บริการ BigQuery

บริการ BigQuery ช่วยให้คุณสามารถใช้ Google BigQuery API ใน Apps Script API นี้ ช่วยให้ผู้ใช้จัดการโปรเจ็กต์ BigQuery, อัปโหลดข้อมูลใหม่ และดำเนินการค้นหา

ข้อมูลอ้างอิง

สำหรับข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับบริการนี้ โปรดดูที่ เอกสารอ้างอิงสำหรับ BigQuery API บริการ BigQuery จะใช้บริการเดียวกัน เช่นเดียวกับบริการขั้นสูงทั้งหมดใน Apps Script ออบเจ็กต์ เมธอด และพารามิเตอร์เป็น API สาธารณะ ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่วิธีกำหนดลายเซ็นของเมธอด

หากต้องการรายงานปัญหาและค้นหาการสนับสนุนอื่นๆ โปรดดู คู่มือการสนับสนุนของ Google Cloud

โค้ดตัวอย่าง

โค้ดตัวอย่างด้านล่างใช้ API เวอร์ชัน 2

ทำการค้นหา

ตัวอย่างนี้จะค้นหารายการข้อความค้นหายอดนิยมประจำวันของ Google Search

ขั้นสูง/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(function(field) {
    return 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());
}

โหลดข้อมูล CSV

ตัวอย่างนี้จะสร้างตารางใหม่และโหลดไฟล์ CSV จาก Google ไดรฟ์ลงในตาราง

ขั้นสูง/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');
  }
}