파티션을 나눈 테이블 만들기 및 사용

이 문서에서는 BigQuery에서 파티션을 나눈 테이블을 만들고 사용하는 방법을 설명합니다. 수집 시간으로 파티션을 나눈 테이블에 대한 자세한 내용은 수집 시간으로 파티션을 나눈 테이블 만들기 및 사용을 참조하세요.

파티션을 나눈 테이블을 만든 후에는 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 테이블 데이터에 대한 액세스 제어
  • 파티션을 나눈 테이블에 대한 정보 가져오기
  • 데이터세트의 파티션을 나눈 테이블 나열
  • 메타테이블을 사용하여 파티션을 나눈 테이블 메타데이터 가져오기

파티션을 나눈 테이블 속성 업데이트, 파티션을 나눈 테이블 복사 및 삭제를 비롯한 파티션을 나눈 테이블 관리에 대한 자세한 내용은 파티션을 나눈 테이블 관리를 참조하세요.

제한사항

파티션을 나눈 테이블에는 다음과 같은 제한사항이 적용됩니다.

  • 파티션을 나눈 열은 스칼라 DATE 또는 TIMESTAMP 열이어야 합니다. 열의 모드는 REQUIREDNULLABLE일 수는 있지만 REPEATED(배열 기반)여서는 안 됩니다. 또한 파티션을 나눈 열은 최상위 필드여야 합니다. RECORD (STRUCT)의 리프 필드는 파티션을 나눈 열로 사용할 수 없습니다.
  • 이전 SQL로는 파티션을 나눈 테이블을 쿼리하거나 쿼리 결과를 파티션을 나눈 테이블에 쓸 수 없습니다.

파티션을 나눈 테이블 만들기

BigQuery에서는 다음과 같은 방법으로 파티션을 나눈 테이블을 만들 수 있습니다.

  • partition expression이 포함된 PARTITION BY 절과 함께 DDL CREATE TABLE 문을 사용하여 만들기
  • 명령줄 도구의 bq mk 명령어를 이용해 수동으로 만들기
  • tables.insert API 메소드를 호출하여 프로그래매틱 방식으로 만들기
  • 쿼리 결과에서 만들기
  • 데이터 로드 시 만들기

BigQuery에서 시간으로 파티션을 나눈 열 기반의 테이블을 만들 때 테이블 이름은 데이터세트별로 고유해야 합니다. 테이블 이름은 다음과 같은 방법으로 지정합니다.

  • 최대 1,024자 포함
  • 문자(대문자 또는 소문자), 숫자, 밑줄 포함

필수 권한

파티션을 나눈 테이블을 만들려면 데이터세트 수준의 WRITER 액세스 권한을 가지고 있거나 bigquery.tables.create 권한이 포함된 프로젝트 수준 IAM 역할을 할당받아야 합니다. 다음과 같은 사전 정의된 프로젝트 수준 IAM 역할에는 bigquery.tables.create 권한이 포함되어 있습니다.

또한 bigquery.user 역할에는 bigquery.datasets.create 권한이 있으므로 bigquery.user 역할에 할당된 사용자는 자신이 생성한 모든 데이터세트에서 파티션을 나눈 테이블을 생성할 수 있습니다. bigquery.user 역할이 할당된 사용자가 데이터세트를 만들면 이 사용자에게 데이터세트에 대한 OWNER 액세스 권한이 부여됩니다. 데이터세트에 대한 OWNER 액세스 권한이 있는 사용자는 해당 데이터세트와 데이터세트에 포함된 모든 테이블을 완벽하게 제어할 수 있습니다.

BigQuery의 IAM 역할과 권한에 대한 자세한 내용은 액세스 제어를 참조하세요. 데이터세트 수준 역할에 대한 자세한 내용은 데이터세트 기본 역할을 참조하세요.

스키마 정의가 있는 빈 파티션을 나눈 테이블 만들기

스키마 정의가 없는 빈 파티션을 나눈 테이블은 만들 수 없습니다. 파티션을 만드는 데 사용한 열을 확인하려면 스키마가 있어야 합니다.

스키마 정의가 있는 빈 파티션을 나눈 테이블을 만들 때는 다음 작업을 할 수 있습니다.

  • 명령줄 도구를 이용해 스키마를 인라인으로 제공
  • 명령줄 도구를 이용해 JSON 스키마 파일 지정
  • API의 tables.insert 메소드를 호출할 때 테이블 리소스의 스키마 제공

테이블 스키마 지정에 대한 자세한 내용은 스키마 지정을 참조하세요.

파티션을 나눈 테이블을 만든 후에는 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 데이터를 테이블에 로드
  • 쿼리 결과를 테이블에 쓰기
  • 데이터를 테이블에 복사

스키마 정의가 있는 비어 있는 파티션을 나눈 테이블을 만들려면 다음 안내를 따르세요.

Console

  1. GCP Console에서 BigQuery 웹 UI를 엽니다.
    BigQuery 웹 UI로 이동

  2. 새 쿼리 작성을 클릭합니다.

  3. 쿼리 편집기 텍스트 영역에 CREATE TABLE DDL 문을 입력합니다.

    다음 쿼리에서는 transaction_date DATE 열로 파티션을 나누고 파티션 기간이 3일인 newtable이라는 테이블을 만듭니다.

