Bibliothèque cliente BigQuery Node.js : interroger des données publiques

Ouvrir l'éditeur Cloud Shell

1. Dans Cloud Shell, créez un projet Node.js et le fichier associé :

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

   Cette commande crée un projet Node.js nommé bigquery-node-quickstart et un fichier intitulé app.js.

2. Ouvrez l'éditeur Cloud Shell :

   cloudshell workspace bigquery-node-quickstart
   

Pour apprendre à préparer les fichiers pour les requêtes, cliquez sur Suivant.

Préparer les fichiers pour les requêtes

1. Pour ouvrir un terminal dans l'éditeur Cloud Shell, cliquez sur Ouvrir le terminal.

2. Ouvrez le répertoire de votre projet :

   cd bigquery-node-quickstart
   

3. Installez la bibliothèque cliente BigQuery pour Node.js :

   npm install @google-cloud/bigquery
   

   Le résultat ressemble à ce qui suit :

   added 63 packages in 2s
   

Pour apprendre à interroger un ensemble de données public dans BigQuery, cliquez sur Suivant.

Interroger un ensemble de données public dans BigQuery

1. Cliquez sur Ouvrir l'éditeur.

2. Dans le volet Explorateur, localisez votre projet BIGQUERY-NODE-QUICKSTART.

3. Cliquez sur le fichier app.js pour l'ouvrir.

4. Pour créer une requête sur l'ensemble de données bigquery-public-data.stackoverflow qui renvoie les 10 pages Stack Overflow les plus consultées et leur nombre de vues, copiez le code suivant dans le fichier 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. Cliquez sur Ouvrir le terminal.

6. Dans le terminal, exécutez le script app.js. Si vous êtes invité à autoriser Cloud Shell et à accepter les conditions, cliquez sur Autoriser.

   node app.js
   

   Le résultat ressemble à ce qui suit :

   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
   

Vous venez d'interroger un ensemble de données public avec la bibliothèque cliente BigQuery pour Node.js.

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