在 python 中通过 API 对 BigQuery 表进行分区答案

【问题标题】：Partitioning BigQuery Tables via API in python在 python 中通过 API 对 BigQuery 表进行分区
【发布时间】：2017-11-22 23:53:57
【问题描述】：

我正在使用 Python 来访问 BigQuery API。我在运行查询和编写新表方面取得了成功，但希望确保这些输出表按照https://cloud.google.com/bigquery/docs/creating-partitioned-tables 进行分区

查询的输出将包含以下列：event_date[string in format "2017-11-12"], metric[integer]

根据下面的代码，我一直将“partitioning_type”代码分配给各种对象，但它从不返回错误。

（我想知道如何判断我的分区工作是否真的有效（即如何识别 _PARTITIONTIME 伪列）也很有用）。

dest_table_id = "BQresults"
query_job = client.run_async_query(str(uuid.uuid4()), query))
query_job.allow_large_results = True
dest_dataset = client.dataset(dest_dataset_id)
dest_table = dest_dataset.table(dest_table_id)
dest_table.partitioning_type ="DAY"

query_job.destination = dest_table
query_job.write_disposition = 'WRITE_TRUNCATE'
query_job.use_legacy_sql = False
query_job.begin()
query_job.result()

【问题讨论】：

您能否provide more detail，并显示您正在导入哪些库，以及您获得的结果与您想要的结果？我使用 Python 在 BigQuery 上运行了类似的东西，但我需要更多信息才能给你答案...

标签： python google-bigquery

【解决方案1】：

如果要检查表是否在时间列上分区，请使用 get_table() 方法 (https://github.com/GoogleCloudPlatform/google-cloud-python/blob/4b107613b0fcf139569504e9d44fa4a0793b4fd0/bigquery/google/cloud/bigquery/client.py#L290) 并检查返回对象的 partitioning_type 属性。您可以检查整数分区检查 range_partitioning 属性。您还可以使用带有作业 ID 的 get_job() 获取作业对象，并检查配置中是否设置了 time_partitioning。

我认为您正在运行的查询作业不会在分区表中产生结果，因为 time_partitioning 应该在作业配置中设置，而且客户端似乎没有这样做。如果是这样，您可以先创建分区表，然后使用现有表作为目标。

【讨论】：