我有一个Google BigQuery中的表，可以使用pandas函数read_gbq和to_gbq在Python中访问和修改该表。问题在于，添加100,000行需要大约150秒，而添加1行需要大约40秒。我想更新表中的值而不是添加一行，有没有一种方法可以使用python快速或快于40秒来更新表中的值？
参考方案
不知道是否可以使用pandas这样做，但可以确定使用google-cloud库。
您可以只安装它(pip install --upgrade google-cloud)并像这样运行它:
import uuid
import os
os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = 'path_to_json_credentials.json'
from google.cloud.bigquery.client import Client
bq_client = Client()
job_id = str(uuid.uuid4())
query = """UPDATE `dataset.table` SET field_1 = '3' WHERE field_2 = '1'"""
job = bq_client.run_async_query(query=query, job_name=job_id)
job.use_legacy_sql = False
job.begin()
在这里，此操作平均需要2s。
附带说明一下，牢记与BQ中DML操作相关的quotas很重要，即知道何时使用它们以及它们是否完全适合您的需求。
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