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Usa filtros

Bigtable ofrece los siguientes tipos de filtros:

Filtros de limitación: controlan qué filas o celdas se incluyen en la respuesta.
Modificar filtros, que afectan a los datos o los metadatos de celdas concretas.
Crear filtros, que te permite combinar varios filtros en uno.

En esta página se describe cada filtro de Bigtable en detalle y se muestra cómo usar cada tipo de filtro con las bibliotecas de cliente de Cloud. Antes de leer esta página, consulta Filtros.

En Lectura de datos se pueden consultar otros ejemplos que muestran cómo usar filtros para leer varias filas de datos.

Datos de los ejemplos

En los ejemplos de esta página se presupone que almacenas datos de series temporales de smartphones y tablets, y que los siguientes datos se han escrito en una tabla. La tabla tiene dos familias de columnas: stats_summary y cell_plan. Cada familia de columnas tiene tres columnas.

	stats_summary			cell_plan
clave de fila	connected_cell	connected_wifi	os_build	data_plan_01gb	data_plan_05gb	data_plan_10gb
phone#4c410523#20190501	1	1	PQ2A.190405.003	true@time menos una hora False @time	true
phone#4c410523#20190502	1	1	PQ2A.190405.004		true
phone#4c410523#20190505	0	1	PQ2A.190406.000		true
phone#5c10102#20190501	1	1	PQ2A.190401.002			true
phone#5c10102#20190502	1	0	PQ2A.190406.000			true

Limitar filtros

En las siguientes secciones se describe cada filtro limitador. Los filtros de limitación controlan qué filas o celdas se incluyen en la respuesta en función de si cumplen criterios específicos.

Cuando se usa una cadena para combinar varios filtros limitadores, hay que tener en cuenta que la fila de entrada de cada filtro de la cadena es la fila de salida del filtro anterior de la cadena. Por ejemplo, si encadenas dos filtros y el primero solo genera dos de las celdas de la fila original, el segundo solo verá esas dos celdas.

Filtros de selección de filas

En esta sección se describen los filtros que puedes usar para obtener filas de una tabla.

Muestra de filas

Este filtro te permite obtener una muestra aleatoria de filas dentro de un intervalo determinado. En función de la probabilidad que especifiques, el filtro elige aleatoriamente si la fila de salida debe ser la misma que la de entrada o si debe omitirse de los resultados.

Go

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

Para autenticarte en Bigtable, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación para bibliotecas de cliente.

func filterLimitRowSample(w io.Writer, projectID, instanceID string, tableName string) error {
	filter := bigtable.RowSampleFilter(.75)
	return readWithFilter(w, projectID, instanceID, tableName, filter)
}

HBase

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterLimitRowSample() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterLimitRowSample(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterLimitRowSample(String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that matches cells from a row with probability .75
  Filter filter = new RandomRowFilter(.75f);
  Scan scan = new Scan().setFilter(filter);
  readWithFilter(projectId, instanceId, tableId, scan);
}

Java

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterLimitRowSample() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterLimitRowSample(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterLimitRowSample(String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that matches cells from a row with probability .75
  Filter filter = FILTERS.key().sample(.75);
  readFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

Python

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

def filter_limit_row_sample(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud import bigtable
    from google.cloud.bigtable import row_filters

    client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    instance = client.instance(instance_id)
    table = instance.table(table_id)

    rows = table.read_rows(filter_=row_filters.RowSampleFilter(0.75))
    for row in rows:
        print_row(row)

Python asyncio

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

async def filter_limit_row_sample(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(row_filter=row_filters.RowSampleFilter(0.75))

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)

C#

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

/// <summary>
/// /// Read using a row sample filter from an existing table.
///</summary>
/// <param name="projectId">Your Google Cloud Project ID.</param>
/// <param name="instanceId">Your Google Cloud Bigtable Instance ID.</param>
/// <param name="tableId">Your Google Cloud Bigtable table ID.</param>

public Task<string> FilterLimitRowSample(string projectId = "YOUR-PROJECT-ID", string instanceId = "YOUR-INSTANCE-ID", string tableId = "YOUR-TABLE-ID")
{
    // A filter that matches cells from a row with probability .75
    RowFilter filter = RowFilters.RowSample(.75);
    return ReadFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

C++

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

namespace cbt = ::google::cloud::bigtable;
using ::google::cloud::StatusOr;
[](cbt::Table table) {
  // Filter the results, only include rows with a given probability
  cbt::Filter filter = cbt::Filter::RowSample(0.75);

  // Read and print the rows.
  for (StatusOr<cbt::Row>& row :
       table.ReadRows(cbt::RowSet(cbt::RowRange::InfiniteRange()), filter)) {
    if (!row) throw std::move(row).status();
    std::cout << row->row_key() << " = ";
    for (auto const& cell : row->cells()) {
      std::cout << "[" << cell.family_name() << ", "
                << cell.column_qualifier() << ", " << cell.value() << "],";
    }
    std::cout << "\n";
  }
}

Node.js

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

const filter = {
  row: {
    sample: 0.75,
  },
};
readWithFilter(filter);

PHP

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

use Google\Cloud\Bigtable\BigtableClient;
use Google\Cloud\Bigtable\Filter;

/**
 * Create a limiting filter on rows using a random sampling
 *
 * @param string $projectId The Google Cloud project ID
 * @param string $instanceId The ID of the Bigtable instance
 * @param string $tableId The ID of the table to read from
 */
function filter_limit_row_sample(
    string $projectId,
    string $instanceId,
    string $tableId
): void {
    // Connect to an existing table with an existing instance.
    $dataClient = new BigtableClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);
    $table = $dataClient->table($instanceId, $tableId);

    $filter = Filter::key()->sample(.75);

    $rows = $table->readRows([
        'filter' => $filter
    ]);

    foreach ($rows as $key => $row) {
        // The "print_row" helper function is defined in https://cloud.google.com/bigtable/docs/samples/bigtable-reads-print
        print_row($key, $row);
    }
}

Ruby

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

# instance_id = "my-instance"
# table_id    = "my-table"
filter = Google::Cloud::Bigtable::RowFilter.sample 0.75
read_with_filter instance_id, table_id, filter

Expresión regular de la clave de la fila

Este filtro comprueba si la clave de la fila de entrada coincide con una expresión regular. La expresión regular debe usar la sintaxis de RE2. Como las claves de fila pueden contener bytes arbitrarios, usa \C como expresión comodín en lugar de . para buscar coincidencias con cualquier carácter, incluidos los saltos de línea.

Para mejorar el rendimiento, Bigtable intenta optimizar el filtro extrayendo un prefijo literal del inicio de la expresión regular. Si se identifica un prefijo, Bigtable limita su búsqueda al intervalo de claves que empieza por ese prefijo, lo que evita que se analice toda la tabla.

Esta optimización solo se produce en las siguientes condiciones:

El prefijo solo puede contener caracteres alfanuméricos y los siguientes símbolos sin escapar: -, _, : y ,.
La extracción del prefijo se detiene en el primer carácter sin escape que no esté en el conjunto permitido. Por ejemplo, los separadores de claves habituales, como el signo de almohadilla (#), o los metacaracteres de expresiones regulares, como el punto sin formato de escape (.), detienen la extracción. Para incluir caracteres especiales en el prefijo optimizado, escríbelos con una barra inversa (\) o usa funciones de la biblioteca de cliente RE2, como RE2.quoteMeta en Java.
No se admite el carácter de barra vertical (|).

Si tu expresión regular no se puede resolver en un prefijo literal (por ejemplo, si empieza por un carácter comodín o busca una subcadena), Bigtable requiere un análisis completo de la tabla.

Go

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

func filterLimitRowRegex(w io.Writer, projectID, instanceID string, tableName string) error {
	filter := bigtable.RowKeyFilter(".*#20190501$")
	return readWithFilter(w, projectID, instanceID, tableName, filter)
}

HBase

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterLimitRowRegex() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterLimitRowRegex(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterLimitRowRegex(String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that matches cells from rows whose keys satisfy the given regex
  Filter filter = new RowFilter(CompareOp.EQUAL, new RegexStringComparator(".*#20190501$"));
  Scan scan = new Scan().setFilter(filter).setMaxVersions();
  readWithFilter(projectId, instanceId, tableId, scan);
}

Java

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterLimitRowRegex() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterLimitRowRegex(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterLimitRowRegex(String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that matches cells from rows whose keys satisfy the given regex
  Filter filter = FILTERS.key().regex(".*#20190501$");
  readFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

Python

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

def filter_limit_row_regex(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud import bigtable
    from google.cloud.bigtable import row_filters

    client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    instance = client.instance(instance_id)
    table = instance.table(table_id)

    rows = table.read_rows(
        filter_=row_filters.RowKeyRegexFilter(".*#20190501$".encode("utf-8"))
    )
    for row in rows:
        print_row(row)

Python asyncio

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

async def filter_limit_row_regex(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(
        row_filter=row_filters.RowKeyRegexFilter(".*#20190501$".encode("utf-8"))
    )

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)

C#

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

/// <summary>
/// /// Read using a row regex filter from an existing table.
///</summary>
/// <param name="projectId">Your Google Cloud Project ID.</param>
/// <param name="instanceId">Your Google Cloud Bigtable Instance ID.</param>
/// <param name="tableId">Your Google Cloud Bigtable table ID.</param>

public Task<string> FilterLimitRowRegex(string projectId = "YOUR-PROJECT-ID", string instanceId = "YOUR-INSTANCE-ID", string tableId = "YOUR-TABLE-ID")
{
    // A filter that matches cells from rows whose keys satisfy the given regex
    RowFilter filter = RowFilters.RowKeyRegex(".*#20190501$");
    return ReadFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

C++

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

namespace cbt = ::google::cloud::bigtable;
using ::google::cloud::StatusOr;
[](cbt::Table table) {
  // Filter the results, only include rows where row_key matches given regular
  // expression
  cbt::Filter filter = cbt::Filter::RowKeysRegex(".*#20190501$");
  // Read and print the rows.
  for (StatusOr<cbt::Row>& row :
       table.ReadRows(cbt::RowSet(cbt::RowRange::InfiniteRange()), filter)) {
    if (!row) throw std::move(row).status();
    std::cout << row->row_key() << " = ";
    for (auto const& cell : row->cells()) {
      std::cout << "[" << cell.family_name() << ", "
                << cell.column_qualifier() << ", " << cell.value() << "],";
    }
    std::cout << "\n";
  }
}

Node.js

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

const filter = {
  row: /.*#20190501$/,
};
readWithFilter(filter);

PHP

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

use Google\Cloud\Bigtable\BigtableClient;
use Google\Cloud\Bigtable\Filter;

/**
 * Create a limiting filter on a cell value using a regex
 *
 * @param string $projectId The Google Cloud project ID
 * @param string $instanceId The ID of the Bigtable instance
 * @param string $tableId The ID of the table to read from
 */
function filter_limit_row_regex(
    string $projectId,
    string $instanceId,
    string $tableId
): void {
    // Connect to an existing table with an existing instance.
    $dataClient = new BigtableClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);
    $table = $dataClient->table($instanceId, $tableId);

    $filter = Filter::key()->regex('.*#20190501$');

    $rows = $table->readRows([
        'filter' => $filter
    ]);

    foreach ($rows as $key => $row) {
        // The "print_row" helper function is defined in https://cloud.google.com/bigtable/docs/samples/bigtable-reads-print
        print_row($key, $row);
    }
}

Ruby

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

# instance_id = "my-instance"
# table_id    = "my-table"
filter = Google::Cloud::Bigtable::RowFilter.key ".*#20190501$"
read_with_filter instance_id, table_id, filter

Filtros de selección de celdas

En esta sección se describen los filtros que puedes usar para obtener celdas de una tabla.

