Labels zu Ressourcen hinzufügen

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie Ihre BigQuery-Ressourcen mit Labels versehen.

Dataset-Labels hinzufügen

Sie können einem BigQuery-Dataset bei seiner Erstellung ein Label hinzufügen. Dafür verwenden Sie den Befehl bq mk des bq-Befehlszeilentools oder die API-Methode datasets.insert. Derzeit können Sie einem Dataset, wenn es mit der Cloud Console erstellt wird, kein Label hinzufügen.

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie einem Dataset nach seiner Erstellung ein Label hinzufügen. Weitere Informationen zum Hinzufügen eines Labels beim Erstellen eines Datasets finden Sie unter Dataset erstellen.

So kann nach dem Erstellen eines Datasets ein Label hinzugefügt werden:

  • Mit der Cloud Console
  • Mit dem Befehl bq update des bq-Befehlszeilentools
  • Durch Aufrufen der API-Methode datasets.patch
  • Mit den Clientbibliotheken

Wenn Sie einem Dataset ein Label hinzufügen, wird das Label nicht an Ressourcen innerhalb des Datasets weitergegeben. Labels von Datasets werden von Tabellen oder Ansichten nicht übernommen. Wenn Sie einem Dataset ein Label hinzufügen, ist es in den Speicherabrechnungsdaten enthalten. In den jobbezogenen Abrechnungsdaten werden jedoch keine Dataset-Labels angezeigt.

Erforderliche Berechtigungen

Zum Hinzufügen eines Labels zu einem vorhandenen Dataset müssen Sie mindestens Berechtigungen des Typs bigquery.datasets.update haben. Die folgenden vordefinierten IAM-Rollen enthalten bigquery.datasets.update-Berechtigungen:

  • bigquery.dataOwner
  • bigquery.admin

Wenn ein Nutzer mit Berechtigungen vom Typ bigquery.datasets.create ein Dataset erstellt, hat er dafür außerdem bigquery.dataOwner-Zugriff. Mit bigquery.dataOwner-Zugriff erhält der Nutzer die Möglichkeit, seinen Datasets Labels hinzuzufügen.

Weitere Informationen zu IAM-Rollen und Berechtigungen in BigQuery finden Sie unter Vordefinierte Rollen und Berechtigungen.

Label zu einem Dataset hinzufügen

So fügen Sie einem Dataset ein Label hinzu, nachdem es erstellt wurde:

Console

  1. Wählen Sie das Dataset in der Cloud Console aus.

  2. Klicken Sie auf der Seite "Dataset-Details" auf das Stiftsymbol rechts neben Labels.

    Stiftsymbol für Labels

  3. Gehen Sie im Dialogfeld Labels bearbeiten so vor:

    • Klicken Sie auf Add Label (Label hinzufügen).
    • Geben Sie den gewünschten Schlüssel und Wert ein, um ein Label hinzuzufügen. Klicken Sie auf Label hinzufügen, um weitere Labels anzuwenden. Jeder Schlüssel kann pro Dataset nur einmal verwendet werden, Sie können ihn aber in verschiedenen Datasets eines Projekts verwenden.
    • Ändern Sie die vorhandenen Schlüssel oder Werte, um ein Label zu aktualisieren.
    • Klicken Sie auf Update (Aktualisieren), um die Änderungen zu speichern.

bq

Zum Hinzufügen eines Labels zu einem vorhandenen Dataset führen Sie den Befehl bq update mit dem Flag set_label aus. Wiederholen Sie das Flag, um mehrere Labels hinzuzufügen.

Wenn sich das Dataset in einem anderen Projekt als Ihrem Standardprojekt befindet, fügen Sie dem Dataset die Projekt-ID im Format PROJECT_ID:DATASET hinzu.

bq update --set_label KEY:VALUE PROJECT_ID:DATASET

Dabei gilt:

  • KEY:VALUE ist ein Schlüssel/Wert-Paar für ein Label, das Sie hinzufügen möchten. Der Schlüssel muss eindeutig sein.
  • PROJECT_ID ist Ihre Projekt-ID.
  • DATASET ist das Dataset, dem Sie ein Label zuweisen.