     #standardSQL
     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"
     )

  4. 더보기를 클릭하고 쿼리 설정을 선택합니다. 쿼리 설정

  5. 처리 위치에서 자동 선택을 클릭하고 데이터 위치를 선택합니다. 데이터가 US 또는 EU 다중 리전 위치에 있으면 처리 위치를 지정하지 않아도 됩니다. 데이터가 US 또는 EU에 있으면 처리 위치가 자동으로 감지됩니다. 쿼리 처리 위치

  6. 실행을 클릭합니다. 쿼리가 완료되면 테이블이 리소스 창에 나타납니다.

기본 UI

  1. BigQuery 웹 UI로 이동합니다.

    BigQuery 웹 UI로 이동

  2. 쿼리 작성을 클릭합니다.

  3. 새 쿼리 텍스트 영역에 CREATE TABLE DDL 문을 입력합니다.

    다음 쿼리에서는 transaction_date DATE 열로 파티션을 나누고 파티션 기간이 3일인 newtable이라는 테이블을 만듭니다.

     #standardSQL
     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"
     )

  4. 옵션 표시를 클릭합니다.

  5. 처리 위치에서 미지정을 클릭하고 데이터 위치를 선택합니다. 데이터가 US 또는 EU 다중 지역 위치에 있으면 처리 위치를 지정하지 않은 상태로 두어도 됩니다. 데이터가 US 또는 EU에 있으면 처리 위치가 자동으로 감지됩니다.

  6. 쿼리 실행을 클릭합니다. 쿼리가 완료되면 테이블이 탐색 창에 나타납니다.

명령줄

mk 명령어를 --table 플래그(또는 -t 단축키), --schema 플래그, --time_partitioning_field 플래그와 함께 사용합니다. 테이블의 스키마 정의를 인라인이나 JSON 스키마 파일로 제공할 수 있습니다.

선택적 매개변수로는 --expiration, --description, --time_partitioning_expiration, --destination_kms_key, --label이 있습니다. 현재 DAY 값은 --time_partitioning_type에만 지원되므로 이 플래그는 필요하지 않습니다.

기본 프로젝트가 아닌 다른 프로젝트의 테이블을 생성한다면 프로젝트 ID를 [PROJECT_ID]:[DATASET] 형식으로 데이터세트에 추가합니다.

--destination_kms_key는 여기서 설명하지 않습니다. 이 플래그 사용에 대한 자세한 내용은 고객 관리 암호화 키를 참조하세요.

스키마 정의가 있는 빈 파티션을 나눈 테이블을 만들려면 다음 명령어를 입력합니다.

bq mk --table --expiration [INTEGER1] --schema [SCHEMA] --time_partitioning_field [COLUMN] --time_partitioning_expiration [INTEGER2] --description "[DESCRIPTION]" --label [KEY:VALUE, KEY:VALUE] [PROJECT_ID]:[DATASET].[TABLE]

각 항목의 의미는 다음과 같습니다.

  • [INTEGER1]은 테이블의 기본 수명(단위: 초)입니다. 최솟값은 3600초(1시간)입니다. 만료 시간은 현재 시간과 정수 값을 더한 값으로 계산됩니다. 시간으로 파티션을 나눈 테이블을 생성할 때 테이블의 만료 시간을 설정하면 데이터세트의 기본 테이블 만료 설정은 무시됩니다. 이 값을 설정하면 지정한 시간 이후에 테이블과 모든 파티션이 삭제됩니다.
  • [SCHEMA][FIELD]:[DATA_TYPE],[FIELD]:[DATA_TYPE] 형식의 인라인 스키마 정의이거나 로컬 머신의 JSON 스키마 파일의 경로입니다.
  • [COLUMN]은 파티션을 만드는 데 사용한 TIMESTAMP 또는 DATE 열의 이름입니다.
  • [INTEGER2]는 테이블 파티션의 기본 수명(단위: 초)입니다. 최솟값은 없습니다. 만료 시간은 파티션의 날짜와 정수 값을 더한 값입니다. 파티션 만료는 테이블의 만료와 별개이며 테이블 만료보다 우선하지 않습니다. 파티션 만료 시간을 테이블 만료 시간보다 길게 설정하면 테이블 만료가 우선합니다.
  • [DESCRIPTION]은 따옴표로 묶은 테이블의 설명입니다.
  • [KEY:VALUE]라벨을 나타내는 키:값 쌍입니다. 쉼표로 구분된 목록을 사용하여 여러 라벨을 입력할 수도 있습니다.
  • [PROJECT_ID]는 프로젝트 ID입니다.
  • [DATASET]는 프로젝트의 데이터세트입니다.
  • [TABLE]은 만들고 있는 파티션을 나눈 테이블의 이름입니다.

명령줄에서 스키마를 지정하면 RECORD(STRUCT) 유형과 열 설명을 포함하거나 열 모드를 지정할 수 없습니다. 모든 모드는 기본적으로 NULLABLE로 설정됩니다. 설명, 모드, RECORD 유형을 포함하려면 대신 JSON 스키마 파일을 제공해야 합니다.

예:

기본 프로젝트의 mydatasetmypartitionedtable이라는 이름의 파티션을 나눈 테이블을 만들려면 다음 명령어를 입력합니다. 여기에서 파티션 만료 시간은 86,400초(1일)로, 테이블 만료 시간은 2,592,000초(30일)로, 설명은 This is my partitioned table로, 라벨은 organization:development로 설정되어 있습니다. 명령어는 --table 대신 -t 단축키를 사용합니다.

