Verbindung herstellen

Erstellt eine neue Verbindungsressource. Verbindungen werden von BigQuery verwendet, um föderierte Abfragen für externe Datenquellen auszuführen.

Weitere Informationen

Eine ausführliche Dokumentation, die dieses Codebeispiel enthält, finden Sie hier:

• Bilder mit der Funktion ML.ANNOTATE_IMAGE annotieren
• Cloud-Ressourcenverbindung erstellen und einrichten
• Externe Spanner-Datasets erstellen
• Daten nach Spanner exportieren (Reverse ETL)
• Bild-Embeddings mit der Funktion AI.GENERATE_EMBEDDING generieren
• Strukturierte Daten mit der Funktion AI.GENERATE_TABLE generieren
• Text mit einem Gemini-Modell und der Funktion AI.GENERATE_TEXT generieren
• Text mit der Funktion AI.GENERATE_TEXT generieren
• Texteinbettungen mit der Funktion AI.GENERATE_EMBEDDING generieren
• Video-Embeddings mit der Funktion AI.GENERATE_EMBEDDING generieren
• PDFs in einer RAG-Pipeline (Retrieval-Augmented Generation) parsen
• Dokumente mit der Funktion ML.PROCESS_DOCUMENT verarbeiten
• Föderierte Abfragen mit Data Boost ausführen
• Berechtigungen für Funktionen mit generativer KI festlegen, die LLMs der Gemini Enterprise Agent Platform aufrufen
• Audiodateien mit der Funktion ML.TRANSCRIBE transkribieren
• Text mit der ML.TRANSLATE-Funktion übersetzen
• Modell mit Ihren Daten abstimmen
• Text mit der Funktion ML.UNDERSTAND_TEXT verstehen
• Mit Remote-Funktionen arbeiten
• Mit benutzerdefinierten Funktionen in Python arbeiten

Codebeispiel

Node.js

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Node.js in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Node.js API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

const {ConnectionServiceClient} =
  require('@google-cloud/bigquery-connection').v1;
const {status} = require('@grpc/grpc-js');

const client = new ConnectionServiceClient();

/**
 * Creates a new BigQuery connection to a Cloud Resource.
 *
 * A Cloud Resource connection creates a service account that can be granted access
 * to other Google Cloud resources.
 *
 * @param {string} projectId The Google Cloud project ID. for example, 'example-project-id'
 * @param {string} location The location of the project to create the connection in. for example, 'us-central1'
 * @param {string} connectionId The ID of the connection to create. for example, 'example-connection-id'
 */
async function createConnection(projectId, location, connectionId) {
  const parent = client.locationPath(projectId, location);

  const connection = {
    friendlyName: 'Example Connection',
    description: 'A sample connection for a Cloud Resource',
    // The service account for this cloudResource will be created by the API.
    // Its ID will be available in the response.
    cloudResource: {},
  };

  const request = {
    parent,
    connectionId,
    connection,
  };

  try {
    const [response] = await client.createConnection(request);

    console.log(`Successfully created connection: ${response.name}`);
    console.log(`Friendly name: ${response.friendlyName}`);

    console.log(`Service Account: ${response.cloudResource.serviceAccountId}`);
  } catch (err) {
    if (err.code === status.ALREADY_EXISTS) {
      console.log(`Connection '${connectionId}' already exists.`);
    } else {
      console.error(`Error creating connection: ${err.message}`);
    }
  }
}

Python

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Python-Einrichtungsanleitung in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Python API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

import google.api_core.exceptions
from google.cloud import bigquery_connection_v1

client = bigquery_connection_v1.ConnectionServiceClient()


def create_connection(
    project_id: str,
    location: str,
    connection_id: str,
):
    """Creates a BigQuery connection to a Cloud Resource.

    Cloud Resource connection creates a service account which can then be
    granted access to other Google Cloud resources for federated queries.

    Args:
        project_id: The Google Cloud project ID.
        location: The location of the connection (for example, "us-central1").
        connection_id: The ID of the connection to create.
    """

    parent = client.common_location_path(project_id, location)

    connection = bigquery_connection_v1.Connection(
        friendly_name="Example Connection",
        description="A sample connection for a Cloud Resource.",
        cloud_resource=bigquery_connection_v1.CloudResourceProperties(),
    )

    try:
        created_connection = client.create_connection(
            parent=parent, connection_id=connection_id, connection=connection
        )
        print(f"Successfully created connection: {created_connection.name}")
        print(f"Friendly name: {created_connection.friendly_name}")
        print(
            f"Service Account: {created_connection.cloud_resource.service_account_id}"
        )

    except google.api_core.exceptions.AlreadyExists:
        print(f"Connection with ID '{connection_id}' already exists.")
        print("Please use a different connection ID.")
    except Exception as e:
        print(f"An unexpected error occurred while creating the connection: {e}")

Weitere Informationen

Wenn Sie nach Codebeispielen für andere Produkte von Google Cloud suchen und filtern möchten, können Sie den Beispielbrowser fürGoogle Cloud verwenden.