.

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