外部应用程序调用Big Query的标准SQL使用情景

外部应用程序调用BigQuery的标准SQL使用情景包括：

1. 数据分析报表生成：外部应用程序可以调用BigQuery来获取数据并生成数据分析报表，例如使用Python编写的应用程序可以使用BigQuery的标准SQL查询语句来获取所需的数据，然后使用数据可视化工具生成报表。

以下是一个使用Python调用BigQuery进行数据分析报表生成的示例代码：

from google.cloud import bigquery

# 初始化BigQuery客户端
client = bigquery.Client()

# 定义SQL查询语句
query = """
    SELECT
        date,
        COUNT(*) AS pageviews
    FROM
        `project_name.dataset_name.table_name`
    GROUP BY
        date
    ORDER BY
        date
"""

# 执行查询
query_job = client.query(query)

# 获取查询结果
results = query_job.result()

# 打印查询结果
for row in results:
    print(f"Date: {row['date']}, Pageviews: {row['pageviews']}")

2. 实时数据处理：外部应用程序可以使用BigQuery的标准SQL来处理实时数据，例如将流式数据写入BigQuery表中，并使用SQL查询语句对数据进行分析和处理。

以下是一个使用Python调用BigQuery进行实时数据处理的示例代码：

from google.cloud import bigquery

# 初始化BigQuery客户端
client = bigquery.Client()

# 定义要写入的数据
data = [
    {"user_id": 1, "pageviews": 10},
    {"user_id": 2, "pageviews": 5},
    {"user_id": 3, "pageviews": 7}
]

# 定义要写入的表名
table_name = "project_name.dataset_name.table_name"

# 写入数据到BigQuery表中
table = client.get_table(table_name)
errors = client.insert_rows_json(table, data)

if errors == []:
    print("Data inserted successfully.")
else:
    print(f"Errors: {errors}")

这些示例代码演示了如何使用Python调用BigQuery的标准SQL进行数据分析报表生成和实时数据处理。注意需要先安装google-cloud-bigquery包。此外，还可以使用其他编程语言和工具来调用BigQuery的标准SQL，具体取决于应用程序的需求和技术栈。