目前已经在Google Cloud SQL上克隆了这个数据https://github.com/datacharmer/test_db。
要求将结果输出成有如下15个分类的csv文件并存储在Google Cloud的BigQuery中。如果数据过大可以限制成1000行以内
employees.emp_no
employees.birth_date
employees.first_name
employees.last_name
employees.gender
employees.hire_date
titles.title
titles.from_date
titles.to_date
salaries.salary
salaries.from_date
salaries.to_date
departments.dept_ame
dep_emp.from_date
dep_emp.to_date
具体怎么操作，要求图文详细步骤。可使用Google Cloud Shell。如果可以用selectInto-OutFile指令最好（我试过但是好像Google不允许）。
参考下 https://cloud.google.com/bigquery/docs/exporting-data?hl=zh-cn
为什么我打不开那个链接
采用chatgpt：
要将MySQL数据输出到BigQuery，并将结果保存为CSV文件，您可以按照以下步骤进行操作：
1、创建一个Google Cloud项目：
打开Google Cloud控制台（https://console.cloud.google.com）。
创建一个新项目或选择现有项目。
2、启用Google Cloud SQL和BigQuery API：
在Google Cloud控制台中，导航到"API和服务" > "库"。
搜索并启用"Cloud SQL API"和"BigQuery API"。
3、创建Cloud SQL实例：
在Google Cloud控制台中，导航到"Cloud SQL"。
点击"创建实例"。
选择MySQL作为数据库引擎。
配置实例设置，如实例ID、密码等。
点击"创建"来创建实例。
4、连接到Cloud SQL实例：
在Google Cloud控制台中，导航到"Cloud SQL" > "实例"。
点击您创建的实例。
在实例详细信息页面中，记录下实例连接名（Instance connection name）。
5、克隆测试数据库：
在Google Cloud Shell中运行以下命令克隆测试数据库：
$ git clone https://github.com/datacharmer/test_db
6、导入测试数据库到Cloud SQL实例：
在Google Cloud Shell中运行以下命令，将测试数据库导入到您的Cloud SQL实例中：
$ cd test_db
$ mysql -u [YOUR_USERNAME] -p -h [YOUR_INSTANCE_CONNECTION_NAME] < employees.sql
替换[YOUR_USERNAME]为Cloud SQL实例的用户名，[YOUR_INSTANCE_CONNECTION_NAME]为Cloud SQL实例的连接名。运行命令后，您将需要输入密码。
7、创建BigQuery数据集：
在Google Cloud控制台中，导航到"BigQuery"。
点击"创建数据集"。
输入数据集ID和名称，然后点击"创建数据集"。
8、准备输出到BigQuery的数据：
在Google Cloud Shell中运行以下命令，将MySQL数据导出为CSV文件：
$ gcloud sql export csv [YOUR_INSTANCE_CONNECTION_NAME] gs://[YOUR_BUCKET_NAME]/output.csv --query="SELECT employees.emp_no, employees.birth_date, employees.first_name, employees.last_name, employees.gender, employees.hire_date, titles.title, titles.from_date, titles.to_date, salaries.salary, salaries.from_date, salaries.to_date, departments.dept_name, dep_emp.from_date, dep_emp.to_date FROM employees INNER JOIN titles ON employees.emp_no = titles.emp_no INNER JOIN salaries ON employees.emp_no = salaries.emp_no INNER JOIN dept_emp ON employees.emp_no = dep_emp.emp_no INNER JOIN departments ON dep_emp.dept_no = departments.dept_no LIMIT 1000" --database=[YOUR_DATABASE_NAME] --project=[YOUR_PROJECT_ID]
替换[YOUR_INSTANCE_CONNECTION_NAME]为Cloud SQL实例的连接名，[YOUR_BUCKET_NAME]为存储CSV文件的Cloud Storage存储桶名称，[YOUR_DATABASE_NAME]为数据库名称，[YOUR_PROJECT_ID]为Google Cloud项目的ID。
9、将CSV文件导入到BigQuery：
在Google Cloud控制台中，导航到"BigQuery"。
选择您创建的数据集。
点击"创建表格"。
在"来源数据"下，选择"Cloud Storage"。
输入CSV文件的路径，如：gs://[YOUR_BUCKET_NAME]/output.csv。
配置架构（Schema）和其他选项，然后点击"创建表格"。
10、重复步骤8和9，将其他分类的数据导出为CSV文件并导入到BigQuery。
现在，您应该能够将MySQL数据输出到BigQuery，并将结果保存为CSV文件，并按照您提供的分类存储在BigQuery中。请确保替换命令中的参数为您自己的实际值，并根据需要进行调整。