在Google Big查询表中存储存储过程的结果

Google BigQuery是一种全托管的企业级数据仓库解决方案，用于存储和分析大规模数据集。它是Google Cloud平台的一部分，提供了强大的查询和分析功能。

在Google BigQuery中，存储过程的结果可以通过以下步骤进行存储：

1. 创建存储过程：使用BigQuery支持的编程语言（如SQL）编写存储过程的逻辑。存储过程可以包含一系列的SQL语句和控制流程，用于处理和转换数据。
2. 执行存储过程：通过调用存储过程的名称，将其在BigQuery中执行。执行存储过程可以通过BigQuery的Web界面、命令行工具或API进行。
3. 存储结果：在存储过程的逻辑中，可以使用INSERT语句将结果存储到BigQuery中的表中。这些表可以是新创建的，也可以是已存在的表。

存储过程的结果可以在后续的查询中使用，也可以导出到其他数据存储系统进行进一步的分析和处理。

Google Cloud平台提供了一系列与BigQuery相关的产品和服务，可以帮助用户更好地使用和管理BigQuery：

1. BigQuery数据传输服务：用于将数据从其他数据源（如数据库、日志文件等）传输到BigQuery中，以便进行存储和分析。
2. BigQuery ML：提供了在BigQuery中进行机器学习的功能，可以使用SQL语句进行模型训练和预测。
3. BigQuery BI Engine：用于加速BigQuery查询性能，提供实时的交互式查询体验。
4. BigQuery GIS：支持地理信息系统（GIS）数据的存储和查询，用于地理空间分析和可视化。
5. BigQuery Omni：允许在多个云平台（如AWS和Azure）上查询和分析数据，实现跨云的数据集成和分析。

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