Служба BigQuery

Сервис BigQuery позволяет использовать API Google BigQuery в Apps Script. Этот API позволяет пользователям управлять своими проектами BigQuery, загружать новые данные и выполнять запросы.

Ссылка

Подробную информацию об этом сервисе см. в справочной документации по API BigQuery. Как и все расширенные сервисы в Apps Script, сервис BigQuery использует те же объекты, методы и параметры, что и общедоступный API. Подробнее см. в статье «Как определяются сигнатуры методов» .

Чтобы сообщить о проблемах и найти другую поддержку, см. руководство по поддержке Google Cloud .

Пример кода

В примере кода ниже используется версия 2 API.

Выполнить запрос

В этом примере запрашивается список самых популярных поисковых запросов Google за день.

advanced/bigquery.gs
/**
 * Runs a BigQuery query and logs the results in a spreadsheet.
 */
function runQuery() {
  // Replace this value with the project ID listed in the Google
  // Cloud Platform project.
  const projectId = "XXXXXXXX";

  const request = {
    // TODO (developer) - Replace query with yours
    query:
      "SELECT refresh_date AS Day, term AS Top_Term, rank " +
      "FROM `bigquery-public-data.google_trends.top_terms` " +
      "WHERE rank = 1 " +
      "AND refresh_date >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 2 WEEK) " +
      "GROUP BY Day, Top_Term, rank " +
      "ORDER BY Day DESC;",
    useLegacySql: false,
  };
  let queryResults = BigQuery.Jobs.query(request, projectId);
  const jobId = queryResults.jobReference.jobId;

  // Check on status of the Query Job.
  let sleepTimeMs = 500;
  while (!queryResults.jobComplete) {
    Utilities.sleep(sleepTimeMs);
    sleepTimeMs *= 2;
    queryResults = BigQuery.Jobs.getQueryResults(projectId, jobId);
  }

  // Get all the rows of results.
  let rows = queryResults.rows;
  while (queryResults.pageToken) {
    queryResults = BigQuery.Jobs.getQueryResults(projectId, jobId, {
      pageToken: queryResults.pageToken,
    });
    rows = rows.concat(queryResults.rows);
  }

  if (!rows) {
    console.log("No rows returned.");
    return;
  }
  const spreadsheet = SpreadsheetApp.create("BigQuery Results");
  const sheet = spreadsheet.getActiveSheet();

  // Append the headers.
  const headers = queryResults.schema.fields.map((field) => field.name);
  sheet.appendRow(headers);

  // Append the results.
  const data = new Array(rows.length);
  for (let i = 0; i < rows.length; i++) {
    const cols = rows[i].f;
    data[i] = new Array(cols.length);
    for (let j = 0; j < cols.length; j++) {
      data[i][j] = cols[j].v;
    }
  }
  sheet.getRange(2, 1, rows.length, headers.length).setValues(data);

  console.log("Results spreadsheet created: %s", spreadsheet.getUrl());
}

Загрузить CSV-данные

Этот пример создает новую таблицу и загружает в нее CSV-файл из Google Диска.

advanced/bigquery.gs
/**
 * Loads a CSV into BigQuery
 */
function loadCsv() {
  // Replace this value with the project ID listed in the Google
  // Cloud Platform project.
  const projectId = "XXXXXXXX";
  // Create a dataset in the BigQuery UI (https://bigquery.cloud.google.com)
  // and enter its ID below.
  const datasetId = "YYYYYYYY";
  // Sample CSV file of Google Trends data conforming to the schema below.
  // https://docs.google.com/file/d/0BwzA1Orbvy5WMXFLaTR1Z1p2UDg/edit
  const csvFileId = "0BwzA1Orbvy5WMXFLaTR1Z1p2UDg";

  // Create the table.
  const tableId = `pets_${new Date().getTime()}`;
  let table = {
    tableReference: {
      projectId: projectId,
      datasetId: datasetId,
      tableId: tableId,
    },
    schema: {
      fields: [
        { name: "week", type: "STRING" },
        { name: "cat", type: "INTEGER" },
        { name: "dog", type: "INTEGER" },
        { name: "bird", type: "INTEGER" },
      ],
    },
  };
  try {
    table = BigQuery.Tables.insert(table, projectId, datasetId);
    console.log("Table created: %s", table.id);
  } catch (err) {
    console.log("unable to create table");
  }
  // Load CSV data from Drive and convert to the correct format for upload.
  const file = DriveApp.getFileById(csvFileId);
  const data = file.getBlob().setContentType("application/octet-stream");

  // Create the data upload job.
  const job = {
    configuration: {
      load: {
        destinationTable: {
          projectId: projectId,
          datasetId: datasetId,
          tableId: tableId,
        },
        skipLeadingRows: 1,
      },
    },
  };
  try {
    const jobResult = BigQuery.Jobs.insert(job, projectId, data);
    console.log(`Load job started. Status: ${jobResult.status.state}`);
  } catch (err) {
    console.log("unable to insert job");
  }
}