gcs Табличная Функция
Предоставляет интерфейс в виде таблицы для SELECT
и INSERT
данных из Google Cloud Storage. Требуется роль IAM Storage Object User
.
Это псевдоним для табличной функции s3.
Если у вас есть несколько реплик в вашем кластере, вы можете использовать функцию s3Cluster (которая работает с GCS) для параллелизации вставок.
Синтаксис
Глобальная таблица GCS интегрируется с Google Cloud Storage, используя XML API GCS и HMAC ключи. См. документацию о совместимости Google для получения более подробной информации о конечной точке и HMAC.
Параметры
url
— Путь к файлу в ведре. Поддерживает следующие подстановочные знаки в режиме только для чтения:*
,**
,?
,{abc,def}
и{N..M}
, гдеN
,M
— числа, а'abc'
,'def'
— строки.GCSПуть GCS имеет следующий формат, так как конечная точка для Google XML API отличается от JSON API:
а не https://storage.cloud.google.com.
:::
NOSIGN
— Если это ключевое слово указано вместо учетных данных, все запросы не будут подписаны.hmac_key
иhmac_secret
— Ключи, которые указывают учетные данные, используемые с данной конечной точкой. Необязательные.format
— формат файла.structure
— Структура таблицы. Формат'column1_name column1_type, column2_name column2_type, ...'
.compression_method
— Параметр является необязательным. Поддерживаемые значения:none
,gzip
илиgz
,brotli
илиbr
,xz
илиLZMA
,zstd
илиzst
. По умолчанию он автоматически определяет метод сжатия по расширению файла.
Аргументы также могут передаваться с помощью именованных коллекций. В этом случае url
, format
, structure
, compression_method
работают так же, а также поддерживаются некоторые дополнительные параметры:
access_key_id
—hmac_key
, необязательный.secret_access_key
—hmac_secret
, необязательный.filename
— добавляется к URL, если указан.use_environment_credentials
— включен по умолчанию, позволяет передавать дополнительные параметры с помощью переменных средыAWS_CONTAINER_CREDENTIALS_RELATIVE_URI
,AWS_CONTAINER_CREDENTIALS_FULL_URI
,AWS_CONTAINER_AUTHORIZATION_TOKEN
,AWS_EC2_METADATA_DISABLED
.no_sign_request
— отключен по умолчанию.expiration_window_seconds
— значение по умолчанию 120.
Возвращаемое значение
Таблица с указанной структурой для чтения или записи данных в указанный файл.
Примеры
Выбор первых двух строк из таблицы из GCS файла https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/data.csv
:
Аналогично, но из файла с методом сжатия gzip
:
Использование
Предположим, что у нас есть несколько файлов со следующими URI на GCS:
- 'https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/some_prefix/some_file_1.csv'
- 'https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/some_prefix/some_file_2.csv'
- 'https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/some_prefix/some_file_3.csv'
- 'https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/some_prefix/some_file_4.csv'
- 'https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/another_prefix/some_file_1.csv'
- 'https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/another_prefix/some_file_2.csv'
- 'https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/another_prefix/some_file_3.csv'
- 'https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/another_prefix/some_file_4.csv'
Посчитаем количество строк в файлах, заканчивающихся на числа от 1 до 3:
Посчитаем общее количество строк во всех файлах в этих двух директориях:
Если ваш список файлов содержит диапазоны чисел с ведущими нулями, используйте конструкцию с фигурными скобками для каждой цифры отдельно или используйте ?
.
Посчитаем общее количество строк в файлах с именами file-000.csv
, file-001.csv
, ... , file-999.csv
:
Вставим данные в файл test-data.csv.gz
:
Вставим данные в файл test-data.csv.gz
из существующей таблицы:
Глобальное ** может быть использовано для рекурсивного обхода директорий. Рассмотрим следующий пример, он извлечет все файлы из директории my-test-bucket-768
рекурсивно:
Следующий запрос получает данные из всех файлах test-data.csv.gz
из любой папки в директории my-test-bucket
рекурсивно:
Для производственных случаев рекомендуется использовать именованные коллекции. Вот пример:
Запись по Партиям
Если вы укажете выражение PARTITION BY
при вставке данных в таблицу GCS
, для каждого значения партиции будет создан отдельный файл. Разделение данных на отдельные файлы помогает улучшить эффективность операций чтения.
Примеры
- Использование ID партиции в ключе создает отдельные файлы:
В результате данные записываются в три файла: file_x.csv
, file_y.csv
и file_z.csv
.
- Использование ID партиции в имени ведра создает файлы в разных ведрах:
В результате данные записываются в три файла в разных ведрах: my_bucket_1/file.csv
, my_bucket_10/file.csv
и my_bucket_20/file.csv
.
Смотри также