Tworzenie zapytania do publicznego zbioru danych za pomocą biblioteki klienta BigQuery w Node.js

Otwieranie edytora Cloud Shell

1. Utwórz w Cloud Shell nowy projekt i plik Node.js:

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

   To polecenie tworzy projekt Node.js o nazwie bigquery-node-quickstart oraz plik o nazwie app.js.

2. Otwórz edytor Cloud Shell:

   cloudshell workspace bigquery-node-quickstart
   

Aby dowiedzieć się, jak przygotować pliki na potrzeby zapytań, kliknij Dalej.

Przygotowywanie plików na potrzeby zapytań

1. Aby otworzyć terminal w edytorze Cloud Shell, kliknij Otwórz terminal.

2. Otwórz katalog projektu:

   cd bigquery-node-quickstart
   

3. Zainstaluj bibliotekę klienta BigQuery dla Node.js:

   npm install @google-cloud/bigquery
   

   Dane wyjściowe są podobne do tych:

   added 63 packages in 2s
   

Aby dowiedzieć się, jak wysłać zapytanie do publicznego zbioru danych w BigQuery, kliknij Dalej.

Wysyłanie zapytania do publicznego zbioru danych w BigQuery

1. Kliknij Otwórz edytor.

2. W panelu eksploratora znajdź projekt BIGQUERY-NODE-QUICKSTART.

3. Kliknij plik app.js, aby go otworzyć.

4. Aby utworzyć zapytanie do zbioru danych bigquery-public-data.stackoverflow, które zwraca 10 najczęściej wyświetlanych stron Stack Overflow oraz liczbę ich wyświetleń, skopiuj do pliku app.js ten kod:

   // 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. Kliknij Otwórz terminal.

6. W terminalu uruchom skrypt app.js. Jeśli pojawi się prośba o autoryzację Cloud Shell i zaakceptowanie warunków, kliknij Autoryzuj.

   node app.js
   

   Będą podobne do tych:

   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
   

Udało Ci się wykonać zapytanie na publicznym zbiorze danych za pomocą biblioteki klienta BigQuery w Node.js.

Aby uniknąć obciążenia konta opłatami i zapoznać się z kolejnymi krokami, kliknij Dalej.