스키마는 ts:TIMESTAMP,column1:STRING,column2:INTEGER,coumn4:STRING 같이 인라인으로 지정됩니다. 지정된 TIMESTAMP 필드 ts는 파티션을 만드는 데 사용됩니다.

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

기본 프로젝트가 아닌 myotherprojectmypartitionedtable이라는 이름의 파티션을 나눈 테이블을 만들려면 다음 명령어를 입력합니다. 여기에서 파티션 만료 시간은 259,200초(3일)로, 설명은 This is my partitioned table로, 라벨은 organization:development로 설정되어 있습니다. 명령어는 --table 대신 -t 단축키를 사용합니다. 테이블 만료를 지정하지 않습니다. 데이터세트에 기본 테이블 만료 시간이 있으면 그 값이 적용됩니다. 데이터세트에 기본 테이블 만료 시간이 없으면 테이블은 만료되지 않지만 파티션은 3일 후에 만료됩니다.

스키마는 로컬 JSON 파일인 /tmp/myschema.json에 지정됩니다. 스키마 정의에는 파티션을 만드는 데 사용된 ts라는 이름의 TIMESTAMP 필드가 포함됩니다.

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

테이블을 만든 후 파티션을 나눈 테이블의 테이블 만료 시간, 파티션 만료 시간, 설명, 라벨을 업데이트할 수 있습니다.

API

timePartitioning 속성과 schema 속성을 지정하는 정의된 테이블 리소스tables.insert 메소드를 호출합니다.

Go

이 샘플을 시도하기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Go 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Go API 참조 문서를 확인하세요.

// To run this sample, you will need to create (or reuse) a context and
// an instance of the bigquery client.  For example:
// import "cloud.google.com/go/bigquery"
// ctx := context.Background()
// client, err := bigquery.NewClient(ctx, "your-project-id")
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
}

Python

이 샘플을 시도해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Python 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Python API 참조 문서를 확인하세요.

# 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
    )
)

쿼리 결과에서 파티션을 나눈 테이블 만들기

쿼리 결과에서 파티션을 나눈 테이블을 만들려면 새 대상 테이블에 결과를 기록해야 합니다. 파티션을 나눈 테이블이나 파티션을 나누지 않은 테이블을 쿼리해 파티션을 나눈 테이블을 만들 수 있습니다. 쿼리 결과를 이용해 기존 표준 테이블을 파티션을 나눈 테이블로 변경할 수는 없습니다.

쿼리 결과에서 파티션을 나눈 테이블을 만들 때는 표준 SQL을 사용해야 합니다. 현재 이전 SQL은 파티션을 나눈 테이블을 쿼리하거나 쿼리 결과를 파티션을 나눈 테이블에 기록하는 용도로는 사용할 수 없습니다.

파티션 데코레이터를 사용하면 특정 파티션에 쿼리 결과를 기록할 수 있습니다. 시간대를 조정하려면 파티션 데코레이터를 사용하여 원하는 표준 시간대에 따라 파티션에 데이터를 기록합니다. 예를 들어 태평양 표준시(PST)를 사용한다면 대응하는 파티션 데코레이터를 사용하여 2016년 5월 1일 PST에 생성된 모든 데이터를 해당 날짜의 파티션에 기록해야 합니다.

[TABLE_NAME]$20160501

파티션 데코레이터를 사용해 쿼리 결과를 특정 파티션에 기록할 때 파티션에 기록되는 데이터는 테이블의 파티션 스키마를 따라야 합니다. 파티션에 기록되는 모든 행은 파티션의 날짜에 속하는 값을 가져야 합니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

다음 쿼리에서는 테이블 T의 2018년 2월 1일 파티션에 데이터를 기록합니다. 이 테이블에는 TS라는 이름의 TIMESTAMP 열과 a라는 이름의 INT64 열 두 개가 있습니다. 쿼리가 타임스탬프 2018-02-01을 파티션 $20180201에 기록하기 때문에 명령이 성공적으로 완료됩니다. 쿼리는 US 다중 지역에서 실행됩니다.

bq --location=US query --nouse_legacy_sql  --destination_table=T$20180201 'SELECT TIMESTAMP("2018-02-01") as TS, 2 as a'

다음 쿼리에서도 데이터를 테이블 T에 기록하려고 시도하지만 타임스탬프 2018-01-31은 파티션 $20180201에 기록됩니다. 기록하려는 값이 파티션의 날짜를 벗어나기 때문에 이 쿼리는 실패하게 됩니다.

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

파티션을 나눈 테이블에서 데이터를 추가하거나 수정(교체)하는 방법은 시간으로 파티션을 나눈 테이블에서 데이터 추가 또는 덮어쓰기를 참조하세요. 파티션을 나눈 테이블 쿼리에 대한 자세한 내용은 파티션을 나눈 테이블 쿼리를 참조하세요.

Console

BigQuery 웹 UI를 사용하여 데이터를 쿼리할 때는 대상 테이블의 파티션 나누기 옵션을 지정할 수 없습니다.

기본 UI

BigQuery 웹 UI를 사용하여 데이터를 쿼리할 때는 대상 테이블의 파티션 나누기 옵션을 지정할 수 없습니다.

