Crea y usa tablas particionadas por fecha o marca de tiempo

En este documento se describe cómo crear y usar tablas particionadas por una columna de DATE o TIMESTAMP. Si deseas obtener más información sobre las tablas particionadas por tiempo de transferencia, consulta Crea y usa tablas particionadas por tiempo de transferencia. Para obtener información sobre las tablas particionadas con rangos de números enteros, consulta Crea y usa tablas particionadas con rangos de números enteros.

Después de crear una tabla particionada, puedes hacer lo siguiente:

  • Controlar el acceso a los datos de tu tabla
  • Obtener información acerca de tus tablas particionadas
  • Ver una lista de las tablas particionadas en un conjunto de datos
  • Obtener metadatos de tablas particionadas por medio de metatablas

Para obtener más información sobre cómo administrar tablas particionadas, incluidos cómo copiarlas, borrarlas y actualizar sus propiedades, consulta esta página sobre cómo administrar tablas particionadas.

Limitaciones

Las tablas particionadas están sujetas a las siguientes limitaciones:

  • La columna de partición debe consistir en una columna escalar de DATE o TIMESTAMP. El modo de la columna puede ser REQUIRED o NULLABLE, pero no REPEATED (basada en arreglo).
  • La columna de partición debe ser un campo de nivel superior. No puedes usar un campo de hoja de un RECORD (STRUCT) como columna de partición.
  • No puedes usar SQL heredado para consultar tablas particionadas o escribir resultados de consultas en ellas.

En este momento, las tablas particionadas por hora están sujetas a limitaciones adicionales:

  • Las tablas particionadas por hora no se pueden manipular en la IU web.
  • El comando de BigQuery bq partition no es compatible.

Crea tablas particionadas

Tienes las siguientes opciones para crear una tabla particionada en BigQuery:

  • Usar Cloud Console o la IU web clásica
  • Mediante una instrucción CREATE TABLE DDL con una cláusula PARTITION BY que contenga una partition expression
  • Con el comando bq mk de la herramienta de línea de comandos
  • De manera programática, con una llamada al método tables.insert de la API
  • A partir de resultados de consulta
  • Hacerlo cuando cargas datos

Nombres de las tablas

Cuando creas una tabla en BigQuery, el nombre de la tabla debe ser único en cada conjunto de datos. El nombre de la tabla tiene las siguientes características:

  • Contiene hasta 1,024 caracteres
  • Contener letras (mayúsculas o minúsculas), números y guiones bajos

Permisos necesarios

Como mínimo, para crear una tabla, debes tener los siguientes permisos:

  • Permisos bigquery.tables.create para crear la tabla
  • bigquery.tables.updateData para escribir datos en la tabla mediante un trabajo de carga, de consulta o de copia
  • bigquery.jobs.create para ejecutar un trabajo de consulta, de carga o de copiado que escriba datos en la tabla

Es posible que se necesiten permisos adicionales, como bigquery.tables.getData, para acceder a los datos que escribes en la tabla.

Las siguientes funciones predefinidas de Cloud IAM incluyen los permisos bigquery.tables.create y bigquery.tables.updateData:

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

Las siguientes funciones predefinidas de Cloud IAM incluyen los permisos bigquery.jobs.create:

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

Además, si un usuario tiene permisos bigquery.datasets.create, se le otorga el acceso bigquery.dataOwner cuando crea un conjunto de datos. Con el acceso bigquery.dataOwner, el usuario puede crear y actualizar tablas en el conjunto de datos.

Para obtener más información sobre las funciones de Cloud IAM y los permisos en BigQuery, consulta Funciones y permisos predefinidos.

Partición diaria frente a partición por hora

Cuando usas una columna TIMESTAMP para particionar datos, puedes crear particiones con un nivel de detalle por hora o por día, según tus datos y necesidades.

La partición diaria es el tipo de partición predeterminado y, cuando se usa con el agrupamiento en clústeres, sirve para la mayoría de los casos prácticos de BigQuery. En particular, la partición diaria es la mejor opción cuando tus datos se distribuyen en un amplio rango de fechas o si se agregan de forma continua en el tiempo. Si los datos abarcan un amplio rango de fechas, la partición diaria te permite mantenerte por debajo de los límites de partición de tu tabla.

Elige la partición por hora si las tablas tienen un gran volumen de datos que abarca un período corto (por lo general, menos de seis meses de valores de marca de tiempo). Con la partición por hora, puedes abordar los datos a nivel de detalle por hora, por ejemplo, cuando agregas, truncas o borras datos de una partición particular.

Crea una tabla particionada vacía con una definición de esquema

No puedes crear una tabla particionada vacía que no tenga una definición de esquema. Se requiere el esquema a fin de identificar la columna que se usó para crear las particiones.

Esto es lo que puedes hacer cuando creas una tabla particionada vacía con una definición de esquema:

  • Proporcionar el esquema intercalado con la CLI
  • Especificar un archivo de esquema JSON con la CLI
  • Proporcionar el esquema en un recurso de tabla cuando llames al método tables.insert de la API

Si quieres obtener más información acerca de cómo especificar un esquema de tabla, consulta Instrucciones para especificar un esquema.

Una vez que se crea la tabla particionada, puedes hacer lo siguiente:

  • Cargar datos en la tabla
  • Escribir resultados de consultas
  • Copiar datos en la tabla

Para crear una tabla particionada vacía con una definición de esquema, sigue estos pasos:

Console

  1. En el panel de navegación, en la sección Recursos, expande tu proyecto y selecciona el conjunto de datos.

  2. En el lado derecho de la ventana, en el panel de detalles, haz clic en Crear tabla.

  3. En la sección Fuente del panel Crear tabla, sigue estos pasos:

    • En Crear tabla a partir de, selecciona Tabla vacía.

