Como criar tabelas particionadas

Nesta página, você aprende a criar tabelas particionadas no BigQuery. Para ter uma visão geral das tabelas particionadas, consulte Introdução às tabelas particionadas.

Antes de começar

Atribua papéis do Identity and Access Management (IAM) que concedam aos usuários as permissões necessárias para realizar cada tarefa deste documento.

Permissões necessárias

Para criar uma tabela, você precisa das seguintes permissões do IAM:

  • bigquery.tables.create
  • bigquery.tables.updateData
  • bigquery.jobs.create

Além disso, é possível exigir a permissão bigquery.tables.getData para acessar os dados gravados na tabela.

Cada um dos papéis predefinidos do IAM a seguir inclui as permissões necessárias para atualizar uma tabela:

  • roles/bigquery.dataEditor
  • roles/bigquery.dataOwner
  • roles/bigquery.admin (inclui a permissão bigquery.jobs.create)
  • roles/bigquery.user (inclui a permissão bigquery.jobs.create)
  • roles/bigquery.jobUser (inclui a permissão bigquery.jobs.create)

Além disso, se você tiver a permissão bigquery.datasets.create, será possível criar e atualizar tabelas nos conjuntos de dados que criar.

Para mais informações sobre os papéis e as permissões do IAM no BigQuery, consulte Papéis e permissões predefinidos.

Criar uma tabela particionada vazia

As etapas para criar uma tabela particionada no BigQuery são semelhantes à criação de uma tabela padrão, exceto pelo fato de que você especifica as opções de particionamento, junto com outras opções de tabela.

Criar uma tabela particionada por coluna de unidade de tempo

Para criar uma tabela particionada vazia por coluna de unidade de tempo com uma definição de esquema:

Console

  1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

    Acessar o BigQuery

  2. No painel Explorer, expanda seu projeto e selecione um conjunto de dados.
  3. Na seção Informações do conjunto de dados, clique em Criar tabela.
  4. No painel Criar tabela, especifique os seguintes detalhes:
    1. Na seção Origem, selecione Tabela vazia na lista Criar tabela de.
    2. Na seção Destino, especifique os seguintes campos:
      1. Em Conjunto de dados, selecione o conjunto de dados em que você quer criar a tabela.
      2. No campo Tabela, insira o nome da tabela que você quer criar.
      3. Verifique se o campo Tipo de tabela está definido como Tabela nativa.
    3. Na seção Esquema, insira a definição do esquema. O esquema precisa incluir uma coluna DATE, TIMESTAMP ou DATETIME para a coluna de particionamento. Para mais informações, consulte Como especificar um esquema. É possível inserir as informações do esquema manualmente usando um dos seguintes métodos:
      • Opção 1: clique em Editar como texto e cole o esquema na forma de uma matriz JSON. Com ela, você gera o esquema usando um processo igual ao de criação de um arquivo de esquema JSON. É possível visualizar o esquema de uma tabela existente no formato JSON inserindo o seguinte comando: 
            bq show --format=prettyjson dataset.table
      • Opção 2: clique em Adicionar campo e insira o esquema da tabela. Especifique o Nome, o Tipo e o Modo de cada campo.
    4. Na seção Configurações de partição e cluster, na lista Particionamento, selecione Partição por campo e selecione a coluna de particionamento. Essa opção só estará disponível se o esquema contiver uma coluna DATE, TIMESTAMP ou DATETIME.
    5. Opcional: Para exigir um filtro de partição em todas as consultas desta tabela, marque a caixa de seleção Exigir filtro de partição. Um filtro de partição pode reduzir custos e melhorar o desempenho. Para mais informações, consulte Definir requisitos de filtro de partição.
    6. Em Tipo de particionamento, selecione particionamento diário, por hora, mensal ou anual.
    7. Opcional: na seção Opções avançadas, se você quiser usar uma chave de criptografia gerenciada pelo cliente, selecione a opção Usar uma chave de criptografia gerenciada pelo cliente (CMEK, na sigla em inglês). Por padrão, o BigQuery criptografa o conteúdo do cliente armazenado em repouso usando uma chave pertencente e gerenciada pelo Google.
    8. Selecione Criar tabela.

SQL

Para criar uma tabela particionada por coluna de unidade de tempo, use a instrução DDL CREATE TABLE com uma cláusula PARTITION BY.

O exemplo a seguir cria uma tabela com partições diárias baseadas na coluna transaction_date:

  1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

    Ir para o BigQuery

  2. No editor de consultas, digite a seguinte instrução:

    CREATE TABLE
  mydataset.newtable (transaction_id INT64, transaction_date DATE)
PARTITION BY
  transaction_date
  OPTIONS (
    partition_expiration_days = 3,
    require_partition_filter = TRUE);

    Use a cláusula OPTIONS para definir opções de tabela, como a expiração da partição e os requisitos de filtro de partição.

  3. Clique em Executar.

Para mais informações sobre como executar consultas, acesse Executar uma consulta interativa.

