Consulte um conjunto de dados público com a biblioteca de cliente do BigQuery Node.js

Abra o editor do Cloud Shell

1. No Cloud Shell, crie um novo projeto e ficheiro Node.js:

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

   Este comando cria um projeto Node.js com o nome bigquery-node-quickstart e um ficheiro com o nome app.js.

2. Abra o editor do Cloud Shell:

   cloudshell workspace bigquery-node-quickstart
   

Para saber como preparar ficheiros para consultas, clique em Seguinte.

Prepare ficheiros para consultas

1. Para abrir um terminal no editor do Cloud Shell, clique em Abrir terminal.

2. Abra o diretório do projeto:

   cd bigquery-node-quickstart
   

3. Instale a biblioteca cliente do BigQuery para Node.js:

   npm install @google-cloud/bigquery
   

   O resultado é semelhante ao seguinte:

   added 63 packages in 2s
   

Para saber como consultar um conjunto de dados público no BigQuery, clique em Seguinte.

Consulte um conjunto de dados público no BigQuery

1. Clique em Abrir editor.

2. No painel Explorador, localize o seu BIGQUERY-NODE-QUICKSTARTprojeto.

3. Clique no ficheiro app.js para o abrir.

4. Para criar uma consulta no conjunto de dados que devolve as 10 páginas do Stack Overflow mais vistas e as respetivas contagens de visualizações, copie o seguinte código para o ficheiro app.js:bigquery-public-data.stackoverflow

   // 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. Clique em Abrir terminal.

6. No terminal, execute o script app.js. Se lhe for pedido que autorize o Cloud Shell e aceite os termos, clique em Autorizar.

   node app.js
   

   O resultado é semelhante ao seguinte:

   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
   

Consultou com êxito um conjunto de dados públicos com a biblioteca cliente do Node.js do BigQuery.

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