  4. En la sección Destino, sigue estos pasos:

    • Para el Nombre del conjunto de datos, selecciona el conjunto de datos apropiado y en el campo Nombre de la tabla, escribe el nombre de la tabla que creaste.
    • Verifica que Tipo de tabla esté establecido en Tabla nativa.

  5. En la sección Esquema, ingresa la definición del esquema.

    • Ingresa la información del esquema de forma manual de la siguiente manera:

      • Habilita Editar como texto y, luego, ingresa el esquema de la tabla como un arreglo JSON.

      • Usa Agregar campo para ingresar el esquema de forma manual.

  6. En Configuración de partición y agrupamiento en clústeres, haz clic en Sin partición, selecciona Partición por campo y elige la columna DATE o TIMESTAMP. Esta opción no está disponible si el esquema no contiene una columna DATE o TIMESTAMP.

  7. Para el Filtro de partición, haz clic en la casilla Exigir filtro de partición a fin de solicitar a los usuarios que incluyan una cláusula WHERE que especifique las particiones que deben consultarse (opcional). Exigir un filtro de partición puede reducir los costos y mejorar el rendimiento. Para obtener más información, lee la sección Cómo consultar tablas particionadas.

  8. De manera opcional, si deseas usar una clave de Cloud Key Management Service, haz clic en Opciones avanzadas y selecciona Clave administrada por el cliente en Encriptación. Si dejas establecida la configuración Clave administrada por Google, BigQuery encripta los datos en reposo.

  9. Haz clic en Crear tabla.

DDL

Las declaraciones del lenguaje de definición de datos (DDL) te permiten crear y modificar tablas y vistas con la sintaxis de consulta de SQL estándar.

Obtén más información en Usa instrucciones del lenguaje de definición de datos.

Sigue estos pasos para crear una tabla particionada con una declaración DDL en Cloud Console:

  1. Abre la IU web de BigQuery en Cloud Console.
    Ir a Cloud Console

  2. Haz clic en Redactar consulta nueva.

  3. Escribe tu declaración DDL CREATE TABLE en el área de texto del Editor de consultas.

    Con la siguiente consulta, se crea una tabla llamada newtable particionada por día por la columna DATE transaction_date y cuya partición vence en tres días.

     CREATE TABLE
   mydataset.newtable (transaction_id INT64,
     transaction_date DATE)
 PARTITION BY
   transaction_date
 OPTIONS
   ( partition_expiration_days=3,
     description="a table partitioned by transaction_date" )

    Con la siguiente consulta, se crea la misma tabla, pero particionada por hora. Ten en cuenta el uso de TIMESTAMP_TRUNC para definir la marca de tiempo en la marca de hora:

     CREATE TABLE
   mydataset.newtable (transaction_id INT64,
     transaction_ts TIMESTAMP)
 PARTITION BY
   TIMESTAMP_TRUNC(transaction_ts, HOUR)
 OPTIONS
   ( partition_expiration_days=3,
     description="a table partitioned by transaction_ts" )

  4. Haz clic en Ejecutar. Cuando se complete la consulta, aparecerá la tabla en el panel Recursos.

IU clásica

  1. Haz clic en el ícono de flecha hacia abajo ícono de flecha hacia abajo junto al nombre de tu conjunto de datos en el menú de navegación y haz clic en Crear tabla nueva.

  2. En la página Crear tabla, en la sección Datos de origen, haz clic en Crear tabla vacía.

  3. En la página Crear tabla, en la sección Tabla de destino, realiza lo siguiente:

    • Para el Nombre de la tabla, elige el conjunto de datos apropiado y, en el campo correspondiente, ingresa el nombre de la tabla que creas en ese momento.
    • Verifica que Tipo de tabla (Table type) esté establecido en Tabla nativa (Native table).

  4. En la sección Schema (Esquema), ingresa la definición de esquema de forma manual.

    • Para ingresar la información del esquema de forma manual, haz lo siguiente:

      • Haz clic en Editar como texto y, luego, ingresa el esquema de la tabla como un arreglo JSON.

      • Usa Agregar campo para ingresar el esquema.

  5. En la sección Opciones:

    • Para Tipo de partición, haz clic en Ninguna y elige Día.
    • Para Campo de partición, elige la columna TIMESTAMP o DATE. El valor predeterminado es _PARTITIONTIME, que crea una tabla particionada por tiempo de transferencia.
    • Haz clic en el cuadro Solicitar filtro de partición para solicitar a los usuarios que incluyan una cláusula WHERE que especifique las particiones que se consultarán (opcional). Exigir un filtro de partición puede reducir los costos y mejorar el rendimiento. Para obtener más información, lee la sección Cómo consultar tablas particionadas.
    • En Encriptación de destino, elige Encriptación administrada por el cliente para usar una Clave de Cloud Key Management Service a fin de encriptar la tabla (opcional). Si dejas la configuración Default, BigQuery encripta los datos en reposo con una clave administrada por Google.

  6. Haz clic en Crear tabla.

bq

Usa el comando mk con la marca --table (o la combinación de teclas -t), la marca --schema y la marca --time_partitioning_field. Puedes proporcionar la definición de esquema de la tabla de forma intercalada o a través de un archivo de esquema JSON.

Los parámetros opcionales incluyen --expiration, --description, --time_partitioning_expiration, --destination_kms_key, --require_partition_filter, --time_partitioning_type y --label.

Si creas una tabla en otro proyecto que no sea el predeterminado, agrega el ID del proyecto al conjunto de datos en el siguiente formato: project_id:dataset.

--destination_kms_key no se muestra aquí. Para obtener más información sobre el uso de esta marca, consulta Protege datos con claves de Cloud KMS.