Beispiele:

Wenn Sie ein Label hinzufügen möchten, um Departments nachzuverfolgen, geben Sie den Befehl bq update ein und legen Sie department als Labelschlüssel fest. Wenn Sie in Ihrem Standardprojekt beispielsweise ein Label department:shipping zu mydataset hinzufügen möchten, geben Sie Folgendes ein:

    bq update --set_label department:shipping mydataset

Zum Hinzufügen mehrerer Labels zu einem Dataset wiederholen Sie das Flag set_label und geben für jedes Label einen eindeutigen Schlüssel an. Wenn Sie in Ihrem Standardprojekt beispielsweise die Labels department:shipping und cost_center:logistics zu mydataset hinzufügen möchten, geben Sie Folgendes ein:

    bq update \
    --set_label department:shipping \
    --set_label cost_center:logistics \
    mydataset

API

Rufen Sie die Methode datasets.patch auf und geben Sie das Attribut labels für die Dataset-Ressource ein, um einem vorhandenen Dataset ein Label hinzuzufügen.

Da die Methode datasets.update die gesamte Dataset-Ressource ersetzt, ist die Methode datasets.patch zu bevorzugen.

Go

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Go in der BigQuery-Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Go API.

import (
	"context"
	"fmt"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
)

// addDatasetLabel demonstrates adding label metadata to an existing dataset.
func addDatasetLabel(projectID, datasetID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	ds := client.Dataset(datasetID)
	meta, err := ds.Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	update := bigquery.DatasetMetadataToUpdate{}
	update.SetLabel("color", "green")
	if _, err := ds.Update(ctx, update, meta.ETag); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

In diesem Beispiel wird die Google-HTTP-Clientbibliothek für Java verwendet, um eine Anfrage an die BigQuery API zu senden.

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Java in der BigQuery-Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Java API.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Dataset;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

// Sample to updates a label on dataset
public class LabelDataset {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    labelDataset(datasetName);
  }

  public static void labelDataset(String datasetName) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      // This example dataset starts with existing label { color: 'green' }
      Dataset dataset = bigquery.getDataset(datasetName);
      // Add label to dataset
      Map<String, String> labels = new HashMap<>();
      labels.put("color", "green");

      dataset.toBuilder().setLabels(labels).build().update();
      System.out.println("Label added successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Label was not added. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Node.js in der BigQuery-Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Node.js API.

// Import the Google Cloud client library
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const bigquery = new BigQuery();

async function labelDataset() {
  // Updates a label on a dataset.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample
   */
  // const datasetId = "my_dataset";

  // Retrieve current dataset metadata.
  const dataset = bigquery.dataset(datasetId);
  const [metadata] = await dataset.getMetadata();

  // Add label to dataset metadata
  metadata.labels = {color: 'green'};
  const [apiResponse] = await dataset.setMetadata(metadata);

  console.log(`${datasetId} labels:`);
  console.log(apiResponse.labels);
}

Python

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Python in der BigQuery-Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur  Python API.


from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set dataset_id to the ID of the dataset to fetch.
# dataset_id = "your-project.your_dataset"

dataset = client.get_dataset(dataset_id)  # Make an API request.
dataset.labels = {"color": "green"}
dataset = client.update_dataset(dataset, ["labels"])  # Make an API request.

print("Labels added to {}".format(dataset_id))

Tabellen- und Ansichtslabels hinzufügen

So kann beim Erstellen einer Tabelle oder Ansicht ein Label hinzugefügt werden:

  • Mit dem Befehl bq mk des bq-Befehlszeilentools
  • Durch Aufrufen der API-Methode tables.insert

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie einer vorhandenen Tabelle oder Ansicht ein Label hinzufügen. Weitere Informationen zum Hinzufügen eines Labels beim Erstellen einer Tabelle oder Ansicht finden Sie unter Tabelle erstellen bzw. Ansicht erstellen.