CLI

bq query 명령어를 입력하고 --destination_table 플래그를 지정해 쿼리 결과를 바탕으로 영구 테이블을 생성한 다음, --time_partitioning_field 플래그를 지정해 파티션을 나눈 대상 테이블을 만듭니다. 현재 DAY 값은 --time_partitioning_type에만 지원되므로 이 플래그는 필요하지 않습니다.

표준 SQL 구문을 사용하려면 use_legacy_sql=false 플래그를 지정합니다. 쿼리 결과를 기존 프로젝트 이외의 프로젝트에 있는 테이블에 기록하려면 프로젝트 ID를 [PROJECT_ID]:[DATASET] 형식으로 데이터세트 이름에 추가합니다.

--location 플래그를 제공하고 값을 사용자 위치로 설정합니다.

쿼리 결과에서 파티션을 나눈 새 대상 테이블을 만들려면 다음 명령어를 입력합니다.

    bq --location=[LOCATION] query --destination_table [PROJECT_ID]:[DATASET].[TABLE] --time_partitioning_field [COLUMN] --use_legacy_sql=false '[QUERY]'

각 항목의 의미는 다음과 같습니다.

  • [LOCATION]은 사용자 위치의 이름입니다. 데이터가 US 또는 EU 다중 지역 위치에 있는 경우 --location 플래그는 선택사항입니다. 예를 들어 도쿄 지역에서 BigQuery를 사용하는 경우 플래그 값을 asia-northeast1로 설정합니다. .bigqueryrc 파일을 사용하여 위치 기본값을 설정할 수 있습니다.
  • [PROJECT_ID]는 프로젝트 ID입니다.
  • [DATASET]는 파티션을 나눈 새 테이블을 포함할 데이터세트의 이름입니다.
  • [TABLE]은 쿼리 결과를 이용해 생성 중인 파티션을 나눈 테이블의 이름입니다.
  • [QUERY]는 표준 SQL 구문의 쿼리입니다. 현재 이전 SQL로는 파티션을 나눈 테이블을 쿼리하거나 쿼리 결과를 파티션을 나눈 테이블에 쓸 수 없습니다.

예시:

mydataset에 있는 mypartitionedtable이라는 이름의 파티션을 나눈 대상 테이블에 쿼리 결과를 기록하려면 다음 명령어를 입력합니다. mydataset는 기본 프로젝트에 있습니다. 쿼리는 파티션을 나누지 않는 테이블인 NHTSA 교통사고 사망률 공개 데이터세트에서 데이터를 검색합니다. 테이블의 timestamp_of_crash TIMESTAMP 열은 파티션을 만드는 데 사용됩니다.

bq --location=US 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'

mydataset에 있는 mypartitionedtable이라는 이름의 파티션을 나눈 대상 테이블에 쿼리 결과를 기록하려면 다음 명령어를 입력합니다. mydataset는 기본 프로젝트가 아닌 myotherproject에 있습니다. 쿼리는 파티션을 나누지 않는 테이블인 NHTSA 교통사고 사망률 공개 데이터세트에서 데이터를 검색합니다. 테이블의 timestamp_of_crash TIMESTAMP 열은 파티션을 만드는 데 사용됩니다.

bq --location=US 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

쿼리 결과를 파티션을 나눈 영구 테이블에 저장하려면 jobs.insert 메소드를 호출하고, query 작업을 구성하고, configuration.query.destinationTable 속성과 timePartitioning.field 속성의 값을 포함합니다.

작업 리소스jobReference 섹션에 있는 location 속성에 사용자 위치를 지정합니다.

데이터를 로드할 때 파티션을 나눈 테이블 만들기

데이터를 새 테이블에 로드할 때 파티션 나누기 옵션을 지정하면 파티션을 나눈 테이블을 만들 수 있습니다. 데이터를 로드하기 전에는 빈 파티션을 나눈 테이블을 만들지 않아도 됩니다. 파티션을 나눈 테이블 생성과 데이터 로드는 동시에 진행할 수 있습니다.

데이터를 BigQuery로 로드할 때는 테이블 스키마를 제공할 수 있고, 지원되는 데이터 형식에는 스키마 자동 감지를 사용할 수도 있습니다.

파티션 데코레이터를 사용하면 특정 파티션에 데이터를 로드할 수 있습니다. 시간대를 조정하려면 파티션 데코레이터를 사용하여 원하는 표준 시간대에 따라 파티션에 데이터를 로드합니다. 예를 들어 태평양 표준시(PST)를 사용하는 경우에는 해당 파티션 데코레이터를 사용하여 2016년 5월 1일 PST에 생성된 모든 데이터를 해당 날짜의 파티션에 로드합니다.

[TABLE_NAME]$20160501

파티션 데코레이터를 사용해 데이터를 특정 파티션에 로드할 때 파티션에 로드되는 데이터는 테이블의 파티션 나누기 스키마를 따라야 합니다. 파티션에 기록되는 모든 행은 파티션 날짜에 속하는 값을 가져야 합니다.

데이터 로드에 대한 자세한 내용은 BigQuery에 데이터 로드 소개를 참조하세요.

API

로드 작업을 통해 테이블을 만들 때 파티션 나누기 구성을 정의하려면 관련 파티션 나누기 구성으로 configuration.load.timePartitioning 메시지를 채우면 됩니다(시간이 지나면 만료되는 파티션의 경우 configuration.load.timePartitioning.expirationMs 포함). configuration.load.timePartitioning.field 채우기에 따라 이 테이블이 유사 열로 또는 사용자 데이터 열로 파티션을 나눌지 여부가 결정됩니다.