Ingresa el siguiente comando para crear una tabla particionada vacía con una definición de esquema:

bq mk --table \
--expiration integer1 \
--schema schema \
--time_partitioning_field column \
--time_partitioning_type unit_time \
--time_partitioning_expiration integer2 \
--[no]require_partition_filter \
--description "description" \
--label key:value, key:value \
project_id:dataset.table

En el ejemplo anterior, se ilustra lo siguiente:

  • integer1 es el ciclo de vida predeterminado (en segundos) de la tabla. El valor mínimo es 3,600 segundos (una hora). La hora de vencimiento se evalúa según la hora UTC actual más el valor de número entero. Si configuras el vencimiento de la tabla cuando creas una tabla particionada por tiempo, se ignora la configuración de vencimiento de la tabla predeterminada del conjunto de datos. Si configuras este valor, la tabla y todas las particiones se borran después del lapso especificado.
  • schema es una definición de esquema intercalado en el formato field:data_type, field:data_type o la ruta al archivo de esquema JSON en tu máquina local.
  • column es el nombre de la columna TIMESTAMP o DATE que se usa para crear las particiones.
  • unit_time es DAY o HOUR, según si la tabla se particionará por día o por hora. El valor predeterminado es DAY si no se especifica time_partitioning_type.
  • integer2 es el ciclo de vida predeterminado (en segundos) de las particiones de la tabla. No hay valor mínimo. El tiempo de vencimiento se evalúa según la fecha de la partición más el valor de número entero. El vencimiento de la partición es independiente del vencimiento de la tabla, pero no lo anula. Si configuras un vencimiento de la partición que expire después del vencimiento de la tabla, prevalece el vencimiento de la tabla.
  • description es una descripción de la tabla entre comillas.
  • key:value es el par key:value que representa una etiqueta. Puedes ingresar varias etiquetas mediante una lista separada por comas.
  • project_id es el ID del proyecto.
  • dataset es un conjunto de datos en tu proyecto.
  • table es el nombre de la tabla particionada que creas.

Cuando especificas el esquema en la línea de comandos, no puedes incluir un tipo de RECORD (STRUCT) ni una descripción de columna. Tampoco puedes especificar el modo de la columna. Todos los modos predeterminados están establecidos en NULLABLE. Para incluir descripciones, modos y tipos de RECORD, proporciona un archivo de esquema JSON en su lugar,

Ejemplos:

Ingresa el siguiente comando para crear una tabla particionada por hora llamada mypartitionedtable en mydataset en tu proyecto predeterminado. El vencimiento de la partición se establece en 86,400 segundos (1 día), el vencimiento de la tabla se establece en 2,592,000 (1 mes de 30 días), la descripción se establece en This is my partitioned table y la etiqueta en organization:development. El comando usa el acceso directo -t en lugar de --table.

Se usa la marca --require_partition_filter a fin de solicitar a los usuarios que incluyan una cláusula WHERE que especifique las particiones que deben consultarse. Exigir un filtro de partición puede reducir los costos y mejorar el rendimiento. Para obtener más información, lee la sección Cómo consultar tablas particionadas.

El esquema está especificado de forma intercalada como: ts:TIMESTAMP,column1:STRING,column2:INTEGER,coumn4:STRING. El campo TIMESTAMP especificado ts se usa para particionar los datos por hora. Ten en cuenta que la partición por hora requiere una columna TIMESTAMP en lugar de una DATE.

bq mk -t \
--expiration 2592000 \
--schema 'ts:TIMESTAMP,column1:STRING,column2:INTEGER,coumn4:STRING' \
--time_partitioning_field ts \
--time_partitioning_type HOUR \
--time_partitioning_expiration 86400  \
--require_partition_filter \
--description "This is my partitioned table" \
--label org:dev \
mydataset.mypartitionedtable

Ingresa el siguiente comando para crear una tabla particionada por día llamada mypartitionedtable en myotherproject, no en tu proyecto predeterminado. El vencimiento de la partición se establece en 259,200 segundos (3 días), la descripción se establece como This is my partitioned table y la etiqueta como organization:development. El comando usa el acceso directo -t en lugar de --table. El comando no especifica un vencimiento de tabla. Si el conjunto de datos tiene un vencimiento de tabla predeterminado, se aplica. Si no lo tiene, la tabla no se vencerá nunca, pero las particiones se vencerán en 3 días.

El esquema se especifica en un archivo JSON local: /tmp/myschema.json. La definición de esquema incluye un campo TIMESTAMP llamado ts que se usa para particionar los datos por día.

bq mk -t \
--expiration 2592000 \
--schema /tmp/myschema.json \
--time_partitioning_field ts \
--time_partitioning_type DAY \
--time_partitioning_expiration 86400  \
--description "This is my partitioned table" \
--label org:dev \
myotherproject:mydataset.mypartitionedtable

Después de crear la tabla, puedes usar la CLI para actualizar el vencimiento de la tabla, el vencimiento de la partición, la descripción y las etiquetas de la tabla particionada.

API

Llama al método tables.insert con un recurso de tabla definido que especifique las propiedades timePartitioning y schema.

Go

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Go que se encuentran en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Go. 

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 probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Java que se encuentran en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Java. 

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;

public class CreatePartitionedTable {

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

  public static void createPartitionedTable(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();

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

      TimePartitioning partitioning = TimePartitioning.of(TimePartitioning.Type.DAY);

      Schema schema =
          Schema.of(
              Field.of("stringField", StandardSQLTypeName.STRING),
              Field.of("booleanField", StandardSQLTypeName.BOOL),
              Field.of("dateField", StandardSQLTypeName.DATE));

      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 probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Node.js que se encuentran en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Node.js. 

// 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 probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la Guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Python de BigQuery. 

# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# dataset_ref = client.dataset('my_dataset')

table_ref = dataset_ref.table("my_partitioned_table")
schema = [
    bigquery.SchemaField("name", "STRING"),
    bigquery.SchemaField("post_abbr", "STRING"),
    bigquery.SchemaField("date", "DATE"),
]
table = bigquery.Table(table_ref, schema=schema)
table.time_partitioning = bigquery.TimePartitioning(
    type_=bigquery.TimePartitioningType.DAY,
    field="date",  # name of column to use for partitioning
    expiration_ms=7776000000,
)  # 90 days

table = client.create_table(table)

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

Crea tablas particionadas a partir de los resultados de una consulta

Para crear una tabla particionada a partir de un resultado de consulta, escribe los resultados en una tabla de destino nueva. Puedes crear una tabla particionada si realizas consultas tanto en una tabla particionada como en una tabla sin particiones. No puedes transformar una tabla estándar existente en una tabla particionada a partir de los resultados de una consulta.

Cuando creas una tabla particionada a partir del resultado de una consulta, debes usar SQL estándar. Por el momento, SQL heredado no es compatible con las consultas en tablas particionadas o la escritura de resultados de consultas en tablas particionadas.

Los decoradores de particiones te permiten escribir los resultados de la consulta en una partición específica. Por ejemplo, para escribir los resultados en la partición del 1 de mayo de 2016, usa el siguiente decorador de partición:

table_name$20160501

Cuando escribas resultados de consultas en una partición específica por medio de un decorador de particiones, los datos que se escriben deben concordar con el esquema de partición de la tabla. Todas las filas escritas en la partición deberían tener valores que coincidan con la fecha de la partición.

Por ejemplo:

En la siguiente consulta, se recuperan datos del 1 de febrero de 2018 y se escriben en la partición $20180201 de la tabla mytable. La tabla tiene dos columnas: una TIMESTAMP llamada TS y una INT64 llamada a.

bq query \
--nouse_legacy_sql  \
--destination_table=mytable$20180201 \
'SELECT
   TIMESTAMP("2018-02-01") AS TS,
   2 AS a'

En la siguiente consulta, se recuperan datos del 31 de enero de 2018 y se intenta escribirlos en la partición $20180201 de mytable. Esta consulta falla porque los datos que intentas escribir no están dentro de la fecha de la partición.

bq query \
--nouse_legacy_sql  \
--destination_table=T$20180201 \
'SELECT
   TIMESTAMP("2018-01-31") as TS,
   2 as a'

Si deseas obtener más información acerca de cómo agregar o rectificar (reemplazar) datos en tablas particionadas, consulta Anexa y reemplaza datos de tablas particionadas por tiempo. Si deseas obtener más información acerca de cómo consultar tablas particionadas, lee Consulta tablas particionadas.

Crea una tabla particionada a partir de un resultado de consulta

Sigue estos pasos para crear una tabla particionada a partir de un resultado de consulta:

Console

No puedes especificar opciones de partición para una tabla de destino cuando consultas datos con Cloud Console.

IU clásica

No puedes especificar opciones de partición para una tabla de destino cuando consultas datos mediante la IU web clásica de BigQuery.

bq

Ingresa el comando bq query, especifica la marca --destination_table para crear una tabla permanente basada en los resultados de la consulta y especifica la marca --time_partitioning_field a fin de crear una tabla de destino particionada. En este momento, DAY es el único valor admitido para --time_partitioning_type, por lo que esta marca no es obligatoria.

Especifica la marca use_legacy_sql=false para usar la sintaxis de SQL estándar. Para escribir los resultados de las consultas en una tabla que no se encuentra en tu proyecto predeterminado, agrega el ID del proyecto al nombre del conjunto de datos con el siguiente formato: project_id:dataset.

De forma opcional, puedes proporcionar la marca --location y establecer el valor según tu ubicación.

Ingresa el siguiente comando para crear una tabla de destino particionada nueva a partir de un resultado de consulta:

bq --location=location query \
--destination_table project_id:dataset.table \
--time_partitioning_field column \
--use_legacy_sql=false \
'query'

Donde:

  • location es el nombre de tu ubicación. La marca --location es opcional. Por ejemplo, si usas BigQuery en la región de Tokio, establece el valor de la marca en asia-northeast1. Puedes configurar un valor predeterminado para la ubicación con el archivo .bigqueryrc.
  • project_id es el ID del proyecto.
  • dataset es el nombre del conjunto de datos que contendrá la tabla particionada nueva.
  • table es el nombre de la tabla particionada que creas por medio de los resultados de la consulta.
  • query es una consulta en la sintaxis de SQL estándar. Por el momento, no puedes usar SQL heredado para consultar tablas particionadas o escribir resultados de consultas en ellas.

Ejemplos:

Ingresa el siguiente comando para escribir los resultados de la consulta en una tabla de destino particionada llamada mypartitionedtable en mydataset. mydataset está en tu proyecto predeterminado. La consulta recupera datos de una tabla no particionada: el conjunto de datos públicos sobre accidentes de tráfico fatales de NHTSA. Se usa la columna timestamp_of_crash TIMESTAMP de la tabla para crear las particiones.

bq query \
--destination_table mydataset.mypartitionedtable \
--time_partitioning_field timestamp_of_crash \
--use_legacy_sql=false \
'SELECT
   state_number,
   state_name,
   day_of_crash,
   month_of_crash,
   year_of_crash,
   latitude,
   longitude,
   manner_of_collision,
   number_of_fatalities,
   timestamp_of_crash
 FROM
   `bigquery-public-data`.nhtsa_traffic_fatalities.accident_2016
 LIMIT
   100'

Ingresa el siguiente comando para escribir los resultados de la consulta en una tabla de destino particionada llamada mypartitionedtable en mydataset. mydataset está en myotherproject, no en tu proyecto predeterminado. La consulta recupera datos de una tabla no particionada: el conjunto de datos públicos sobre accidentes de tráfico fatales de NHTSA. Se usa la columna de TIMESTAMP timestamp_of_crash de la tabla para crear las particiones.

bq query \
--destination_table myotherproject:mydataset.mypartitionedtable \
--time_partitioning_field timestamp_of_crash \
--use_legacy_sql=false \
'SELECT
   state_number,
   state_name,
   day_of_crash,
   month_of_crash,
   year_of_crash,
   latitude,
   longitude,
   manner_of_collision,
   number_of_fatalities,
   timestamp_of_crash
 FROM
   `bigquery-public-data`.nhtsa_traffic_fatalities.accident_2016
 LIMIT
   100'

API

A fin de guardar los resultados de la consulta en una tabla particionada permanente, llama al método jobs.insert, configura un trabajo query y, luego, incluye un valor para las propiedades destinationTable y timePartitioning.

