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我每天运行命令将新记录插入 BigQuery 表,并想记录每天插入的记录数。
我创建了一个 QueryJob
包含 SELECT
查询和 destination
表的对象。我将 write_disposition
设置为 WRITE_APPEND
,以便将新数据追加到表中。
我找到了两个做类似事情的选项,但都没有达到我想要的效果:
query_job.num_dml_affected_rows
:这只是返回 None,因为查询不使用 DML INSERT
,而是附加到目标表。query_job.result().total_rows
:这会返回表中的总行数,而不是新行数。我可以想出多种方法来达到预期的结果,但不确定最好的方法是什么:
有没有最好的方法的建议?
跟进马斯喀特的回答,我认为当查询并行运行时这将不起作用:
Get number of rows: 1000 rows
Function to call queries in paralell:
- Query 1 --> Adds 100 rows --> finishes 3rd --> Counts 1200 rows
- Query 2 --> Adds 80 rows --> finishes 2nd --> Counts 1100 rows
- Query 3 --> Adds 20 rows --> finishes 1st --> Counts 1020 rows
因为无法知道这些查询将完成哪个顺序(因为它们都是使用 multiprocessing
库并行调用的),我不确定如何知道每个查询添加了多少行?
示例代码:
...
# We compile a list of which datasets need to be loaded from
brands = self._bq.select(f"Select brand, gaDataset From {self.BRAND_DATASET}.{self.BRAND_TABLE}")
brands = list(brands.iterrows())
_, brands = zip(*brands)
# Define the function for parallel population
def populate_fn(brand):
return self._populate(brand, self.predicates)
logging.info("Populating daily stats for brands in parallel")
error = self._parallel_apply(populate_fn, brands)
if error is not None:
return error
def _populate(self, brand, predicates):
# We can't just call <bq_load_data> because we need to update the predicates for each brand
predicates.add_predicate('gaDataset', brand['gaDataset'], operator="_")
query_job = self._load_data(self.table_name, predicates=predicates)
logging.info(f"Started for {brand['gaDataset']}: {brand['brand']}")
self._run_query_job(query_job)
logging.info(f"{brand['gaDataset']}: {brand['brand']} is now populated.")
_populate
函数针对每个品牌并行运行。
predicates
只是一个处理如何修改 Jinja 模板化 SQL 的对象,带有一些来自主对象的通用参数,以及一些特定于品牌的参数。
_load_data
是一个函数,它使用适当的参数实际加载 Jinja 模板化 SQL,并构造并返回一个 QueryJob
对象。
最佳答案
有效且推荐的方法是在运行查询之前和之后统计记录。并行运行查询没有问题,因为我们可以等待查询作业完成,然后再检查更新的行数。我准备了如何检查新添加的行数的示例:
from google.cloud import bigquery
client = bigquery.Client()
# Define destination table.
table_id = "<PROJECT_ID>.<DATASET>.<TABLE>"
# Inspect the number of rows in the table before running the query.
table = client.get_table(table_id)
num_rows_begin = table.num_rows
print("Number of rows before running the query job: " + str(num_rows_begin))
sql = """
SELECT word, word_count
FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare`
LIMIT 10
"""
job_config = bigquery.QueryJobConfig(destination=table_id, write_disposition="WRITE_APPEND")
# Make an API request.
query_job = client.query(sql, job_config=job_config)
# Wait for the job to complete.
query_job.result()
# Inspect the number of newly added rows in the table after running the query.
# First way:
num_rows_end = query_job._query_results.total_rows - num_rows_begin
print("Loaded {} rows into {}".format(str(num_rows_end), table_id))
# Second way:
table = client.get_table(table_id)
print("Loaded {} rows into {}".format(table.num_rows - num_rows_begin, table_id))
如您所见,检查新添加的行数的方法很少。第一个是query_job的结果:query_job._query_results.total_rows
,与query_job.result().total_rows
基本相同。第二种方式获取有关项目中数据集的信息。这里重要的是,在检查行数之前,我们需要再次调用 table = client.get_table(table_id)
方法。如果我们不这样做,系统将打印:Loaded 0 rows into table
,因为它指的是在运行查询之前指定的行数。
希望以上信息对您有用。
关于python - 受 BigQuery 查询影响的行数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61994898/
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