Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

Подключенные листы

Connected Sheets позволяет анализировать петабайты данных прямо в Google Таблицах. Вы можете подключить свои таблицы к хранилищу данных BigQuery или Looker и выполнять анализ, используя привычные инструменты Таблиц, такие как сводные таблицы, диаграммы и формулы.

Управление источником данных BigQuery

В этом разделе для демонстрации работы с подключенными таблицами используется общедоступный набор данных BigQuery Shakespeare . Набор данных содержит следующую информацию:

Поле	Тип	Описание
слово	`STRING`	Одно уникальное слово (где пробел является разделителем), извлеченное из корпуса.
количество_слов	`INTEGER`	Сколько раз данное слово встречается в данном корпусе.
корпус	`STRING`	Произведение, из которого было извлечено это слово.
corpus_date	`INTEGER`	Год публикации данного корпуса.

Если ваше приложение запрашивает данные BigQuery Connected Sheets, оно должно предоставить токен OAuth 2.0, предоставляющий доступ к области bigquery.readonly , в дополнение к другим областям, необходимым для обычного запроса API Google Таблиц. Подробнее см. в разделе Выбор областей API Google Таблиц .

Источник данных определяет внешнее расположение данных. Затем этот источник данных подключается к электронной таблице.

Добавить источник данных BigQuery

Чтобы добавить источник данных, отправьте запрос AddDataSourceRequest с помощью метода spreadsheets.batchUpdate . В теле запроса должно быть указано поле dataSource типа объекта DataSource .

"addDataSource":{
   "dataSource":{
      "spec":{
         "bigQuery":{
            "projectId":"PROJECT_ID",
            "tableSpec":{
               "tableProjectId":"bigquery-public-data",
               "datasetId":"samples",
               "tableId":"shakespeare"
            }
         }
      }
   }
}

Замените PROJECT_ID действительным идентификатором проекта Google Cloud.

После создания источника данных создаётся связанная таблица DATA_SOURCE для предварительного просмотра до 500 строк. Предварительный просмотр доступен не сразу. Выполнение запускается асинхронно для импорта данных BigQuery.

AddDataSourceResponse содержит следующие поля:

dataSource : созданный объект DataSource . dataSourceId — это уникальный идентификатор, действующий в пределах электронной таблицы. Он заполняется и используется для создания каждого объекта DataSource из источника данных.
dataExecutionStatus : статус выполнения импорта данных BigQuery в лист предварительного просмотра. Подробнее см. в разделе «Статус выполнения данных» .

Обновление или удаление источника данных BigQuery

Используйте метод spreadsheets.batchUpdate и укажите запрос UpdateDataSourceRequest или DeleteDataSourceRequest соответственно.

Управление объектами источника данных BigQuery

После добавления источника данных в электронную таблицу можно создать объект источника данных. Объект источника данных — это стандартный инструмент Таблиц, такой как сводные таблицы, диаграммы и формулы, интегрированный с Connected Sheets для более эффективного анализа данных.

Существует четыре типа объектов:

Таблица DataSource
DataSource сводная таблица
диаграмма DataSource
Формула DataSource

Добавить таблицу источника данных BigQuery

Объект таблицы, известный в редакторе Таблиц как «извлечение», импортирует статический дамп данных из источника в Таблицы. Подобно сводной таблице, таблица указывается и привязывается к верхней левой ячейке.

В следующем примере кода показано, как использовать метод spreadsheets.batchUpdate и UpdateCellsRequest для создания таблицы источника данных, содержащей до 1000 строк из двух столбцов ( word и word_count ).

"updateCells":{
   "rows":{
      "values":[
         {
            "dataSourceTable":{
               "dataSourceId":"DATA_SOURCE_ID",
               "columns":[
                  {
                     "name":"word"
                  },
                  {
                     "name":"word_count"
                  }
               ],
               "rowLimit":{
                  "value":1000
               },
               "columnSelectionType":"SELECTED"
            }
         }
      ]
   },
   "fields":"dataSourceTable"
}

Замените DATA_SOURCE_ID уникальным идентификатором в области электронной таблицы, который идентифицирует источник данных.

После создания таблицы источника данных данные доступны не сразу. В редакторе таблиц они отображаются в режиме предварительного просмотра. Чтобы получить данные BigQuery, необходимо обновить таблицу источника данных. Вы можете указать запрос RefreshDataSourceRequest в том же batchUpdate . Обратите внимание, что все объекты источника данных работают аналогично. Подробнее см. в разделе Обновление объекта источника данных .

После завершения обновления и извлечения данных BigQuery таблица источника данных заполняется, как показано ниже:

Таблица с данными из общедоступного набора данных по пьесам Шекспира.

Добавить сводную таблицу источника данных BigQuery

В отличие от обычной сводной таблицы, сводная таблица с источником данных основана на источнике данных и ссылается на данные по имени столбца. В следующем примере кода показано, как использовать метод spreadsheets.batchUpdate и UpdateCellsRequest для создания сводной таблицы, отображающей общее количество слов в корпусе.