So kann nach dem Erstellen einer Tabelle oder Ansicht ein Label hinzugefügt werden:

  • Mit der Cloud Console
  • Mit dem Befehl bq update des bq-Befehlszeilentools
  • Durch Aufrufen der API-Methode tables.patch
  • Mit den Clientbibliotheken

Da Ansichten wie Tabellenressourcen behandelt werden, können Sie sowohl Ansichten als auch Tabellen mit der Methode tables.patch ändern.

Erforderliche Berechtigungen

Sie müssen mindestens die Berechtigungen des Typs bigquery.tables.update und bigquery.tables.get erhalten, um einer vorhandenen Tabelle oder Ansicht ein Label hinzuzufügen. Diese vordefinierten IAM-Rollen enthalten die Berechtigungen bigquery.tables.update und bigquery.tables.get:

  • bigquery.dataEditor
  • bigquery.dataOwner
  • bigquery.admin

Wenn ein Nutzer mit Berechtigungen vom Typ bigquery.datasets.create ein Dataset erstellt, hat er dafür außerdem bigquery.dataOwner-Zugriff. Mit bigquery.dataOwner-Zugriff hat der Nutzer die Möglichkeit, den Tabellen und Ansichten in seinen Datasets Labels hinzuzufügen.

Weitere Informationen zu IAM-Rollen und Berechtigungen in BigQuery finden Sie unter Vordefinierte Rollen und Berechtigungen.

Label zu einer Tabelle oder Ansicht hinzufügen

So fügen Sie einer vorhandenen Tabelle oder Ansicht ein Label hinzu:

Console

  1. Wählen Sie in der Cloud Console die Tabelle oder Ansicht aus.

  2. Klicken Sie auf den Tab Details.

    Schalftfläche &quot;Details&quot; für Tabellendetails

  3. Klicken Sie auf das Stiftsymbol rechts neben Labels.

    Stiftsymbol für Labels

  4. Gehen Sie im Dialogfeld Labels bearbeiten so vor:

    • Klicken Sie auf Add Label (Label hinzufügen).
    • Geben Sie den gewünschten Schlüssel und Wert ein, um ein Label hinzuzufügen. Klicken Sie auf Label hinzufügen, um weitere Labels anzuwenden. Jeder Schlüssel kann pro Dataset nur einmal verwendet werden, Sie können ihn aber in verschiedenen Datasets eines Projekts verwenden.
    • Ändern Sie vorhandene Schlüssel oder Werte, um ein Label zu aktualisieren.
    • Klicken Sie auf Update (Aktualisieren), um die Änderungen zu speichern.

SQL

DDL-Anweisungen (Data Definition Language) ermöglichen das Erstellen und Ändern von Tabellen und Ansichten mithilfe der Standard-SQL-Abfragesyntax.

Weitere Informationen finden Sie unter DDL-Anweisungen verwenden.

In der Cloud Console fügen Sie ein Label so mithilfe einer DDL-Anweisung hinzu:

  1. Klicken Sie auf Neue Abfrage erstellen.

  2. Geben Sie die DDL-Anweisung in den Textbereich des Query editor (Abfrageeditor) ein.

     ALTER TABLE mydataset.mytable
     SET OPTIONS (
       labels=[("department", "shipping"), ("cost_center", "logistics")]
     )
     

  3. Klicken Sie auf Abfrage ausführen.

bq

Zum Hinzufügen eines Labels zu einer vorhandenen Tabelle oder Ansicht verwenden Sie den Befehl bq update mit dem Flag set_label. Wiederholen Sie das Flag, um mehrere Labels hinzuzufügen.

Wenn sich die Tabelle oder Ansicht in einem anderen Projekt als Ihrem Standardprojekt befindet, fügen Sie dem Dataset die Projekt-ID im Format project_id:dataset hinzu.

bq update \
--set_label KEY:VALUE \
PROJECT_ID:DATASET.TABLE_OR_VIEW

Dabei gilt:

  • KEY:VALUE ist ein Schlüssel/Wert-Paar für ein Label, das Sie hinzufügen möchten. Der Schlüssel muss eindeutig sein.
  • PROJECT_ID ist Ihre Projekt-ID.
  • DATASET ist das Dataset, das die Tabelle oder Ansicht enthält, die Sie mit einem Label versehen möchten.
  • TABLE_OR_VIEW ist der Name der Tabelle oder Ansicht, die Sie mit einem Label versehen möchten.

