Créer et utiliser des tables partitionnées par date d'ingestion

Vous trouverez dans ce document la procédure à suivre pour créer et utiliser des tables partitionnées par date d'ingestion dans BigQuery. Pour plus d'informations sur les tables partitionnées par date/horodatage, consultez la page Créer et utiliser des tables partitionnées par date et horodatage. Pour plus d'informations sur les tables partitionnées par plages d'entiers, consultez la page Créer et utiliser des tables partitionnées par plages d'entiers.

Après avoir créé une table partitionnée par date d'ingestion, vous pouvez effectuer les opérations suivantes :

Contrôler l'accès aux données de votre table
obtenir des informations sur vos tables partitionnées ;
répertorier les tables partitionnées dans un ensemble de données ;
obtenir des métadonnées de tables partitionnées à l'aide de métatables.

Pour en savoir plus sur la gestion des tables partitionnées, telle que la mise à jour de leurs propriétés, leur copie et leur suppression, consultez la page Gérer des tables partitionnées.

Créer des tables partitionnées par date d'ingestion

Vous pouvez créer une table partitionnée par date d'ingestion dans BigQuery :

à l'aide d'une instruction LDD, CREATE TABLE avec une clause partition_expression ;
manuellement, en utilisant Cloud Console ou l'UI Web classique de BigQuery ;
à l'aide de la commande bq mk de l'outil de ligne de commande bq ;
de façon automatisée, en appelant la méthode API tables.insert ;
en utilisant les bibliothèques clientes ;
à partir des résultats de la requête ;
lorsque vous chargez des données ;
en convertissant les tables segmentées par date en tables partitionnées.

Dénomination des tables

Lorsque vous créez une table dans BigQuery, le nom de la table doit être unique pour chaque ensemble de données. Le nom de la table peut :

contenir jusqu'à 1 024 caractères ;
contenir des lettres (majuscules ou minuscules), des chiffres et des traits de soulignement.

Autorisations requises

Pour créer une table, vous devez disposer au minimum des autorisations suivantes :

Autorisations bigquery.tables.create pour créer la table
Autorisations bigquery.tables.updateData pour écrire des données dans la table à l'aide d'une tâche de chargement, de requête ou de copie
Autorisations bigquery.jobs.create pour exécuter une tâche de requête, de chargement ou de copie qui écrit des données dans la table

Des autorisations supplémentaires, par exemple bigquery.tables.getData, peuvent être nécessaires pour accéder aux données que vous écrivez dans la table.

Les rôles Cloud IAM prédéfinis suivants incluent les autorisations bigquery.tables.create et bigquery.tables.updateData :

bigquery.dataEditor
bigquery.dataOwner
bigquery.admin

Les rôles Cloud IAM prédéfinis suivants incluent les autorisations bigquery.jobs.create :

bigquery.user
bigquery.jobUser
bigquery.admin

En outre, si un utilisateur possède les autorisations bigquery.datasets.create, il obtient également un accès bigquery.dataOwner à l'ensemble de données qu'il crée. L'accès correspondant au rôle bigquery.dataOwner donne à l'utilisateur la possibilité de créer et de mettre à jour des tables dans l'ensemble de données.

Pour en savoir plus sur les rôles et les autorisations Cloud IAM dans BigQuery, consultez la page Rôles et autorisations prédéfinis.

Créer une table partitionnée par date d'ingestion vide avec une définition de schéma

Lorsque vous créez une table partitionnée par date vide avec une définition de schéma, vous pouvez :

saisir le schéma à l'aide de Cloud Console ou de l'UI Web classique de BigQuery ;
fournir le schéma en ligne avec l'outil de ligne de commande bq ;
envoyer un fichier de schéma JSON à l'aide de l'outil de ligne de commande bq ;
fournir le schéma dans une ressource de table lorsque vous appelez la méthode API tables.insert.

Pour en savoir plus sur la spécification d'un schéma de table, consultez la page Spécifier un schéma.

Après avoir créé la table partitionnée par date, vous pouvez y effectuer les opérations suivantes :

Charger des données
écrire les résultats de requêtes ;
Copier des données

Pour créer une table partitionnée par date vide avec une définition de schéma, procédez comme suit :

