Python 中 BigQuery 查询过程的大小

在 Python 中使用 BigQuery 进行查询时，你需要知道查询过程的大小。查询过程的大小是指在 BigQuery 中查询所产生的资源消耗量，以确定查询的成本。以下是在 Python 中确定 BigQuery 查询过程大小的方法。

安装所需库

安装 Google Cloud SDK：

curl https://sdk.cloud.google.com | bash

安装 Python 的 BigQuery 和 Google Cloud Storage 库：

pip install google-cloud-bigquery google-cloud-storage

创建 BigQuery 客户端

在 Python 中创建 BigQuery 客户端：

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

运行查询

在 Python 中运行 BigQuery 查询：

query_job = client.query(
    """
    SELECT
        name,
        COUNT(*) as name_count
    FROM
        `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013`
    WHERE
        gender = 'M'
    GROUP BY
        name
    ORDER BY
        name_count DESC
    LIMIT
        10"""
)

results = query_job.result()

for row in results:
    print("{}: {}".format(row.name, row.name_count))

观察查询统计信息

查询完成后，你可以查看查询统计信息，以确定其大致大小。

print("Query size: {} bytes".format(query_job.total_bytes_processed))

输出：

Query size: 2915106792 bytes

总结

使用上述方法，你可以在 Python 中运行 BigQuery 查询并确定其大小。这将帮助你优化查询以降低成本。