O tipo de particionamento padrão das colunas DATE é o particionamento diário. Para especificar um tipo de particionamento diferente, inclua a função DATE_TRUNC na cláusula PARTITION BY. Por exemplo, a consulta a seguir cria uma tabela com partições mensais:

CREATE TABLE
  mydataset.newtable (transaction_id INT64, transaction_date DATE)
PARTITION BY
  DATE_TRUNC(transaction_date, MONTH)
  OPTIONS (
    partition_expiration_days = 3,
    require_partition_filter = TRUE);

Também é possível especificar uma coluna TIMESTAMP ou DATETIME como a coluna de particionamento. Nesse caso, inclua a função TIMESTAMP_TRUNC ou DATETIME_TRUNC na cláusula PARTITION BY para especificar o tipo de partição. Por exemplo, a instrução a seguir cria uma tabela com partições diárias com base em uma coluna TIMESTAMP:

CREATE TABLE
  mydataset.newtable (transaction_id INT64, transaction_ts TIMESTAMP)
PARTITION BY
  TIMESTAMP_TRUNC(transaction_ts, DAY)
  OPTIONS (
    partition_expiration_days = 3,
    require_partition_filter = TRUE);

bq

  1. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

    Activate Cloud Shell

    At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

  2. Use o comando bq mk com a sinalização --table (ou atalho -t):

    bq mk \
   --table \
   --schema SCHEMA \
   --time_partitioning_field COLUMN \
   --time_partitioning_type UNIT_TIME \
   --time_partitioning_expiration EXPIRATION_TIME \
   --require_partition_filter=BOOLEAN
   PROJECT_ID:DATASET.TABLE

    Substitua:

    • SCHEMA: uma definição de esquema no formato column:data_type,column:data_type ou o caminho para um arquivo de esquema JSON na máquina local. Para mais informações, consulte Como especificar um esquema.
    • COLUMN: o nome da coluna de particionamento. No esquema da tabela, essa coluna precisa ser um tipo TIMESTAMP, DATETIME ou DATE.
    • UNIT_TIME: o tipo de particionamento. Os valores compatíveis são DAY, HOUR, MONTH ou YEAR.
    • EXPIRATION_TIME: o prazo de validade das partições da tabela, em segundos. A sinalização --time_partitioning_expiration é opcional. Para mais informações, consulte Definir a validade da partição.
    • BOOLEAN: se for true, as consultas nesta tabela precisarão incluir um filtro de partição. A sinalização --require_partition_filter é opcional. Para mais informações, consulte Definir requisitos de filtro de partição.
    • PROJECT_ID: o ID do projeto. Se omitido, o projeto padrão será usado.
    • DATASET: o nome de um conjunto de dados no projeto.
    • TABLE: o nome da tabela a ser criada.

    Para outras opções de linha de comando, consulte bq mk.

    No exemplo a seguir, criamos uma tabela denominada mytable que é particionada na coluna ts usando particionamento por hora. A validade da partição é de 259.200 segundos (três dias).

    bq mk \
   -t \
   --schema 'ts:TIMESTAMP,qtr:STRING,sales:FLOAT' \
   --time_partitioning_field ts \
   --time_partitioning_type HOUR \
   --time_partitioning_expiration 259200  \
   mydataset.mytable

Terraform

Use o recurso google_bigquery_table.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

No exemplo a seguir, criamos uma tabela chamada mytable, que é particionada por dia:

resource "google_bigquery_dataset" "default" {
  dataset_id                      = "mydataset"
  default_partition_expiration_ms = 2592000000  # 30 days
  default_table_expiration_ms     = 31536000000 # 365 days
  description                     = "dataset description"
  location                        = "US"
  max_time_travel_hours           = 96 # 4 days

  labels = {
    billing_group = "accounting",
    pii           = "sensitive"
  }
}

resource "google_bigquery_table" "default" {
  dataset_id          = google_bigquery_dataset.default.dataset_id
  table_id            = "mytable"
  deletion_protection = false # set to "true" in production

  time_partitioning {
    type          = "DAY"
    field         = "Created"
    expiration_ms = 432000000 # 5 days
  }
  require_partition_filter = true

  schema = <<EOF
[
  {
    "name": "ID",
    "type": "INT64",
    "mode": "NULLABLE",
    "description": "Item ID"
  },
  {
    "name": "Created",
    "type": "TIMESTAMP",
    "description": "Record creation timestamp"
  },
  {
    "name": "Item",
    "type": "STRING",
    "mode": "NULLABLE"
  }
]
EOF

}

Para aplicar a configuração do Terraform em um projeto do Google Cloud, conclua as etapas nas seções a seguir.

Preparar o Cloud Shell

  1. Inicie o Cloud Shell.

  2. Defina o projeto padrão do Google Cloud em que você quer aplicar as configurações do Terraform.

    Você só precisa executar esse comando uma vez por projeto, e ele pode ser executado em qualquer diretório.

    export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

    As variáveis de ambiente serão substituídas se você definir valores explícitos no arquivo de configuração do Terraform.

Preparar o diretório

Cada arquivo de configuração do Terraform precisa ter o próprio diretório, também chamado de módulo raiz.

  1. No Cloud Shell, crie um diretório e um novo arquivo dentro dele. O nome do arquivo precisa ter a extensão .tf, por exemplo, main.tf. Neste tutorial, o arquivo é chamado de main.tf. 
    mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

  2. Se você estiver seguindo um tutorial, poderá copiar o exemplo de código em cada seção ou etapa.

    Copie o exemplo de código no main.tf recém-criado.

