Caricamento dei dati dalle esportazioni di Firestore

Console

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nel riquadro Explorer, espandi il progetto e seleziona un set di dati.
3. Nella sezione Informazioni set di dati, fai clic su add_box Crea tabella.
4. Nel riquadro Crea tabella, specifica i seguenti dettagli:
1. Nella sezione Origine, seleziona Google Cloud Storage nell'elenco Crea tabella da. Poi:
   1. Seleziona un file dal bucket Cloud Storage o inserisci l'URI Cloud Storage. Non puoi includere più URI nella console Google Cloud, ma sono supportati i caratteri jolly. Il bucket Cloud Storage deve trovarsi nella stessa posizione del set di dati contenente la tabella da creare, aggiungere o sovrascrivere.
      L'URI del file di esportazione di Firestore deve terminare con KIND_COLLECTION_ID.export_metadata. Ad esempio, in default_namespace_kind_Book.export_metadata, Book è l'ID raccolta e default_namespace_kind_Book è il nome del file generato da Firestore. Se l'URI non termina con KIND_COLLECTION_ID.export_metadata, viene visualizzato il seguente messaggio di errore: non contiene metadati di backup validi. (codice di errore: non valido).
   2. Per Formato file, seleziona Backup di Cloud Datastore. Firestore e Datastore condividono il formato di esportazione.
2. Nella sezione Destinazione, specifica i seguenti dettagli:
   1. In Set di dati, seleziona il set di dati in cui vuoi creare la tabella.
   2. Nel campo Table (Tabella), inserisci il nome della tabella che vuoi creare.
   3. Verifica che il campo Tipo di tabella sia impostato su Tabella nativa.
3. Nella sezione Schema, non è necessaria alcuna azione. Lo schema viene dedotto per un'esportazione di Firestore.
4. (Facoltativo) Specifica le impostazioni di partizionamento e clustering. Per ulteriori informazioni, consulta Creare tabelle partizionate e Creare e utilizzare tabelle in cluster.
5. Fai clic su Opzioni avanzate e segui questi passaggi:
   • In Preferenza di scrittura, lascia selezionata l'opzione Scrivere se vuota. Questa opzione crea una nuova tabella e vi carica i dati.
   • Se vuoi ignorare i valori in una riga che non sono presenti nello schema della tabella, seleziona Valori sconosciuti.
   • Per Crittografia, fai clic su Chiave gestita dal cliente per utilizzare una chiave Cloud Key Management Service. Se lasci l'impostazione Chiave gestita da Google, BigQuery cripta i dati at-rest.
6. Fai clic su Crea tabella.

bq

Utilizza il comando bq load con source_format impostato su DATASTORE_BACKUP. Fornisci il flag --location e imposta il valore sulla tua posizione. Se stai sovrascrivendo una tabella esistente, aggiungi il flag --replace.

Per caricare solo campi specifici, utilizza il flag --projection_fields.

bq --location=LOCATION load \
--source_format=FORMAT \
DATASET.TABLE \
PATH_TO_SOURCE

Sostituisci quanto segue:

• LOCATION: la tua posizione. Il flag --location è facoltativo.
• FORMAT: DATASTORE_BACKUP. Il backup di Datastore è l'opzione corretta per Firestore. Firestore e Datastore condividono un formato di esportazione.
• DATASET: il set di dati che contiene la tabella in cui stai caricando i dati.
• TABLE: la tabella in cui carichi i dati. Se la tabella non esiste, viene creata.
• PATH_TO_SOURCE: l'URI Cloud Storage.

Ad esempio, il seguente comando carica il gs://mybucket/20180228T1256/default_namespace/kind_Book/default_namespace_kind_Book.export_metadata file di esportazione di Firestore in una tabella denominata book_data. mybucket e mydataset sono stati creati nella località multiregionale US.

bq --location=US load \
--source_format=DATASTORE_BACKUP \
mydataset.book_data \
gs://mybucket/20180228T1256/default_namespace/kind_Book/default_namespace_kind_Book.export_metadata

API

Imposta le seguenti proprietà per caricare i dati dell'esportazione di Firestore utilizzando l'API.

1. Crea una configurazione del job load che indichi i dati di origine in Cloud Storage.

2. Specifica la tua posizione nella proprietà location nella sezione jobReference della risorsa job.

3. sourceUris deve essere completamente qualificato, nel formato gs://BUCKET/OBJECT nella configurazione del job di caricamento. Il nome del file (oggetto) deve terminare con KIND_NAME.export_metadata. Per le esportazioni di Firestore è consentito un solo URI e non puoi utilizzare un carattere jolly.

4. Specifica il formato dei dati impostando la proprietà sourceFormat su DATASTORE_BACKUP nella configurazione del job di caricamento. Il backup di Datastore è l'opzione corretta per Firestore. Firestore e Datastore condividono un formato di esportazione.

5. Per caricare solo campi specifici, imposta la proprietà projectionFields.

6. Se stai sovrascrivendo una tabella esistente, specifica la disposizione di scrittura impostando la proprietà writeDisposition su WRITE_TRUNCATE.

Python

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the table to create.
table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

# TODO(developer): Set uri to the path of the kind export metadata
uri = (
    "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states"
    "/2021-07-02T16:04:48_70344/all_namespaces/kind_us-states"
    "/all_namespaces_kind_us-states.export_metadata"
)

# TODO(developer): Set projection_fields to a list of document properties
#                  to import. Leave unset or set to `None` for all fields.
projection_fields = ["name", "post_abbr"]

from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

job_config = bigquery.LoadJobConfig(
    source_format=bigquery.SourceFormat.DATASTORE_BACKUP,
    projection_fields=projection_fields,
)

load_job = client.load_table_from_uri(
    uri, table_id, job_config=job_config
)  # Make an API request.

load_job.result()  # Waits for the job to complete.

destination_table = client.get_table(table_id)
print("Loaded {} rows.".format(destination_table.num_rows))