如何在BigQuery中将8位双精度数字(小端)解析成float64？

在BigQuery中将8位双精度数字(小端)解析成float64，可以通过以下步骤实现：

首先，将8位双精度数字(小端)转换为字节数组。可以使用编程语言中的字节操作函数或库来实现此转换。
接下来，将字节数组转换为float64类型。在大多数编程语言中，都提供了将字节数组转换为浮点数的方法。
最后，将转换后的float64值插入到BigQuery表中的相应列中。

需要注意的是，BigQuery本身并不提供直接解析8位双精度数字(小端)的功能，因此需要在编程语言中进行转换后再进行插入操作。

以下是一个示例代码（使用Python）来演示如何在BigQuery中将8位双精度数字(小端)解析成float64：

import struct
from google.cloud import bigquery

# 将8位双精度数字(小端)转换为float64
def parse_double_le(data):
    return struct.unpack('<d', data)[0]

# 创建BigQuery客户端
client = bigquery.Client()

# 构造要插入的数据
data = b'\x40\x49\x0f\xdb\x22\x1e\x85\xeb'  # 示例数据，需要根据实际情况替换

# 解析双精度数字
parsed_value = parse_double_le(data)

# 构造插入数据的行
rows_to_insert = [
    {"value": parsed_value}
]

# 插入数据到BigQuery表中
table_id = "your-project.your-dataset.your-table"  # 替换为实际的项目、数据集和表名
table = client.get_table(table_id)
errors = client.insert_rows(table, rows_to_insert)

if errors == []:
    print("数据插入成功")
else:
    print("数据插入失败：{}".format(errors))

在上述示例代码中，我们使用了Python的struct模块来进行字节数组和float64类型之间的转换。同时，我们使用了Google Cloud的BigQuery客户端库来连接到BigQuery并插入数据。

请注意，上述示例代码仅供参考，实际实现可能因编程语言和具体环境而有所不同。您可以根据自己的需求和实际情况进行相应的调整和修改。