FHIR-Ressourcen im Batch nach BigQuery exportieren

Console

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um FHIR-Ressourcen mit derGoogle Cloud -Konsole nach BigQuery zu exportieren:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Datasets auf.

   Zu Datasets

2. Klicken Sie auf das Dataset, das den FHIR-Speicher mit den Daten enthält, die Sie exportieren möchten.

3. Öffnen Sie in derselben Zeile wie der FHIR-Speicher die Liste Aktionen und wählen Sie Exportieren aus.

4. Suchen Sie auf der Seite FHIR-Ressourcen exportieren den Abschnitt Ziel auswählen. Wählen Sie BigQuery-Tabelle aus.

5. Wählen Sie im Abschnitt Zieltabellen-Schreibanordnung eine der folgenden Optionen aus, um das Verhalten des Exportvorgangs festzulegen:

   • Daten nur exportieren, wenn die Zieltabellen leer sind: Dies entspricht der Auswahl der WRITE_EMPTY-Aufzählung in WriteDisposition.
   • Daten an die Zieltabellen anhängen: Dies entspricht der Auswahl des WRITE_APPEND-Enumerators in WriteDisposition.
   • Alle vorhandenen Daten in Zieltabellen löschen, bevor die FHIR-Ressourcen geschrieben werden: Dies entspricht der Auswahl des Enums WRITE_TRUNCATE in WriteDisposition.

6. Klicken Sie im Bereich FHIR-Exportkonfiguration auf Durchsuchen, um das BigQuery-Projekt und das Dataset auszuwählen.

7. Wählen Sie im Drop-down-Menü Schematyp das Ausgabeschema für die BigQuery-Tabelle aus. Folgende Schemas sind verfügbar:

   • Analytics Ein Schema, das auf dem Dokument SQL on FHIR basiert. Da in BigQuery nur 10.000 Spalten pro Tabelle zulässig sind, werden keine Schemas für die Felder Parameters.parameter.resource, Bundle.entry.resource und Bundle.entry.response.outcome generiert.
   • Analytics V2 Ein Schema, das dem Analytics-Schema ähnelt, mit zusätzlicher Unterstützung für Folgendes:
     • Erweiterungen mit mehreren Werten für dieselbe url
     • Enthaltene FHIR-Ressourcen
     Das Analytics V2-Schema benötigt mehr Speicherplatz in der Zieltabelle als das Analytics-Schema.

8. Wählen Sie im Schieberegler Rekursive Strukturtiefe eine Tiefe aus, um die Tiefe für alle rekursiven Strukturen im Ausgabeschema festzulegen. Standardmäßig ist der rekursive Wert 2.

   Weitere Informationen finden Sie unter recursiveStructureDepth.

9. Klicken Sie auf Exportieren, um FHIR-Ressourcen nach BigQuery zu exportieren.

10. Klicken Sie auf den Tab Vorgänge, um den Status des Vorgangs zu verfolgen. Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, werden folgende Hinweise angezeigt:
    • Im Abschnitt Status: Lang andauernder Vorgang befindet sich unter der Überschrift OK ein grünes Häkchen.
    • Der Abschnitt Übersicht hat ein grünes Häkchen und einen OK-Indikator in der Zeile, in der sich auch die Vorgangs-ID befindet.
    Falls Fehler auftreten, klicken Sie auf Aktionen und dann auf Details in Cloud Logging ansehen.

gcloud

Führen Sie den Befehl gcloud healthcare fhir-stores export bq aus, um FHIR-Ressourcen nach BigQuery zu exportieren.

1. Exportieren Sie die FHIR-Ressourcen.

   Ersetzen Sie folgende Werte, bevor sie einen der Befehlsdaten verwenden:

   • PROJECT_ID: die ID Ihres Google Cloud Projekts
   • LOCATION ist der Standort des Datasets
   • DATASET_ID: das übergeordnete Dataset des FHIR-Speichers
   • FHIR_STORE_ID: die FHIR-Speicher-ID
   • BIGQUERY_DATASET_ID: der Name des vorhandenen BigQuery-Datasets, in das Sie FHIR-Ressourcen exportieren
   • SCHEMA_TYPE: ein Wert für SchemaType. Verwenden Sie einen der folgenden Werte:
     • analytics: Ein Schema, das auf dem Dokument SQL on FHIR basiert. Da in BigQuery nur 10.000 Spalten pro Tabelle zulässig sind, werden keine Schemas für die Felder Parameters.parameter.resource, Bundle.entry.resource und Bundle.entry.response.outcome generiert.
     • analytics_v2: Ein Schema ähnlich wie analytics mit zusätzlicher Unterstützung für Folgendes:
       • Erweiterungen mit wiederkehrenden Feldern
       • Enthaltene FHIR-Ressourcen

       analytics-v2 belegt in der Zieltabelle mehr Speicherplatz als analytics.