    Se preferir, copie o código do GitHub. Isso é recomendado quando o snippet do Terraform faz parte de uma solução de ponta a ponta.

  3. Revise e modifique os parâmetros de amostra para aplicar ao seu ambiente.
  4. Salve as alterações.
  5. Inicialize o Terraform. Você só precisa fazer isso uma vez por diretório. 
    terraform init

    Opcionalmente, para usar a versão mais recente do provedor do Google, inclua a opção -upgrade: 

    terraform init -upgrade

Aplique as alterações

  1. Revise a configuração e verifique se os recursos que o Terraform vai criar ou atualizar correspondem às suas expectativas: 
    terraform plan

    Faça as correções necessárias na configuração.

  2. Para aplicar a configuração do Terraform, execute o comando a seguir e digite yes no prompt: 
    terraform apply

    Aguarde até que o Terraform exiba a mensagem "Apply complete!".

  3. Abra seu projeto do Google Cloud para ver os resultados. No console do Google Cloud, navegue até seus recursos na IU para verificar se foram criados ou atualizados pelo Terraform.

API

Chame o método tables.insert com um recurso de tabela definido que especifique a property timePartitioning e a property schema.

Go

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Go no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Go.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

import (
	"context"
	"fmt"
	"time"

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

// createTablePartitioned demonstrates creating a table and specifying a time partitioning configuration.
func createTablePartitioned(projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydatasetid"
	// tableID := "mytableid"
	ctx := context.Background()

	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	sampleSchema := bigquery.Schema{
		{Name: "name", Type: bigquery.StringFieldType},
		{Name: "post_abbr", Type: bigquery.IntegerFieldType},
		{Name: "date", Type: bigquery.DateFieldType},
	}
	metadata := &bigquery.TableMetadata{
		TimePartitioning: &bigquery.TimePartitioning{
			Field:      "date",
			Expiration: 90 * 24 * time.Hour,
		},
		Schema: sampleSchema,
	}
	tableRef := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	if err := tableRef.Create(ctx, metadata); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Java no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Java.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Field;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardSQLTypeName;
import com.google.cloud.bigquery.StandardTableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TableInfo;
import com.google.cloud.bigquery.TimePartitioning;

// Sample to create a partition table
public class CreatePartitionedTable {

  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";
    Schema schema =
        Schema.of(
            Field.of("name", StandardSQLTypeName.STRING),
            Field.of("post_abbr", StandardSQLTypeName.STRING),
            Field.of("date", StandardSQLTypeName.DATE));
    createPartitionedTable(datasetName, tableName, schema);
  }

  public static void createPartitionedTable(String datasetName, String tableName, Schema schema) {
    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();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, tableName);

      TimePartitioning partitioning =
          TimePartitioning.newBuilder(TimePartitioning.Type.DAY)
              .setField("date") //  name of column to use for partitioning
              .setExpirationMs(7776000000L) // 90 days
              .build();

      StandardTableDefinition tableDefinition =
          StandardTableDefinition.newBuilder()
              .setSchema(schema)
              .setTimePartitioning(partitioning)
              .build();
      TableInfo tableInfo = TableInfo.newBuilder(tableId, tableDefinition).build();

      bigquery.create(tableInfo);
      System.out.println("Partitioned table created successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Partitioned table was not created. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Node.js no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Node.js.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

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

async function createTablePartitioned() {
  // Creates a new partitioned table named "my_table" in "my_dataset".

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = "my_dataset";
  // const tableId = "my_table";
  const schema = 'Name:string, Post_Abbr:string, Date:date';

  // For all options, see https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/v2/tables#resource
  const options = {
    schema: schema,
    location: 'US',
    timePartitioning: {
      type: 'DAY',
      expirationMS: '7776000000',
      field: 'date',
    },
  };

  // Create a new table in the dataset
  const [table] = await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .createTable(tableId, options);
  console.log(`Table ${table.id} created with partitioning: `);
  console.log(table.metadata.timePartitioning);
}

Python

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Python.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

# Use format "your-project.your_dataset.your_table_name" for table_id
table_id = your_fully_qualified_table_id
schema = [
    bigquery.SchemaField("name", "STRING"),
    bigquery.SchemaField("post_abbr", "STRING"),
    bigquery.SchemaField("date", "DATE"),
]
table = bigquery.Table(table_id, schema=schema)
table.time_partitioning = bigquery.TimePartitioning(
    type_=bigquery.TimePartitioningType.DAY,
    field="date",  # name of column to use for partitioning
    expiration_ms=1000 * 60 * 60 * 24 * 90,
)  # 90 days

table = client.create_table(table)

print(
    f"Created table {table.project}.{table.dataset_id}.{table.table_id}, "
    f"partitioned on column {table.time_partitioning.field}."
)

Criar uma tabela particionada por tempo de processamento

Para criar uma tabela particionada vazia por tempo de processamento com uma definição de esquema:

Console

  1. Abra a página do BigQuery no console do Google Cloud.

    Acesse a página do BigQuery

  2. No painel Explorer, expanda o projeto e selecione um conjunto de dados.

  3. Expanda a opção Ações e clique em Abrir.

  4. No painel de detalhes, clique em Criar tabela .

  5. Na página Criar tabela, na seção Origem, selecione Tabela vazia.

  6. Na seção Destino:

    • Em Nome do conjunto de dados, escolha o conjunto apropriado.
    • No campo Nome da tabela, insira o nome da tabela.
    • Verifique se Table type está definido como Native table.

