Öffentliches Dataset mit der Node.js-Clientbibliothek von BigQuery abfragen

Cloud Shell-Editor öffnen

1. Erstellen Sie in Cloud Shell ein neues Node.js-Projekt und eine neue Datei:

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

   Dieser Befehl erstellt ein Node.js-Projekt mit dem Namen bigquery-node-quickstart und eine Datei mit dem Namen app.js.

2. Öffnen Sie den Cloud Shell-Editor.

   cloudshell workspace bigquery-node-quickstart
   

Klicken Sie auf Weiter, um zu erfahren, wie Sie Dateien für Abfragen vorbereiten.

Dateien für Abfragen vorbereiten

1. Klicken Sie zum Öffnen eines Terminals im Cloud Shell-Editor auf Terminal öffnen.

2. Öffnen Sie das Projektverzeichnis:

   cd bigquery-node-quickstart
   

3. Installieren Sie die BigQuery Node.js-Clientbibliothek:

   npm install @google-cloud/bigquery
   

   Die Ausgabe sieht in etwa so aus:

   added 63 packages in 2s
   

Klicken Sie auf Weiter, um zu erfahren, wie Sie ein öffentliches Dataset in BigQuery abfragen.

Öffentliches Dataset in BigQuery abfragen

1. Klicken Sie auf Editor öffnen.

2. Suchen Sie im Bereich Explorer das Projekt BIGQUERY-NODE-QUICKSTART.

3. Klicken Sie auf die Datei app.js, um sie zu öffnen.

4. Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset bigquery-public-data.stackoverflow erstellen möchten, die die zehn am häufigsten aufgerufenen Stack Overflow-Seiten und deren Aufrufzahlen zurückgibt, kopieren Sie den folgenden Code in die Datei 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();

5. Klicken Sie auf Terminal öffnen.

6. Führen Sie im Terminal das Skript app.js aus. Wenn Sie zur Autorisierung von Cloud Shell aufgefordert werden und den Bedingungen zustimmen, klicken Sie auf Autorisieren.

   node app.js
   

   Das Ergebnis sieht etwa so aus:

   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
   

Sie haben mit der BigQuery Node.js-Clientbibliothek erfolgreich ein öffentliches Dataset abgefragt.

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