   • WRITE_DISPOSITION: ein Wert für WriteDisposition. Verwenden Sie einen der folgenden Werte:
     • write-empty: Daten werden nur exportiert, wenn die Ziel-BigQuery-Tabellen leer sind.
     • write-truncate: Alle vorhandenen Daten in den BigQuery-Tabellen löschen, bevor die FHIR-Ressourcen geschrieben werden.
     • write-append. Daten an die BigQuery-Zieltabelle anhängen.
   • FHIR_RESOURCE_TYPE: Ein optionales Feld. Geben Sie einen oder mehrere durch Kommas getrennte FHIR-Ressourcentypen an, um nur FHIR-Ressourcen dieser Typen zu exportieren.
   • SINCE_TIMESTAMP: Ein optionales Feld. Geben Sie einen Wert im Format YYYY-MM-DDThh:mm:ss.sss+zz:zz an, um nur FHIR-Ressourcen zu exportieren, die nach einem bestimmten Zeitpunkt aktualisiert wurden. Geben Sie die Uhrzeit auf die Sekunde genau an und geben Sie eine Zeitzone an. Beispiel: 2015-02-07T13:28:17.239+02:00 und 2017-01-01T00:00:00Z sind gültige Zeiten.

   Führen Sie folgenden Befehl aus:

   Linux, macOS oder Cloud Shell

   gcloud healthcare fhir-stores export bq FHIR_STORE_ID \
     --location=LOCATION \
     --dataset=DATASET_ID \
     --bq-dataset=bq://PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID \
     --schema-type=SCHEMA_TYPE \
     --write-disposition=WRITE_DISPOSITION \
     --resource-type=FHIR_RESOURCE_TYPE \
     --since=SINCE_TIMESTAMP

   Windows (PowerShell)

   gcloud healthcare fhir-stores export bq FHIR_STORE_ID `
     --location=LOCATION `
     --dataset=DATASET_ID `
     --bq-dataset=bq://PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID `
     --schema-type=SCHEMA_TYPE `
     --write-disposition=WRITE_DISPOSITION `
     --resource-type=FHIR_RESOURCE_TYPE `
     --since=SINCE_TIMESTAMP

   Windows (cmd.exe)

   gcloud healthcare fhir-stores export bq FHIR_STORE_ID ^
     --location=LOCATION ^
     --dataset=DATASET_ID ^
     --bq-dataset=bq://PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID ^
     --schema-type=SCHEMA_TYPE ^
     --write-disposition=WRITE_DISPOSITION ^
     --resource-type=FHIR_RESOURCE_TYPE ^
     --since=SINCE_TIMESTAMP

   Nachfolgend sehen Sie die Antwort. Die Antwort enthält eine Kennung für einen Vorgang mit langer Ausführungszeit. Lang andauernde Vorgänge werden zurückgegeben, wenn die Ausführung von Methodenaufrufen sehr lange dauern kann. Der Befehl fragt den Vorgang mit langer Ausführungszeit ab und gibt den Namen des Vorgangs im Feld name aus, sobald der Export abgeschlossen ist. Notieren Sie sich den Wert von OPERATION_ID. Sie benötigen diesen Wert im nächsten Schritt.

   Antwort

   Request issued for: [FHIR_STORE_ID]
   Waiting for operation [projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID] to complete...⠏
   name: projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID
   

2. Führen Sie den Befehl gcloud healthcare operations describe aus und geben Sie OPERATION_ID aus der Antwort an, um weitere Details zum Vorgang aufzurufen.