Límite de celdas por columna

Este filtro limita el número de celdas de cada columna que se incluyen en la fila de salida. Cuando se aplica este filtro, cada fila de salida incluye las N celdas más recientes de cada columna y omite todas las demás celdas de esa columna.

Si también usas un filtro de intercalación y este filtro genera copias duplicadas de una celda, cada copia se contabilizará para alcanzar el límite.

Go

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

func filterLimitCellsPerCol(w io.Writer, projectID, instanceID string, tableName string) error {
	filter := bigtable.LatestNFilter(2)
	return readWithFilter(w, projectID, instanceID, tableName, filter)
}

HBase

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterLimitCellsPerCol() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterLimitCellsPerCol(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterLimitCellsPerCol(String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that matches only the most recent 2 cells within each column
  Scan scan = new Scan().setMaxVersions(2);
  readWithFilter(projectId, instanceId, tableId, scan);
}

Java

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterLimitCellsPerCol() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterLimitCellsPerCol(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterLimitCellsPerCol(String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that matches only the most recent 2 cells within each column
  Filter filter = FILTERS.limit().cellsPerColumn(2);
  readFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

Python

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

def filter_limit_cells_per_col(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud import bigtable
    from google.cloud.bigtable import row_filters

    client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    instance = client.instance(instance_id)
    table = instance.table(table_id)

    rows = table.read_rows(filter_=row_filters.CellsColumnLimitFilter(2))
    for row in rows:
        print_row(row)

Python asyncio

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

# Copyright 2024, Google LLC
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.


async def filter_limit_row_sample(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(row_filter=row_filters.RowSampleFilter(0.75))

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)


async def filter_limit_row_regex(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(
        row_filter=row_filters.RowKeyRegexFilter(".*#20190501$".encode("utf-8"))
    )

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)


async def filter_limit_cells_per_col(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(row_filter=row_filters.CellsColumnLimitFilter(2))

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)


async def filter_limit_cells_per_row(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(row_filter=row_filters.CellsRowLimitFilter(2))

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)


async def filter_limit_cells_per_row_offset(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(row_filter=row_filters.CellsRowOffsetFilter(2))

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)


async def filter_limit_col_family_regex(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(
        row_filter=row_filters.FamilyNameRegexFilter("stats_.*$".encode("utf-8"))
    )

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)


async def filter_limit_col_qualifier_regex(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(
        row_filter=row_filters.ColumnQualifierRegexFilter(
            "connected_.*$".encode("utf-8")
        )
    )

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)


async def filter_limit_col_range(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(
        row_filter=row_filters.ColumnRangeFilter(
            "cell_plan", b"data_plan_01gb", b"data_plan_10gb", inclusive_end=False
        )
    )

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)


async def filter_limit_value_range(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(
        row_filter=row_filters.ValueRangeFilter(b"PQ2A.190405", b"PQ2A.190406")
    )

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)




async def filter_limit_value_regex(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(
        row_filter=row_filters.ValueRegexFilter("PQ2A.*$".encode("utf-8"))
    )

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)


async def filter_limit_timestamp_range(project_id, instance_id, table_id):
    import datetime

    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    end = datetime.datetime(2019, 5, 1)

    query = ReadRowsQuery(row_filter=row_filters.TimestampRangeFilter(end=end))

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)


async def filter_limit_block_all(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(row_filter=row_filters.BlockAllFilter(True))

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)


async def filter_limit_pass_all(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(row_filter=row_filters.PassAllFilter(True))

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)


async def filter_modify_strip_value(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(row_filter=row_filters.StripValueTransformerFilter(True))

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)


async def filter_modify_apply_label(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(row_filter=row_filters.ApplyLabelFilter(label="labelled"))

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)


async def filter_composing_chain(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(
        row_filter=row_filters.RowFilterChain(
            filters=[
                row_filters.CellsColumnLimitFilter(1),
                row_filters.FamilyNameRegexFilter("cell_plan"),
            ]
        )
    )

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)


async def filter_composing_interleave(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(
        row_filter=row_filters.RowFilterUnion(
            filters=[
                row_filters.ValueRegexFilter("true"),
                row_filters.ColumnQualifierRegexFilter("os_build"),
            ]
        )
    )

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)


async def filter_composing_condition(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(
        row_filter=row_filters.ConditionalRowFilter(
            predicate_filter=row_filters.RowFilterChain(
                filters=[
                    row_filters.ColumnQualifierRegexFilter("data_plan_10gb"),
                    row_filters.ValueRegexFilter("true"),
                ]
            ),
            true_filter=row_filters.ApplyLabelFilter(label="passed-filter"),
            false_filter=row_filters.ApplyLabelFilter(label="filtered-out"),
        )
    )

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)




def print_row(row):
    from google.cloud._helpers import _datetime_from_microseconds

    print("Reading data for {}:".format(row.row_key.decode("utf-8")))
    last_family = None
    for cell in row.cells:
        if last_family != cell.family:
            print("Column Family {}".format(cell.family))
            last_family = cell.family

        labels = " [{}]".format(",".join(cell.labels)) if len(cell.labels) else ""
        print(
            "\t{}: {} @{}{}".format(
                cell.qualifier.decode("utf-8"),
                cell.value.decode("utf-8"),
                _datetime_from_microseconds(cell.timestamp_micros),
                labels,
            )
        )
    print("")

C#

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

/// <summary>
/// /// Read using a cells per column filter from an existing table.
///</summary>
/// <param name="projectId">Your Google Cloud Project ID.</param>
/// <param name="instanceId">Your Google Cloud Bigtable Instance ID.</param>
/// <param name="tableId">Your Google Cloud Bigtable table ID.</param>

public Task<string> FilterLimitCellsPerCol(string projectId = "YOUR-PROJECT-ID", string instanceId = "YOUR-INSTANCE-ID", string tableId = "YOUR-TABLE-ID")
{
    // A filter that matches only the most recent 2 cells within each column
    RowFilter filter = RowFilters.CellsPerColumnLimit(2);
    return ReadFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

C++

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

namespace cbt = ::google::cloud::bigtable;
using ::google::cloud::StatusOr;
[](cbt::Table table) {
  // Filter the results, only include limited cells
  cbt::Filter filter = cbt::Filter::Latest(2);
  // Read and print the rows.
  for (StatusOr<cbt::Row>& row :
       table.ReadRows(cbt::RowSet(cbt::RowRange::InfiniteRange()), filter)) {
    if (!row) throw std::move(row).status();
    std::cout << row->row_key() << " = ";
    for (auto const& cell : row->cells()) {
      std::cout << "[" << cell.family_name() << ", "
                << cell.column_qualifier() << ", " << cell.value() << "],";
    }
    std::cout << "\n";
  }
}

Node.js

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

const filter = {
  column: {
    cellLimit: 2,
  },
};
readWithFilter(filter);

PHP

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

use Google\Cloud\Bigtable\BigtableClient;
use Google\Cloud\Bigtable\Filter;

/**
 * Create a limiting filter on cells per column
 *
 * @param string $projectId The Google Cloud project ID
 * @param string $instanceId The ID of the Bigtable instance
 * @param string $tableId The ID of the table to read from
 */
function filter_limit_cells_per_col(
    string $projectId,
    string $instanceId,
    string $tableId
): void {
    // Connect to an existing table with an existing instance.
    $dataClient = new BigtableClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);
    $table = $dataClient->table($instanceId, $tableId);

    $filter = Filter::limit()->cellsPerColumn(2);

    $rows = $table->readRows([
        'filter' => $filter
    ]);

    foreach ($rows as $key => $row) {
        // The "print_row" helper function is defined in https://cloud.google.com/bigtable/docs/samples/bigtable-reads-print
        print_row($key, $row);
    }
}

Ruby

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

# instance_id = "my-instance"
# table_id    = "my-table"
filter = Google::Cloud::Bigtable::RowFilter.cells_per_column 2
read_with_filter instance_id, table_id, filter

Límite de celdas por fila

Este filtro limita el número de celdas de cada fila de salida. Cuando se aplica este filtro, cada fila de salida incluye las primeras N celdas de la fila de entrada y omite todas las celdas siguientes de esa fila. Se leen las primeras N celdas independientemente de la columna en la que se encuentren, en el orden en que se almacenan en Bigtable.

Para obtener más información sobre cómo se almacenan los datos en Bigtable, consulta las prácticas recomendadas para el diseño de esquemas.

Una columna de una fila puede contener varias celdas. Cada celda contiene un valor de la columna y una marca de tiempo única. Por lo tanto, limitar una fila a N celdas puede ser diferente a obtener las primeras N columnas de la fila. Por ejemplo, si usas un filtro con un límite de 20 celdas por fila para leer una fila que tiene 30 columnas y cada columna tiene 10 celdas con marca de tiempo, la fila de salida devuelve valores de las dos primeras columnas de la fila (2 * 10 = 20).

Usar este filtro junto con un filtro de desplazamiento es útil para la paginación si necesitas leer una fila grande.

Go

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

func filterLimitCellsPerRow(w io.Writer, projectID, instanceID string, tableName string) error {
	filter := bigtable.CellsPerRowLimitFilter(2)
	return readWithFilter(w, projectID, instanceID, tableName, filter)
}

HBase

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterLimitCellsPerRow() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterLimitCellsPerRow(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterLimitCellsPerRow(String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that matches the first 2 cells of each row
  //    Filter filter = new ColumnCountGetFilter(2);
  Filter filter = new ColumnPaginationFilter(2, 0);

  Scan scan = new Scan().setFilter(filter);
  readWithFilter(projectId, instanceId, tableId, scan);
}

Java

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterLimitCellsPerRow() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterLimitCellsPerRow(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterLimitCellsPerRow(String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that matches the first 2 cells of each row
  Filter filter = FILTERS.limit().cellsPerRow(2);
  readFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

Python

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

def filter_limit_cells_per_row(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud import bigtable
    from google.cloud.bigtable import row_filters

    client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    instance = client.instance(instance_id)
    table = instance.table(table_id)

    rows = table.read_rows(filter_=row_filters.CellsRowLimitFilter(2))
    for row in rows:
        print_row(row)

Python asyncio

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

async def filter_limit_cells_per_row(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(row_filter=row_filters.CellsRowLimitFilter(2))

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)

C#

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

/// <summary>
/// /// Read using a cells per row filter from an existing table.
///</summary>
/// <param name="projectId">Your Google Cloud Project ID.</param>
/// <param name="instanceId">Your Google Cloud Bigtable Instance ID.</param>
/// <param name="tableId">Your Google Cloud Bigtable table ID.</param>

public Task<string> FilterLimitCellsPerRow(string projectId = "YOUR-PROJECT-ID", string instanceId = "YOUR-INSTANCE-ID", string tableId = "YOUR-TABLE-ID")
{
    // A filter that matches the first 2 cells of each row
    RowFilter filter = RowFilters.CellsPerRowLimit(2);
    return ReadFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

C++

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

namespace cbt = ::google::cloud::bigtable;
using ::google::cloud::StatusOr;
[](cbt::Table table) {
  // Filter the results, only include limited cells per row
  cbt::Filter filter = cbt::Filter::CellsRowLimit(2);
  // Read and print the rows.
  for (StatusOr<cbt::Row>& row :
       table.ReadRows(cbt::RowSet(cbt::RowRange::InfiniteRange()), filter)) {
    if (!row) throw std::move(row).status();
    std::cout << row->row_key() << " = ";
    for (auto const& cell : row->cells()) {
      std::cout << "[" << cell.family_name() << ", "
                << cell.column_qualifier() << ", " << cell.value() << "],";
    }
    std::cout << "\n";
  }
}

Node.js

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

const filter = {
  row: {
    cellLimit: 2,
  },
};
readWithFilter(filter);

PHP

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

use Google\Cloud\Bigtable\BigtableClient;
use Google\Cloud\Bigtable\Filter;

/**
 * Create a limiting filter on cells per row
 *
 * @param string $projectId The Google Cloud project ID
 * @param string $instanceId The ID of the Bigtable instance
 * @param string $tableId The ID of the table to read from
 */
function filter_limit_cells_per_row(
    string $projectId,
    string $instanceId,
    string $tableId
): void {
    // Connect to an existing table with an existing instance.
    $dataClient = new BigtableClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);
    $table = $dataClient->table($instanceId, $tableId);

    $filter = Filter::limit()->cellsPerRow(2);

    $rows = $table->readRows([
        'filter' => $filter
    ]);

    foreach ($rows as $key => $row) {
        // The "print_row" helper function is defined in https://cloud.google.com/bigtable/docs/samples/bigtable-reads-print
        print_row($key, $row);
    }
}

Ruby

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

# instance_id = "my-instance"
# table_id    = "my-table"
filter = Google::Cloud::Bigtable::RowFilter.cells_per_row 2
read_with_filter instance_id, table_id, filter

Desplazamiento de celdas por fila

Este filtro omite las primeras N celdas de cada fila de salida. Todas las celdas restantes se incluyen en la fila de salida. Se omiten las primeras N celdas independientemente de la columna en la que se encuentren.