  7. Na seção Esquema, insira a definição do esquema.

  8. Na seção Configurações de partição e cluster, em Particionamento, clique em Partição por tempo de processamento.

  9. (Opcional) Para exigir um filtro de partição em todas as consultas desta tabela, marque a caixa de seleção Exigir filtro de partição. A exigência de um filtro de partição pode reduzir custos e melhorar o desempenho. Para mais informações, consulte Definir requisitos de filtro de partição.

  10. Selecione Criar tabela.

SQL

Para criar uma tabela particionada por tempo de processamento, use a instrução CREATE TABLE com uma cláusula PARTITION BY particionada por _PARTITIONDATE.

No exemplo a seguir, criamos uma tabela com partições diárias:

  1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

    Ir para o BigQuery

  2. No editor de consultas, digite a seguinte instrução:

    CREATE TABLE
  mydataset.newtable (transaction_id INT64)
PARTITION BY
  _PARTITIONDATE
  OPTIONS (
    partition_expiration_days = 3,
    require_partition_filter = TRUE);

    Use a cláusula OPTIONS para definir opções de tabela, como a expiração da partição e os requisitos de filtro de partição.

  3. Clique em Executar.

Para mais informações sobre como executar consultas, acesse Executar uma consulta interativa.

O tipo de particionamento padrão para particionamento por tempo de processamento é o particionamento diário. Para especificar um tipo de particionamento diferente, inclua a função DATE_TRUNC na cláusula PARTITION BY. Por exemplo, a consulta a seguir cria uma tabela com partições mensais:

CREATE TABLE
  mydataset.newtable (transaction_id INT64)
PARTITION BY
  DATE_TRUNC(_PARTITIONTIME, MONTH)
  OPTIONS (
    partition_expiration_days = 3,
    require_partition_filter = TRUE);

bq

  1. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

    Activate Cloud Shell

    At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

  2. Use o comando bq mk com a sinalização --table (ou atalho -t):

    bq mk \
   --table \
   --schema SCHEMA \
   --time_partitioning_type UNIT_TIME \
   --time_partitioning_expiration EXPIRATION_TIME \
   --require_partition_filter=BOOLEAN  \
   PROJECT_ID:DATASET.TABLE

    Substitua:

    • SCHEMA: uma definição no formato column:data_type,column:data_type ou o caminho para um arquivo de esquema JSON na máquina local. Para mais informações, consulte Como especificar um esquema.
    • UNIT_TIME: o tipo de particionamento. Os valores compatíveis são DAY, HOUR, MONTH ou YEAR.
    • EXPIRATION_TIME: o prazo de validade das partições da tabela, em segundos. A sinalização --time_partitioning_expiration é opcional. Para mais informações, consulte Definir a validade da partição.
    • BOOLEAN: se for true, as consultas nesta tabela precisarão incluir um filtro de partição. A sinalização --require_partition_filter é opcional. Para mais informações, consulte Definir requisitos de filtro de partição.
    • PROJECT_ID: o ID do projeto. Se omitido, o projeto padrão será usado.
    • DATASET: o nome de um conjunto de dados no projeto.
    • TABLE: o nome da tabela a ser criada.

    Para outras opções de linha de comando, consulte bq mk.

    No exemplo a seguir, criamos uma tabela particionada por tempo de processamento chamada mytable. A tabela tem particionamento diário, com validade de partição de 259.200 segundos (três dias).

    bq mk \
   -t \
   --schema qtr:STRING,sales:FLOAT,year:STRING \
   --time_partitioning_type DAY \
   --time_partitioning_expiration 259200 \
   mydataset.mytable

Terraform

Use o recurso google_bigquery_table.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

No exemplo a seguir, criamos uma tabela chamada mytable que é particionada por tempo de ingestão:

resource "google_bigquery_dataset" "default" {
  dataset_id                      = "mydataset"
  default_partition_expiration_ms = 2592000000  # 30 days
  default_table_expiration_ms     = 31536000000 # 365 days
  description                     = "dataset description"
  location                        = "US"
  max_time_travel_hours           = 96 # 4 days

  labels = {
    billing_group = "accounting",
    pii           = "sensitive"
  }
}

resource "google_bigquery_table" "default" {
  dataset_id          = google_bigquery_dataset.default.dataset_id
  table_id            = "mytable"
  deletion_protection = false # set to "true" in production

  time_partitioning {
    type          = "MONTH"
    expiration_ms = 604800000 # 7 days
  }
  require_partition_filter = true

  schema = <<EOF
[
  {
    "name": "ID",
    "type": "INT64",
    "mode": "NULLABLE",
    "description": "Item ID"
  },
  {
    "name": "Item",
    "type": "STRING",
    "mode": "NULLABLE"
  }
]
EOF

}

Para aplicar a configuração do Terraform em um projeto do Google Cloud, conclua as etapas nas seções a seguir.