   Ersetzen Sie folgende Werte, bevor sie einen der Befehlsdaten verwenden:

   • PROJECT_ID: die ID Ihres Google Cloud Projekts
   • DATASET_ID ist die Dataset-ID
   • LOCATION: der Standort des Datasets
   • OPERATION_ID: die ID, die vom Vorgang mit langer Ausführungszeit zurückgegeben wurde

   Führen Sie folgenden Befehl aus:

   Linux, macOS oder Cloud Shell

   gcloud healthcare operations describe OPERATION_ID \
       --project=PROJECT_ID \
       --dataset=DATASET_ID \
       --location=LOCATION

   Windows (PowerShell)

   gcloud healthcare operations describe OPERATION_ID `
       --project=PROJECT_ID `
       --dataset=DATASET_ID `
       --location=LOCATION

   Windows (cmd.exe)

   gcloud healthcare operations describe OPERATION_ID ^
       --project=PROJECT_ID ^
       --dataset=DATASET_ID ^
       --location=LOCATION

   Sie sollten eine Antwort ähnlich der folgenden erhalten:

   Antwort

   done: true
   // If there were any errors, an `error` field displays instead of a `response` field.
   // See Troubleshooting long-running operations for a list of response codes.
   error: ERROR
     code: ERROR_CODE
     message: DESCRIPTION
   metadata:
     '@type': 'type.googleapis.com/google.cloud.healthcare.v1.OperationMetadata'
     apiMethodName: 'google.cloud.healthcare.v1.fhir.FhirStoreService.ExportResources_bq'
     counter:
       success: 'SUCCESS_COUNT'
       // If there were any failures, they display in the `failure` field.
       failure: 'FAILURE_COUNT'
     createTime: 'YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+ZZ:ZZ'
     endTime: 'YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+ZZ:ZZ'
     logsUrl: https://console.cloud.google.com/CLOUD_LOGGING_URL
   name: projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID
   // The `response` field only displays if there were no errors.
   response:
     '@type': 'type.googleapis.com/google.cloud.healthcare.v1.fhir.ExportResourcesResponse'
   

REST

Verwenden Sie die Methode projects.locations.datasets.fhirStores.export, um FHIR-Ressourcen nach BigQuery zu exportieren.

1. FHIR-Ressourcen exportieren:

   Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

   • PROJECT_ID: die ID Ihres Google Cloud Projekts
   • LOCATION ist der Standort des Datasets
   • DATASET_ID: das übergeordnete Dataset des FHIR-Speichers
   • FHIR_STORE_ID: die FHIR-Speicher-ID
   • BIGQUERY_DATASET_ID: der Name des vorhandenen BigQuery-Datasets, in das Sie FHIR-Ressourcen exportieren
   • SCHEMA_TYPE: ein Wert für SchemaType. Verwenden Sie einen der folgenden Werte:
     • ANALYTICS: Ein Schema, das auf dem Dokument SQL on FHIR basiert. Da in BigQuery nur 10.000 Spalten pro Tabelle zulässig sind, werden keine Schemas für die Felder Parameters.parameter.resource, Bundle.entry.resource und Bundle.entry.response.outcome generiert.
     • ANALYTICS_V2: Ein Schema ähnlich wie ANALYTICS mit zusätzlicher Unterstützung für Folgendes:
       • Erweiterungen mit mehreren Werten für dieselbe url
       • Enthaltene FHIR-Ressourcen

       ANALYTICS_V2 belegt mehr Speicherplatz in der Zieltabelle als ANALYTICS

       .
   • WRITE_DISPOSITION: ein Wert für WriteDisposition. Verwenden Sie einen der folgenden Werte:
     • WRITE_EMPTY: Daten werden nur exportiert, wenn die Ziel-BigQuery-Tabellen leer sind.
     • WRITE_TRUNCATE: Alle vorhandenen Daten in den BigQuery-Tabellen löschen, bevor die FHIR-Ressourcen geschrieben werden.
     • WRITE_APPEND. Daten an die BigQuery-Zieltabelle anhängen.
   • FHIR_RESOURCE_TYPE: Ein optionales Feld. Geben Sie einen oder mehrere durch Kommas getrennte FHIR-Ressourcentypen an, um nur FHIR-Ressourcen dieser Typen zu exportieren.
   • SINCE_TIMESTAMP: Ein optionales Feld. Geben Sie einen Wert im Format YYYY-MM-DDThh:mm:ss.sss+zz:zz an, um nur FHIR-Ressourcen zu exportieren, die nach einem bestimmten Zeitpunkt aktualisiert wurden. Geben Sie die Uhrzeit auf die Sekunde genau an und geben Sie eine Zeitzone an. Beispiel: 2015-02-07T13:28:17.239+02:00 und 2017-01-01T00:00:00Z sind gültige Zeiten.

