时间分区的 BigQuery 表
time partitioned BigQuery tables
Google Datalab 是否支持时间分区 BigQuery table 的 特定分区 作为查询结果目标 tables ？例如：
from gcp import bigquery as bq
queryString = 'SELECT "a1" AS col1'
tabNam = 'Feature.test141228'
bq.Query(queryString).execute(table_name=tabNam, table_mode='create')
我的猜测是 Datalab 不需要以某种方式特别支持此功能，因为您唯一需要做的就是提供 table 名称和时间分区作为后缀（就像您在你的问题 - Feature.test$20141228）。当然，您首先需要确保您的 table (Feature.test) 已正确配置 timePartitioning table 的 属性
Google Big Query 中的表有一个很棒的功能。如果您有多个具有相同名称 +（日期）的表，例如 test20141228、test20141229...
您将拥有一组带有向下滚动按钮的表格，如图所示，这非常好。
然后可以用通配符函数TABLE_DATE_RANGE([Feature.test],date1,date2)查询testdate1~testdate2之间的表，也很不错。
Google Datalab 是否支持时间分区 BigQuery table 的 特定分区 作为查询结果目标 tables ？例如：
from gcp import bigquery as bq
queryString = 'SELECT "a1" AS col1'
tabNam = 'Feature.test141228'
bq.Query(queryString).execute(table_name=tabNam, table_mode='create')
我的猜测是 Datalab 不需要以某种方式特别支持此功能，因为您唯一需要做的就是提供 table 名称和时间分区作为后缀（就像您在你的问题 - Feature.test$20141228）。当然，您首先需要确保您的 table (Feature.test) 已正确配置 timePartitioning table 的 属性
Google Big Query 中的表有一个很棒的功能。如果您有多个具有相同名称 +（日期）的表，例如 test20141228、test20141229... 您将拥有一组带有向下滚动按钮的表格，如图所示，这非常好。 然后可以用通配符函数TABLE_DATE_RANGE([Feature.test],date1,date2)查询testdate1~testdate2之间的表，也很不错。