Preparar o Cloud Shell

  1. Inicie o Cloud Shell.

  2. Defina o projeto padrão do Google Cloud em que você quer aplicar as configurações do Terraform.

    Você só precisa executar esse comando uma vez por projeto, e ele pode ser executado em qualquer diretório.

    export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

    As variáveis de ambiente serão substituídas se você definir valores explícitos no arquivo de configuração do Terraform.

Preparar o diretório

Cada arquivo de configuração do Terraform precisa ter o próprio diretório, também chamado de módulo raiz.

  1. No Cloud Shell, crie um diretório e um novo arquivo dentro dele. O nome do arquivo precisa ter a extensão .tf, por exemplo, main.tf. Neste tutorial, o arquivo é chamado de main.tf. 
    mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

  2. Se você estiver seguindo um tutorial, poderá copiar o exemplo de código em cada seção ou etapa.

    Copie o exemplo de código no main.tf recém-criado.

    Se preferir, copie o código do GitHub. Isso é recomendado quando o snippet do Terraform faz parte de uma solução de ponta a ponta.

  3. Revise e modifique os parâmetros de amostra para aplicar ao seu ambiente.
  4. Salve as alterações.
  5. Inicialize o Terraform. Você só precisa fazer isso uma vez por diretório. 
    terraform init

    Opcionalmente, para usar a versão mais recente do provedor do Google, inclua a opção -upgrade: 

    terraform init -upgrade

Aplique as alterações

  1. Revise a configuração e verifique se os recursos que o Terraform vai criar ou atualizar correspondem às suas expectativas: 
    terraform plan

    Faça as correções necessárias na configuração.

  2. Para aplicar a configuração do Terraform, execute o comando a seguir e digite yes no prompt: 
    terraform apply

    Aguarde até que o Terraform exiba a mensagem "Apply complete!".

  3. Abra seu projeto do Google Cloud para ver os resultados. No console do Google Cloud, navegue até seus recursos na IU para verificar se foram criados ou atualizados pelo Terraform.

API

Chame o método tables.insert com um recurso de tabela definido que especifique a property timePartitioning e a property schema.

Criar uma tabela particionada por intervalo em números inteiros

Para criar uma tabela particionada vazia por intervalo de números inteiros com uma definição de esquema:

Console

  1. Abra a página do BigQuery no console do Google Cloud.

    Acesse a página do BigQuery

  2. No painel Explorer, expanda o projeto e selecione um conjunto de dados.

  3. Expanda a opção Ações e clique em Abrir.

  4. No painel de detalhes, clique em Criar tabela .

  5. Na página Criar tabela, na seção Origem, selecione Tabela vazia.

  6. Na seção Destino:

    • Em Nome do conjunto de dados, escolha o conjunto apropriado.
    • No campo Nome da tabela, insira o nome da tabela.
    • Verifique se Table type está definido como Native table.

  7. Na seção Esquema, insira a definição do esquema. O esquema precisa incluir uma coluna INTEGER para a coluna de particionamento. Para mais informações, consulte Como especificar um esquema.

  8. Na seção Configurações de particionamento e cluster, na lista suspensa Particionamento, selecione Partição por campo e escolha a coluna de particionamento. Essa opção só estará disponível se o esquema contiver uma coluna INTEGER.

  9. Insira os valores para Início, Fim e Intervalo:

    • Início é o início do primeiro intervalo de partição (inclusivo).
    • Fim é o fim do último intervalo de partição (exclusivo).
    • Intervalo é a extensão de cada intervalo de partição.

    Valores fora desses intervalos entram em uma partição __UNPARTITIONED__ especial.

  10. (Opcional) Para exigir um filtro de partição em todas as consultas desta tabela, marque a caixa de seleção Exigir filtro de partição. A exigência de um filtro de partição pode reduzir custos e melhorar o desempenho. Para mais informações, consulte Definir requisitos de filtro de partição.

  11. Selecione Criar tabela.

SQL

Para criar uma tabela particionada por intervalo de números inteiros, use a instrução DDL CREATE TABLE com uma cláusula PARTITION BY.

No exemplo a seguir, criamos uma tabela que é particionada na coluna customer_id com início em 0, fim em 100 e intervalo em 10:

  1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

    Ir para o BigQuery

  2. No editor de consultas, digite a seguinte instrução:

    CREATE TABLE mydataset.newtable (customer_id INT64, date1 DATE)
PARTITION BY
  RANGE_BUCKET(customer_id, GENERATE_ARRAY(0, 100, 10))
  OPTIONS (
    require_partition_filter = TRUE);

    Use a cláusula OPTIONS para definir opções de tabela, como os requisitos de filtro de partição.