Beispiele:

Zum Hinzufügen eines Tabellenlabels, das zur Nachverfolgung von Departments dient, geben Sie den Befehl bq update ein und geben department als Labelschlüssel an. Wenn Sie in Ihrem Standardprojekt beispielsweise ein Label department:shipping zu mytable hinzufügen möchten, geben Sie Folgendes ein:

    bq update --set_label department:shipping mydataset.mytable

Geben Sie den Befehl bq update ein und geben Sie department als Labelschlüssel an, um ein Ansichtslabel hinzuzufügen, das zur Nachverfolgung von Departments dient. Wenn Sie in Ihrem Standardprojekt beispielsweise ein Label department:shipping zu myview hinzufügen möchten, geben Sie Folgendes ein:

    bq update --set_label department:shipping mydataset.myview

Zum Hinzufügen mehrerer Labels zu einer Tabelle oder Ansicht wiederholen Sie das Flag set_label und legen für jedes Label einen eindeutigen Schlüssel fest. Wenn Sie in Ihrem Standardprojekt beispielsweise die Labels department:shipping und cost_center:logistics zu mytable hinzufügen möchten, geben Sie Folgendes ein:

    bq update \
    --set_label department:shipping \
    --set_label cost_center:logistics \
    mydataset.mytable

API

Rufen Sie die Methode tables.patch auf und füllen Sie das Attribut labels für die Tabellenressource aus, um ein Label zu einer vorhandenen Tabelle oder Ansicht hinzuzufügen.

Da Ansichten wie Tabellenressourcen behandelt werden, können Sie sowohl Ansichten als auch Tabellen mit der Methode tables.patch ändern.

Da die Methode tables.update die gesamte Dataset-Ressource ersetzt, ist die Methode tables.patch zu bevorzugen.

Go

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Go in der BigQuery-Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Go API.

import (
	"context"
	"fmt"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
)

// addTableLabel demonstrates adding Label metadata to a BigQuery table.
func addTableLabel(projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// tableID := "mytable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	tbl := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	meta, err := tbl.Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	update := bigquery.TableMetadataToUpdate{}
	update.SetLabel("color", "green")
	if _, err := tbl.Update(ctx, update, meta.ETag); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

In diesem Beispiel wird die Google-HTTP-Clientbibliothek für Java verwendet, um eine Anfrage an die BigQuery API zu senden.

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Java in der BigQuery-Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Java API.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Table;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

// Sample to adds a label to an existing table
public class LabelTable {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    labelTable(datasetName, tableName);
  }

  public static void labelTable(String datasetName, String tableName) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      // This example table starts with existing label { color: 'green' }
      Table table = bigquery.getTable(TableId.of(datasetName, tableName));
      // Add label to table
      Map<String, String> labels = new HashMap<>();
      labels.put("color", "green");

      table.toBuilder().setLabels(labels).build().update();
      System.out.println("Label added successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Label was not added. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Node.js in der BigQuery-Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Node.js API.

// Import the Google Cloud client library
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const bigquery = new BigQuery();

async function labelTable() {
  // Adds a label to an existing table.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = 'my_dataset';
  // const tableId = 'my_table';

  const dataset = bigquery.dataset(datasetId);
  const [table] = await dataset.table(tableId).get();

  // Retrieve current table metadata
  const [metadata] = await table.getMetadata();

  // Add label to table metadata
  metadata.labels = {color: 'green'};
  const [apiResponse] = await table.setMetadata(metadata);

  console.log(`${tableId} labels:`);
  console.log(apiResponse.labels);
}

Python

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Python in der BigQuery-Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur  Python API.

# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# project = client.project
# dataset_ref = bigquery.DatasetReference(project, dataset_id)
# table_ref = dataset_ref.table('my_table')
# table = client.get_table(table_ref)  # API request

assert table.labels == {}
labels = {"color": "green"}
table.labels = labels

table = client.update_table(table, ["labels"])  # API request

assert table.labels == labels

Joblabels hinzufügen

Über die Befehlszeile können mit dem Flag --label des bq-Befehlszeilentools Labels zu Abfragejobs hinzugefügt werden. Mit dem bq-Tool können Labels nur Abfragejobs hinzugefügt werden.

Sie können einem Job auch ein Label hinzufügen, wenn er über die API übertragen wird. Geben Sie dazu in der Jobkonfiguration das Attribut labels an, wenn Sie die Methode jobs.insert aufrufen. Über die API können Labels beliebigen Jobtypen hinzugefügt werden.

Sie können keine Labels zu ausstehenden, laufenden oder abgeschlossenen Jobs hinzufügen oder für derartige Jobs aktualisieren.

Wenn Sie einem Job ein Label hinzufügen, wird das Label in Ihre Abrechnungsdaten einbezogen.

Erforderliche Berechtigung

Für das Hinzufügen eines Labels zu einem Job sind keine besonderen Berechtigungen erforderlich. Wenn Sie Berechtigungen des Typs bigquery.jobs.create haben, können Sie Ihrem Job beim Senden ein Label hinzufügen.

Zum Ausführen eines Jobs müssen Sie mindestens Berechtigungen des Typs bigquery.jobs.create haben. bigquery.jobs.create-Berechtigungen sind für Jobs erforderlich, die automatisch von BigQuery erstellt werden, sowie für Jobs, die Sie programmatisch ausführen.

Die folgenden vordefinierten IAM-Rollen enthalten bigquery.jobs.create-Berechtigungen:

  • bigquery.user
  • bigquery.jobUser
  • bigquery.admin

Weitere Informationen zu IAM-Rollen und Berechtigungen in BigQuery finden Sie unter Vordefinierte Rollen und Berechtigungen.

Label einem Job hinzufügen

So fügen Sie einem Job ein Label hinzu:

Console

Das Hinzufügen von Labels zu Jobs wird von der Cloud Console nicht unterstützt.

bq

Zum Hinzufügen eines Labels zu einem Abfragejob verwenden Sie den Befehl bq query mit dem Flag --label. Wiederholen Sie das Flag, um mehrere Labels hinzuzufügen. Das Flag --nouse_legacy_sql gibt an, dass Ihre Abfrage in der SQL-Standardsyntax erstellt wird.

bq query --label KEY:VALUE --nouse_legacy_sql 'QUERY'

Dabei gilt:

  • KEY:VALUE ist ein Schlüssel/Wert-Paar für ein Label, das Sie dem Abfragejob hinzufügen möchten. Der Schlüssel muss eindeutig sein. Um einem Abfragejob mehrere Labels hinzuzufügen, wiederholen Sie das Flag --label und geben Sie für jedes Label einen eindeutigen Schlüssel an.
  • QUERY ist eine gültige Standard-SQL-Abfrage.

Beispiele:

So fügen Sie einem Abfragejob ein Label hinzu:

    bq query \
    --label department:shipping \
    --nouse_legacy_sql \
    'SELECT
       column1, column2
     FROM
       `mydataset.mytable`'

Wiederholen Sie das Flag --label und geben Sie für jedes Label einen eindeutigen Schlüssel an, um einem Abfragejob mehrere Labels hinzuzufügen. So fügen Sie beispielsweise einem Abfragejob die Labels department:shipping und cost_center:logistics hinzu:

    bq query \
    --label department:shipping \
    --label cost_center:logistics \
    --nouse_legacy_sql \
    'SELECT
       column1, column2
     FROM
       `mydataset.mytable`'

API

Rufen Sie die Methode jobs.insert auf und geben Sie das Attribut labels für die Jobkonfiguration ein, um einem Job ein Label hinzuzufügen. Über die API können Sie jedem Jobtyp Labels hinzufügen.

