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

Abrir o Editor do Cloud Shell

1. No Cloud Shell, crie um projeto e um arquivo do Node.js:

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

   Esse comando cria um projeto do Node.js chamado bigquery-node-quickstart e um arquivo chamado app.js.

2. Abra o editor do Cloud Shell:

   cloudshell workspace bigquery-node-quickstart
   

Para saber como preparar arquivos para consultas, clique em Próximo.

Preparar arquivos 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 de cliente Node.js do BigQuery:

   npm install @google-cloud/bigquery
   

   O resultado será assim:

   added 63 packages in 2s
   

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

Consulte um conjunto de dados público no BigQuery

1. Clique em Abrir editor.

2. No painel Explorador, localize o projeto BIGQUERY-NODE-QUICKSTART.

3. Clique no arquivo app.js para abri-lo.

4. Para criar uma consulta no conjunto de dados bigquery-public-data.stackoverflow que retorna as 10 páginas mais visualizadas do Stack Overflow e o número de visualizações, copie o código a seguir para o arquivo 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. Clique em Abrir terminal.

6. No terminal, execute o script app.js. Se for necessário autorizar o Cloud Shell e concordar com os termos, clique em Autorizar.

   node app.js
   

   O resultado será 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
   

Você consultou um conjunto de dados público com a biblioteca de cliente em Node.js do BigQuery.

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