Una columna de una fila puede contener varias celdas. Cada celda contiene un valor de la columna y una marca de tiempo única. Por lo tanto, saltar las primeras N celdas de una fila puede ser diferente a saltar las primeras N columnas de la fila. Por ejemplo, si usas un filtro con un desplazamiento de 20 celdas por fila para leer una fila que tiene 30 columnas y cada columna tiene 10 celdas con marca de tiempo, la fila de salida devuelve los valores de todas las celdas de la fila, excepto las de las dos primeras columnas (2 x 10 = 20).

Si también usas un filtro de intercalación y este filtro genera copias duplicadas de una celda, cada copia se tiene en cuenta para el desplazamiento.

Go

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

func filterLimitCellsPerRowOffset(w io.Writer, projectID, instanceID string, tableName string) error {
	filter := bigtable.CellsPerRowOffsetFilter(2)
	return readWithFilter(w, projectID, instanceID, tableName, filter)
}

HBase

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterLimitCellsPerRowOffset() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterLimitCellsPerRowOffset(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterLimitCellsPerRowOffset(
    String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that skips the first 2 cells per row
  Filter filter = new ColumnPaginationFilter(Integer.MAX_VALUE, 2);
  Scan scan = new Scan().setFilter(filter);
  readWithFilter(projectId, instanceId, tableId, scan);
}

Java

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterLimitCellsPerRowOffset() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterLimitCellsPerRowOffset(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterLimitCellsPerRowOffset(
    String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that skips the first 2 cells per row
  Filter filter = FILTERS.offset().cellsPerRow(2);
  readFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

Python

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

def filter_limit_cells_per_row_offset(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud import bigtable
    from google.cloud.bigtable import row_filters

    client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    instance = client.instance(instance_id)
    table = instance.table(table_id)

    rows = table.read_rows(filter_=row_filters.CellsRowOffsetFilter(2))
    for row in rows:
        print_row(row)

Python asyncio

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

async def filter_limit_cells_per_row_offset(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(row_filter=row_filters.CellsRowOffsetFilter(2))

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)

C#

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

/// <summary>
/// /// Read using a cells per row offset filter from an existing table.
///</summary>
/// <param name="projectId">Your Google Cloud Project ID.</param>
/// <param name="instanceId">Your Google Cloud Bigtable Instance ID.</param>
/// <param name="tableId">Your Google Cloud Bigtable table ID.</param>

public Task<string> FilterLimitCellsPerRowOffset(string projectId, string instanceId, string tableId)
{
    // A filter that skips the first 2 cells per row
    RowFilter filter = RowFilters.CellsPerRowOffset(2);
    return ReadFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

C++

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

namespace cbt = ::google::cloud::bigtable;
using ::google::cloud::StatusOr;
[](cbt::Table table) {
  cbt::Filter filter = cbt::Filter::CellsRowOffset(2);
  // Read and print the rows.
  for (StatusOr<cbt::Row>& row :
       table.ReadRows(cbt::RowSet(cbt::RowRange::InfiniteRange()), filter)) {
    if (!row) throw std::move(row).status();
    std::cout << row->row_key() << " = ";
    for (auto const& cell : row->cells()) {
      std::cout << "[" << cell.family_name() << ", "
                << cell.column_qualifier() << ", " << cell.value() << "],";
    }
    std::cout << "\n";
  }
}

Node.js

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

const filter = {
  row: {
    cellOffset: 2,
  },
};
readWithFilter(filter);

PHP

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

use Google\Cloud\Bigtable\BigtableClient;
use Google\Cloud\Bigtable\Filter;

/**
 * Create a limiting filter offsetting cells per row
 *
 * @param string $projectId The Google Cloud project ID
 * @param string $instanceId The ID of the Bigtable instance
 * @param string $tableId The ID of the table to read from
 */
function filter_limit_cells_per_row_offset(
    string $projectId,
    string $instanceId,
    string $tableId
): void {
    // Connect to an existing table with an existing instance.
    $dataClient = new BigtableClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);
    $table = $dataClient->table($instanceId, $tableId);

    $filter = Filter::offset()->cellsPerRow(2);

    $rows = $table->readRows([
        'filter' => $filter
    ]);

    foreach ($rows as $key => $row) {
        // The "print_row" helper function is defined in https://cloud.google.com/bigtable/docs/samples/bigtable-reads-print
        print_row($key, $row);
    }
}

Ruby

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

# instance_id = "my-instance"
# table_id    = "my-table"
filter = Google::Cloud::Bigtable::RowFilter.cells_per_row_offset 2
read_with_filter instance_id, table_id, filter

Regex de familia de columnas

Este filtro incluye celdas en la fila de salida solo si la familia de columnas de una celda coincide con una expresión regular.

La expresión regular debe usar la sintaxis de RE2. La expresión regular no debe contener el carácter :, aunque no se use como literal. Como las familias de columnas no pueden contener caracteres de salto de línea, puedes usar . o \C como expresión comodín.

Go

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

func filterLimitColFamilyRegex(w io.Writer, projectID, instanceID string, tableName string) error {
	filter := bigtable.FamilyFilter("stats_.*$")
	return readWithFilter(w, projectID, instanceID, tableName, filter)
}

HBase

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterLimitColFamilyRegex() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterLimitColFamilyRegex(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterLimitColFamilyRegex(
    String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that matches cells whose column family satisfies the given regex
  Filter filter = new FamilyFilter(CompareOp.EQUAL, new RegexStringComparator("stats_.*$"));
  Scan scan = new Scan().setFilter(filter);
  readWithFilter(projectId, instanceId, tableId, scan);
}

Java

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterLimitColFamilyRegex() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterLimitColFamilyRegex(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterLimitColFamilyRegex(
    String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that matches cells whose column family satisfies the given regex
  Filter filter = FILTERS.family().regex("stats_.*$");
  readFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

Python

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

def filter_limit_col_family_regex(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud import bigtable
    from google.cloud.bigtable import row_filters

    client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    instance = client.instance(instance_id)
    table = instance.table(table_id)

    rows = table.read_rows(
        filter_=row_filters.FamilyNameRegexFilter("stats_.*$".encode("utf-8"))
    )
    for row in rows:
        print_row(row)

Python asyncio

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

async def filter_limit_col_family_regex(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(
        row_filter=row_filters.FamilyNameRegexFilter("stats_.*$".encode("utf-8"))
    )

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)

C#

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

/// <summary>
/// /// Read using a family regex filter from an existing table.
///</summary>
/// <param name="projectId">Your Google Cloud Project ID.</param>
/// <param name="instanceId">Your Google Cloud Bigtable Instance ID.</param>
/// <param name="tableId">Your Google Cloud Bigtable table ID.</param>

public Task<string> FilterLimitColFamilyRegex(string projectId, string instanceId, string tableId)
{
    // A filter that matches cells whose column family satisfies the given regex
    RowFilter filter = RowFilters.FamilyNameRegex("stats_.*$");
    return ReadFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

C++

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

namespace cbt = ::google::cloud::bigtable;
using ::google::cloud::StatusOr;
[](cbt::Table table) {
  cbt::Filter filter = cbt::Filter::FamilyRegex("stats_.*$");
  // Read and print the rows.
  for (StatusOr<cbt::Row>& row :
       table.ReadRows(cbt::RowSet(cbt::RowRange::InfiniteRange()), filter)) {
    if (!row) throw std::move(row).status();
    std::cout << row->row_key() << " = ";
    for (auto const& cell : row->cells()) {
      std::cout << "[" << cell.family_name() << ", "
                << cell.column_qualifier() << ", " << cell.value() << "],";
    }
    std::cout << "\n";
  }
}

Node.js

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

const filter = {
  family: /stats_.*$/,
};
readWithFilter(filter);

PHP

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

use Google\Cloud\Bigtable\BigtableClient;
use Google\Cloud\Bigtable\Filter;

/**
 * Create a limiting filter on a column family with a regex
 *
 * @param string $projectId The Google Cloud project ID
 * @param string $instanceId The ID of the Bigtable instance
 * @param string $tableId The ID of the table to read from
 */
function filter_limit_col_family_regex(
    string $projectId,
    string $instanceId,
    string $tableId
): void {
    // Connect to an existing table with an existing instance.
    $dataClient = new BigtableClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);
    $table = $dataClient->table($instanceId, $tableId);

    $filter = Filter::family()->regex('stats_.*$');

    $rows = $table->readRows([
        'filter' => $filter
    ]);

    foreach ($rows as $key => $row) {
        // The "print_row" helper function is defined in https://cloud.google.com/bigtable/docs/samples/bigtable-reads-print
        print_row($key, $row);
    }
}

Ruby

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

# instance_id = "my-instance"
# table_id    = "my-table"
filter = Google::Cloud::Bigtable::RowFilter.family "stats_.*$"
read_with_filter instance_id, table_id, filter

Expresión regular del calificador de columna

Este filtro incluye celdas en la fila de salida solo si el calificador de columna de una celda coincide con una expresión regular.

La expresión regular debe usar la sintaxis de RE2. Como los calificadores de columna pueden contener bytes arbitrarios, incluidos caracteres de salto de línea, en la mayoría de los casos debes usar \C como expresión comodín. La expresión . no coincide con los caracteres de salto de línea.