Go

이 샘플을 시도하기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Go 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Go API 참조 문서를 확인하세요.

// To run this sample, you will need to create (or reuse) a context and
// an instance of the bigquery client.  For example:
// import "cloud.google.com/go/bigquery"
// ctx := context.Background()
// client, err := bigquery.NewClient(ctx, "your-project-id")
gcsRef := bigquery.NewGCSReference("gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states-by-date.csv")
gcsRef.SkipLeadingRows = 1
gcsRef.Schema = bigquery.Schema{
	{Name: "name", Type: bigquery.StringFieldType},
	{Name: "post_abbr", Type: bigquery.StringFieldType},
	{Name: "date", Type: bigquery.DateFieldType},
}
loader := client.Dataset(destDatasetID).Table(destTableID).LoaderFrom(gcsRef)
loader.TimePartitioning = &bigquery.TimePartitioning{
	Field:      "date",
	Expiration: 90 * 24 * time.Hour,
}
loader.WriteDisposition = bigquery.WriteEmpty

job, err := loader.Run(ctx)
if err != nil {
	return err
}
status, err := job.Wait(ctx)
if err != nil {
	return err
}

if status.Err() != nil {
	return fmt.Errorf("Job completed with error: %v", status.Err())
}

Python

이 샘플을 시도해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Python 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Python API 참조 문서를 확인하세요.

# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# dataset_id = 'my_dataset'
table_id = "us_states_by_date"

dataset_ref = client.dataset(dataset_id)
job_config = bigquery.LoadJobConfig()
job_config.schema = [
    bigquery.SchemaField("name", "STRING"),
    bigquery.SchemaField("post_abbr", "STRING"),
    bigquery.SchemaField("date", "DATE"),
]
job_config.skip_leading_rows = 1
job_config.time_partitioning = bigquery.TimePartitioning(
    type_=bigquery.TimePartitioningType.DAY,
    field="date",  # name of column to use for partitioning
    expiration_ms=7776000000,
)  # 90 days
uri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states-by-date.csv"

load_job = client.load_table_from_uri(
    uri, dataset_ref.table(table_id), job_config=job_config
)  # API request

assert load_job.job_type == "load"

load_job.result()  # Waits for table load to complete.

table = client.get_table(dataset_ref.table(table_id))
print("Loaded {} rows to table {}".format(table.num_rows, table_id))

파티션을 나눈 테이블에 대한 액세스 제어

테이블이나 파티션에 액세스 제어를 직접 할당할 수는 없습니다. 테이블의 액세스를 제어하려면 데이터세트 수준이나 프로젝트 수준에서 액세스 제어를 구성해야 합니다.

데이터세트 수준의 액세스 제어는 사용자, 그룹, 서비스 계정이 해당 데이터세트의 테이블에서 수행할 수 있는 작업을 지정합니다. 데이터세트 수준 권한만 할당할 경우, 프로젝트에 대한 액세스를 제공하는 기본 또는 사전 정의된 프로젝트 수준 역할(예: bigquery.user)도 할당해야 합니다.

개별 데이터세트에 액세스를 부여하는 대신, 프로젝트의 모든 데이터세트에 포함된 모든 테이블 데이터에 대한 권한을 부여하는 사전 정의된 프로젝트 수준 IAM 역할을 할당할 수 있습니다.

IAM 커스텀 역할을 만들 수도 있습니다. 커스텀 역할을 만들 때 부여하는 권한은 사용자, 그룹 또는 서비스 계정에 허용하려는 테이블 작업에 따라 달라집니다.

역할과 권한에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.

파티션을 나눈 테이블 사용

파티션을 나눈 테이블 정보 가져오기

GCP Console, 기본 BigQuery 웹 UI, bq show CLI 명령어를 사용하거나 tables.get API 메소드를 호출하여 테이블 정보를 가져올 수 있습니다.

필수 권한

테이블 정보를 가져오려면 데이터세트에 대한 READER 역할을 할당받거나 bigquery.tables.get 권한이 있는 프로젝트 수준 IAM 역할을 할당받아야 합니다. 프로젝트 수준의 bigquery.tables.get 권한을 할당받으면 프로젝트의 모든 테이블 정보를 가져올 수 있습니다. 사전 정의된 프로젝트 수준의 모든 IAM 역할에는 bigquery.userbigquery.jobUser제외bigquery.tables.get 권한이 포함되어 있습니다.

또한 bigquery.user 역할을 할당받은 사용자에게는 bigquery.datasets.create 권한이 있습니다. 따라서 bigquery.user 역할을 할당받은 사용자는 자신이 생성한 모든 데이터세트의 테이블에 관한 정보를 가져올 수 있습니다. bigquery.user 역할이 할당된 사용자가 데이터세트를 만들면 이 사용자에게 데이터세트에 대한 OWNER 액세스 권한이 부여됩니다. 데이터세트에 대한 OWNER 액세스 권한이 있는 사용자는 해당 데이터세트와 데이터세트에 포함된 모든 테이블을 완벽하게 제어할 수 있습니다.

BigQuery의 IAM 역할과 권한에 대한 자세한 내용은 액세스 제어를 참조하세요. 데이터세트 수준 역할에 대한 자세한 내용은 데이터세트 기본 역할을 참조하세요.