   JSON-Text der Anfrage:

   {
     "bigqueryDestination": {
       "datasetUri": "bq://PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID",
       "schemaConfig": {
         "schemaType": "SCHEMA_TYPE",
       },
       "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
     },
     "_type": "FHIR_RESOURCE_TYPE",
     "_since": "SINCE_TIMESTAMP"
   }
   

   Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

   curl

   Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

   cat > request.json << 'EOF'
   {
     "bigqueryDestination": {
       "datasetUri": "bq://PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID",
       "schemaConfig": {
         "schemaType": "SCHEMA_TYPE",
       },
       "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
     },
     "_type": "FHIR_RESOURCE_TYPE",
     "_since": "SINCE_TIMESTAMP"
   }
   EOF

   Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

   curl -X POST \
        -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
        -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
        -d @request.json \
        "https://healthcare.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/fhirStores/FHIR_STORE_ID:export"

   PowerShell

   Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

   @'
   {
     "bigqueryDestination": {
       "datasetUri": "bq://PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID",
       "schemaConfig": {
         "schemaType": "SCHEMA_TYPE",
       },
       "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
     },
     "_type": "FHIR_RESOURCE_TYPE",
     "_since": "SINCE_TIMESTAMP"
   }
   '@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

   Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

   $cred = gcloud auth print-access-token
   $headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
   
   Invoke-WebRequest `
       -Method POST `
       -Headers $headers `
       -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
       -InFile request.json `
       -Uri "https://healthcare.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/fhirStores/FHIR_STORE_ID:export" | Select-Object -Expand Content

   APIs Explorer

   Kopieren Sie den Anfragetext und öffnen Sie die Referenzseite für Methoden. Der API Explorer wird rechts auf der Seite geöffnet. Sie können mit diesem Tool interagieren, um Anfragen zu senden. Fügen Sie den Anfragetext in dieses Tool ein, füllen Sie alle Pflichtfelder aus und klicken Sie auf Ausführen.

   Die Ausgabe sieht so aus. Die Antwort enthält eine Kennung für einen Vorgang mit langer Ausführungszeit (Long-Running Operation, LRO). Lang andauernde Vorgänge werden zurückgegeben, wenn die Ausführung von Methodenaufrufen zusätzliche Zeit in Anspruch nehmen kann. Notieren Sie sich den Wert von OPERATION_ID. Sie benötigen diesen Wert im nächsten Schritt.

   Antwort

   
   {
     "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID"
   }
   
   

2. Mit der Methode projects.locations.datasets.operations.get können Sie den Status des Vorgangs mit langer Ausführungszeit abrufen.

   Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

   • PROJECT_ID: die ID Ihres Google Cloud Projekts
   • DATASET_ID ist die Dataset-ID
   • LOCATION: der Standort des Datasets
   • OPERATION_ID: die ID, die vom Vorgang mit langer Ausführungszeit zurückgegeben wurde

   Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

   curl

   Führen Sie folgenden Befehl aus:

   curl -X GET \
        -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
        "https://healthcare.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID"

   PowerShell

   Führen Sie folgenden Befehl aus:

   $cred = gcloud auth print-access-token
   $headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
   
   Invoke-WebRequest `
       -Method GET `
       -Headers $headers `
       -Uri "https://healthcare.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID" | Select-Object -Expand Content

   APIs Explorer

   Öffnen Sie die Methodenreferenzseite. Der API Explorer wird rechts auf der Seite geöffnet. Sie können mit diesem Tool interagieren, um Anfragen zu senden. Füllen Sie die Pflichtfelder aus und klicken Sie auf Ausführen.

   Die Ausgabe sieht so aus. Wenn die Antwort "done": true enthält, ist der Vorgang mit langer Ausführungszeit abgeschlossen.