Especifica tu ubicación en la propiedad location en la sección jobReference del recurso de trabajo.

Crea una tabla particionada cuando cargues datos

Puedes crear una tabla particionada si especificas opciones de partición cuando cargas datos en una tabla nueva. No es necesario crear una tabla particionada vacía antes de cargarle datos. Puedes crear una tabla particionada y cargar tus datos al mismo tiempo.

Cuando cargas datos en BigQuery, puedes proporcionar el esquema de tabla o puedes usar la detección automática del esquema si el formato de datos es compatible.

Los decoradores de particiones te permiten cargar datos en una partición específica. Por ejemplo, para cargar todos los datos generados el 1 de mayo de 2016 en la partición 20160501, usa el decorador de partición siguiente:

table_name$20160501

Cuando cargues datos en una partición específica mediante un decorador de particiones, los datos que se carguen en la partición deben concordar con el esquema de partición de la tabla. Todas las filas escritas en la partición deben tener valores que coincidan con la fecha de la partición.

Para obtener más información sobre la carga de datos, consulta Introducción a la carga de datos en BigQuery.

Partición por hora con agrupamiento en clústeres

La partición por hora se puede usar con el agrupamiento en clústeres. El agrupamiento en clústeres de una tabla particionada por hora primero particionará sus datos según los límites de hora de la tabla particionada y, luego, la agrupará por columnas de agrupamiento en clústeres.

Como ejemplo, con este comando se crea una tabla con una columna particionada por hora y un clúster.

    bq mk --time_partitioning_type=HOUR \
    --time_partitioning_field=ts_column \
    --clustering_fields=ts_column,column1 \
    mydataset.mytable2 "ts_column:TIMESTAMP,column1:INTEGER,column2:STRING"

Cuando recuperes el formato de la tabla, verás que la partición por marca de tiempo por hora y el agrupamiento en clústeres están activos:

    bq show --format=prettyjson mydataset.mytable2
    ...
      "clustering": {
        "fields": [
          "ts_column",
          "column1"
        ]
      },
    ...
      "timePartitioning": {
        "field": "ts_column",
        "type": "HOUR"
      },
    ...

Controla el acceso a las tablas particionadas

Para configurar el acceso a las tablas y vistas, puedes otorgar una función de Cloud IAM a una entidad en los siguientes niveles, ordenados según el rango de recursos permitidos (de mayor a menor):

El acceso con cualquier recurso protegido por Cloud IAM es aditivo. Por ejemplo, si una entidad no tiene acceso en un nivel alto, como un proyecto, podrías otorgar acceso a la entidad a nivel del conjunto de datos. Luego, la entidad tendrá acceso a las tablas y vistas del conjunto de datos. Del mismo modo, si la entidad no tiene acceso en el nivel alto o de conjunto de datos, puedes otorgar acceso a la entidad a nivel de tabla o vista.

Cuando se otorgan funciones de Cloud IAM en un nivel superior en la jerarquía de recursos de Google Cloud, como el nivel de proyecto, organización o carpeta, se le otorga a la entidad acceso a un amplio conjunto de recursos. Por ejemplo, cuando se otorga una función a una entidad en el nivel de proyecto, se le brinda a esa entidad permisos que se aplican a todos los conjuntos de datos del proyecto.

Cuando se otorga una función a nivel de conjunto de datos, se especifican las operaciones que una entidad puede realizar en las tablas y vistas de ese conjunto de datos específico, incluso si la entidad no tiene acceso a un nivel superior. Para obtener información sobre cómo configurar los controles de acceso a nivel de conjunto de datos, consulta Controla el acceso a los conjuntos de datos.

Cuando se otorga una función a nivel de tabla o vista, se especifican las operaciones que una entidad puede realizar en las tablas y vistas específicas, incluso si la entidad no tiene acceso a un nivel superior. Para obtener información sobre cómo configurar los controles de acceso a nivel de tabla, consulta Controla el acceso a las tablas y vistas.

También puedes crear funciones personalizadas de Cloud IAM. Si creas una función personalizada, los permisos que otorgues dependerán de las operaciones específicas que desees que la entidad pueda realizar.

No puedes establecer un permiso “deny” en ningún recurso protegido por Cloud IAM.

Para obtener más información acerca de las funciones y permisos, consulta las siguientes páginas:

Usa tablas particionadas

Obtén información sobre tablas particionadas

Tienes las siguientes opciones para obtener información sobre las tablas:

  • Mediante Cloud Console o la IU web clásica de BigQuery
  • Mediante el comando bq show de la CLI
  • Mediante una llamada al método de la API tables.get
  • Usar bibliotecas cliente

Permisos necesarios

Como mínimo, para obtener información sobre las tablas, debes tener permisos de bigquery.tables.get. Las siguientes funciones predefinidas de Cloud IAM incluyen los permisos bigquery.tables.get:

  • bigquery.metadataViewer
  • bigquery.dataViewer
  • bigquery.dataOwner
  • bigquery.dataEditor
  • bigquery.admin

Además, si un usuario tiene permisos bigquery.datasets.create, se le otorga el acceso bigquery.dataOwner cuando crea un conjunto de datos. El acceso bigquery.dataOwner le otorga al usuario la capacidad de recuperar los metadatos de la tabla.