파티션을 나눈 테이블 정보 가져오기

파티션을 나눈 테이블 정보를 보려면 다음 안내를 따르세요.

Console

  1. GCP Console에서 BigQuery 웹 UI를 엽니다.
    BigQuery 웹 UI로 이동

  2. 탐색 패널의 리소스 섹션에서 프로젝트와 데이터세트를 펼친 후 목록에서 테이블 이름을 클릭합니다.

  3. 쿼리 편집기 아래에서 세부정보를 클릭합니다. 이 탭에 테이블 설명과 테이블 정보가 표시됩니다.

    테이블 세부정보

  4. 스키마 탭을 클릭하여 테이블의 스키마 정의를 확인합니다. 파티션을 나눈 테이블은 _PARTITIONTIME 유사 열을 포함하지 않습니다.

기본 UI

  1. 탐색창에서 데이터세트 왼쪽에 있는 아래쪽 화살표 아이콘 아래쪽 화살표 아이콘을 클릭하여 펼치거나 데이터세트 이름을 더블클릭합니다. 그러면 데이터세트에 있는 테이블과 뷰가 표시됩니다.

  2. 테이블 이름을 클릭합니다.

  3. 세부정보를 클릭하면, 테이블 세부정보 페이지에 테이블 설명과 테이블 정보가 표시됩니다.

    파티션을 나눈 테이블 세부정보

  4. Schema 탭을 클릭하여 테이블의 스키마 정의를 확인합니다. 파티션을 나눈 테이블은 _PARTITIONTIME 유사 열을 포함하지 않습니다.

명령줄

bq show 명령어를 실행하여 모든 테이블 정보를 표시합니다. 테이블 스키마 정보만 표시하려면 --schema 플래그를 사용합니다. --format 플래그를 사용하면 출력을 제어할 수 있습니다.

기본 프로젝트가 아닌 프로젝트의 테이블에 대한 정보를 가져오려면 프로젝트 ID를 [PROJECT_ID]:[DATASET] 형식으로 데이터세트에 추가합니다.

bq show --schema --format=prettyjson [PROJECT_ID]:[DATASET].[TABLE]

각 항목의 의미는 다음과 같습니다.

  • [PROJECT_ID]는 프로젝트 ID입니다.
  • [DATASET]는 데이터세트의 이름입니다.
  • [TABLE]은 테이블의 이름입니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

다음 명령어를 입력하면 mydataset에 있는 mytable과 관련된 정보가 모두 표시됩니다. mydataset가 기본 프로젝트에 있습니다.

bq show --format=prettyjson mydataset.mytable

다음 명령어를 입력하면 mydataset에 있는 mytable과 관련된 정보가 모두 표시됩니다. mydataset가 기본 프로젝트가 아니라 myotherproject에 있습니다.

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

mydatasetmytable에 대해 스키마 정보만 표시하려면 다음 명령어를 입력합니다. mydataset은 기본 프로젝트가 아니라 myotherproject에 있습니다.

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

API

bigquery.tables.get 메소드를 호출하고 관련 매개변수를 제공합니다.

데이터세트의 파티션을 나눈 테이블 나열

GCP Console, 기본 BigQuery 웹 UI, bq ls CLI 명령어를 사용하거나 tables.list API 메소드를 호출하면 데이터세트의 테이블(파티션을 나눈 테이블 포함)을 나열할 수 있습니다.

필수 권한

데이터세트의 테이블을 나열하려면 데이터세트에 대한 READER 역할을 할당받거나 bigquery.tables.list 권한이 포함된 프로젝트 수준 IAM 역할을 할당받아야 합니다. 프로젝트 수준의 bigquery.tables.list 권한을 할당받으면 프로젝트에 있는 모든 데이터세트의 테이블을 나열할 수 있습니다. 사전 정의된 프로젝트 수준의 모든 IAM 역할에는 bigquery.jobUser제외bigquery.tables.list 권한이 포함되어 있습니다.

BigQuery의 IAM 역할과 권한에 대한 자세한 내용은 액세스 제어를 참조하세요. 데이터세트 수준 역할에 대한 자세한 내용은 데이터세트 기본 역할을 참조하세요.

파티션을 나눈 테이블 나열

데이터세트의 테이블(파티션을 나눈 테이블 포함)을 나열하려면 다음 안내를 따르세요.

Console

  1. GCP Console에서 BigQuery 웹 UI를 엽니다.
    BigQuery 웹 UI로 이동

  2. 탐색 패널의 리소스 섹션에서 프로젝트를 확장하고 데이터세트를 클릭합니다.

  3. 목록을 스크롤하여 데이터세트의 테이블을 확인합니다. 테이블, 파티션을 나눈 테이블, 모델, 뷰는 서로 다른 아이콘으로 구분됩니다.

기본 UI

  1. BigQuery 웹 UI의 탐색창에서 데이터세트 왼쪽에 있는 아래쪽 화살표 아이콘 아래쪽 화살표 아이콘을 클릭하여 펼치거나 데이터세트 이름을 더블클릭합니다. 그러면 데이터세트에 있는 테이블과 뷰가 표시됩니다.

  2. 목록을 스크롤하여 데이터세트의 테이블을 확인합니다. 테이블과 뷰는 서로 다른 아이콘으로 구분됩니다.