Go

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

func filterLimitColQualifierRegex(w io.Writer, projectID, instanceID string, tableName string) error {
	filter := bigtable.ColumnFilter("connected_.*$")
	return readWithFilter(w, projectID, instanceID, tableName, filter)
}

HBase

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterLimitColQualifierRegex() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterLimitColQualifierRegex(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterLimitColQualifierRegex(
    String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that matches cells whose column qualifier satisfies the given regex
  Filter filter =
      new QualifierFilter(CompareOp.EQUAL, new RegexStringComparator("connected_.*$"));
  Scan scan = new Scan().setFilter(filter);
  readWithFilter(projectId, instanceId, tableId, scan);
}

Java

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterLimitColQualifierRegex() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterLimitColQualifierRegex(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterLimitColQualifierRegex(
    String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that matches cells whose column qualifier satisfies the given regex
  Filter filter = FILTERS.qualifier().regex("connected_.*$");
  readFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

Python

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

def filter_limit_col_qualifier_regex(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud import bigtable
    from google.cloud.bigtable import row_filters

    client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    instance = client.instance(instance_id)
    table = instance.table(table_id)

    rows = table.read_rows(
        filter_=row_filters.ColumnQualifierRegexFilter("connected_.*$".encode("utf-8"))
    )
    for row in rows:
        print_row(row)

Python asyncio

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

async def filter_limit_col_qualifier_regex(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(
        row_filter=row_filters.ColumnQualifierRegexFilter(
            "connected_.*$".encode("utf-8")
        )
    )

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)

C#

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

/// <summary>
/// /// Read using a qualifier regex filter from an existing table.
///</summary>
/// <param name="projectId">Your Google Cloud Project ID.</param>
/// <param name="instanceId">Your Google Cloud Bigtable Instance ID.</param>
/// <param name="tableId">Your Google Cloud Bigtable table ID.</param>

public Task<string> FilterLimitColQualifierRegex(string projectId, string instanceId, string tableId)
{
    // A filter that matches cells whose column qualifier satisfies the given regex
    RowFilter filter = RowFilters.ColumnQualifierRegex("connected_.*$");
    return ReadFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

C++

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

namespace cbt = ::google::cloud::bigtable;
using ::google::cloud::StatusOr;
[](cbt::Table table) {
  cbt::Filter filter = cbt::Filter::ColumnRegex("connected_.*$");
  // Read and print the rows.
  for (StatusOr<cbt::Row>& row :
       table.ReadRows(cbt::RowSet(cbt::RowRange::InfiniteRange()), filter)) {
    if (!row) throw std::move(row).status();
    std::cout << row->row_key() << " = ";
    for (auto const& cell : row->cells()) {
      std::cout << "[" << cell.family_name() << ", "
                << cell.column_qualifier() << ", " << cell.value() << "],";
    }
    std::cout << "\n";
  }
}

Node.js

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

const filter = {
  column: /connected_.*$/,
};
readWithFilter(filter);

PHP

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

use Google\Cloud\Bigtable\BigtableClient;
use Google\Cloud\Bigtable\Filter;

/**
 * Create a limiting filter on a column qualifier with a regex
 *
 * @param string $projectId The Google Cloud project ID
 * @param string $instanceId The ID of the Bigtable instance
 * @param string $tableId The ID of the table to read from
 */
function filter_limit_col_qualifier_regex(
    string $projectId,
    string $instanceId,
    string $tableId
): void {
    // Connect to an existing table with an existing instance.
    $dataClient = new BigtableClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);
    $table = $dataClient->table($instanceId, $tableId);

    $filter = Filter::qualifier()->regex('connected_.*$');

    $rows = $table->readRows([
        'filter' => $filter
    ]);

    foreach ($rows as $key => $row) {
        // The "print_row" helper function is defined in https://cloud.google.com/bigtable/docs/samples/bigtable-reads-print
        print_row($key, $row);
    }
}

Ruby

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

# instance_id = "my-instance"
# table_id    = "my-table"
filter = Google::Cloud::Bigtable::RowFilter.qualifier "connected_.*$"
read_with_filter instance_id, table_id, filter

Intervalo de columnas

Este filtro incluye celdas de la fila de salida solo si están en una familia de columnas específica y solo si sus calificadores de columna están dentro de un intervalo específico. Para especificar el intervalo, debe proporcionar un calificador de inicio y otro de finalización.

Go

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

func filterLimitColRange(w io.Writer, projectID, instanceID string, tableName string) error {
	filter := bigtable.ColumnRangeFilter("cell_plan", "data_plan_01gb", "data_plan_10gb")
	return readWithFilter(w, projectID, instanceID, tableName, filter)
}

HBase

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterLimitColRange() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterLimitColRange(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterLimitColRange(String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that matches cells whose column qualifiers are between data_plan_01gb and
  // data_plan_10gb in the column family cell_plan
  Filter filter =
      new ColumnRangeFilter(
          Bytes.toBytes("data_plan_01gb"), true, Bytes.toBytes("data_plan_10gb"), false);
  Scan scan = new Scan().addFamily(Bytes.toBytes("cell_plan")).setFilter(filter).setMaxVersions();
  readWithFilter(projectId, instanceId, tableId, scan);
}

Java

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterLimitColRange() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterLimitColRange(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterLimitColRange(String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that matches cells whose column qualifiers are between data_plan_01gb and
  // data_plan_10gb in the column family cell_plan
  Filter filter =
      FILTERS
          .qualifier()
          .rangeWithinFamily("cell_plan")
          .startClosed("data_plan_01gb")
          .endOpen("data_plan_10gb");
  readFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

Python

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

def filter_limit_col_range(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud import bigtable
    from google.cloud.bigtable import row_filters

    client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    instance = client.instance(instance_id)
    table = instance.table(table_id)

    rows = table.read_rows(
        filter_=row_filters.ColumnRangeFilter(
            "cell_plan", b"data_plan_01gb", b"data_plan_10gb", inclusive_end=False
        )
    )
    for row in rows:
        print_row(row)

Python asyncio

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

async def filter_limit_col_range(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(
        row_filter=row_filters.ColumnRangeFilter(
            "cell_plan", b"data_plan_01gb", b"data_plan_10gb", inclusive_end=False
        )
    )

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)

C#

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

/// <summary>
/// /// Read using a qualifer range filter from an existing table.
///</summary>
/// <param name="projectId">Your Google Cloud Project ID.</param>
/// <param name="instanceId">Your Google Cloud Bigtable Instance ID.</param>
/// <param name="tableId">Your Google Cloud Bigtable table ID.</param>

public Task<string> FilterLimitColRange(string projectId = "YOUR-PROJECT-ID", string instanceId = "YOUR-INSTANCE-ID", string tableId = "YOUR-TABLE-ID")
{
    // A filter that matches cells whose column qualifiers are between data_plan_01gb and
    // data_plan_10gb in the column family cell_plan
    RowFilter filter = RowFilters.ColumnRange(ColumnRange.ClosedOpen("cell_plan", "data_plan_01gb", "data_plan_10gb"));
    return ReadFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

C++

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

namespace cbt = ::google::cloud::bigtable;
using ::google::cloud::StatusOr;
[](cbt::Table table) {
  cbt::Filter filter = cbt::Filter::ColumnRange("cell_plan", "data_plan_01gb",
                                                "data_plan_10gb");
  // Read and print the rows.
  for (StatusOr<cbt::Row>& row :
       table.ReadRows(cbt::RowSet(cbt::RowRange::InfiniteRange()), filter)) {
    if (!row) throw std::move(row).status();
    std::cout << row->row_key() << " = ";
    for (auto const& cell : row->cells()) {
      std::cout << "[" << cell.family_name() << ", "
                << cell.column_qualifier() << ", " << cell.value() << "],";
    }
    std::cout << "\n";
  }
}

Node.js

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

const filter = {
  column: {
    family: 'cell_plan',
    start: 'data_plan_01gb',
    end: {
      value: 'data_plan_10gb',
      inclusive: false,
    },
  },
};
readWithFilter(filter);

PHP

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

use Google\Cloud\Bigtable\BigtableClient;
use Google\Cloud\Bigtable\Filter;

/**
 * Create a limiting filter on a range of columns
 *
 * @param string $projectId The Google Cloud project ID
 * @param string $instanceId The ID of the Bigtable instance
 * @param string $tableId The ID of the table to read from
 */
function filter_limit_col_range(
    string $projectId,
    string $instanceId,
    string $tableId
): void {
    // Connect to an existing table with an existing instance.
    $dataClient = new BigtableClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);
    $table = $dataClient->table($instanceId, $tableId);

    $filter = Filter::qualifier()
        ->rangeWithinFamily('cell_plan')
        ->startClosed('data_plan_01gb')
        ->endOpen('data_plan_10gb');

    $rows = $table->readRows([
        'filter' => $filter
    ]);

    foreach ($rows as $key => $row) {
        // The "print_row" helper function is defined in https://cloud.google.com/bigtable/docs/samples/bigtable-reads-print
        print_row($key, $row);
    }
}

Ruby

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

# instance_id = "my-instance"
# table_id    = "my-table"
range = Google::Cloud::Bigtable::ColumnRange.new("cell_plan").from("data_plan_01gb").to("data_plan_10gb")
filter = Google::Cloud::Bigtable::RowFilter.column_range range
read_with_filter instance_id, table_id, filter

Intervalo de valores

Este filtro incluye celdas en la fila de salida solo si sus valores están dentro de un intervalo específico. Para especificar el intervalo, debe proporcionar un valor inicial y un valor final.

Para obtener las celdas cuyo valor sea anterior a un valor específico, especifica ese valor como valor final exclusivo y omite el valor inicial.
Para obtener las celdas cuyo valor sea igual o posterior a un valor específico, especifica ese valor como valor de inicio inclusivo y omite el valor final.

Go

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

func filterLimitValueRange(w io.Writer, projectID, instanceID string, tableName string) error {
	filter := bigtable.ValueRangeFilter([]byte("PQ2A.190405"), []byte("PQ2A.190406"))
	return readWithFilter(w, projectID, instanceID, tableName, filter)
}

HBase

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterLimitValueRange() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterLimitValueRange(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterLimitValueRange(String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that matches cells whose values are between the given values
  ValueFilter valueGreaterFilter =
      new ValueFilter(
          CompareFilter.CompareOp.GREATER_OR_EQUAL,
          new BinaryComparator(Bytes.toBytes("PQ2A.190405")));
  ValueFilter valueLesserFilter =
      new ValueFilter(
          CompareFilter.CompareOp.LESS_OR_EQUAL,
          new BinaryComparator(Bytes.toBytes("PQ2A.190406")));

  FilterList filter = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL);
  filter.addFilter(valueGreaterFilter);
  filter.addFilter(valueLesserFilter);

  Scan scan = new Scan().setFilter(filter);
  readWithFilter(projectId, instanceId, tableId, scan);
}

Java

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterLimitValueRange() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterLimitValueRange(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterLimitValueRange(String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that matches cells whose values are between the given values
  Filter filter = FILTERS.value().range().startClosed("PQ2A.190405").endClosed("PQ2A.190406");
  readFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

Python

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

def filter_limit_value_range(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud import bigtable
    from google.cloud.bigtable import row_filters

    client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    instance = client.instance(instance_id)
    table = instance.table(table_id)

    rows = table.read_rows(
        filter_=row_filters.ValueRangeFilter(b"PQ2A.190405", b"PQ2A.190406")
    )

    for row in rows:
        print_row(row)

Python asyncio

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

async def filter_limit_value_range(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(
        row_filter=row_filters.ValueRangeFilter(b"PQ2A.190405", b"PQ2A.190406")
    )

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)

C#

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

/// <summary>
/// /// Read using a value range filter from an existing table.
///</summary>
/// <param name="projectId">Your Google Cloud Project ID.</param>
/// <param name="instanceId">Your Google Cloud Bigtable Instance ID.</param>
/// <param name="tableId">Your Google Cloud Bigtable table ID.</param>

public Task<string> FilterLimitValueRange(string projectId = "YOUR-PROJECT-ID", string instanceId = "YOUR-INSTANCE-ID", string tableId = "YOUR-TABLE-ID")
{
    // A filter that matches cells whose values are between the given values
    RowFilter filter = RowFilters.ValueRange(ValueRange.Closed("PQ2A.190405", "PQ2A.190406"));
    return ReadFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

C++

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

namespace cbt = ::google::cloud::bigtable;
using ::google::cloud::StatusOr;
[](cbt::Table table) {
  cbt::Filter filter = cbt::Filter::ValueRange("PQ2A.190405", "PQ2A.190406");
  // Read and print the rows.
  for (StatusOr<cbt::Row>& row :
       table.ReadRows(cbt::RowSet(cbt::RowRange::InfiniteRange()), filter)) {
    if (!row) throw std::move(row).status();
    std::cout << row->row_key() << " = ";
    for (auto const& cell : row->cells()) {
      std::cout << "[" << cell.family_name() << ", "
                << cell.column_qualifier() << ", " << cell.value() << "],";
    }
    std::cout << "\n";
  }
}

Node.js

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

const filter = {
  value: {
    start: 'PQ2A.190405',
    end: 'PQ2A.190406',
  },
};
readWithFilter(filter);

PHP

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

use Google\Cloud\Bigtable\BigtableClient;
use Google\Cloud\Bigtable\Filter;

/**
 * Create a limiting filter on a range of cell values
 *
 * @param string $projectId The Google Cloud project ID
 * @param string $instanceId The ID of the Bigtable instance
 * @param string $tableId The ID of the table to read from
 */
function filter_limit_value_range(
    string $projectId,
    string $instanceId,
    string $tableId
): void {
    // Connect to an existing table with an existing instance.
    $dataClient = new BigtableClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);
    $table = $dataClient->table($instanceId, $tableId);

    $filter = Filter::value()
        ->range()
        ->startClosed('PQ2A.190405')
        ->endOpen('PQ2A.190406');

    $rows = $table->readRows([
        'filter' => $filter
    ]);

    foreach ($rows as $key => $row) {
        // The "print_row" helper function is defined in https://cloud.google.com/bigtable/docs/samples/bigtable-reads-print
        print_row($key, $row);
    }
}

Ruby

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

# instance_id = "my-instance"
# table_id    = "my-table"
range = Google::Cloud::Bigtable::ValueRange.new.from("PQ2A.190405").to("PQ2A.190406")
filter = Google::Cloud::Bigtable::RowFilter.value_range range
read_with_filter instance_id, table_id, filter

Valor de expresión regular

Este filtro incluye celdas en la fila de salida solo si el valor de la celda coincide con una expresión regular.