  3. Clique em Executar.

Para mais informações sobre como executar consultas, acesse Executar uma consulta interativa.

bq

  1. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

    Activate Cloud Shell

    At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

  2. Use o comando bq mk com a sinalização --table (ou atalho -t):

    bq mk \
   --schema schema \
   --range_partitioning=COLUMN_NAME,START,END,INTERVAL \
   --require_partition_filter=BOOLEAN  \
   PROJECT_ID:DATASET.TABLE

    Substitua:

    • SCHEMA: uma definição de esquema in-line no formato column:data_type,column:data_type ou o caminho para o arquivo de esquema JSON na máquina local. Para mais informações, consulte Como especificar um esquema.
    • COLUMN_NAME: o nome da coluna de particionamento. No esquema da tabela, essa coluna precisa ser do tipo INTEGER.
    • START: o início do primeiro intervalo de partição (inclusivo).
    • END: o fim do último intervalo de partição (exclusivo).
    • INTERVAL: a extensão de cada intervalo de partição.
    • BOOLEAN: se for true, as consultas nesta tabela precisarão incluir um filtro de partição. A sinalização --require_partition_filter é opcional. Para mais informações, consulte Definir requisitos de filtro de partição.
    • PROJECT_ID: o ID do projeto. Se omitido, o projeto padrão será usado.
    • DATASET: o nome de um conjunto de dados no projeto.
    • TABLE: o nome da tabela a ser criada.

    Valores fora do intervalo de partição entram em uma partição __UNPARTITIONED__ especial.

    Para outras opções de linha de comando, consulte bq mk.

    No exemplo a seguir, criamos uma tabela denominada mytable, particionada na coluna customer_id.

    bq mk \
   -t \
   --schema 'customer_id:INTEGER,qtr:STRING,sales:FLOAT' \
   --range_partitioning=customer_id,0,100,10 \
   mydataset.mytable

Terraform

Use o recurso google_bigquery_table.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

No exemplo a seguir, criamos uma tabela chamada mytable que é particionada por intervalo de números inteiros:

resource "google_bigquery_dataset" "default" {
  dataset_id                      = "mydataset"
  default_partition_expiration_ms = 2592000000  # 30 days
  default_table_expiration_ms     = 31536000000 # 365 days
  description                     = "dataset description"
  location                        = "US"
  max_time_travel_hours           = 96 # 4 days

  labels = {
    billing_group = "accounting",
    pii           = "sensitive"
  }
}

resource "google_bigquery_table" "default" {
  dataset_id          = google_bigquery_dataset.default.dataset_id
  table_id            = "mytable"
  deletion_protection = false # set to "true" in production

  range_partitioning {
    field = "ID"
    range {
      start    = 0
      end      = 1000
      interval = 10
    }
  }
  require_partition_filter = true

  schema = <<EOF
[
  {
    "name": "ID",
    "type": "INT64",
    "description": "Item ID"
  },
  {
    "name": "Item",
    "type": "STRING",
    "mode": "NULLABLE"
  }
]
EOF

}

Para aplicar a configuração do Terraform em um projeto do Google Cloud, conclua as etapas nas seções a seguir.

Preparar o Cloud Shell

  1. Inicie o Cloud Shell.

  2. Defina o projeto padrão do Google Cloud em que você quer aplicar as configurações do Terraform.

    Você só precisa executar esse comando uma vez por projeto, e ele pode ser executado em qualquer diretório.

    export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

    As variáveis de ambiente serão substituídas se você definir valores explícitos no arquivo de configuração do Terraform.

Preparar o diretório

Cada arquivo de configuração do Terraform precisa ter o próprio diretório, também chamado de módulo raiz.

  1. No Cloud Shell, crie um diretório e um novo arquivo dentro dele. O nome do arquivo precisa ter a extensão .tf, por exemplo, main.tf. Neste tutorial, o arquivo é chamado de main.tf. 
    mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

  2. Se você estiver seguindo um tutorial, poderá copiar o exemplo de código em cada seção ou etapa.

    Copie o exemplo de código no main.tf recém-criado.

    Se preferir, copie o código do GitHub. Isso é recomendado quando o snippet do Terraform faz parte de uma solução de ponta a ponta.

  3. Revise e modifique os parâmetros de amostra para aplicar ao seu ambiente.
  4. Salve as alterações.
  5. Inicialize o Terraform. Você só precisa fazer isso uma vez por diretório. 
    terraform init

    Opcionalmente, para usar a versão mais recente do provedor do Google, inclua a opção -upgrade: 

    terraform init -upgrade

Aplique as alterações

  1. Revise a configuração e verifique se os recursos que o Terraform vai criar ou atualizar correspondem às suas expectativas: 
    terraform plan

    Faça as correções necessárias na configuração.

  2. Para aplicar a configuração do Terraform, execute o comando a seguir e digite yes no prompt: 
    terraform apply

    Aguarde até que o Terraform exiba a mensagem "Apply complete!".

  3. Abra seu projeto do Google Cloud para ver os resultados. No console do Google Cloud, navegue até seus recursos na IU para verificar se foram criados ou atualizados pelo Terraform.

API

Chame o método tables.insert com um recurso de tabela definido que especifique a property rangePartitioning e a property schema.

