QueryJobConfig()函数：构建高质量GoogleCloudBigQuery查询作业的利器

QueryJobConfig()函数是Google Cloud BigQuery的一个类，它用于构建高质量的查询作业配置。该函数提供了许多属性和方法，用于设置查询作业的各种参数，以获得更好的查询结果和性能。

以下是几个常用的QueryJobConfig()函数的属性和方法：

1. set_use_query_cache(use_cache)：设置是否使用查询缓存。如果设置为True，则查询结果将被缓存，如果下次进行相同查询，则可以直接从缓存中读取结果，提高查询的速度。默认值为True。

例如：

   config = bigquery.QueryJobConfig()
   config.set_use_query_cache(False)
   

2. set_use_legacy_sql(use_legacy_sql)：设置是否使用传统的SQL语法。如果设置为True，则使用传统的SQL语法；如果设置为False，则使用标准的SQL语法。默认值为False。

例如：

   config = bigquery.QueryJobConfig()
   config.set_use_legacy_sql(True)
   

3. set_maximum_billing_tier(max_billing_tier)：设置最大计费层级。计费层级决定了查询作业的计算资源，较高的层级会提供更多的资源以加速查询，但也会增加费用。可以设置的值范围从1到4，默认值为1。

例如：

   config = bigquery.QueryJobConfig()
   config.set_maximum_billing_tier(4)
   

4. set_query_parameters(parameters)：设置查询参数。查询参数用于在运行查询作业时提供动态值。可以为参数设置名称和值。这在需要根据不同条件执行查询时非常有用。

例如：

   config = bigquery.QueryJobConfig()
   parameters = [
       bigquery.ScalarQueryParameter("param1", "STRING", "value1"),
       bigquery.ScalarQueryParameter("param2", "INTEGER", 10)
   ]
   config.set_query_parameters(parameters)
   

5. set_query_priority(priority)：设置查询的优先级。优先级决定了查询作业在系统中的调度顺序。可以设置为'INTERACTIVE'（交互式）或'BATCH'（批处理）。默认值为'INTERACTIVE'。

例如：

   config = bigquery.QueryJobConfig()
   config.set_query_priority('BATCH')
   

以下是一个使用QueryJobConfig()函数的示例，展示了如何构建一个查询作业的配置：

from google.cloud import bigquery

def run_query(query, project_id):
    client = bigquery.Client(project=project_id)
    job_config = bigquery.QueryJobConfig()
    job_config.set_use_legacy_sql(False)
    job_config.set_use_query_cache(True)
    job_config.set_query_priority('INTERACTIVE')
    
    query_job = client.query(
        query,
        job_config=job_config
    )
    
    results = query_job.result()
    
    for row in results:
        print(row)

在这个示例中，我们创建了一个QueryJobConfig对象，设置了使用标准SQL语法、启用查询缓存和交互式查询的优先级。然后，我们使用这个配置对象来运行一个查询作业，并打印查询结果。

通过使用QueryJobConfig()函数，可以根据实际需求配置查询作业的各种参数，以获得更高质量和更好性能的查询结果。