La expresión regular debe usar la sintaxis de RE2. Como los valores pueden contener bytes arbitrarios, incluidos caracteres de salto de línea, en la mayoría de los casos debe usar \C como expresión comodín. La expresión . no coincide con los caracteres de salto de línea.

Go

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

func filterLimitValueRegex(w io.Writer, projectID, instanceID string, tableName string) error {
	filter := bigtable.ValueFilter("PQ2A.*$")
	return readWithFilter(w, projectID, instanceID, tableName, filter)
}

HBase

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterLimitValueRegex() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterLimitValueRegex(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterLimitValueRegex(String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that matches cells whose value satisfies the given regex
  Filter filter = new ValueFilter(CompareOp.EQUAL, new RegexStringComparator("PQ2A.*$"));

  Scan scan = new Scan().setFilter(filter);
  readWithFilter(projectId, instanceId, tableId, scan);
}

Java

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterLimitValueRegex() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterLimitValueRegex(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterLimitValueRegex(String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that matches cells whose value satisfies the given regex
  Filter filter = FILTERS.value().regex("PQ2A.*$");
  readFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

Python

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.



def filter_limit_value_regex(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud import bigtable
    from google.cloud.bigtable import row_filters

    client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    instance = client.instance(instance_id)
    table = instance.table(table_id)

    rows = table.read_rows(
        filter_=row_filters.ValueRegexFilter("PQ2A.*$".encode("utf-8"))
    )
    for row in rows:
        print_row(row)

Python asyncio

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.



async def filter_limit_value_regex(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(
        row_filter=row_filters.ValueRegexFilter("PQ2A.*$".encode("utf-8"))
    )

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)

C#

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

/// <summary>
/// /// Read using a value regex filter from an existing table.
///</summary>
/// <param name="projectId">Your Google Cloud Project ID.</param>
/// <param name="instanceId">Your Google Cloud Bigtable Instance ID.</param>
/// <param name="tableId">Your Google Cloud Bigtable table ID.</param>

public Task<string> FilterLimitValueRegex(string projectId = "YOUR-PROJECT-ID", string instanceId = "YOUR-INSTANCE-ID", string tableId = "YOUR-TABLE-ID")
{
    // A filter that matches cells whose value satisfies the given regex
    RowFilter filter = RowFilters.ValueRegex("PQ2A.*$");
    return ReadFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

C++

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

namespace cbt = ::google::cloud::bigtable;
using ::google::cloud::StatusOr;
[](cbt::Table table) {
  cbt::Filter filter = cbt::Filter::ValueRegex("PQ2A.*$");
  // Read and print the rows.
  for (StatusOr<cbt::Row>& row :
       table.ReadRows(cbt::RowSet(cbt::RowRange::InfiniteRange()), filter)) {
    if (!row) throw std::move(row).status();
    std::cout << row->row_key() << " = ";
    for (auto const& cell : row->cells()) {
      std::cout << "[" << cell.family_name() << ", "
                << cell.column_qualifier() << ", " << cell.value() << "],";
    }
    std::cout << "\n";
  }
}

Node.js

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

const filter = {
  value: /PQ2A.*$/,
};
readWithFilter(filter);

PHP

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

use Google\Cloud\Bigtable\BigtableClient;
use Google\Cloud\Bigtable\Filter;

/**
 * Create a limiting filter on a cell value using a regex
 *
 * @param string $projectId The Google Cloud project ID
 * @param string $instanceId The ID of the Bigtable instance
 * @param string $tableId The ID of the table to read from
 */
function filter_limit_value_regex(
    string $projectId,
    string $instanceId,
    string $tableId
): void {
    // Connect to an existing table with an existing instance.
    $dataClient = new BigtableClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);
    $table = $dataClient->table($instanceId, $tableId);

    $filter = Filter::value()->regex('PQ2A.*$');

    $rows = $table->readRows([
        'filter' => $filter
    ]);

    foreach ($rows as $key => $row) {
        // The "print_row" helper function is defined in https://cloud.google.com/bigtable/docs/samples/bigtable-reads-print
        print_row($key, $row);
    }
}

Ruby

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

# instance_id = "my-instance"
# table_id    = "my-table"
filter = Google::Cloud::Bigtable::RowFilter.value "PQ2A.*$"
read_with_filter instance_id, table_id, filter

Intervalo de marcas de tiempo

Este filtro incluye celdas en la fila de salida solo si sus marcas de tiempo están dentro de un intervalo específico. Para especificar el intervalo, debes indicar una hora de inicio (inclusiva) y una hora de finalización (exclusiva). La unidad predeterminada es microsegundos y la marca de tiempo debe ser un múltiplo de 1000.

Para obtener las celdas cuyas marcas de tiempo sean anteriores a una hora específica, especifica esa hora como hora de finalización y omite la hora de inicio para que no tenga límites.
Para obtener las celdas cuyas marcas de tiempo sean iguales o posteriores a una hora específica, especifica esa hora como hora de inicio y omite la hora de finalización para que no tenga límite.

Go

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

func filterLimitTimestampRange(w io.Writer, projectID, instanceID string, tableName string) error {
	startTime := time.Unix(0, 0)
	endTime := time.Now().Add(-1 * time.Hour)
	filter := bigtable.TimestampRangeFilter(startTime, endTime)

	return readWithFilter(w, projectID, instanceID, tableName, filter)
}

HBase

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterLimitTimestampRange() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterLimitTimestampRange(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterLimitTimestampRange(
    String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that matches cells whose timestamp is from an hour ago or earlier
  // Get a time representing one hour ago
  long timestamp = Instant.now().minus(1, ChronoUnit.HOURS).toEpochMilli();
  try {
    Scan scan = new Scan().setTimeRange(0, timestamp).setMaxVersions();
    readWithFilter(projectId, instanceId, tableId, scan);
  } catch (IOException e) {
    System.out.println("There was an issue with your timestamp \n" + e.toString());
  }
}

Java

Nota: Los métodos startOpen() y endClosed() no se admiten en los filtros de intervalo de marca de tiempo de esta biblioteca de cliente.

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterLimitTimestampRange() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterLimitTimestampRange(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterLimitTimestampRange(
    String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // Get a time representing one hour ago
  long timestamp = Instant.now().minus(1, ChronoUnit.HOURS).toEpochMilli() * 1000;

  // A filter that matches cells whose timestamp is from an hour ago or earlier
  Filter filter = FILTERS.timestamp().range().startClosed(0L).endOpen(timestamp);
  readFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

Python

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

def filter_limit_timestamp_range(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud import bigtable
    from google.cloud.bigtable import row_filters
    import datetime

    client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    instance = client.instance(instance_id)
    table = instance.table(table_id)

    end = datetime.datetime(2019, 5, 1)

    rows = table.read_rows(
        filter_=row_filters.TimestampRangeFilter(row_filters.TimestampRange(end=end))
    )
    for row in rows:
        print_row(row)

Python asyncio

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

async def filter_limit_timestamp_range(project_id, instance_id, table_id):
    import datetime

    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    end = datetime.datetime(2019, 5, 1)

    query = ReadRowsQuery(row_filter=row_filters.TimestampRangeFilter(end=end))

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)

C#

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

/// <summary>
/// /// Read using a timestamp range filter from an existing table.
///</summary>
/// <param name="projectId">Your Google Cloud Project ID.</param>
/// <param name="instanceId">Your Google Cloud Bigtable Instance ID.</param>
/// <param name="tableId">Your Google Cloud Bigtable table ID.</param>

public Task<string> FilterLimitTimestampRange(string projectId, string instanceId, string tableId)
{
    BigtableVersion timestamp_minus_hr = new BigtableVersion(new DateTime(2020, 1, 10, 13, 0, 0, DateTimeKind.Utc));

    // A filter that matches cells whose timestamp is from an hour ago or earlier
    RowFilter filter = RowFilters.TimestampRange(new DateTime(0), timestamp_minus_hr.ToDateTime());
    return ReadFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

C++

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

namespace cbt = ::google::cloud::bigtable;
using ::google::cloud::StatusOr;
[](cbt::Table table) {
  cbt::Filter filter =
      cbt::Filter::TimestampRange(microseconds(1000), milliseconds(2));
  // Read and print the rows.
  for (StatusOr<cbt::Row>& row :
       table.ReadRows(cbt::RowSet(cbt::RowRange::InfiniteRange()), filter)) {
    if (!row) throw std::move(row).status();
    std::cout << row->row_key() << " = ";
    for (auto const& cell : row->cells()) {
      std::cout << "[" << cell.family_name() << ", "
                << cell.column_qualifier() << ", " << cell.value() << "],";
    }
    std::cout << "\n";
  }
}

Node.js

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

const start = 0;
const end = new Date(2019, 5, 1);
end.setUTCHours(0);
const filter = {
  time: {
    start,
    end,
  },
};
readWithFilter(filter);

PHP

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

use Google\Cloud\Bigtable\BigtableClient;
use Google\Cloud\Bigtable\Filter;

/**
 * Create a limiting filter on a range of cell timestamps
 *
 * @param string $projectId The Google Cloud project ID
 * @param string $instanceId The ID of the Bigtable instance
 * @param string $tableId The ID of the table to read from
 * @param int $endTime The timestamp upto which you want to fetch the rows
 */
function filter_limit_timestamp_range(
    string $projectId,
    string $instanceId,
    string $tableId,
    int $endTime = null
): void {
    // Connect to an existing table with an existing instance.
    $dataClient = new BigtableClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);
    $table = $dataClient->table($instanceId, $tableId);
    $endTime = is_null($endTime) ? (time() - 60 * 60) * 1000 * 1000 : $endTime;

    $start = 0;
    $filter = Filter::timestamp()
        ->range()
        ->startClosed($start)
        ->endOpen($endTime);

    $rows = $table->readRows([
        'filter' => $filter
    ]);

    foreach ($rows as $key => $row) {
        // The "print_row" helper function is defined in https://cloud.google.com/bigtable/docs/samples/bigtable-reads-print
        print_row($key, $row);
    }
}

Ruby

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

# instance_id = "my-instance"
# table_id    = "my-table"
timestamp_minus_hr = (Time.now.to_f * 1_000_000).round(-3) - (60 * 60 * 1000 * 1000)
puts timestamp_minus_hr
filter = Google::Cloud::Bigtable::RowFilter.timestamp_range from: 0, to: timestamp_minus_hr

read_with_filter instance_id, table_id, filter

Filtros individuales avanzados

Los siguientes filtros pueden ser difíciles de usar.

