יצירת טבלת מחיצות של טווח מספרים שלמים

יוצרים טבלה חדשה עם חלוקה למחיצות (Partitions) לפי טווח מספרים במערך נתונים קיים.

המשך למידה

לקבלת הסבר מפורט שכולל את דוגמת הקוד הזו, קראו את המאמר:

יצירת טבלאות עם חלוקה למחיצות

דוגמת קוד

C#

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי C#הוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery C# API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.


using Google.Apis.Bigquery.v2.Data;
using Google.Cloud.BigQuery.V2;

public class BigQueryCreateTableRangePartitioned
{
    public BigQueryTable CreateTable(string projectId, string datasetId, string tableId)
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        var dataset = client.GetDataset(datasetId);

        // Note: The field must be a top- level, NULLABLE/REQUIRED field.
        // The only supported type is INTEGER/INT64.
        var partitioning = new RangePartitioning
        {
            Field = "integerField",
            Range = new RangePartitioning.RangeData
            {
                Start = 1,
                Interval = 2,
                End = 10
            }
        };
        var schema = new TableSchemaBuilder
        {
            { "integerField", BigQueryDbType.Int64 },
            { "stringField", BigQueryDbType.String },
            { "booleanField", BigQueryDbType.Bool },
            { "dateField", BigQueryDbType.Date }
        }.Build();

        var table = new Table
        {
            RangePartitioning = partitioning,
            Schema = schema
        };
        return dataset.CreateTable(tableId, table);
    }
}

Go

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Goהוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery Go API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

import (
	"context"
	"fmt"

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

// createTableRangeParitioned demonstrates creating a table and specifying a
// range partitioning configuration.
func createTableRangePartitioned(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: %w", err)
	}
	defer client.Close()

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

	metadata := &bigquery.TableMetadata{
		RangePartitioning: &bigquery.RangePartitioning{
			Field: "zipcode",
			Range: &bigquery.RangePartitioningRange{
				Start:    0,
				End:      100000,
				Interval: 10,
			},
		},
		Schema: sampleSchema,
	}
	tableRef := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	if err := tableRef.Create(ctx, metadata); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Javaהוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery Java API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

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.RangePartitioning;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardSQLTypeName;
import com.google.cloud.bigquery.StandardTableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TableInfo;

// Sample to create a range partitioned table
public class CreateRangePartitionedTable {

  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";
    Schema schema =
        Schema.of(
            Field.of("integerField", StandardSQLTypeName.INT64),
            Field.of("stringField", StandardSQLTypeName.STRING),
            Field.of("booleanField", StandardSQLTypeName.BOOL),
            Field.of("dateField", StandardSQLTypeName.DATE));
    createRangePartitionedTable(datasetName, tableName, schema);
  }

  public static void createRangePartitionedTable(
      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);

      // Note: The field must be a top- level, NULLABLE/REQUIRED field.
      // The only supported type is INTEGER/INT64
      RangePartitioning partitioning =
          RangePartitioning.newBuilder()
              .setField("integerField")
              .setRange(
                  RangePartitioning.Range.newBuilder()
                      .setStart(1L)
                      .setInterval(2L)
                      .setEnd(10L)
                      .build())
              .build();

      StandardTableDefinition tableDefinition =
          StandardTableDefinition.newBuilder()
              .setSchema(schema)
              .setRangePartitioning(partitioning)
              .build();
      TableInfo tableInfo = TableInfo.newBuilder(tableId, tableDefinition).build();

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

Node.js

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Node.jsהוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery Node.js API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

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

async function createTableRangePartitioned() {
  // Creates a new integer range partitioned 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: 'fullName', type: 'STRING'},
    {name: 'city', type: 'STRING'},
    {name: 'zipcode', type: 'INTEGER'},
  ];

  // To use integer range partitioning, select a top-level REQUIRED or
  // NULLABLE column with INTEGER / INT64 data type. Values that are
  // outside of the range of the table will go into the UNPARTITIONED
  // partition. Null values will be in the NULL partition.
  const rangePartition = {
    field: 'zipcode',
    range: {
      start: 0,
      end: 100000,
      interval: 10,
    },
  };

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

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

  console.log(`Table ${table.id} created with integer range partitioning: `);
  console.log(table.metadata.rangePartitioning);
}

Python

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Pythonהוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery Python API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

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"),
    bigquery.SchemaField("city", "STRING"),
    bigquery.SchemaField("zipcode", "INTEGER"),
]

table = bigquery.Table(table_id, schema=schema)
table.range_partitioning = bigquery.RangePartitioning(
    # To use integer range partitioning, select a top-level REQUIRED /
    # NULLABLE column with INTEGER / INT64 data type.
    field="zipcode",
    range_=bigquery.PartitionRange(start=0, end=100000, interval=10),
)
table = client.create_table(table)  # Make an API request.
print(
    "Created table {}.{}.{}".format(table.project, table.dataset_id, table.table_id)
)

Ruby

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Rubyהוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery Ruby API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

require "google/cloud/bigquery"

##
# Creates a table with range partitioning.
#
# @param dataset_id [String] The ID of the dataset to create the table in.
# @param table_id   [String] The ID of the table to create.
def create_range_partitioned_table dataset_id, table_id
  bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new
  dataset = bigquery.dataset dataset_id

  table = dataset.create_table table_id do |t|
    t.schema do |s|
      s.integer "integerField", mode: :required
      s.string "stringField", mode: :nullable
      s.boolean "booleanField", mode: :nullable
      s.date "dateField", mode: :nullable
    end
    t.range_partitioning_field = "integerField"
    t.range_partitioning_start = 1
    t.range_partitioning_interval = 2
    t.range_partitioning_end = 10
  end

  puts "Created range-partitioned table: #{table.table_id}"
end

Terraform

כדי ללמוד איך להחיל הגדרות ב-Terraform או להסיר אותן, ראו פקודות בסיסיות ב-Terraform. למידע נוסף, ראו את מאמרי העזרה לספקים של Terraform.

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"

  range_partitioning {
    field = "ID"
    range {
      start    = 0
      end      = 1000
      interval = 10
    }
  }
  require_partition_filter = true

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

}

המאמרים הבאים

כדי לחפש ולסנן דוגמאות קוד למוצרים אחרים של Google Cloud , אפשר להיעזר בדפדפן לדוגמאות שלGoogle Cloud .

יצירת טבלת מחיצות של טווח מספרים שלמים קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

המשך למידה

דוגמת קוד

C#

Go

Java

Node.js

Python

Ruby

Terraform

המאמרים הבאים

יצירת טבלת מחיצות של טווח מספרים שלמים