BigQuery सेवा

BigQuery सेवा की मदद से, Apps Script में Google BigQuery API का इस्तेमाल किया जा सकता है. इस एपीआई की मदद से, उपयोगकर्ता अपने BigQuery प्रोजेक्ट मैनेज कर सकते हैं, नया डेटा अपलोड कर सकते हैं, और क्वेरी चला सकते हैं.

ध्यान दें: यह एक ऐडवांस सेवा है. इसका इस्तेमाल करने से पहले, इसे चालू करना ज़रूरी है.

रेफ़रंस

इस सेवा के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, BigQuery API का रेफ़रंस दस्तावेज़ देखें. Apps Script की सभी ऐडवांस सेवाओं की तरह, BigQuery सेवा भी सार्वजनिक एपीआई के ऑब्जेक्ट, तरीकों, और पैरामीटर का इस्तेमाल करती है. ज़्यादा जानकारी के लिए, तरीके के सिग्नेचर कैसे तय किए जाते हैं लेख पढ़ें.

समस्याओं की शिकायत करने और अन्य सहायता पाने के लिए, Google Cloud की सहायता गाइड देखें.

नमूना कोड

नीचे दिए गए सैंपल कोड में, एपीआई के दूसरे वर्शन का इस्तेमाल किया गया है.

क्वेरी चलाएं

इस सैंपल में, Google Search पर रोज़ाना सबसे ज़्यादा खोजे जाने वाले शब्दों की सूची के बारे में क्वेरी की गई है.

advanced/bigquery.gs

GitHub पर देखें

/**
 * 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(function(field) {
    return 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());
}

CSV डेटा लोड करना

इस सैंपल में, एक नई टेबल बनाई जाती है और Google Drive से CSV फ़ाइल को इसमें लोड किया जाता है.

advanced/bigquery.gs

GitHub पर देखें

/**
 * 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');
  }
}