Bloquear todas

Este filtro elimina todas las celdas de la fila de salida.

Si usas un filtro intercalado, puedes combinar el filtro de bloqueo total con el filtro de cadena para inhabilitar temporalmente parte del intercalado.

Go

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

func filterLimitBlockAll(w io.Writer, projectID, instanceID string, tableName string) error {
	filter := bigtable.BlockAllFilter()
	return readWithFilter(w, projectID, instanceID, tableName, filter)
}

HBase

Esta biblioteca cliente no admite este filtro.

Java

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterLimitBlockAll() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterLimitBlockAll(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterLimitBlockAll(String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that does not match any cells
  Filter filter = FILTERS.block();
  readFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

Python

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

def filter_limit_block_all(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud import bigtable
    from google.cloud.bigtable import row_filters

    client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    instance = client.instance(instance_id)
    table = instance.table(table_id)

    rows = table.read_rows(filter_=row_filters.BlockAllFilter(True))
    for row in rows:
        print_row(row)

Python asyncio

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

async def filter_limit_block_all(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(row_filter=row_filters.BlockAllFilter(True))

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)

C#

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

/// <summary>
/// /// Read using a block all filter from an existing table.
///</summary>
/// <param name="projectId">Your Google Cloud Project ID.</param>
/// <param name="instanceId">Your Google Cloud Bigtable Instance ID.</param>
/// <param name="tableId">Your Google Cloud Bigtable table ID.</param>

public Task<string> FilterLimitBlockAll(string projectId = "YOUR-PROJECT-ID", string instanceId = "YOUR-INSTANCE-ID", string tableId = "YOUR-TABLE-ID")
{
    // A filter that does not match any cells
    RowFilter filter = RowFilters.BlockAllFilter();
    return ReadFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

C++

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

namespace cbt = ::google::cloud::bigtable;
using ::google::cloud::StatusOr;
[](cbt::Table table) {
  cbt::Filter filter = cbt::Filter::BlockAllFilter();
  // Read and print the rows.
  for (StatusOr<cbt::Row>& row :
       table.ReadRows(cbt::RowSet(cbt::RowRange::InfiniteRange()), filter)) {
    if (!row) throw std::move(row).status();
    std::cout << row->row_key();
    std::cout << row->row_key() << " = ";
    for (auto const& cell : row->cells()) {
      std::cout << "[" << cell.family_name() << ", "
                << cell.column_qualifier() << ", " << cell.value() << "],";
    }
    std::cout << "\n";
  }
}

Node.js

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

const filter = {
  all: false,
};
readWithFilter(filter);

PHP

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

use Google\Cloud\Bigtable\BigtableClient;
use Google\Cloud\Bigtable\Filter;

/**
 * Create a block all filter
 *
 * @param string $projectId The Google Cloud project ID
 * @param string $instanceId The ID of the Bigtable instance
 * @param string $tableId The ID of the table to read from
 */
function filter_limit_block_all(
    string $projectId,
    string $instanceId,
    string $tableId
): void {
    // Connect to an existing table with an existing instance.
    $dataClient = new BigtableClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);
    $table = $dataClient->table($instanceId, $tableId);

    $filter = Filter::block();

    $rows = $table->readRows([
        'filter' => $filter
    ]);

    foreach ($rows as $key => $row) {
        // The "print_row" helper function is defined in https://cloud.google.com/bigtable/docs/samples/bigtable-reads-print
        print_row($key, $row);
    }
}

Ruby

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

# instance_id = "my-instance"
# table_id    = "my-table"
filter = Google::Cloud::Bigtable::RowFilter.block
read_with_filter instance_id, table_id, filter

Aprobar todo

Este filtro incluye todas las celdas de la fila de entrada en la fila de salida. Es equivalente a una lectura sin filtro.

El filtro "Pasar todo" puede ser útil si estás creando varios filtros y necesitas mostrar celdas en algunos casos, pero no en otros.

Go

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

func filterLimitPassAll(w io.Writer, projectID, instanceID string, tableName string) error {
	filter := bigtable.PassAllFilter()
	return readWithFilter(w, projectID, instanceID, tableName, filter)
}

HBase

Esta biblioteca cliente no admite este filtro.

Java

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterLimitPassAll() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterLimitPassAll(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterLimitPassAll(String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that matches all cells
  Filter filter = FILTERS.pass();
  readFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

Python

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

def filter_limit_pass_all(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud import bigtable
    from google.cloud.bigtable import row_filters

    client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    instance = client.instance(instance_id)
    table = instance.table(table_id)

    rows = table.read_rows(filter_=row_filters.PassAllFilter(True))
    for row in rows:
        print_row(row)

Python asyncio

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

async def filter_limit_pass_all(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(row_filter=row_filters.PassAllFilter(True))

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)

C#

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

/// <summary>
/// /// Read using a pass all filter from an existing table.
///</summary>
/// <param name="projectId">Your Google Cloud Project ID.</param>
/// <param name="instanceId">Your Google Cloud Bigtable Instance ID.</param>
/// <param name="tableId">Your Google Cloud Bigtable table ID.</param>

public Task<string> FilterLimitPassAll(string projectId = "YOUR-PROJECT-ID", string instanceId = "YOUR-INSTANCE-ID", string tableId = "YOUR-TABLE-ID")
{
    // A filter that matches all cells
    RowFilter filter = RowFilters.PassAllFilter();
    return ReadFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

C++

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

namespace cbt = ::google::cloud::bigtable;
using ::google::cloud::StatusOr;
[](cbt::Table table) {
  cbt::Filter filter = cbt::Filter::PassAllFilter();
  // Read and print the rows.
  for (StatusOr<cbt::Row>& row :
       table.ReadRows(cbt::RowSet(cbt::RowRange::InfiniteRange()), filter)) {
    if (!row) throw std::move(row).status();
    std::cout << row->row_key() << " = ";
    for (auto const& cell : row->cells()) {
      std::cout << "[" << cell.family_name() << ", "
                << cell.column_qualifier() << ", " << cell.value() << "],";
    }
    std::cout << "\n";
  }
}

Node.js

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

const filter = {
  all: true,
};
readWithFilter(filter);

PHP

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

use Google\Cloud\Bigtable\BigtableClient;
use Google\Cloud\Bigtable\Filter;

/**
 * Create a pass all filter
 *
 * @param string $projectId The Google Cloud project ID
 * @param string $instanceId The ID of the Bigtable instance
 * @param string $tableId The ID of the table to read from
 */
function filter_limit_pass_all(
    string $projectId,
    string $instanceId,
    string $tableId
): void {
    // Connect to an existing table with an existing instance.
    $dataClient = new BigtableClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);
    $table = $dataClient->table($instanceId, $tableId);

    $filter = Filter::pass();

    $rows = $table->readRows([
        'filter' => $filter
    ]);

    foreach ($rows as $key => $row) {
        // The "print_row" helper function is defined in https://cloud.google.com/bigtable/docs/samples/bigtable-reads-print
        print_row($key, $row);
    }
}

Ruby

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

# instance_id = "my-instance"
# table_id    = "my-table"
filter = Google::Cloud::Bigtable::RowFilter.pass
read_with_filter instance_id, table_id, filter

Fregadero

Este filtro copia todas las celdas de la fila de entrada en la fila de salida final, aunque otro filtro normalmente quite o cambie esas celdas.

Cuando se usa una cadena de filtros, otros filtros limitadores solo pueden afectar a su propia fila de salida, que se convierte en la fila de entrada del siguiente filtro de la cadena. El filtro de receptor es diferente: inserta celdas directamente en la fila de salida final, que aparece en los resultados de lectura.

Por ejemplo, supongamos que crea una cadena de dos filtros:

El filtro de fregadero
El filtro para bloquearlo todo, que elimina todas las celdas de la fila

Por sí solo, el filtro de bloqueo total daría como resultado una fila vacía, que no se incluiría en los resultados de lectura. Sin embargo, el filtro de sumidero obliga a que todas las celdas de la fila de entrada se copien en la fila de salida final, independientemente de lo que hagan otros filtros de la cadena. Por lo tanto, combinar el filtro de sumidero y el filtro de bloqueo total tiene el mismo efecto que no usar ningún filtro, y la fila de entrada original, con todas sus celdas, aparece en los resultados de lectura.

Modificar filtros

En las siguientes secciones se describe cada filtro de modificación. Modificar los filtros afecta a los datos o los metadatos de celdas concretas.

Aplicar etiqueta

Este filtro añade una etiqueta a todas las celdas de una fila. Usa este filtro como parte de una intercalación para indicar qué filtro ha provocado que se incluya una celda en la fila de salida. Tu aplicación puede usar la etiqueta de cada celda para realizar un procesamiento adicional del lado del cliente.

Cada etiqueta no debe tener más de 15 caracteres. Además, cada etiqueta debe coincidir con la expresión regular RE2 [a-z0-9\\-]+.

Cada celda solo puede tener una etiqueta. Por lo tanto, una cadena de filtros solo puede incluir el filtro de aplicar etiqueta una vez.

Go

Esta biblioteca cliente no admite este filtro.

HBase

Esta biblioteca cliente no admite este filtro.

Java

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterModifyApplyLabel() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterModifyApplyLabel(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterModifyApplyLabel(String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that applies the given label to the outputted cell
  Filter filter = FILTERS.label("labelled");
  readFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

Python

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

def filter_modify_apply_label(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud import bigtable
    from google.cloud.bigtable import row_filters

    client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    instance = client.instance(instance_id)
    table = instance.table(table_id)

    rows = table.read_rows(filter_=row_filters.ApplyLabelFilter(label="labelled"))
    for row in rows:
        print_row(row)

Python asyncio

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

async def filter_modify_apply_label(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(row_filter=row_filters.ApplyLabelFilter(label="labelled"))

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)

C#

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

/// <summary>
/// /// Read using a strip value filter from an existing table.
///</summary>
/// <param name="projectId">Your Google Cloud Project ID.</param>
/// <param name="instanceId">Your Google Cloud Bigtable Instance ID.</param>
/// <param name="tableId">Your Google Cloud Bigtable table ID.</param>

public Task<string> FilterModifyApplyLabel(string projectId = "YOUR-PROJECT-ID", string instanceId = "YOUR-INSTANCE-ID", string tableId = "YOUR-TABLE-ID")
{
    // A filter that applies the given label to the outputted cell
    RowFilter filter = new RowFilter { ApplyLabelTransformer = "labelled" };
    return ReadFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

C++

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

namespace cbt = ::google::cloud::bigtable;
using ::google::cloud::StatusOr;
[](cbt::Table table) {
  cbt::Filter filter = cbt::Filter::ApplyLabelTransformer("labelled");
  // Read and print the rows.
  for (StatusOr<cbt::Row>& row :
       table.ReadRows(cbt::RowSet(cbt::RowRange::InfiniteRange()), filter)) {
    if (!row) throw std::move(row).status();
    std::cout << row->row_key() << " = ";
    for (auto const& cell : row->cells()) {
      std::cout << "[" << cell.family_name() << ", "
                << cell.column_qualifier() << ", " << cell.value()
                << ", label(";
      for (auto const& label : cell.labels()) {
        std::cout << label << ",";
      }
      std::cout << ")],";
    }
    std::cout << "\n";
  }
}

Node.js

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

const filter = {
  label: 'labelled',
};
readWithFilter(filter);

PHP

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

use Google\Cloud\Bigtable\BigtableClient;
use Google\Cloud\Bigtable\Filter;

/**
 * Create a filter that applies a label
 *
 * @param string $projectId The Google Cloud project ID
 * @param string $instanceId The ID of the Bigtable instance
 * @param string $tableId The ID of the table to read from
 */
function filter_modify_apply_label(
    string $projectId,
    string $instanceId,
    string $tableId
): void {
    // Connect to an existing table with an existing instance.
    $dataClient = new BigtableClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);
    $table = $dataClient->table($instanceId, $tableId);

    $filter = Filter::label('labelled');

    $rows = $table->readRows([
        'filter' => $filter
    ]);

    foreach ($rows as $key => $row) {
        // The "print_row" helper function is defined in https://cloud.google.com/bigtable/docs/samples/bigtable-reads-print
        print_row($key, $row);
    }
}

Ruby

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

# instance_id = "my-instance"
# table_id    = "my-table"
filter = Google::Cloud::Bigtable::RowFilter.label "labelled"
read_with_filter instance_id, table_id, filter

Valor de tira

Este filtro sustituye el valor de cada celda por una cadena vacía. Usa este filtro cuando solo necesites contar el número de filas o celdas que coincidan con tus criterios, en lugar de recuperar todos los datos de esas filas o celdas.