Para obtener más información sobre las funciones y los permisos de Cloud IAM en BigQuery, consulta la página sobre el control de acceso.

Obtén información acerca de una tabla particionada

Para ver información sobre una tabla particionada, haz lo siguiente:

Console

  1. Abre la IU web de BigQuery en Cloud Console.
    Ir a la IU web de BigQuery

  2. En el panel de navegación, en la sección Resources (Recursos), expande tu proyecto y conjunto de datos; luego, haz clic en el nombre de la tabla en la lista.

  3. Haz clic en Details (Detalles) debajo del Query editor (Editor de consultas). En esta pestaña, se muestra la descripción y la información de la tabla.

    Detalles de la tabla

  4. Haz clic en la pestaña Esquema para ver la definición del esquema de la tabla. Ten en cuenta que las tablas particionadas no incluyen la seudocolumna _PARTITIONTIME.

IU clásica

  1. En el panel de navegación, haz clic en el ícono de flecha hacia abajo ícono de flecha hacia abajo que se encuentra a la izquierda de tu conjunto de datos para expandirlo, o haz doble clic en el nombre del conjunto de datos. Con esta acción, se muestran las tablas y vistas del conjunto de datos.

  2. Haz clic en el nombre de la tabla.

  3. Haz clic en Detalles. En la página Detalles de la tabla, se muestra la descripción y la información de la tabla.

  4. Haz clic en la pestaña Esquema para ver la definición del esquema de la tabla. Ten en cuenta que las tablas particionadas no incluyen la seudocolumna _PARTITIONTIME.

bq

Emite el comando bq show para mostrar toda la información de la tabla. Usa la marca --schema para mostrar solo la información del esquema de la tabla. La marca --format se puede usar para controlar el resultado.

Si quieres obtener información sobre una tabla en un proyecto que no sea tu proyecto predeterminado, agrega el ID del proyecto al conjunto de datos en el siguiente formato: project_id:dataset.

bq show --schema --format=prettyjson project_id:dataset.table

En el ejemplo anterior, se ilustra lo siguiente:

  • project_id es el ID del proyecto.
  • dataset es el nombre del conjunto de datos.
  • table es el nombre de la tabla.

Ejemplos:

Ingresa el siguiente comando para mostrar toda la información sobre mytable en mydataset. mydataset está en tu proyecto predeterminado.

bq show --format=prettyjson mydataset.mytable

Ingresa el siguiente comando para mostrar toda la información sobre mytable en mydataset. mydataset está en myotherproject, no en tu proyecto predeterminado.

bq show --format=prettyjson myotherproject:mydataset.mytable

El resultado debe verse de la siguiente manera:

{
  "creationTime": "1563236533535",
  "description": "This is my partitioned table",
  "etag": "/ABcDEo7f8GHijKL2mnOpQr==",
  "expirationTime": "1565828533000",
  "id": "myproject:mydataset.mypartitionedtable",
  "kind": "bigquery#table",
  "labels": {
    "org": "dev"
  },
  "lastModifiedTime": "1563236533576",
  "location": "US",
  "numBytes": "0",
  "numLongTermBytes": "0",
  "numRows": "0",
  "requirePartitionFilter": true,
  "schema": {
    "fields": [
      {
        "name": "ts",
        "type": "TIMESTAMP"
      },
      {
        "name": "column1",
        "type": "STRING"
      },
      {
        "name": "column2",
        "type": "INTEGER"
      },
      {
        "name": "column3",
        "type": "STRING"
      }
    ]
  },
  "selfLink": "https://bigquery.googleapis.com/bigquery/v2/projects/myproject/datasets/mydataset/tables/mypartitionedtable",
  "tableReference": {
    "datasetId": "mydataset",
    "projectId": "myproject",
    "tableId": "mypartitionedtable"
  },
  "timePartitioning": {
    "expirationMs": "86400000",
    "field": "ts",
    "requirePartitionFilter": true,
    "type": "DAY"
  },
  "type": "TABLE"
}

Ingresa el comando siguiente para mostrar solo la información del esquema sobre mytable en mydataset. mydataset está en myotherproject, no en tu proyecto predeterminado.

bq show --schema --format=prettyjson myotherproject:mydataset.mytable

El resultado debería ser similar a lo siguiente:

[
  {
    "name": "ts",
    "type": "TIMESTAMP"
  },
  {
    "name": "column1",
    "type": "STRING"
  },
  {
    "name": "column2",
    "type": "INTEGER"
  },
  {
    "name": "column3",
    "type": "STRING"
  }
]

API

Llama al método bigquery.tables.get y proporciona los parámetros relevantes.

Muestra una lista de las tablas particionadas en un conjunto de datos

Tienes las siguientes opciones para mostrar una lista de las tablas de los conjuntos de datos (incluidas las tablas particionadas):

  • Usar Cloud Console o la IU web clásica de BigQuery
  • Mediante el comando bq ls de la CLI
  • Mediante una llamada al método de la API tables.list
  • Usar bibliotecas cliente

Permisos necesarios

Como mínimo, para enumerar las tablas en un conjunto de datos, debes tener permisos bigquery.tables.list. Las siguientes funciones predefinidas de Cloud IAM incluyen los permisos bigquery.tables.list:

  • bigquery.user
  • bigquery.metadataViewer
  • bigquery.dataViewer
  • bigquery.dataEditor
  • bigquery.dataOwner
  • bigquery.admin

Para obtener más información sobre las funciones y los permisos de Cloud IAM en BigQuery, consulta la página sobre el control de acceso.