    테이블 보기

CLI

bq ls 명령어를 실행합니다. --format 플래그를 사용하면 출력을 제어할 수 있습니다. 기본 프로젝트가 아닌 다른 프로젝트의 테이블을 나열하는 경우 프로젝트 ID를 [PROJECT_ID]:[DATASET] 형식으로 데이터세트에 추가합니다.

bq ls --format=pretty [PROJECT_ID]:[DATASET]

각 항목의 의미는 다음과 같습니다.

  • [PROJECT_ID]는 프로젝트 ID입니다.
  • [DATASET]는 데이터세트의 이름입니다.

이 명령어를 실행하면 Type 필드에 TABLE 또는 VIEW가 표시됩니다. 파티션을 나눈 테이블에서는 Time Partitioning 필드에 DAY와 파티션을 만드는 데 사용된 열이 표시되며, 만료 시간이 있으면 밀리초 단위로 표시됩니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

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

예를 들면 다음과 같습니다.

다음 명령어를 입력하면 기본 프로젝트의 데이터세트 mydataset에 있는 테이블이 나열됩니다.

bq ls --format=pretty mydataset

다음 명령어를 입력하면 myotherproject의 데이터세트 mydataset에 있는 테이블이 나열됩니다.

bq ls --format=pretty myotherproject:mydataset

API

API를 사용하여 테이블을 나열하려면 tables.list 메소드를 호출합니다.

파티션을 나눈 테이블의 파티션 나열

legacy SQL을 사용하여 __PARTITIONS_SUMMARY__ 메타 테이블을 쿼리하면 파티션을 나눈 테이블의 파티션을 나열할 수 있습니다.

bq query 명령어를 사용하거나 jobs.insert 메소드를 호출하고 query 작업을 구성하여 GCP Console, 기본 BigQuery 웹 UI에서 쿼리를 실행할 수 있습니다.

필수 권한

__PARTITIONS_SUMMARY__ 메타테이블을 사용하는 쿼리 작업을 실행하려면 bigquery.jobs.create 권한이 있어야 합니다. 다음과 같은 사전 정의된 프로젝트 수준 IAM 역할에는 bigquery.jobs.create 권한이 포함되어 있습니다.

또한 데이터세트 수준의 READER 역할을 할당받거나 bigquery.tables.getData 권한이 포함된 프로젝트 수준 IAM 역할을 할당받아야 합니다. 사전 정의된 프로젝트 수준의 모든 IAM 역할에는 bigquery.user, bigquery.jobUser, bigquery.metadataViewer제외bigquery.tables.getData 권한이 포함되어 있습니다.

BigQuery의 IAM 역할과 권한에 대한 자세한 내용은 액세스 제어를 참조하세요. 데이터세트 수준 역할에 대한 자세한 내용은 데이터세트 기본 역할을 참조하세요.

파티션을 나눈 테이블의 파티션 나열

legacy SQL을 사용하면 파티션을 나눈 테이블의 파티션을 나열할 수 있습니다. 파티션을 나눈 테이블의 파티션을 나열하려면 다음 안내를 따르세요.

Console

  1. GCP Console에서 BigQuery 웹 UI를 엽니다.
    BigQuery 웹 UI로 이동

  2. 새 쿼리 작성 버튼을 클릭합니다.

  3. 쿼리 편집기 상자에 다음 텍스트를 입력하여 __PARTITIONS_SUMMARY__ 메타 테이블을 쿼리합니다.

    #legacySQL
    SELECT
      partition_id
    FROM
      [[DATASET].[TABLE]$__PARTITIONS_SUMMARY__]
    

    각 항목의 의미는 다음과 같습니다.

    • [DATASET]는 테이블을 포함하는 데이터세트입니다.
    • [TABLE]은 테이블의 이름입니다.
  4. 더보기를 클릭하고 쿼리 설정을 선택합니다.

    쿼리 설정

  5. 처리 위치에서 자동 선택을 클릭하고 데이터 위치를 선택합니다. 데이터가 US 또는 EU 다중 리전 위치에 있는 경우 처리 위치를 자동 선택으로 설정된 상태로 두어도 됩니다. 데이터가 US 또는 EU에 있으면 처리 위치가 자동으로 감지됩니다.

    쿼리 처리 위치

  6. 실행을 클릭합니다.

기본 UI

  1. BigQuery 웹 UI로 이동합니다.

    BigQuery 웹 UI로 이동

  2. 쿼리 작성 버튼을 클릭합니다.

  3. 새 쿼리 상자에 다음 텍스트를 입력하여 __PARTITIONS_SUMMARY__ 메타테이블을 쿼리합니다.

    #legacySQL
    SELECT
      partition_id
    FROM
      [[DATASET].[TABLE]$__PARTITIONS_SUMMARY__]
    

    각 항목의 의미는 다음과 같습니다.

    • [DATASET]는 테이블을 포함하는 데이터세트입니다.
    • [TABLE]은 테이블의 이름입니다.
  4. 옵션 표시를 클릭합니다.

  5. 처리 위치에서 미지정을 클릭하고 데이터 위치를 선택합니다. 데이터가 US 또는 EU 다중 지역 위치에 있으면 처리 위치를 지정하지 않은 상태로 두어도 됩니다. 데이터가 US 또는 EU에 있으면 처리 위치가 자동으로 감지됩니다.

  6. 쿼리 실행을 클릭합니다.

