Routine autorizzate

Le routine autorizzate ti consentono di condividere i risultati delle query con utenti o gruppi specifici senza concedere loro l'accesso alle tabelle sottostanti che hanno generato i risultati. Ad esempio, una routine autorizzata può calcolare un'aggregazione sui dati o cercare un valore di tabella e utilizzarlo in un calcolo.

Per impostazione predefinita, se un utente richiama una routine, deve disporre dell'accesso per leggere i dati nella tabella. In alternativa, puoi autorizzare la routine ad accedere al set di dati contenente la tabella di riferimento. Una routine autorizzata può eseguire query sulle tabelle nel set di dati, anche se l'utente che chiama la routine non può eseguire query direttamente su queste tabelle.

È possibile autorizzare i seguenti tipi di routine:

Autorizza routine

Per autorizzare una routine, utilizza la console Google Cloud, lo strumento a riga di comando bq o l'API REST:

Console

Vai alla pagina BigQuery nella console Google Cloud.

Vai a BigQuery
Nella sezione Explorer del pannello di navigazione, espandi il progetto e seleziona un set di dati.
Nel riquadro dei dettagli, espandi Condivisione, quindi fai clic su Autorizza routine.
Nella pagina Routine autorizzate, nella sezione Autorizza routine, seleziona il progetto, il set di dati e la routine per la routine che vuoi autorizzare.
Fai clic su Aggiungi autorizzazione.

bq

Utilizza il comando bq show per ottenere la rappresentazione JSON del set di dati a cui vuoi che acceda la routine. L'output del comando è una rappresentazione JSON della risorsa Dataset. Salva il risultato in un file locale.
```
bq show --format=prettyjson TARGET_DATASET > dataset.json
```
Sostituisci TARGET_DATASET con il nome del set di dati a cui può accedere la routine.
Modifica il file per aggiungere il seguente oggetto JSON all'array access nella risorsa Dataset:
```
{
 "routine": {
   "datasetId": "DATASET_NAME",
   "projectId": "PROJECT_ID",
   "routineId": "ROUTINE_NAME"
 }
}
```
Dove:
- DATASET_NAME è il nome del set di dati contenente la routine.
- PROJECT_ID è l'ID del progetto che contiene la routine.
- ROUTINE_NAME è il nome della routine.
Utilizza il comando bq update per aggiornare il set di dati.
```
bq update --source dataset.json TARGET_DATASET
```

API

Chiama il metodo datasets.get per recuperare il set di dati a cui vuoi che acceda la routine. Il corpo della risposta contiene una rappresentazione della risorsa Dataset.
Aggiungi il seguente oggetto JSON all'array access nella risorsa Dataset:
```
{
 "routine": {
   "datasetId": "DATASET_NAME",
   "projectId": "PROJECT_ID",
   "routineId": "ROUTINE_NAME"
 }
}
```
Dove:
- DATASET_NAME è il nome del set di dati che contiene la funzione definita dall'utente.
- PROJECT_ID è l'ID del progetto che contiene la funzione definita dall'utente.
- ROUTINE_NAME è il nome della routine.
Chiama il metodo dataset.update con la rappresentazione Dataset modificata.

Quote e limiti

Le routine autorizzate sono soggette a limiti del set di dati. Per ulteriori informazioni, consulta Limiti del set di dati.

Esempio di routine autorizzata

Di seguito è riportato un esempio end-to-end della creazione e dell'utilizzo di una funzione definita dall'utente autorizzata.

Crea due set di dati denominati private_dataset e public_dataset. Per ulteriori informazioni sulla creazione di un set di dati, consulta Creazione di un set di dati.

Esegui questa istruzione per creare una tabella denominata private_table in private_dataset:

CREATE OR REPLACE TABLE private_dataset.private_table
AS SELECT key FROM UNNEST(['key1', 'key1','key2','key3']) key;

Esegui questa istruzione per creare una funzione definita dall'utente denominata count_key in public_dataset. La funzione definita dall'utente include un'istruzione SELECT su private_table.
```
CREATE OR REPLACE FUNCTION public_dataset.count_key(input_key STRING)
RETURNS INT64
AS
((SELECT COUNT(1) FROM private_dataset.private_table t WHERE t.key = input_key));
```
Concedi il ruolo bigquery.dataViewer a un utente nel set di dati public_dataset. Questo ruolo include l'autorizzazione bigquery.routines.get, che consente all'utente di chiamare la routine. Per informazioni su come assegnare i controlli dell'accesso a un set di dati, consulta Controllo dell'accesso ai set di dati.

Nota: anziché utilizzare un ruolo integrato, valuta la possibilità di creare un ruolo personalizzato con autorizzazioni minime. Per maggiori informazioni, consulta Creazione e gestione di ruoli personalizzati.
A questo punto, l'utente è autorizzato a chiamare la routine count_key, ma non può accedere alla tabella in private_dataset. Se l'utente prova a chiamare la routine, riceverà un messaggio di errore simile al seguente:
```
Access Denied: Table myproject:private_dataset.private_table: User does
not have permission to query table myproject:private_dataset.private_table.
```
Utilizzando lo strumento a riga di comando bq, esegui il comando show nel seguente modo:
```
bq show --format=prettyjson private_dataset > dataset.json
```
L'output viene salvato in un file locale denominato dataset.json.
Modifica dataset.json per aggiungere il seguente oggetto JSON all'array access:
```
{
 "routine": {
   "datasetId": "public_dataset",
   "projectId": "PROJECT_ID",
   "routineId": "count_key"
 }
}
```
Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto di public_dataset.
Utilizzando lo strumento a riga di comando bq, esegui il comando update nel seguente modo:
```
bq update --source dataset.json private_dataset
```
Per verificare che la funzione definita dall'utente abbia accesso a private_dataset, l'utente può eseguire la query seguente:
```
SELECT public_dataset.count_key('key1');
```