Obtén una lista de tablas particionadas

Para ver una lista de las tablas de un conjunto de datos (incluidas las tablas particionadas), haz lo siguiente:

Console

  1. Abre la IU web de BigQuery en Cloud Console.
    Ir a la IU web de BigQuery

  2. En el panel de navegación, en la sección Recursos, expande tu proyecto y haz clic en tu conjunto de datos.

  3. Desplázate por la lista para ver las tablas en el conjunto de datos. Las tablas, las tablas particionadas, los modelos y las vistas se identifican mediante íconos diferentes.

IU clásica

  1. En la IU web de BigQuery, en el panel de navegación, haz clic en el ícono de flecha hacia abajo ícono de flecha hacia abajo que se encuentra a la izquierda de tu conjunto de datos para expandirlo o haz doble clic en su nombre. Con esta acción, se muestran las tablas y vistas del conjunto de datos.

  2. Desplázate por la lista para ver las tablas en el conjunto de datos. Las tablas y las vistas están identificadas con íconos diferentes.

    Ver tablas

bq

Ejecuta el comando bq ls. Se puede usar la marca --format para controlar el resultado. Si enumeras vistas en un proyecto que no es el predeterminado, agrega el ID del proyecto al conjunto de datos en el formato siguiente: project_id:dataset.

bq ls --format=pretty project_id:dataset

En el ejemplo anterior, se ilustra lo siguiente:

  • project_id es el ID del proyecto.
  • dataset es el nombre del conjunto de datos.

Cuando ejecutas el comando, el campo Type muestra TABLE o VIEW. Para las tablas particionadas, en el campo Time Partitioning se muestra DAY, la columna que se usa a fin de crear las particiones y el vencimiento de la partición en milisegundos, si se especifica.

Por ejemplo:

+-------------------------+-------+----------------------+---------------------------------------------------+
|         tableId         | Type  |        Labels        | Time Partitioning                                 |
+-------------------------+-------+----------------------+---------------------------------------------------+
| mytable                 | TABLE | department:shipping  |  DAY (field: source_date, expirationMs: 86400000) |
| myview                  | VIEW  |                      |                                                   |
+-------------------------+-------+----------------------+---------------------------------------------------+

Ejemplos:

Ingresa el comando siguiente para crear una lista de las tablas en el conjunto de datos mydataset en tu proyecto predeterminado.

bq ls --format=pretty mydataset

Ingresa el siguiente comando para enumerar las tablas en el conjunto de datos mydataset en myotherproject.

bq ls --format=pretty myotherproject:mydataset

API

Para mostrar una lista de las tablas con la API, realiza una llamada al método tables.list.

Muestra una lista de particiones de tablas

A fin de mostrar la lista de particiones de una tabla particionada, puedes realizar una consulta en la metatabla __PARTITIONS_SUMMARY__ con SQL heredado.

Puedes ejecutar la consulta en Cloud Console, la IU web clásica de BigQuery, con el comando bq query o con una llamada al método jobs.insert y la configuración de un trabajo query.

Permisos necesarios

Como mínimo, para ejecutar un trabajo de consulta que use la metatabla __PARTITIONS_SUMMARY__, debes tener permisos bigquery.jobs.create. Las siguientes funciones predefinidas de Cloud IAM incluyen los permisos bigquery.jobs.create:

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

También debes tener permisos bigquery.tables.getData. Las siguientes funciones predefinidas de Cloud IAM incluyen los permisos bigquery.tables.getData:

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

Para obtener más información sobre las funciones de Cloud IAM en BigQuery, consulta la sección sobre Control de acceso.

Visualiza la lista de particiones en una tabla particionada

Puedes enumerar las particiones de una tabla particionada mediante SQL heredado. Para hacerlo, sigue estos pasos:

Console

  1. Abre la IU web de BigQuery en Cloud Console.
    Ir a Cloud Console

  2. Haz clic en el botón Redactar consulta nueva.

  3. Ingrese el siguiente texto en el cuadro Editor de consulta para consultar la metatabla __PARTITIONS_SUMMARY__:

    #legacySQL
SELECT
  partition_id
FROM
  [dataset.table$__PARTITIONS_SUMMARY__]

    En el ejemplo anterior, se ilustra lo siguiente:

    • dataset es el conjunto de datos que contiene la tabla.
    • table es el nombre de la tabla.

  4. Haz clic en Ejecutar.

IU clásica

  1. Ve a la IU web de BigQuery.

    Ir a la IU web de BigQuery

  2. Haz clic en el botón Redactar consulta.

  3. Ingresa el texto siguiente en el cuadro Consulta nueva para consultar la metatabla __PARTITIONS_SUMMARY__:

    #legacySQL
SELECT
  partition_id
FROM
  [dataset.table$__PARTITIONS_SUMMARY__]

    En el ejemplo anterior, se ilustra lo siguiente:

    • dataset es el conjunto de datos que contiene la tabla.
    • table es el nombre de la tabla.

  4. Haz clic en Mostrar opciones.

  5. Haz clic en Ejecutar consulta.

bq

Ingresa la siguiente consulta mediante el comando bq query:

bq --location=location query \
--use_legacy_sql=true \
'SELECT
  partition_id
FROM
  [dataset.table$__PARTITIONS_SUMMARY__]'

En el ejemplo anterior, se ilustra lo siguiente:

  • location es el nombre de tu ubicación. La marca --location es opcional. Por ejemplo, si usas BigQuery en la región de Tokio, establece el valor de la marca en asia-northeast1. Puedes configurar un valor predeterminado para la ubicación con el archivo .bigqueryrc.
  • dataset.table es el conjunto de datos que contiene la tabla.
  • dataset.table es el nombre de la tabla.

API

Llama al método jobs.insert y configura un trabajo query que consulte la metatabla __PARTITIONS_SUMMARY__ de la tabla.

Obtén metadatos de tabla particionada con metatablas

Puedes obtener información sobre las tablas particionadas con tablas especiales llamadas metatablas. Las metatablas contienen metadatos como la lista de tablas y vistas en un conjunto de datos. Las metatablas son de solo lectura.