Go

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

func filterModifyStripValue(w io.Writer, projectID, instanceID string, tableName string) error {
	filter := bigtable.StripValueFilter()
	return readWithFilter(w, projectID, instanceID, tableName, filter)
}

HBase

En la biblioteca de cliente de HBase, el filtro de valor de eliminación se llama KeyOnlyFilter. No hay ninguna muestra disponible.

Java

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterModifyStripValue() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterModifyStripValue(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterModifyStripValue(String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that replaces the outputted cell value with the empty string
  Filter filter = FILTERS.value().strip();
  readFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

Python

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

def filter_modify_strip_value(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud import bigtable
    from google.cloud.bigtable import row_filters

    client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    instance = client.instance(instance_id)
    table = instance.table(table_id)

    rows = table.read_rows(filter_=row_filters.StripValueTransformerFilter(True))
    for row in rows:
        print_row(row)

Python asyncio

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

async def filter_modify_strip_value(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(row_filter=row_filters.StripValueTransformerFilter(True))

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)

C#

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

/// <summary>
/// /// Read using a strip value filter from an existing table.
///</summary>
/// <param name="projectId">Your Google Cloud Project ID.</param>
/// <param name="instanceId">Your Google Cloud Bigtable Instance ID.</param>
/// <param name="tableId">Your Google Cloud Bigtable table ID.</param>

public Task<string> FilterModifyStripValue(string projectId = "YOUR-PROJECT-ID", string instanceId = "YOUR-INSTANCE-ID", string tableId = "YOUR-TABLE-ID")
{
    // A filter that replaces the outputted cell value with the empty string
    RowFilter filter = RowFilters.StripValueTransformer();
    return ReadFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

C++

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

namespace cbt = ::google::cloud::bigtable;
using ::google::cloud::StatusOr;
[](cbt::Table table) {
  cbt::Filter filter = cbt::Filter::StripValueTransformer();
  // Read and print the rows.
  for (StatusOr<cbt::Row>& row :
       table.ReadRows(cbt::RowSet(cbt::RowRange::InfiniteRange()), filter)) {
    if (!row) throw std::move(row).status();
    std::cout << row->row_key() << " = ";
    for (auto const& cell : row->cells()) {
      std::cout << "[" << cell.family_name() << ", "
                << cell.column_qualifier() << ", " << cell.value() << "],";
    }
    std::cout << "\n";
  }
}

Node.js

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

const filter = {
  value: {
    strip: true,
  },
};
readWithFilter(filter);

PHP

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

use Google\Cloud\Bigtable\BigtableClient;
use Google\Cloud\Bigtable\Filter;

/**
 * Create a filter that strips the value
 *
 * @param string $projectId The Google Cloud project ID
 * @param string $instanceId The ID of the Bigtable instance
 * @param string $tableId The ID of the table to read from
 */
function filter_modify_strip_value(
    string $projectId,
    string $instanceId,
    string $tableId
): void {
    // Connect to an existing table with an existing instance.
    $dataClient = new BigtableClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);
    $table = $dataClient->table($instanceId, $tableId);

    $filter = Filter::value()->strip();

    $rows = $table->readRows([
        'filter' => $filter
    ]);

    foreach ($rows as $key => $row) {
        // The "print_row" helper function is defined in https://cloud.google.com/bigtable/docs/samples/bigtable-reads-print
        print_row($key, $row);
    }
}

Ruby

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

# instance_id = "my-instance"
# table_id    = "my-table"
filter = Google::Cloud::Bigtable::RowFilter.strip_value
read_with_filter instance_id, table_id, filter

Crear filtros

En las siguientes secciones se describe cada filtro de composición. La composición de filtros te permite combinar varios filtros en uno, lo que hace posible aplicar más de un filtro a una sola solicitud de lectura.

Cadena

Este filtro aplica una serie de filtros, por orden, a cada fila de salida. Un filtro de cadena es como usar un operador lógico AND.

Cada filtro de la cadena solo ve el resultado del filtro anterior. Por ejemplo, si encadenas dos filtros y el primero elimina la mitad de las celdas de la fila de salida, el segundo filtro no tendrá acceso a las celdas que se hayan eliminado.

Es decir, el orden de los filtros es importante. Si cambia el orden de los filtros encadenados, puede que obtenga datos diferentes en las filas de salida.

Go

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

func filterComposingChain(w io.Writer, projectID, instanceID string, tableName string) error {
	filter := bigtable.ChainFilters(bigtable.LatestNFilter(1), bigtable.FamilyFilter("cell_plan"))
	return readWithFilter(w, projectID, instanceID, tableName, filter)
}

HBase

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterComposingChain() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterComposingChain(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterComposingChain(String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that selects one cell per row AND within the column family cell_plan
  Filter familyFilter =
      new FamilyFilter(CompareOp.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("cell_plan")));
  Filter columnCountGetFilter = new ColumnCountGetFilter(3);

  FilterList filter = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL);
  filter.addFilter(columnCountGetFilter);
  filter.addFilter(familyFilter);
  Scan scan = new Scan().setFilter(filter);
  readWithFilter(projectId, instanceId, tableId, scan);
}

Java

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterComposingChain() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterComposingChain(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterComposingChain(String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that selects one cell per column AND within the column family cell_plan
  Filter filter =
      FILTERS
          .chain()
          .filter(FILTERS.limit().cellsPerColumn(1))
          .filter(FILTERS.family().exactMatch("cell_plan"));
  readFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

Python

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

def filter_composing_chain(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud import bigtable
    from google.cloud.bigtable import row_filters

    client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    instance = client.instance(instance_id)
    table = instance.table(table_id)

    rows = table.read_rows(
        filter_=row_filters.RowFilterChain(
            filters=[
                row_filters.CellsColumnLimitFilter(1),
                row_filters.FamilyNameRegexFilter("cell_plan"),
            ]
        )
    )
    for row in rows:
        print_row(row)

Python asyncio

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

async def filter_composing_chain(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(
        row_filter=row_filters.RowFilterChain(
            filters=[
                row_filters.CellsColumnLimitFilter(1),
                row_filters.FamilyNameRegexFilter("cell_plan"),
            ]
        )
    )

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)

C#

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

/// <summary>
/// /// Read using a chain filter from an existing table.
///</summary>
/// <param name="projectId">Your Google Cloud Project ID.</param>
/// <param name="instanceId">Your Google Cloud Bigtable Instance ID.</param>
/// <param name="tableId">Your Google Cloud Bigtable table ID.</param>

public Task<string> FilterComposingChain(string projectId = "YOUR-PROJECT-ID", string instanceId = "YOUR-INSTANCE-ID", string tableId = "YOUR-TABLE-ID")
{
    // A filter that selects one cell per column AND within the column family cell_plan
    RowFilter filter = RowFilters.Chain(RowFilters.CellsPerColumnLimit(1), RowFilters.FamilyNameExact("cell_plan"));
    return ReadFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

C++

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

namespace cbt = ::google::cloud::bigtable;
using ::google::cloud::StatusOr;
[](cbt::Table table) {
  cbt::Filter filter = cbt::Filter::Chain(
      cbt::Filter::Latest(1), cbt::Filter::FamilyRegex("cell_plan"));
  // Read and print the rows.
  for (StatusOr<cbt::Row>& row :
       table.ReadRows(cbt::RowSet(cbt::RowRange::InfiniteRange()), filter)) {
    if (!row) throw std::move(row).status();
    std::cout << row->row_key() << " = ";
    for (auto const& cell : row->cells()) {
      std::cout << "[" << cell.family_name() << ", "
                << cell.column_qualifier() << ", " << cell.value() << "],";
    }
    std::cout << "\n";
  }
}

Node.js

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

const filter = [
  {
    column: {
      cellLimit: 1,
    },
  },
  {
    family: 'cell_plan',
  },
];
readWithFilter(filter);

PHP

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

use Google\Cloud\Bigtable\BigtableClient;
use Google\Cloud\Bigtable\Filter;

/**
 * Create a composite filter using chaining
 *
 * @param string $projectId The Google Cloud project ID
 * @param string $instanceId The ID of the Bigtable instance
 * @param string $tableId The ID of the table to read from
 */
function filter_composing_chain(
    string $projectId,
    string $instanceId,
    string $tableId
): void {
    // Connect to an existing table with an existing instance.
    $dataClient = new BigtableClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);
    $table = $dataClient->table($instanceId, $tableId);

    $filter = Filter::chain()
        ->addFilter(Filter::limit()->cellsPerColumn(1))
        ->addFilter(Filter::family()->exactMatch('cell_plan'));

    $rows = $table->readRows([
        'filter' => $filter
    ]);

    foreach ($rows as $key => $row) {
        // The "print_row" helper function is defined in https://cloud.google.com/bigtable/docs/samples/bigtable-reads-print
        print_row($key, $row);
    }
}

Ruby

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

# instance_id = "my-instance"
# table_id    = "my-table"
filter = Google::Cloud::Bigtable::RowFilter.chain.cells_per_column(1).family("cell_plan")
read_with_filter instance_id, table_id, filter

Intercalado

Este filtro envía la fila de entrada a través de varios filtros de componentes, lo que genera una fila de salida temporal de cada filtro de componentes. Todas las celdas de las filas de salida temporales se combinan en una fila de salida final. Un filtro intercalado es como usar un operador lógico OR.

Las intercalaciones pueden provocar que las celdas se dupliquen en la fila de salida. Por ejemplo, si tu intercalado incluye dos filtros y ambos filtros incluyen una celda específica en sus filas de salida temporales, la fila de salida final incluirá dos copias de esa celda.

Si el componente de filtro genera varias celdas que tienen la misma familia de columnas, el mismo calificador de columna y la misma marca de tiempo, la fila de salida final agrupará todas esas celdas en un orden no especificado.