CLI

bq query 명령어를 사용하여 다음 쿼리를 입력합니다.

bq --location=[LOCATION] query --use_legacy_sql=true '
SELECT
  partition_id
FROM
  [[DATASET].[TABLE]$__PARTITIONS_SUMMARY__]'

Where:

  + `[LOCATION]` is the name of your location. The `--location` flag is
    optional if your data is in the `US` or the `EU` multi-region
    location. For example, if you are using BigQuery in
    the Tokyo region, set the flag's value to `asia-northeast1`. You can
    set a default value for the location using the [.bigqueryrc file](/bigquery/docs/bq-command-line-tool#setting_default_values_for_command-line_flags).
  + `[DATASET]` is the dataset that contains the table.
  + `[TABLE]` is the name of the table.

API

jobs.insert 메소드를 호출하고 테이블의 __PARTITIONS_SUMMARY__ 메타테이블을 쿼리하는 query 작업을 구성합니다.

작업 리소스jobReference 섹션에 있는 location 속성에 사용자 위치를 지정합니다.

메타테이블을 사용하여 테이블 메타데이터 가져오기

메타테이블이라고 부르는 특수한 테이블을 사용하여 파티션을 나눈 테이블에 대한 정보를 가져올 수 있습니다. 메타테이블에는 데이터세트에 있는 테이블 및 뷰 목록과 같은 메타데이터가 포함됩니다. 메타테이블은 읽기 전용입니다.

메타테이블을 사용하여 파티션 메타데이터 가져오기

__PARTITIONS_SUMMARY__ 메타테이블은 시간으로 파티션을 나눈 테이블의 파티션 관련 메타데이터를 나타내는 콘텐츠가 있는 특수한 테이블입니다. __PARTITIONS_SUMMARY__ 메타테이블은 읽기 전용입니다.

시간으로 파티션을 나눈 테이블의 파티션과 관련 메타데이터에 액세스하려면 쿼리의 SELECT 문에서 __PARTITIONS_SUMMARY__ 메타테이블을 사용합니다. 콘솔, 기본 BigQuery 웹 UI, 명령줄 도구의 bq query 명령어를 사용하거나 jobs.insert API 메소드를 호출하고 쿼리 작업을 구성하여 쿼리를 실행할 수 있습니다.

현재 표준 SQL은 파티션 데코레이터 구분자($)를 지원하지 않으므로 표준 SQL에서 __PARTITIONS_SUMMARY__를 쿼리할 수 없습니다. __PARTITIONS_SUMMARY__ 메타테이블을 사용하는 legacy SQL 쿼리는 다음과 같습니다.

    SELECT [COLUMN] FROM [[DATASET].[TABLE]$__PARTITIONS_SUMMARY__]

각 항목의 의미는 다음과 같습니다.

  • [DATASET]는 데이터세트의 이름입니다.
  • [TABLE]은 시간으로 파티션을 나눈 테이블의 이름입니다.
  • [COLUMN]은 다음 중 하나입니다.
설명
project_id 프로젝트 이름입니다.
dataset_id 데이터세트의 이름입니다.
table_id 시간으로 파티션을 나눈 테이블의 이름입니다.
partition_id 파티션의 이름(날짜)입니다.
creation_time 파티션이 생성된 시간이며 1970년 1월 1일 UTC 이후의 밀리초로 표시됩니다.
last_modified_time 파티션이 마지막으로 수정된 시간이며 1970년 1월 1일 UTC 이후의 밀리초로 표시됩니다.

파티션 메타테이블 권한

__PARTITIONS_SUMMARY__ 메타테이블을 이용하는 쿼리 작업을 실행하려면 bigquery.jobs.create 권한이 있어야 합니다. 다음과 같은 사전 정의된 프로젝트 수준 IAM 역할에는 bigquery.jobs.create 권한이 포함되어 있습니다.

또한 데이터세트 수준의 READER 역할을 할당받거나 bigquery.tables.getData 권한이 포함된 프로젝트 수준 IAM 역할을 할당받아야 합니다. 사전 정의된 프로젝트 수준의 모든 IAM 역할에는 bigquery.user, bigquery.jobUser, bigquery.metadataViewer제외bigquery.tables.getData 권한이 포함되어 있습니다.

파티션 메타테이블 예시

다음 쿼리는 이름이 mydataset.mytable이고 시간으로 파티션을 나눈 테이블의 모든 파티션 메타데이터를 검색합니다.

Console

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

기본 UI

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

명령줄

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

출력은 다음과 같이 표시됩니다.

+----------------+------------+----------------+--------------+---------------+--------------------+
|   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      |
+----------------+------------+----------------+--------------+---------------+--------------------+

다음 쿼리는 mydataset.mytable의 파티션이 마지막으로 수정된 시간을 나열합니다.

Console

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

기본 UI

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

명령줄

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

출력은 다음과 같이 표시됩니다.

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

last_modified_time 필드를 사람이 읽을 수 있는 형식으로 표시하려면 FORMAT_UTC_USEC 함수를 사용합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

Console

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

기본 UI

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

명령줄

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

출력은 다음과 같은 형식으로 표시됩니다.

+--------------+----------------------------+
| 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 |
+--------------+----------------------------+

다음 단계

이 페이지가 도움이 되었나요? 평가를 부탁드립니다.

다음에 대한 의견 보내기...

도움이 필요하시나요? 지원 페이지를 방문하세요.