Python 2.7 每隔一段时间自动将数据存储实体备份/删除到大查询

我正在寻找将一些数据流到大查询中，并对谷歌的最佳实践步骤3提出了一个问题。这个过程在高层次上是有意义的，但我正在努力实现步骤3。（我希望将数据存储用作我的事务数据存储。）对于步骤3，表示“从事务数据存储中协调数据并截断未协调的数据表。”。我的问题是,；如果我的对账数据在Google数据存储中，有没有一种方法可以自动备份和删除这些数据而无需手动干预

我知道我可以通过使用。我可以： 1） 暂停对数据存储的所有写入 2） 将数据存储表备份到云存储 3） 删除我刚备份的表中的所有实体。 4） 将备份导入到大查询中

有没有一种方法可以使这项工作自动化，这样我就不必定期手动完成

实时仪表盘和查询

在某些情况下，将数据流式传输到BigQuery可以对事务数据进行实时分析。由于流式数据可能会出现重复数据，请确保在BigQuery之外有一个主要的事务性数据存储

您可以采取一些预防措施，以确保能够对事务性数据执行分析，并拥有最新的数据视图：

1） 创建两个具有相同架构的表。第一个表用于已对账的数据，第二个表用于未对账的实时数据

2） 在客户端，为记录维护事务数据存储。 激发并忘记这些记录的insertAll（）请求。insertAll（）请求应将实时的未协调表指定为目标表

3） 每隔一段时间，从事务数据存储中追加已协调的数据，并截断未协调的数据表

4） 对于实时仪表板和查询，可以从两个表中选择数据。未协调的数据表可能包含重复或删除的记录