我已经访问MySQL表的访问日志，但最近它变得太过于MySQL。然后，我决定保存在Google BigQuery中。我不知道这是否是更好的选择，但似乎可行。有人对此发表评论吗？好的...
我开始整合到Google BigQuery，我用Flask（一个Python框架）制作了一个小应用程序。我创建了端点来接收数据并发送到BigQuery。现在，我的常规应用程序将数据发送到指向我的Flask应用程序的URL，然后轮流发送到BigQuery。这里有任何观察或建议吗？
最后我的问题，有时我会丢失数据。我制作了一个脚本来测试我的一般应用程序以查看结果，我多次运行脚本并注意到我丢失了一些数据，因为有时会保存相同的数据，有时不会。有人知道会发生什么事吗？最重要的是..在这种情况下如何防止丢失数据？我的应用程序如何准备好注意数据没有被Google BigQuery搜出然后对待它，比如再试一次？
我正在使用google-cloud-python库（参考：https://googlecloudplatform.github.io/google-cloud-python/latest/bigquery/usage.html#tables）。
我的代码：
client = bigquery.Client(project=project_id)
table_ref = client.dataset(dataset_id).table(table_id)
SCHEMA = [SchemaField(**field) for field in schema]
errors = client.create_rows(table_ref, [row], SCHEMA)
就这些
正如我所料，你不处理errors。确保您处理并了解流式插入的工作原理。如果您流式传输1000行，并且56次失败，则会返回该行，并且您只需要重试56行。 insertId也很重要。