Tag hinzufügen

Ein Label, das einen Schlüssel mit einem leeren Wert hat, wird als Tag verwendet. Sie können entweder ein neues Label ohne Wert erstellen oder ein vorhandenes Label in ein Tag umwandeln.

Tags können in Situationen nützlich sein, in denen Sie einer Ressource ein Label hinzufügen, aber das Format "schlüssel:wert" nicht benötigt wird. Wenn Sie beispielsweise eine Tabelle mit Testdaten haben, die von mehreren Gruppen verwendet werden (Support, Entwicklung usw.), können Sie der Tabelle zwecks Identifizierung ein test_data-Tag hinzufügen.

So fügen Sie ein Tag hinzu:

Console

  1. Wählen Sie in der Cloud Console die entsprechende Ressource aus (Dataset, Tabelle oder Ansicht).

  2. Bei Datasets wird automatisch die Seite "Dataset-Details" angezeigt. Wenn Sie eine Tabelle oder Ansicht ausgewählt haben, klicken Sie auf Details, um die Detailseite zu öffnen.

    Schalftfläche &quot;Details&quot; für Tabellendetails

  3. Klicken Sie auf der Detailseite auf das Stiftsymbol rechts neben Labels.

    Stiftsymbol für Labels

  4. Gehen Sie im Dialogfeld Labels bearbeiten so vor:

    • Klicken Sie auf Add Label (Label hinzufügen).
    • Geben Sie einen neuen Schlüssel ein und lassen Sie den Wert leer. Klicken Sie auf Add Label (Label hinzufügen), um weitere Labels anzuwenden, und wiederholen Sie den Schritt.
    • Klicken Sie auf Update (Aktualisieren), um die Änderungen zu speichern.

SQL

DDL-Anweisungen (Data Definition Language) ermöglichen das Erstellen und Ändern von Tabellen und Ansichten mithilfe der Abfragesyntax von Standard-SQL.

Weitere Informationen finden Sie unter DDL-Anweisungen verwenden.

So fügen Sie in der Cloud Console mithilfe einer DDL-Anweisung ein Tag hinzu:

  1. Klicken Sie auf Neue Abfrage erstellen.

  2. Geben Sie die DDL-Anweisung in den Textbereich des Query editor (Abfrageeditor) ein.

     ALTER TABLE mydataset.mytable
     SET OPTIONS (
       labels=[("tag1", ""), ("tag2", "")]
     )
     

  3. Klicken Sie auf Abfrage ausführen.

bq

Zum Hinzufügen eines Tags zu einer vorhandenen Ressource verwenden Sie den Befehl bq update mit dem Flag set_label. Geben Sie den Schlüssel gefolgt von einem Doppelpunkt ein, aber keinen Wert.

bq update --set_label KEY: RESOURCE_ID

Dabei gilt:

  • KEY: ist der Labelschlüssel, den Sie als Tag verwenden möchten.
  • RESOURCE_ID ist ein gültiger Dataset-, Tabellen- oder Ansichtsname. Wenn sich die Ressource in einem anderen Projekt als Ihrem Standardprojekt befindet, fügen Sie die Projekt-ID im Format PROJECT_ID:DATASET hinzu.

Beispiele:

Mit dem folgenden Befehl erstellen Sie ein test_data-Tag für mydataset.mytable. mydataset befindet sich in Ihrem Standardprojekt.

bq update --set_label test_data: mydataset

API

Rufen Sie die Methode datasets.patch oder tables.patch auf und fügen Sie der Dataset-Ressource oder der Tabellenressource Labels mit einem leeren String ("") als Wert hinzu. Vorhandene Labels lassen sich in Tags umwandeln. Dazu ersetzen Sie ihre Werte durch einen leeren String.

Da Ansichten wie Tabellenressourcen behandelt werden, können Sie sowohl Ansichten als auch Tabellen mit der Methode tables.patch ändern. Da außerdem die Methode tables.update die gesamte Dataset-Ressource ersetzt, wird die Methode tables.patch bevorzugt.

Nächste Schritte