BigQuery¶

SQLList bedient ein BigQueryModel über dieselben Endpunkte und denselben Envelope wie jedes andere Model (verifiziert gegen den BigQuery-Emulator). BigQuery ist ein OLAP-Warehouse; drei Eigenschaften lassen sich nicht wegabstrahieren.

Die drei Kompromisse¶

Keine Transaktionen. session.rollback() ist ein No-op; eine gescheiterte Action lässt ihre früheren Statements angewendet zurück. Die Engine warnt einmalig beim Konfigurieren.

Latenz und DML-Kontingente. Jede Action ist mindestens ein Query-Job (Sekunden), mutierendes DML pro Tabelle ist auf wenige gleichzeitige Jobs begrenzt — nur für Admin-Module mit wenig Verkehr.

Kein Autoincrement, keine erzwungenen Keys. BigQueryModel erzeugt zeitlich sortierte 26-Zeichen-String-IDs (ULID-Layout), ORDER BY id und Keyset-Pagination funktionieren weiter. Eindeutigkeit und Fremdschlüssel erzwingt allein die Anwendung.

Einrichtung¶

pip install "spltz-viur-models[bigquery]"

# deploy/models/stats.py
from viur.models.bigquery import BigQueryModel

class SalesRow(BigQueryModel, table=True):
    __tablename__ = "sales"
    __table_args__ = {"schema": "analytics"}    # schema == dataset
    name: str = Field(descr="Name", max_length=100)

# deploy/modules/sales.py — eine ganz normale SQLList
class Sales(SQLList):
    model = SalesRow
    json_version = 2

# deploy/main.py
conf.models.databases["default"] = {"engine": "bigquery", "bigquery_dsn": "bigquery://my-project/analytics"}
viur.models.db.configure_from_conf()

Credentials: Application Default Credentials auf App Engine; ein vorkonfigurierter Client über "engine_options": {"connect_args": {"client": client}} im Eintrag (Tests, Emulator).

Was das Backend übernimmt¶

Problem	Behandlung
kein Autoincrement	`BigQueryModel.id`: zeitlich sortierter String über `new_id`
aware Datetimes vs. naives `DATETIME`	die Systemfelder sind `TIMESTAMP(timezone=True)`-Spalten
`LIKE` hat keine `ESCAPE`-Klausel	`SQLList` baut Such- und `$lk`-Filter dialektabhängig (Backslash ist BigQuerys implizites Escape)
DML-Jobs melden keine getroffenen Zeilen	Rowcount-Prüfung beim Konfigurieren abgeschaltet — sonst wirft ein funktionierendes UPDATE `StaleDataError`

Eigene zeitzonenbewusste Datetime-Felder musst Du explizit deklarieren — BigQuerys DATETIME ist naiv und lehnt aware Werte ab:

due: datetime | None = Field(default=None, sa_type=sa.TIMESTAMP(timezone=True))

Migrationen: nur additiv¶

Echtes BigQuery unterstützt ADD/DROP/RENAME COLUMN und erweiternde Typumwandlungen. Es gibt keinen Batch-Modus, und die zeilenweisen transform_column-Operationen (multiple↔single, Sprachwechsel, …) kollidieren mit den DML-Kontingenten — richte den Bone-Übergangsgenerator nicht auf ein BigQuery-DSN. Das Schema mit SQLModel.metadata.create_all() aufsetzen und Änderungen additiv halten.

Änderungen prüfen¶

integration/bq_emulator_check.py fährt den CRUD-Pfad gegen den BigQuery-Emulator (Docker); sein Docstring listet die Einschränkungen des Emulators (Reflection und ALTER TABLE hängen dort).