将100个sql csv表转储大容量加载到bigquery的最简单方法

将100个SQL CSV表转储大容量加载到BigQuery的最简单方法是使用BigQuery的命令行工具bq或者BigQuery API进行批量加载。

步骤如下：

1. 准备CSV文件：将100个SQL表导出为CSV格式的文件，并确保每个文件的大小不超过BigQuery的限制（目前为10GB）。
2. 创建BigQuery数据集：在BigQuery中创建一个数据集，用于存储加载的表。
3. 使用bq命令行工具加载数据：使用以下命令将CSV文件加载到BigQuery中：
4. 使用bq命令行工具加载数据：使用以下命令将CSV文件加载到BigQuery中：
5. 其中，<dataset_name>是数据集的名称，<table_name>是要创建的表的名称，<path_to_csv_file>是CSV文件的路径。
6. 例如，加载名为mydataset.mytable的表，可以使用以下命令：
7. 例如，加载名为mydataset.mytable的表，可以使用以下命令：
8. 这将自动检测CSV文件的模式，并将其加载到指定的表中。
9. 使用BigQuery API加载数据：如果你更喜欢使用编程方式加载数据，可以使用BigQuery API进行批量加载。具体步骤如下：
   • 使用BigQuery API的jobs.insert方法创建一个加载作业（job）。
   • 设置作业的配置，包括源文件的位置、目标表的位置和模式等。
   • 执行作业并等待加载完成。
   • 你可以使用任何支持BigQuery API的编程语言来实现这些步骤，例如Python、Java、Node.js等。

这是将100个SQL CSV表转储大容量加载到BigQuery的最简单方法。请注意，这只是一个基本的示例，实际情况可能因数据量、网络速度等因素而有所不同。对于更复杂的需求，你可能需要进一步优化加载过程，例如使用分区表、并行加载等技术。