GoogleCloudBigQuery查询作业的首选配置：QueryJobConfig()函数详解

Google Cloud BigQuery提供了QueryJobConfig()函数，可以用于设置和配置查询作业的首选参数。该函数包含的参数可以帮助优化查询的性能和资源利用，并且可以根据具体需求进行自定义设置。

下面是QueryJobConfig()函数的一些常用参数和用法示例：

1. use_legacy_sql：设置查询语法是否使用传统SQL。默认为False，表示使用标准SQL。

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

# 创建QueryJobConfig对象
job_config = bigquery.QueryJobConfig()

# 设置使用传统SQL
job_config.use_legacy_sql = True

# 创建查询作业
query_job = client.query(
    'SELECT * FROM dataset.table',
    job_config=job_config
)

2. maximum_bytes_billed：设置查询作业允许消耗的最大数据大小（以字节为单位）。当查询作业需要消耗的数据大小超过该值时，会触发“扫描数据费用预警”。

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

# 创建QueryJobConfig对象
job_config = bigquery.QueryJobConfig()

# 设置最大数据大小为1GB
job_config.maximum_bytes_billed = 10**9

# 创建查询作业
query_job = client.query(
    'SELECT * FROM dataset.table',
    job_config=job_config
)

3. query_parameters：设置查询参数，用于传递变量或动态参数到查询中。可以使用QueryParameter对象来定义参数的类型和值。

from google.cloud import bigquery
from google.cloud.bigquery import QueryJobConfig

client = bigquery.Client()

# 创建QueryJobConfig对象
job_config = QueryJobConfig()

# 定义参数类型和值
query_parameters = [
    bigquery.ScalarQueryParameter("name", "STRING", "John"),
    bigquery.ScalarQueryParameter("age", "INT64", 25)
]

# 设置查询参数
job_config.query_parameters = query_parameters

# 创建查询作业
query_job = client.query(
    'SELECT * FROM dataset.table WHERE name = @name AND age = @age',
    job_config=job_config
)

4. destination：设置查询结果的目标表。可以指定一个已存在的表或新建一个表。

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

# 创建QueryJobConfig对象
job_config = bigquery.QueryJobConfig()

# 设置查询结果的目标表为新建的表
job_config.destination = client.dataset('dataset').table('new_table')

# 创建查询作业
query_job = client.query(
    'SELECT * FROM dataset.table',
    job_config=job_config
)

5. priority：设置查询作业的优先级。优先级分为INTERACTIVE（交互式）和BATCH（批处理），默认为INTERACTIVE。

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

# 创建QueryJobConfig对象
job_config = bigquery.QueryJobConfig()

# 设置查询作业的优先级为BATCH
job_config.priority = bigquery.QueryPriority.BATCH

# 创建查询作业
query_job = client.query(
    'SELECT * FROM dataset.table',
    job_config=job_config
)

上述是QueryJobConfig()函数的一些常用参数和用法示例，通过灵活配置和使用这些参数，可以根据具体需求来优化查询作业的性能和资源利用。