Standard SQL을 사용하여 BigQuery 스키마를 정의하는 방법은 무엇입니까?

Question

새 프로젝트에서 BigQuery Standard SQL을 사용하고 싶습니다. 그러나 스키마를 정의하는 방법에 대한 예제를 찾을 수 없으며 모든 것이 레거시 SQL을 가리 킵니다. 특히 ARRAY 및 STRUCT을 사용하고 싶습니다.

Answer 1

BigQuery에서 테이블을 만드는 한 가지 방법은 API 호출을 사용하는 것입니다. CREATE 테이블 구문이 없습니다. 테이블

BigQuery를 만들기

는

새 테이블 as detailed here을 만들 수있는 다양한 방법을 제공합니다

는 명령 줄 도구의 BQ의 MK 명령을 사용하거나 경우 BigQuery API 테이블을 사용하여 빈 테이블을 만들 수 있습니다
• .insert() 메소드.
• CSV 또는 JSON 데이터 파일 (압축 또는 비 압축), Avro 파일 또는 Cloud Datastore 백업에서 테이블을로드 할 수 있습니다.
• 쿼리 결과에서 테이블을 만들 수 있습니다.
• 당신은 당신은 클라우드 스토리지에있는 파일을 통해 테이블을 정의 할 수있는 테이블
• 를 복사 할 수 있습니다
당신이 당신의 테이블 스키마를 정의 할 때 표준 SQL 유형을 사용할 수 있습니다
• (Elliotts 답 참조) 업데이트하는 대한 tichet이있다 문서에서도 마찬가지입니다. 투표/별 here. Python samples are on GitHub의

많은 간단 :

def create_table(dataset_name, table_name, project=None): 
    """Creates a simple table in the given dataset. 
    If no project is specified, then the currently active project is used. 
    """ 
    bigquery_client = bigquery.Client(project=project) 
    dataset = bigquery_client.dataset(dataset_name) 

    if not dataset.exists(): 
     print('Dataset {} does not exist.'.format(dataset_name)) 
     return 

    table = dataset.table(table_name) 

    # Set the table schema 
    table.schema = (
     bigquery.SchemaField('Name', 'STRING'), 
     bigquery.SchemaField('Age', 'INTEGER'), 
     bigquery.SchemaField('Weight', 'FLOAT'), 
    ) 

    table.create() 

    print('Created table {} in dataset {}.'.format(table_name, dataset_name)) 

Answer 2

당신은 표준 SQL 유형을 사용하는 스키마 테이블을 만들 수 있습니다. 당신이 파일 같은 sample_schema.json에 넣고 경우

{ 
    "a": "ARRAY<STRUCT<x INT64, y STRING>>", 
    "b": "STRUCT<z DATE>", 
    "c": "INT64" 
} 

, 당신은 그것을 bq mk을 사용하는 테이블을 만들 수 있습니다 : 여기에 유효한 스키마의 예입니다 bq 클라이언트의

bq mk --schema sample_schema.json -t your_dataset.YourTableName 

외부는, tables.insert API는 표준 SQL 유형 이름도 지원합니다.