"updateCells":{
   "rows":{
      "values":[
         {
            "pivotTable":{
               "dataSourceId":"DATA_SOURCE_ID",
               "rows":{
                  "dataSourceColumnReference":{
                     "name":"corpus"
                  },
                  "sortOrder":"ASCENDING"
               },
               "values":{
                  "summarizeFunction":"SUM",
                  "dataSourceColumnReference":{
                     "name":"word_count"
                  }
               }
            }
         }
      ]
   },
   "fields":"pivotTable"
    }

После извлечения данных BigQuery сводная таблица источника данных заполняется, как показано ниже:

Сводная таблица источника данных, отображающая данные из общедоступного набора данных Шекспира.

Добавить диаграмму источника данных BigQuery

В следующем примере кода показано, как использовать метод spreadsheets.batchUpdate и AddChartRequest для создания диаграммы источника данных с chartType COLUMN, отображающей общее количество слов по корпусу.

"addChart":{
   "chart":{
      "spec":{
         "title":"Corpus by word count",
         "basicChart":{
            "chartType":"COLUMN",
            "domains":[
               {
                  "domain":{
                     "columnReference":{
                        "name":"corpus"
                     }
                  }
               }
            ],
            "series":[
               {
                  "series":{
                     "columnReference":{
                        "name":"word_count"
                     },
                     "aggregateType":"SUM"
                  }
               }
            ]
         }
      },
      "dataSourceChartProperties":{
         "dataSourceId":"DATA_SOURCE_ID"
      }
   }
}

После извлечения данных BigQuery диаграмма источника данных отображается следующим образом:

Диаграмма источника данных, показывающая данные из общедоступного набора данных по пьесе Шекспира.

Добавить формулу источника данных BigQuery

В следующем примере кода показано, как использовать метод spreadsheets.batchUpdate и UpdateCellsRequest для создания формулы источника данных для вычисления среднего количества слов.

"updateCells":{
   "rows":[
      {
         "values":[
            {
               "userEnteredValue":{
                  "formulaValue":"=AVERAGE(shakespeare!word_count)"
               }
            }
         ]
      }
   ],
   "fields":"userEnteredValue"
}

После извлечения данных BigQuery формула источника данных заполняется, как показано ниже:

Формула источника данных, показывающая данные из общедоступного набора данных Шекспира.

Обновить объект источника данных BigQuery

Вы можете обновить объект источника данных, чтобы получить актуальные данные из BigQuery на основе текущих спецификаций источника данных и конфигураций объекта. Вы можете использовать метод spreadsheets.batchUpdate для вызова RefreshDataSourceRequest . Затем укажите одну или несколько ссылок на объекты для обновления с помощью объекта DataSourceObjectReferences .

Обратите внимание, что вы можете как создавать, так и обновлять объекты источника данных в рамках одного запроса batchUpdate .

Управление источником данных Looker

В этом руководстве показано, как добавить источник данных Looker, обновить или удалить его, создать на его основе сводную таблицу и обновить ее.

Ваше приложение, запрашивающее данные подключенных таблиц Looker, будет повторно использовать существующую связь вашей учетной записи Google с Looker.

Добавить источник данных Looker

"addDataSource":{
   "dataSource":{
      "spec":{
         "looker":{
            "instance_uri":"INSTANCE_URI",
            "model":"MODEL",
            "explore":"EXPLORE"
         }
      }
   }
}

Замените INSTANCE_URI , MODEL и EXPLORE на допустимый URI экземпляра Looker, имя модели и имя исследования соответственно.

После создания источника данных создается связанный лист DATA_SOURCE , который позволяет предварительно просмотреть структуру выбранного объекта Explore, включая представления, измерения, меры и описания полей.

AddDataSourceResponse содержит следующие поля:

dataSource : созданный объект DataSource . dataSourceId — это уникальный идентификатор, действующий в пределах электронной таблицы. Он заполняется и используется для создания каждого объекта DataSource из источника данных.
dataExecutionStatus : статус выполнения импорта данных BigQuery в лист предварительного просмотра. Подробнее см. в разделе «Статус выполнения данных» .

Обновить или удалить источник данных Looker

Используйте метод spreadsheets.batchUpdate и укажите запрос UpdateDataSourceRequest или DeleteDataSourceRequest соответственно.

Управление объектами источника данных Looker

После добавления источника данных в электронную таблицу на его основе можно создать объект источника данных. Для источников данных Looker можно создать только объект DataSource pivotTable.

Невозможно создавать формулы, выдержки и диаграммы DataSource из источников данных Looker.

Обновить объект источника данных Looker

Вы можете обновить объект источника данных, чтобы получить актуальные данные из Looker на основе текущих спецификаций источника данных и конфигураций объекта. Вы можете использовать метод spreadsheets.batchUpdate для вызова RefreshDataSourceRequest . Затем укажите одну или несколько ссылок на объекты для обновления с помощью объекта DataSourceObjectReferences .

Статус выполнения данных

При создании источников данных или обновлении объектов источников данных запускается фоновое выполнение для извлечения данных из BigQuery или Looker и возврата ответа, содержащего DataExecutionStatus . Если выполнение запускается успешно, DataExecutionState обычно находится в состоянии RUNNING .

Поскольку процесс асинхронный, ваше приложение должно реализовать модель опроса для периодического получения статуса объектов источника данных. Используйте метод spreadsheets.get , пока статус не вернёт значение SUCCEEDED или FAILED . В большинстве случаев выполнение выполняется быстро, но это зависит от сложности источника данных. Обычно выполнение не превышает 10 минут.

Подключенные листы Оптимизируйте свои подборки Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.