BigQuery পরিষেবা

BigQuery পরিষেবা আপনাকে Apps Script-এ Google BigQuery API ব্যবহার করার সুযোগ দেয়। এই API ব্যবহারকারীদের তাদের BigQuery প্রকল্প পরিচালনা, নতুন ডেটা আপলোড এবং কোয়েরি সম্পাদন করার ক্ষমতা দেয়।

দ্রষ্টব্য: এটি একটি উন্নত পরিষেবা যা ব্যবহারের আগে সক্রিয় করতে হবে।

তথ্যসূত্র

এই পরিষেবা সম্পর্কে বিস্তারিত তথ্যের জন্য, BigQuery API-এর রেফারেন্স ডকুমেন্টেশন দেখুন। Apps Script-এর সমস্ত উন্নত পরিষেবার মতো, BigQuery পরিষেবাটি পাবলিক API-এর মতো একই বস্তু, পদ্ধতি এবং পরামিতি ব্যবহার করে। আরও তথ্যের জন্য, পদ্ধতি স্বাক্ষর কীভাবে নির্ধারণ করা হয় তা দেখুন।

সমস্যাগুলি রিপোর্ট করতে এবং অন্যান্য সহায়তা পেতে, Google ক্লাউড সহায়তা নির্দেশিকা দেখুন।

নমুনা কোড

নিচের নমুনা কোডটি API এর সংস্করণ 2 ব্যবহার করে।

কোয়েরি চালান

এই নমুনাটি দৈনিক শীর্ষস্থানীয় গুগল অনুসন্ধান শব্দগুলির একটি তালিকা অনুসন্ধান করে।

উন্নত/বিগকোয়েরি.জিএস

GitHub-এ দেখুন

/**
 * 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 ডেটা লোড করুন

এই নমুনাটি একটি নতুন টেবিল তৈরি করে এবং গুগল ড্রাইভ থেকে একটি CSV ফাইল এতে লোড করে।

উন্নত/বিগকোয়েরি.জিএস

GitHub-এ দেখুন

/**
 * 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');
  }
}