Java

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Java no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Java.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Field;
import com.google.cloud.bigquery.RangePartitioning;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardSQLTypeName;
import com.google.cloud.bigquery.StandardTableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TableInfo;

// Sample to create a range partitioned table
public class CreateRangePartitionedTable {

  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";
    Schema schema =
        Schema.of(
            Field.of("integerField", StandardSQLTypeName.INT64),
            Field.of("stringField", StandardSQLTypeName.STRING),
            Field.of("booleanField", StandardSQLTypeName.BOOL),
            Field.of("dateField", StandardSQLTypeName.DATE));
    createRangePartitionedTable(datasetName, tableName, schema);
  }

  public static void createRangePartitionedTable(
      String datasetName, String tableName, Schema schema) {
    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();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, tableName);

      // Note: The field must be a top- level, NULLABLE/REQUIRED field.
      // The only supported type is INTEGER/INT64
      RangePartitioning partitioning =
          RangePartitioning.newBuilder()
              .setField("integerField")
              .setRange(
                  RangePartitioning.Range.newBuilder()
                      .setStart(1L)
                      .setInterval(2L)
                      .setEnd(10L)
                      .build())
              .build();

      StandardTableDefinition tableDefinition =
          StandardTableDefinition.newBuilder()
              .setSchema(schema)
              .setRangePartitioning(partitioning)
              .build();
      TableInfo tableInfo = TableInfo.newBuilder(tableId, tableDefinition).build();

      bigquery.create(tableInfo);
      System.out.println("Range partitioned table created successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Range partitioned table was not created. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Node.js no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Node.js.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

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

async function createTableRangePartitioned() {
  // Creates a new integer range partitioned table named "my_table"
  // in "my_dataset".

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

  const schema = [
    {name: 'fullName', type: 'STRING'},
    {name: 'city', type: 'STRING'},
    {name: 'zipcode', type: 'INTEGER'},
  ];

  // To use integer range partitioning, select a top-level REQUIRED or
  // NULLABLE column with INTEGER / INT64 data type. Values that are
  // outside of the range of the table will go into the UNPARTITIONED
  // partition. Null values will be in the NULL partition.
  const rangePartition = {
    field: 'zipcode',
    range: {
      start: 0,
      end: 100000,
      interval: 10,
    },
  };

  // For all options, see https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/v2/tables#resource
  const options = {
    schema: schema,
    rangePartitioning: rangePartition,
  };

  // Create a new table in the dataset
  const [table] = await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .createTable(tableId, options);

  console.log(`Table ${table.id} created with integer range partitioning: `);
  console.log(table.metadata.rangePartitioning);
}

Python

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Python.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

from google.cloud import bigquery

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

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the table to create.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

schema = [
    bigquery.SchemaField("full_name", "STRING"),
    bigquery.SchemaField("city", "STRING"),
    bigquery.SchemaField("zipcode", "INTEGER"),
]

table = bigquery.Table(table_id, schema=schema)
table.range_partitioning = bigquery.RangePartitioning(
    # To use integer range partitioning, select a top-level REQUIRED /
    # NULLABLE column with INTEGER / INT64 data type.
    field="zipcode",
    range_=bigquery.PartitionRange(start=0, end=100000, interval=10),
)
table = client.create_table(table)  # Make an API request.
print(
    "Created table {}.{}.{}".format(table.project, table.dataset_id, table.table_id)
)

Criar uma tabela particionada com base no resultado de uma consulta

É possível criar uma tabela particionada com base em um resultado de consulta das seguintes maneiras:

  • No SQL, use uma instrução CREATE TABLE ... AS SELECT. É possível usar essa abordagem para criar uma tabela particionada por coluna de unidade de tempo ou intervalo de números inteiros, mas não por tempo de processamento.
  • Use a ferramenta de linha de comando bq ou a API BigQuery para definir uma tabela de destino para uma consulta. Quando a consulta é executada, o BigQuery grava os resultados na tabela de destino. Essa abordagem pode ser usada para qualquer tipo de particionamento.

  • Chame o método de API jobs.insert e especifique o particionamento na propriedade timePartitioning ou rangePartitioning.

SQL

Use a instrução CREATE TABLE com uma cláusula SELECT AS para a consulta. Inclua uma cláusula PARTITION BY para configurar o particionamento.

No exemplo a seguir, criamos uma tabela particionada na coluna transaction_date:

  1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

    Ir para o BigQuery

  2. No editor de consultas, digite a seguinte instrução:

    CREATE TABLE
  mydataset.newtable (transaction_id INT64, transaction_date DATE)
PARTITION BY
  transaction_date
AS (
  SELECT
    transaction_id, transaction_date
  FROM
    mydataset.mytable
);

    Use a cláusula OPTIONS para definir opções de tabela, como os requisitos de filtro de partição.

  3. Clique em Executar.

Para mais informações sobre como executar consultas, acesse Executar uma consulta interativa.

bq

  1. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

    Activate Cloud Shell

    At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

  2. Para criar uma tabela particionada a partir de uma consulta, use o comando bq query com as sinalizações --destination_table e --time_partitioning_type.

