Esegui una query su un set di dati pubblico con la libreria client Node.js di BigQuery

Apri l'editor di Cloud Shell

1. In Cloud Shell, crea un nuovo progetto e un nuovo file Node.js:

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

   Questo comando crea un progetto Node.js denominato bigquery-node-quickstart e un file denominato app.js.

2. Apri l'editor di Cloud Shell:

   cloudshell workspace bigquery-node-quickstart
   

Per scoprire come preparare i file per le query, fai clic su Avanti.

Prepara i file per le query

1. Per aprire un terminale nell'editor di Cloud Shell, fai clic su Apri terminale.

2. Apri la directory del progetto:

   cd bigquery-node-quickstart
   

3. Installa la libreria client di BigQuery per Node.js:

   npm install @google-cloud/bigquery
   

   L'output è simile al seguente:

   added 63 packages in 2s
   

Per scoprire come eseguire query su un set di dati pubblico in BigQuery, fai clic su Avanti.

Esegui una query su un set di dati pubblico in BigQuery

1. Fai clic su Apri editor.

2. Nel riquadro Explorer, individua il progetto BIGQUERY-NODE-QUICKSTART.

3. Fai clic sul file app.js per aprirlo.

4. Per creare una query sul set di dati bigquery-public-data.stackoverflow che restituisce le prime 10 pagine di Stack Overflow più visualizzate e il rispettivo numero di visualizzazioni, copia il seguente codice nel file 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. Fai clic su Apri terminale.

6. Nel terminale, esegui lo script app.js. Se ti viene chiesto di autorizzare Cloud Shell e di accettare i termini, fai clic su Autorizza.

   node app.js
   

   Il risultato è simile al seguente:

   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
   

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