Go

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

func filterComposingInterleave(w io.Writer, projectID, instanceID string, tableName string) error {
	filter := bigtable.InterleaveFilters(bigtable.ValueFilter("true"), bigtable.ColumnFilter("os_build"))
	return readWithFilter(w, projectID, instanceID, tableName, filter)
}

HBase

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterComposingInterleave() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterComposingInterleave(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterComposingInterleave(
    String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that matches cells with the value true OR with the column qualifier os_build
  Filter qualifierFilter =
      new QualifierFilter(CompareOp.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("os_build")));
  Filter valueFilter =
      new ValueFilter(CompareOp.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("true")));

  FilterList filter = new FilterList(Operator.MUST_PASS_ONE);
  filter.addFilter(qualifierFilter);
  filter.addFilter(valueFilter);

  Scan scan = new Scan().setFilter(filter).setMaxVersions();
  readWithFilter(projectId, instanceId, tableId, scan);
}

Java

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterComposingInterleave() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterComposingInterleave(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterComposingInterleave(
    String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that matches cells with the value true OR with the column qualifier os_build
  Filter filter =
      FILTERS
          .interleave()
          .filter(FILTERS.value().exactMatch("true"))
          .filter(FILTERS.qualifier().exactMatch("os_build"));
  readFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

Python

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

def filter_composing_interleave(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud import bigtable
    from google.cloud.bigtable import row_filters

    client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    instance = client.instance(instance_id)
    table = instance.table(table_id)

    rows = table.read_rows(
        filter_=row_filters.RowFilterUnion(
            filters=[
                row_filters.ValueRegexFilter("true"),
                row_filters.ColumnQualifierRegexFilter("os_build"),
            ]
        )
    )
    for row in rows:
        print_row(row)

Python asyncio

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

async def filter_composing_interleave(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(
        row_filter=row_filters.RowFilterUnion(
            filters=[
                row_filters.ValueRegexFilter("true"),
                row_filters.ColumnQualifierRegexFilter("os_build"),
            ]
        )
    )

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)

C#

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

/// <summary>
/// /// Read using an interleave filter from an existing table.
///</summary>
/// <param name="projectId">Your Google Cloud Project ID.</param>
/// <param name="instanceId">Your Google Cloud Bigtable Instance ID.</param>
/// <param name="tableId">Your Google Cloud Bigtable table ID.</param>

public Task<string> FilterComposingInterleave(string projectId, string instanceId, string tableId)
{
    // A filter that matches cells with the value true OR with the column qualifier os_build
    RowFilter filter = RowFilters.Interleave(RowFilters.ValueExact("true"), RowFilters.ColumnQualifierExact("os_build"));
    return ReadFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

C++

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

namespace cbt = ::google::cloud::bigtable;
using ::google::cloud::StatusOr;
[](cbt::Table table) {
  cbt::Filter filter = cbt::Filter::Interleave(
      cbt::Filter::ValueRegex("true"), cbt::Filter::ColumnRegex("os_build"));
  // Read and print the rows.
  for (StatusOr<cbt::Row>& row :
       table.ReadRows(cbt::RowSet(cbt::RowRange::InfiniteRange()), filter)) {
    if (!row) throw std::move(row).status();
    std::cout << row->row_key() << " = ";
    for (auto const& cell : row->cells()) {
      std::cout << "[" << cell.family_name() << ", "
                << cell.column_qualifier() << ", " << cell.value() << "],";
    }
    std::cout << "\n";
  }
}

Node.js

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

const filter = {
  interleave: [
    {
      value: 'true',
    },
    {column: 'os_build'},
  ],
};
readWithFilter(filter);

PHP

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

use Google\Cloud\Bigtable\BigtableClient;
use Google\Cloud\Bigtable\Filter;

/**
 * Create a composite filter using interleaving
 *
 * @param string $projectId The Google Cloud project ID
 * @param string $instanceId The ID of the Bigtable instance
 * @param string $tableId The ID of the table to read from
 */
function filter_composing_interleave(
    string $projectId,
    string $instanceId,
    string $tableId
): void {
    // Connect to an existing table with an existing instance.
    $dataClient = new BigtableClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);
    $table = $dataClient->table($instanceId, $tableId);

    $filter = Filter::interleave()
        ->addFilter(Filter::value()->exactMatch('1'))
        ->addFilter(Filter::qualifier()->exactMatch('os_build'));

    $rows = $table->readRows([
        'filter' => $filter
    ]);

    foreach ($rows as $key => $row) {
        // The "print_row" helper function is defined in https://cloud.google.com/bigtable/docs/samples/bigtable-reads-print
        print_row($key, $row);
    }
}

Ruby

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

# instance_id = "my-instance"
# table_id    = "my-table"
filter = Google::Cloud::Bigtable::RowFilter.interleave.value("true").qualifier("os_build")
read_with_filter instance_id, table_id, filter

Condición

Este filtro aplica un filtro verdadero o un filtro falso a la fila de entrada.

Para elegir entre los filtros verdadero y falso, se aplica un filtro de predicado a la fila de entrada. Si la salida del filtro de predicado contiene al menos una celda, se aplica el filtro verdadero. Si la salida del filtro de predicado está vacía, se aplica el filtro false.

La fila de salida del filtro de predicado solo se usa para elegir entre los filtros verdadero y falso. No aparece en la respuesta a tu solicitud de lectura.

El filtro de predicado no se ejecuta de forma atómica con el filtro verdadero o falso. Es decir, los datos de la fila de entrada pueden cambiar entre el momento en que se ejecuta el filtro de predicado y el momento en que se ejecuta el filtro verdadero o falso. Este comportamiento puede dar lugar a resultados incoherentes o inesperados.

Cuando usas el filtro de condición, puedes omitir el filtro verdadero o falso. Omitir un filtro es lo mismo que especificar el filtro para bloquearlo todo. Si el filtro de predicado elige una condición que has omitido, la fila de salida estará vacía.

Go

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

func filterComposingCondition(w io.Writer, projectID, instanceID string, tableName string) error {
	filter := bigtable.ConditionFilter(
		bigtable.ChainFilters(bigtable.ColumnFilter("data_plan_10gb"), bigtable.ValueFilter("true")),
		bigtable.StripValueFilter(),
		bigtable.PassAllFilter())
	return readWithFilter(w, projectID, instanceID, tableName, filter)
}

HBase

Esta biblioteca cliente no admite este filtro.

Java

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

public static void filterComposingCondition() {
  // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
  String projectId = "my-project-id";
  String instanceId = "my-instance-id";
  String tableId = "mobile-time-series";
  filterComposingCondition(projectId, instanceId, tableId);
}

public static void filterComposingCondition(String projectId, String instanceId, String tableId) {
  // A filter that applies the label passed-filter IF the cell has the column qualifier
  // data_plan_10gb AND the value true, OTHERWISE applies the label filtered-out
  Filter filter =
      FILTERS
          .condition(
              FILTERS
                  .chain()
                  .filter(FILTERS.qualifier().exactMatch("data_plan_10gb"))
                  .filter(FILTERS.value().exactMatch("true")))
          .then(FILTERS.label("passed-filter"))
          .otherwise(FILTERS.label("filtered-out"));
  readFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

Python

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

def filter_composing_condition(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud import bigtable
    from google.cloud.bigtable import row_filters

    client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    instance = client.instance(instance_id)
    table = instance.table(table_id)

    rows = table.read_rows(
        filter_=row_filters.ConditionalRowFilter(
            base_filter=row_filters.RowFilterChain(
                filters=[
                    row_filters.ColumnQualifierRegexFilter("data_plan_10gb"),
                    row_filters.ValueRegexFilter("true"),
                ]
            ),
            true_filter=row_filters.ApplyLabelFilter(label="passed-filter"),
            false_filter=row_filters.ApplyLabelFilter(label="filtered-out"),
        )
    )
    for row in rows:
        print_row(row)

Python asyncio

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

async def filter_composing_condition(project_id, instance_id, table_id):
    from google.cloud.bigtable.data import (
        BigtableDataClientAsync,
        ReadRowsQuery,
        row_filters,
    )

    query = ReadRowsQuery(
        row_filter=row_filters.ConditionalRowFilter(
            predicate_filter=row_filters.RowFilterChain(
                filters=[
                    row_filters.ColumnQualifierRegexFilter("data_plan_10gb"),
                    row_filters.ValueRegexFilter("true"),
                ]
            ),
            true_filter=row_filters.ApplyLabelFilter(label="passed-filter"),
            false_filter=row_filters.ApplyLabelFilter(label="filtered-out"),
        )
    )

    async with BigtableDataClientAsync(project=project_id) as client:
        async with client.get_table(instance_id, table_id) as table:
            for row in await table.read_rows(query):
                print_row(row)

C#

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

/// <summary>
/// /// Read using a conditional filter from an existing table.
///</summary>
/// <param name="projectId">Your Google Cloud Project ID.</param>
/// <param name="instanceId">Your Google Cloud Bigtable Instance ID.</param>
/// <param name="tableId">Your Google Cloud Bigtable table ID.</param>

public Task<string> FilterComposingCondition(string projectId = "YOUR-PROJECT-ID", string instanceId = "YOUR-INSTANCE-ID", string tableId = "YOUR-TABLE-ID")
{
    // A filter that applies the label passed-filter IF the cell has the column qualifier
    // data_plan_10gb AND the value true, OTHERWISE applies the label filtered-out
    RowFilter filter = RowFilters.Condition(
        RowFilters.Chain(RowFilters.ColumnQualifierExact("data_plan_10gb"), RowFilters.ValueExact("true")),
        new RowFilter { ApplyLabelTransformer = "passed-filter" },
        new RowFilter { ApplyLabelTransformer = "filtered-out" }
        );
    return ReadFilter(projectId, instanceId, tableId, filter);
}

C++

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

namespace cbt = ::google::cloud::bigtable;
using ::google::cloud::StatusOr;
[](cbt::Table table) {
  cbt::Filter filter = cbt::Filter::Condition(
      cbt::Filter::Chain(cbt::Filter::ValueRegex("true"),
                         cbt::Filter::ColumnRegex("data_plan_10gb")),
      cbt::Filter::ApplyLabelTransformer("passed-filter"),
      cbt::Filter::ApplyLabelTransformer("filtered-out"));
  // Read and print the rows.
  for (StatusOr<cbt::Row>& row :
       table.ReadRows(cbt::RowSet(cbt::RowRange::InfiniteRange()), filter)) {
    if (!row) throw std::move(row).status();
    std::cout << row->row_key() << " = ";
    for (auto const& cell : row->cells()) {
      std::cout << "[" << cell.family_name() << ", "
                << cell.column_qualifier() << ", " << cell.value()
                << ", label(";
      for (auto const& label : cell.labels()) {
        std::cout << label << ",";
      }
      std::cout << ")],";
    }
    std::cout << "\n";
  }
}

Node.js

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

const filter = {
  condition: {
    test: [
      {column: 'data_plan_10gb'},
      {
        value: 'true',
      },
    ],
    pass: {
      label: 'passed-filter',
    },
    fail: {
      label: 'filtered-out',
    },
  },
};
readWithFilter(filter);

PHP

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

use Google\Cloud\Bigtable\BigtableClient;
use Google\Cloud\Bigtable\Filter;

/**
 * Create a composite filter using a conditional
 *
 * @param string $projectId The Google Cloud project ID
 * @param string $instanceId The ID of the Bigtable instance
 * @param string $tableId The ID of the table to read from
 */
function filter_composing_condition(
    string $projectId,
    string $instanceId,
    string $tableId
): void {
    // Connect to an existing table with an existing instance.
    $dataClient = new BigtableClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);
    $table = $dataClient->table($instanceId, $tableId);

    $filter = Filter::condition(
        Filter::chain()
            ->addFilter(Filter::value()->exactMatch('1'))
            ->addFilter(Filter::qualifier()->exactMatch('data_plan_10gb'))
    )
        ->then(Filter::label('passed-filter'))
        ->otherwise(Filter::label('filtered-out'));

    $rows = $table->readRows([
        'filter' => $filter
    ]);

    foreach ($rows as $key => $row) {
        // The "print_row" helper function is defined in https://cloud.google.com/bigtable/docs/samples/bigtable-reads-print
        print_row($key, $row);
    }
}

Ruby

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Bigtable, consulta el artículo Bibliotecas de cliente de Bigtable.

# instance_id = "my-instance"
# table_id    = "my-table"
filter = Google::Cloud::Bigtable::RowFilter.condition(
  Google::Cloud::Bigtable::RowFilter.chain.qualifier("data_plan_10gb").value("true")
)
                                           .on_match(Google::Cloud::Bigtable::RowFilter.label("passed-filter"))
                                           .otherwise(Google::Cloud::Bigtable::RowFilter.label("filtered-out"))
read_with_filter instance_id, table_id, filter