   Antwort

   {
     "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID",
     "metadata": {
       "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.healthcare.v1.OperationMetadata",
       "apiMethodName": "google.cloud.healthcare.v1.fhir.FhirStoreService.ExportResources_bq",
       "createTime": "YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+ZZ:ZZ",
       "endTime": "YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+ZZ:ZZ",
       "logsUrl": "https://console.cloud.google.com/CLOUD_LOGGING_URL"
       "counter": {
         "success": "SUCCESS_COUNT",
         // If there were any failures, they display in the `failure` field.
         "failure": "FAILURE_COUNT"
       }
     },
     "done": true,
     // The `response` field only displays if there were no errors.
     "response": {
       "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.healthcare.v1.fhir.ExportResourcesResponse",
       
     },
     // If there were any errors, an `error` field displays instead of a `response` field.
     // See Troubleshooting long-running operations for a list of response codes.
     "error": {
       "code": ERROR_CODE,
       "message": "DESCRIPTION",
       "details": [
         {
           "@type": "...",
           FIELD1: ...,
           ...
         }
       ]
     }
   }
   

Console

Die Google Cloud Console und die gcloud CLI unterstützen diese Aktion nicht. Verwenden Sie stattdessen curl, PowerShell oder Ihre bevorzugte Sprache.

gcloud

Die Google Cloud Console und die gcloud CLI unterstützen diese Aktion nicht. Verwenden Sie stattdessen curl, PowerShell oder Ihre bevorzugte Sprache.

REST

Verwenden Sie die Methode projects.locations.datasets.fhirStores.export, um FHIR-Ressourcen in partitionierte BigQuery-Tabellen zu exportieren.

1. FHIR-Ressourcen exportieren:

   Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

   • PROJECT_ID: die ID Ihres Google Cloud Projekts
   • LOCATION ist der Standort des Datasets
   • DATASET_ID: das übergeordnete Dataset des FHIR-Speichers
   • FHIR_STORE_ID: die FHIR-Speicher-ID
   • BIGQUERY_DATASET_ID: der Name des vorhandenen BigQuery-Datasets, in das Sie FHIR-Ressourcen exportieren
   • SCHEMA_TYPE: ein Wert für SchemaType. Verwenden Sie einen der folgenden Werte:
     • ANALYTICS: Ein Schema, das auf dem Dokument SQL on FHIR basiert. Da in BigQuery nur 10.000 Spalten pro Tabelle zulässig sind, werden keine Schemas für die Felder Parameters.parameter.resource, Bundle.entry.resource und Bundle.entry.response.outcome generiert.
     • ANALYTICS_V2: Ein Schema ähnlich wie ANALYTICS mit zusätzlicher Unterstützung für Folgendes:
       • Erweiterungen mit mehreren Werten für dieselbe url
       • Enthaltene FHIR-Ressourcen

       ANALYTICS_V2 belegt mehr Speicherplatz in der Zieltabelle als ANALYTICS

       .
   • TIME_PARTITION_TYPE: die Granularität, mit der exportierte FHIR-Ressourcen partitioniert werden sollen. Verwenden Sie einen der folgenden Werte:
     • HOUR: Daten nach Stunde partitionieren
     • DAY: Daten nach Tag partitionieren
     • MONTH: Daten nach Monat partitionieren
     • YEAR: Daten nach Jahr partitionieren
   • WRITE_DISPOSITION: ein Wert für WriteDisposition. Verwenden Sie einen der folgenden Werte:
     • WRITE_EMPTY: Nur Daten exportieren, wenn die BigQuery-Tabelle leer ist.
     • WRITE_TRUNCATE: Alle vorhandenen Daten in der BigQuery-Tabelle werden gelöscht, bevor die DICOM-Instanzen geschrieben werden.
     • WRITE_APPEND: Daten an die BigQuery-Tabelle anhängen.

