Consulta un conjunto de datos público con la biblioteca cliente de Node.js de BigQuery

Abre el Editor de Cloud Shell.

1. En Cloud Shell, crea un proyecto y archivo nuevos de Node.js:

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

   Este comando crea un proyecto de Node.js denominado bigquery-node-quickstart y un archivo llamado app.js.

2. Abre el editor de Cloud Shell:

   cloudshell workspace bigquery-node-quickstart
   

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Prepara archivos para realizar consultas

1. Para abrir una terminal en el editor de Cloud Shell, haz clic en Abrir terminal.

2. Abre el directorio de tu proyecto:

   cd bigquery-node-quickstart
   

3. Instala la biblioteca cliente de BigQuery para Node.js:

   npm install @google-cloud/bigquery
   

   El resultado es similar a este:

   added 63 packages in 2s
   

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Consulta un conjunto de datos públicos en BigQuery

1. Haz clic en Abrir editor.

2. En el panel Explorador, ubica el proyecto BIGQUERY-NODE-QUICKSTART.

3. Haz clic en el archivo app.js para abrirlo.

4. Para crear una consulta en el conjunto de datos bigquery-public-data.stackoverflow que devuelva las 10 páginas más vistas de Stack Overflow y sus recuentos de vistas, copia el siguiente código en el archivo 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. Haz clic en Abrir terminal.

6. En la terminal, ejecuta la secuencia de comandos app.js. Si se te solicita que autorices a Cloud Shell y aceptes los términos, haz clic en Autorizar.

   node app.js
   

   El resultado es similar al siguiente:

   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
   

Consultaste con éxito un conjunto de datos públicos con la biblioteca cliente de Node.js para BigQuery.

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