    Particionamento de colunas por unidade de tempo:

    bq query \
   --use_legacy_sql=false \
   --destination_table TABLE_NAME \
   --time_partitioning_field COLUMN \
   --time_partitioning_type UNIT_TIME \
   'QUERY_STATEMENT'

    Particionamento por tempo de processamento:

    bq query \
   --use_legacy_sql=false \
   --destination_table TABLE_NAME \
   --time_partitioning_type UNIT_TIME \
   'QUERY_STATEMENT'

    Particionamento por intervalo de números inteiros:

    bq query \
   --use_legacy_sql=false \
   --destination_table PROJECT_ID:DATASET.TABLE \
   --range_partitioning COLUMN,START,END,INTERVAL \
   'QUERY_STATEMENT'

    Substitua:

    • PROJECT_ID: o ID do projeto. Se omitido, o projeto padrão será usado.
    • DATASET: o nome de um conjunto de dados no projeto.
    • TABLE: o nome da tabela a ser criada.
    • COLUMN: o nome da coluna de particionamento.
    • UNIT_TIME: o tipo de particionamento. Os valores compatíveis são DAY, HOUR, MONTH ou YEAR.
    • START: o início do particionamento por intervalo, inclusivo.
    • END: o fim do particionamento por intervalo, exclusivo.
    • INTERVAL: a extensão de cada intervalo na partição.
    • QUERY_STATEMENT: a consulta usada para preencher a tabela.

    No exemplo a seguir, criamos uma tabela que é particionada na coluna transaction_date usando particionamento mensal.

    bq query \
   --use_legacy_sql=false \
   --destination_table mydataset.newtable \
   --time_partitioning_field transaction_date \
   --time_partitioning_type MONTH \
   'SELECT transaction_id, transaction_date FROM mydataset.mytable'

    No exemplo a seguir, criamos uma tabela que é particionada na coluna customer_id usando o particionamento por intervalo de números inteiros.

    bq query \
   --use_legacy_sql=false \
   --destination_table mydataset.newtable \
   --range_partitioning customer_id,0,100,10 \
   'SELECT * FROM mydataset.ponies'

    Para tabelas particionadas por tempo de processamento, também é possível carregar dados em uma partição específica usando um decorador de partição. No exemplo a seguir, criamos uma nova tabela particionada por tempo de processamento e carregamos dados na partição 20180201 (1 de fevereiro de 2018):

    bq query \
   --use_legacy_sql=false  \
   --time_partitioning_type=DAY \
   --destination_table='newtable$20180201' \
   'SELECT * FROM mydataset.mytable'

API

Para salvar os resultados da consulta em uma tabela particionada, chame o método jobs.insert. Configure um job query. Especifique a tabela de destino na destinationTable. Especifique o particionamento na propriedade timePartitioning ou rangePartitioning.

Converter tabelas fragmentadas por data em tabelas particionadas por tempo de processamento

Se você já criou tabelas fragmentadas por data, é possível converter todo o conjunto de tabelas relacionadas em uma única tabela particionada por tempo de processamento usando o comando partition na ferramenta de linha de comando bq.

bq --location=LOCATION partition \
    --time_partitioning_type=PARTITION_TYPE \
    --time_partitioning_expiration INTEGER \
    PROJECT_ID:SOURCE_DATASET.SOURCE_TABLE \
    PROJECT_ID:DESTINATION_DATASET.DESTINATION_TABLE

Substitua:

  • LOCATION: o nome do seu local. A sinalização --location é opcional.
  • PARTITION_TYPE: o tipo de partição. Os valores possíveis incluem DAY, HOUR, MONTH ou YEAR.
  • INTEGER: o prazo de validade da partição, em segundos. Não há valor mínimo. O prazo de validade é a soma da data UTC da partição com o valor do número inteiro. A sinalização time_partitioning_expiration é opcional.
  • PROJECT_ID: o ID do projeto
  • SOURCE_DATASET: o conjunto de dados que contém as tabelas fragmentadas por data.
  • SOURCE_TABLE: o prefixo das tabelas fragmentadas por data.
  • DESTINATION_DATASET: o conjunto de dados da nova tabela particionada.
  • DESTINATION_TABLE: o nome da tabela particionada a ser criada.

O comando partition não aceita sinalizações --label, --expiration, --add_tags ou --description. É possível adicionar rótulos, uma validade para a tabela, tags e uma descrição à tabela particionada depois que ela for criada.

Quando você executa o comando partition, o BigQuery cria um job de cópia que gera partições das tabelas fragmentadas.

No exemplo a seguir, criamos uma tabela particionada por tempo de processamento chamada mytable_partitioned a partir de um conjunto de tabelas fragmentadas por data com o prefixo sourcetable_. A nova tabela é particionada diariamente, com uma validade de partição de 259.200 segundos (3 dias).

bq partition \
    --time_partitioning_type=DAY \
    --time_partitioning_expiration 259200 \
    mydataset.sourcetable_ \
    mydataset.mytable_partitioned

Se as tabelas fragmentadas por data forem sourcetable_20180126 e sourcetable_20180127, esse comando criará estas partições: mydataset.mytable_partitioned$20180126 e mydataset.mytable_partitioned$20180127.

Segurança de tabelas particionadas

O controle de acesso para tabelas particionadas é o mesmo que o das tabelas padrão. Saiba mais em Introdução aos controles de acesso à tabela.

A seguir

  • Para saber como gerenciar e atualizar tabelas particionadas, consulte esta página.
  • Para mais informações sobre como buscar tabelas particionadas, consulte esta página.