   JSON-Text der Anfrage:

   {
     "bigqueryDestination": {
       "datasetUri": "bq://PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID",
       "schemaConfig": {
         "schemaType": "SCHEMA_TYPE",
         "lastUpdatedPartitionConfig": {
           "type": "TIME_PARTITION_TYPE"
         }
       },
       "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
     }
   }
   

   Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

   curl

   Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

   cat > request.json << 'EOF'
   {
     "bigqueryDestination": {
       "datasetUri": "bq://PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID",
       "schemaConfig": {
         "schemaType": "SCHEMA_TYPE",
         "lastUpdatedPartitionConfig": {
           "type": "TIME_PARTITION_TYPE"
         }
       },
       "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
     }
   }
   EOF

   Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

   curl -X POST \
        -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
        -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
        -d @request.json \
        "https://healthcare.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/fhirStores/FHIR_STORE_ID:export"

   PowerShell

   Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

   @'
   {
     "bigqueryDestination": {
       "datasetUri": "bq://PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID",
       "schemaConfig": {
         "schemaType": "SCHEMA_TYPE",
         "lastUpdatedPartitionConfig": {
           "type": "TIME_PARTITION_TYPE"
         }
       },
       "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
     }
   }
   '@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

   Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

   $cred = gcloud auth print-access-token
   $headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
   
   Invoke-WebRequest `
       -Method POST `
       -Headers $headers `
       -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
       -InFile request.json `
       -Uri "https://healthcare.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/fhirStores/FHIR_STORE_ID:export" | Select-Object -Expand Content

   APIs Explorer

   Kopieren Sie den Anfragetext und öffnen Sie die Referenzseite für Methoden. Der API Explorer wird rechts auf der Seite geöffnet. Sie können mit diesem Tool interagieren, um Anfragen zu senden. Fügen Sie den Anfragetext in dieses Tool ein, füllen Sie alle Pflichtfelder aus und klicken Sie auf Ausführen.

   Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

   Antwort

   {
     "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/fhirStores/FHIR_STORE_ID",
     "version": "FHIR_STORE_VERSION",
     "bigqueryDestination": {
       "datasetUri": "bq://PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID",
       "schemaConfig": {
         "schemaType": "SCHEMA_TYPE",
         "lastUpdatedPartitionConfig": {
           "type": "TIME_PARTITION_TYPE"
         }
       },
       "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
     }
   }
   

2. Mit der Methode projects.locations.datasets.operations.get können Sie den Status des Vorgangs mit langer Ausführungszeit abrufen.

   Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

   • PROJECT_ID: die ID Ihres Google Cloud Projekts
   • DATASET_ID ist die Dataset-ID
   • LOCATION: der Standort des Datasets
   • OPERATION_ID: die ID, die vom Vorgang mit langer Ausführungszeit zurückgegeben wurde

   Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

   curl

   Führen Sie folgenden Befehl aus:

   curl -X GET \
        -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
        "https://healthcare.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID"

   PowerShell

   Führen Sie folgenden Befehl aus:

   $cred = gcloud auth print-access-token
   $headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
   
   Invoke-WebRequest `
       -Method GET `
       -Headers $headers `
       -Uri "https://healthcare.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID" | Select-Object -Expand Content

   APIs Explorer

   Öffnen Sie die Methodenreferenzseite. Der API Explorer wird rechts auf der Seite geöffnet. Sie können mit diesem Tool interagieren, um Anfragen zu senden. Füllen Sie die Pflichtfelder aus und klicken Sie auf Ausführen.

   Die Ausgabe sieht so aus. Wenn die Antwort "done": true enthält, ist der Vorgang mit langer Ausführungszeit abgeschlossen.

   Antwort

   {
     "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID",
     "metadata": {
       "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.healthcare.v1.OperationMetadata",
       "apiMethodName": "google.cloud.healthcare.v1.fhir.FhirStoreService.ExportResources_bq",
       "createTime": "YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+ZZ:ZZ",
       "endTime": "YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+ZZ:ZZ",
       "logsUrl": "https://console.cloud.google.com/CLOUD_LOGGING_URL"
       "counter": {
         "success": "SUCCESS_COUNT",
         // If there were any failures, they display in the `failure` field.
         "failure": "FAILURE_COUNT"
       }
     },
     "done": true,
     // The `response` field only displays if there were no errors.
     "response": {
       "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.healthcare.v1.fhir.ExportResourcesResponse",
       
     },
     // If there were any errors, an `error` field displays instead of a `response` field.
     // See Troubleshooting long-running operations for a list of response codes.
     "error": {
       "code": ERROR_CODE,
       "message": "DESCRIPTION",
       "details": [
         {
           "@type": "...",
           FIELD1: ...,
           ...
         }
       ]
     }
   }