En este momento, no puedes usar el servicio INFORMATION_SCHEMA para obtener metadatos de tabla particionada.

Obtén metadatos de partición con metatablas

La metatabla __PARTITIONS_SUMMARY__ es una tabla especial cuyos contenidos representan metadatos de particiones en una tabla particionada por tiempo. La metatabla __PARTITIONS_SUMMARY__ es de solo lectura.

Para acceder a los metadatos sobre particiones en una tabla particionada por tiempo, usa la metatabla __PARTITIONS_SUMMARY__ en la declaración SELECT de una consulta. Tienes las siguientes opciones para ejecutar la consulta:

  • Usar Cloud Console o la IU web clásica de BigQuery
  • Mediante el comando bq query de la herramienta de línea de comandos
  • Con una llamada al método jobs.insert de la API y la configuración de un trabajo query
  • Usar bibliotecas cliente

Por ahora, SQL estándar no es compatible con el separador de decorador de partición ($), por lo que no puedes consultar __PARTITIONS_SUMMARY__ con SQL estándar. Una consulta de SQL heredado que usa la metatabla __PARTITIONS_SUMMARY__ se ve de la siguiente manera:

SELECT
  column
FROM
  [dataset.table$__PARTITIONS_SUMMARY__]

En el ejemplo anterior, se ilustra lo siguiente:

  • dataset es el nombre del conjunto de datos.
  • table es el nombre de la tabla particionada por tiempo.
  • column es una de las siguientes opciones:
Valor Descripción
project_id Nombre del proyecto.
dataset_id Nombre del conjunto de datos.
table_id Nombre de la tabla particionada por tiempo.
partition_id Nombre (fecha) de la partición.
creation_time El momento en que se creó la partición, expresado como la cantidad de milisegundos transcurridos desde el 1 de enero de 1970 UTC.
last_modified_time El momento en que se modificó la partición por última vez, expresado como la cantidad de milisegundos transcurridos desde el 1 de enero de 1970 UTC.

Permisos sobre la metatabla de particiones

Como mínimo, para ejecutar un trabajo de consulta que use la metatabla __PARTITIONS_SUMMARY__, debes tener permisos bigquery.jobs.create. Las siguientes funciones predefinidas de Cloud IAM incluyen los permisos bigquery.jobs.create:

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

También debes tener permisos bigquery.tables.getData. Las siguientes funciones predefinidas de Cloud IAM incluyen los permisos bigquery.tables.getData:

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

Para obtener más información sobre las funciones de Cloud IAM en BigQuery, consulta la sección sobre Control de acceso.

Ejemplos de metatablas de partición

La siguiente consulta recupera todos los metadatos de partición de una tabla particionada por tiempo llamada mydataset.mytable.

Console

#legacySQL
SELECT
  *
FROM
  [mydataset.mytable$__PARTITIONS_SUMMARY__]

IU clásica

#legacySQL
SELECT
  *
FROM
  [mydataset.mytable$__PARTITIONS_SUMMARY__]

CLI

bq query --use_legacy_sql=true '
SELECT
  *
FROM
  [mydataset.mytable$__PARTITIONS_SUMMARY__]'

El resultado será similar a esto:

+----------------+------------+----------------+--------------+---------------+--------------------+
|   project_id   | dataset_id |    table_id    | partition_id | creation_time | last_modified_time |
+----------------+------------+----------------+--------------+---------------+--------------------+
| myproject      | mydataset  | mytable        | 20160314     | 1517190224120 | 1517190224997      |
| myproject      | mydataset  | mytable        | 20160315     | 1517190224120 | 1517190224997      |
+----------------+------------+----------------+--------------+---------------+--------------------+

La siguiente consulta muestra cuándo se modificaron por última vez las particiones en mydataset.mytable.

Console

#legacySQL
SELECT
  partition_id,
  last_modified_time
FROM
  [mydataset.mytable$__PARTITIONS_SUMMARY__]

IU clásica

#legacySQL
SELECT
  partition_id,
  last_modified_time
FROM
  [mydataset.mytable$__PARTITIONS_SUMMARY__]

CLI

bq query --use_legacy_sql=true '
SELECT
  partition_id,
  last_modified_time
FROM
  [mydataset.mytable$__PARTITIONS_SUMMARY__]'

El resultado será similar a esto:

+--------------+--------------------+
| partition_id | last_modified_time |
+--------------+--------------------+
| 20160102     |      1471632556179 |
| 20160101     |      1471632538142 |
| 20160103     |      1471632570463 |
+--------------+--------------------+

Para mostrar el campo last_modified_time en un formato legible, usa la función FORMAT_UTC_USEC. Por ejemplo:

Console

#legacySQL
SELECT
  partition_id,
  FORMAT_UTC_USEC(last_modified_time*1000) AS last_modified
FROM
  [mydataset.table1$__PARTITIONS_SUMMARY__]

IU clásica

#legacySQL
SELECT
  partition_id,
  FORMAT_UTC_USEC(last_modified_time*1000) AS last_modified
FROM
  [mydataset.table1$__PARTITIONS_SUMMARY__]

CLI

bq query --use_legacy_sql=true '
SELECT
  partition_id,
  FORMAT_UTC_USEC(last_modified_time*1000) AS last_modified
FROM
  [mydataset.mytable$__PARTITIONS_SUMMARY__]'

El resultado será similar a esto:

+--------------+----------------------------+
| partition_id |       last_modified        |
+--------------+----------------------------+
| 20160103     | 2016-08-19 18:49:30.463000 |
| 20160102     | 2016-08-19 18:49:16.179000 |
| 20160101     | 2016-08-19 18:48:58.142000 |
+--------------+----------------------------+

Próximos pasos