Servicio de BigQuery

en Apps Script con la API de Google BigQuery.

El servicio de BigQuery te permite usar la API de Google BigQuery en Google Apps Script. Esta API permite a los usuarios administrar sus proyectos de BigQuery, subir datos nuevos y ejecutar consultas.

Este es un servicio avanzado que se debe habilitar antes de usarlo.

Referencia

Para obtener información detallada sobre este servicio, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery. Al igual que todos los servicios avanzados de Apps Script, el servicio de BigQuery usa los mismos objetos, métodos y parámetros que la API pública. Para obtener más información, consulta Cómo se determinan las firmas de los métodos.

Para informar problemas y encontrar otro tipo de asistencia, consulta la guía de asistencia de Google Cloud.

Código de muestra

En el siguiente código de ejemplo, se usa la versión 2 de la API.

Ejecutar consulta

En este ejemplo, se consulta una lista de los principales términos de la Búsqueda de Google diarios.

advanced/bigquery.gs

Ver en GitHub

/**
 * Runs a BigQuery query and logs the results in a spreadsheet.
 */
function runQuery() {
  // Replace this value with the project ID listed in the Google
  // Cloud Platform project.
  const projectId = "XXXXXXXX";

  const request = {
    // TODO (developer) - Replace query with yours
    query:
      "SELECT refresh_date AS Day, term AS Top_Term, rank " +
      "FROM `bigquery-public-data.google_trends.top_terms` " +
      "WHERE rank = 1 " +
      "AND refresh_date >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 2 WEEK) " +
      "GROUP BY Day, Top_Term, rank " +
      "ORDER BY Day DESC;",
    useLegacySql: false,
  };
  let queryResults = BigQuery.Jobs.query(request, projectId);
  const jobId = queryResults.jobReference.jobId;

  // Check on status of the Query Job.
  let sleepTimeMs = 500;
  while (!queryResults.jobComplete) {
    Utilities.sleep(sleepTimeMs);
    sleepTimeMs *= 2;
    queryResults = BigQuery.Jobs.getQueryResults(projectId, jobId);
  }

  // Get all the rows of results.
  let rows = queryResults.rows;
  while (queryResults.pageToken) {
    queryResults = BigQuery.Jobs.getQueryResults(projectId, jobId, {
      pageToken: queryResults.pageToken,
    });
    rows = rows.concat(queryResults.rows);
  }

  if (!rows) {
    console.log("No rows returned.");
    return;
  }
  const spreadsheet = SpreadsheetApp.create("BigQuery Results");
  const sheet = spreadsheet.getActiveSheet();

  // Append the headers.
  const headers = queryResults.schema.fields.map((field) => field.name);
  sheet.appendRow(headers);

  // Append the results.
  const data = new Array(rows.length);
  for (let i = 0; i < rows.length; i++) {
    const cols = rows[i].f;
    data[i] = new Array(cols.length);
    for (let j = 0; j < cols.length; j++) {
      data[i][j] = cols[j].v;
    }
  }
  sheet.getRange(2, 1, rows.length, headers.length).setValues(data);

  console.log("Results spreadsheet created: %s", spreadsheet.getUrl());
}

Carga datos de CSV

En este ejemplo, se crea una tabla nueva y se carga en ella un archivo CSV de Google Drive.

advanced/bigquery.gs

Ver en GitHub

/**
 * Loads a CSV into BigQuery
 */
function loadCsv() {
  // Replace this value with the project ID listed in the Google
  // Cloud Platform project.
  const projectId = "XXXXXXXX";
  // Create a dataset in the BigQuery UI (https://bigquery.cloud.google.com)
  // and enter its ID below.
  const datasetId = "YYYYYYYY";
  // Sample CSV file of Google Trends data conforming to the schema below.
  // https://docs.google.com/file/d/0BwzA1Orbvy5WMXFLaTR1Z1p2UDg/edit
  const csvFileId = "0BwzA1Orbvy5WMXFLaTR1Z1p2UDg";

  // Create the table.
  const tableId = `pets_${new Date().getTime()}`;
  let table = {
    tableReference: {
      projectId: projectId,
      datasetId: datasetId,
      tableId: tableId,
    },
    schema: {
      fields: [
        { name: "week", type: "STRING" },
        { name: "cat", type: "INTEGER" },
        { name: "dog", type: "INTEGER" },
        { name: "bird", type: "INTEGER" },
      ],
    },
  };
  try {
    table = BigQuery.Tables.insert(table, projectId, datasetId);
    console.log("Table created: %s", table.id);
  } catch (err) {
    console.log("unable to create table");
  }
  // Load CSV data from Drive and convert to the correct format for upload.
  const file = DriveApp.getFileById(csvFileId);
  const data = file.getBlob().setContentType("application/octet-stream");

  // Create the data upload job.
  const job = {
    configuration: {
      load: {
        destinationTable: {
          projectId: projectId,
          datasetId: datasetId,
          tableId: tableId,
        },
        skipLeadingRows: 1,
      },
    },
  };
  try {
    const jobResult = BigQuery.Jobs.insert(job, projectId, data);
    console.log(`Load job started. Status: ${jobResult.status.state}`);
  } catch (err) {
    console.log("unable to insert job");
  }
}