Bigquery의 매개변수화된 쿼리에서 구조체 배열을 전달하는 방법
Google BigQuery에서는 SQL 쿼리를 매개변수화할 수 있습니다. 이 개념에 익숙하지 않다면 기본적으로 SQL 쿼리를 다음과 같이 매개변수화된 템플릿으로 작성할 수 있다는 의미입니다.
INSERT INTO mydataset.mytable(columnA, columnB) VALUES (@valueA, @valueB)
그리고 값을 별도로 전달합니다. 여기에는 수많은 이점이 있습니다.
- 문자열 연결로 생성했을 때보다 쿼리가 더 읽기 쉽습니다
- 코드가 더욱 강력해지고 산업화되었습니다
- SQL 주입 공격에 대한 탁월한 보호 기능입니다(필수 XKCD).
Python 스크립트에서 쿼리 매개변수를 전달하는 방법은 언뜻 보기에 간단해 보입니다. 예:
from google.cloud.bigquery import ( Client, ScalarQueryParameter, ArrayQueryParameter, StructQueryParameter, QueryJobConfig, ) client=Client() client.query(" INSERT INTO mydataset.mytable(columnA, columnB) VALUES (@valueA, @valueB) ", job_config=QueryJobConfig( query_parameters=[ ScalarQueryParameter("valueA","STRING","A"), ScalarQueryParameter("valueB","STRING","B") ])
위 예에서는 A열과 B열에 간단한("스칼라") 값을 삽입합니다. 그러나 더 복잡한 매개변수를 전달할 수도 있습니다.
- 배열(ArrayQueryParameter)
- 구조체(StructQueryParameter)
구조체 배열을 삽입하려고 할 때 문제가 발생합니다. 웹에는 문제가 많고 문서도 거의 없으며 해당 주제에 대한 리소스도 거의 없습니다. 이 글의 목표는 이러한 격차를 메우는 것입니다.
매개변수화된 쿼리를 사용하여 BigQuery에서 구조체 배열을 유지하는 방법
대상 테이블에 저장하려는 다음 개체를 정의해 보겠습니다
from dataclasses import dataclass @dataclass class Country: name: str capital_city: str @dataclass class Continent: name: str countries: list[Country]
이 매개변수화된 쿼리를 호출하여
query = UPDATE continents SET countries=@countries WHERE name="Oceania"
얕은 문서를 따르는 첫 번째 시도는
client.query(query, job_config=QueryJobConfig(query_parameters=[ ArrayQueryParameter("countries", "RECORD", [ {name="New Zealand", capital_city="Wellington"}, {name="Fiji", capital_city="Suva"} ...] ]))
비참하게 실패할 것입니다
속성 오류: 'dict' 개체에 'to_api_repr' 속성이 없습니다
문제 1번: ArrayQueryParameter의 값은 StructQueryParameter의 인스턴스여야 합니다.
생성자의 세 번째 인수인 값은 원하는 값이 아니라 StructQueryParameter 인스턴스의 컬렉션이어야 합니다. 그럼 만들어 봅시다:
client.query(query, job_config=QueryJobConfig(query_parameters=[ ArrayQueryParameter("countries", "RECORD", [ StructQueryParameter("countries", ScalarQueryParameter("name", "STRING", ct.name), ScalarQueryParameter("capital_city", "STRING", ct.capital_city) ) for ct in countries]) ]))
이번에는 작동합니다...빈 배열을 설정하려고 할 때까지
client.query(query, job_config=QueryJobConfig( query_parameters=[ ArrayQueryParameter("countries", "RECORD", []) ]))
ValueError: 빈 배열에 대한 자세한 구조체 항목 유형 정보가 누락되었습니다. StructQueryParameterType 인스턴스를 제공하세요.
문제 2번: 전체 구조 유형을 두 번째 인수로 제공하세요.
오류 메시지는 매우 명확합니다. 'RECORD'만으로는 BigQuery가 빈 배열로 무엇을 해야 할지 알 수 없습니다. 완전히 상세한 구조가 필요합니다. 그러세요
client.query(query, job_config=QueryJobConfig(query_parameters=[ ArrayQueryParameter("countries", StructQueryParameterType( ScalarQueryParameterType("STRING","name"), ScalarQueryParameterType("STRING","capital_city") ), []) ]))
(...ParameterType 생성자의 인수 순서가 어떻게 ...Parameter 생성자의 반대인지 확인하세요. 또 다른 함정일 뿐입니다...)
이제 빈 배열에서도 작동합니다. 앗!
알고 있어야 할 마지막 문제: StructQueryParameterType의 모든 하위 필드에는 이름이 있어야 합니다. 두 번째 매개변수(이름)가 생성자에서 선택 사항인 경우에도 마찬가지입니다. 실제로 하위 필드에는 필수입니다. 그렇지 않으면 새로운 종류의 오류가 발생합니다
빈 구조체 필드 이름
쿼리 매개변수에서 레코드 배열의 사용법을 완료하기 위해 알아야 할 전부라고 생각합니다. 도움이 되기를 바랍니다!
읽어주셔서 감사합니다! 저는 Stack Labs의 데이터 엔지니어 Matthieu입니다.
Stack Labs 데이터 플랫폼을 알아보고 싶거나 열정적인 데이터 엔지니어링 팀에 합류하고 싶다면 저희에게 연락주세요.
Denys Nevozhai sur Unsplash의 사진
위 내용은 Bigquery의 매개변수화된 쿼리에서 구조체 배열을 전달하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

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파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