Console

Sélectionnez un ensemble de données dans la section Ressources du panneau de navigation. Cliquez sur Créer une table dans la partie droite de la fenêtre.
Sélectionnez l'option Créer une table vide dans la section Source de la page Créer une table :
Dans la section Destination de la page Créer une table :
- Sous Nom de l'ensemble de données, sélectionnez l'ensemble de données approprié.
- Dans le champ Nom de la table, saisissez le nom de la table que vous créez dans BigQuery.
- Vérifiez que Table type (Type de table) est défini sur Native table (Table native).
Dans la section Schéma, saisissez la définition du schéma.
- Indiquez manuellement les informations de schéma de l'une des manières suivantes :
  - Activez l'option Modifier sous forme de texte et saisissez le schéma de la table sous forme de tableau JSON.
    Remarque : Vous pouvez afficher le schéma d'une table existante au format JSON en saisissant la commande suivante dans l'outil de ligne de commande bq : bq show --format=prettyjson dataset.table.
  - Utilisez l'option Ajouter un champ pour saisir manuellement le schéma.
Dans la section Paramètres de partitionnement et de clustering :
- Pour le paramètre Partitionnement, cliquez sur Aucun partitionnement et sélectionnez Partitionner par date d'ingestion.
(Facultatif) Pour le champ Filtre de partitionnement, cochez la case Demander un filtre de partitionnement pour obliger les utilisateurs à inclure une clause WHERE spécifiant les partitions à interroger. Ce type de filtre peut contribuer à réduire les coûts et à améliorer les performances. Pour en savoir plus, consultez la section Interroger des tables partitionnées.
(Facultatif) Cliquez sur Options avancées et, pour le champ Chiffrement, cliquez sur Clé gérée par le client pour utiliser une clé Cloud Key Management Service. Si vous conservez le paramètre Clé gérée par Google, BigQuery chiffre les données au repos.
Cliquez sur Créer une table.

Une fois la table créée, vous pouvez mettre à jour sa date et son heure d'expiration, sa description et ses libellés. Vous ne pouvez pas ajouter de délai d'expiration de la partition après avoir créé une table à l'aide de l'UI Web de BigQuery.

UI classique

Dans le volet de navigation, cliquez sur la flèche vers le bas à côté du nom de l'ensemble de données, puis sur Créer une table.
Dans la section Données sources de la page Créer une table, cliquez sur Créer une table vide.
Dans la section Table de destination de la page Créer une table :
- Dans le champ Nom de la table, sélectionnez l'ensemble de données approprié, puis saisissez le nom de la table que vous créez.
- Vérifiez que Type de table est défini sur Table native.
Dans la section Schéma, saisissez manuellement la définition du schéma.
- Vous pouvez saisir les informations du schéma manuellement en utilisant les méthodes suivantes :
  - En cliquant sur Modifier sous forme de texte, puis en saisissant le schéma de la table en tant que tableau JSON :
    
    Remarque : Vous pouvez afficher le schéma d'une table existante au format JSON en saisissant la commande suivante dans l'outil de ligne de commande bq : bq show --schema --format=prettyjson project_id:dataset.table.
  - En utilisant l'option Ajouter un champ pour saisir le schéma :
Dans la section Options :
- Dans le champ Partitionnement, cliquez sur Aucun, puis sélectionnez Jour.
- Dans le champ Type de chiffrement, conservez l'option Default. Cette propriété est destinée aux clés de chiffrement gérées par le client. Par défaut, BigQuery chiffre le contenu client stocké au repos.
Cliquez sur Créer une table.

bq

Exécutez la commande mk avec l'option --table (ou le raccourci -t) et l'option -- time_partitioning_type, définis sur DAY ou sur HOUR en fonction de votre type de partitionnement. Vous pouvez fournir la définition du schéma de la table en ligne ou fournir un fichier de schéma JSON. Les paramètres facultatifs sont --expiration, -- description, --time_partitioning_expiration, --destination_kms_key et --label. Si vous créez une table dans un projet autre que votre projet par défaut, ajoutez l'ID du projet au nom de l'ensemble de données, en respectant le format suivant : project_id:dataset.

--destination_kms_key n'est pas présenté ici. Pour plus d'informations sur l'utilisation de cette option, consultez la section Protéger des données avec des clés Cloud KMS.

Saisissez la commande suivante pour créer une table partitionnée par temps d'ingestion vide avec une définition de schéma :

bq mk --table \
--expiration integer1 \
--time_partitioning_type=unit_time \
--time_partitioning_expiration integer2 \
--description "description" \
-label key:value,key:value \
project_id:dataset.table \
schema

Où :

integer1 est la durée de vie par défaut (en secondes) de la table. La valeur minimale est de 3 600 secondes (une heure). Le délai d'expiration correspond à l'heure actuelle plus la valeur entière. Si vous définissez le délai d'expiration de la table lorsque vous créez une table partitionnée, le paramètre d'expiration de la table par défaut de l'ensemble de données est ignoré. La définition de cette valeur supprime la table et toutes les partitions après le délai indiqué.
unit_time est soit DAY, soit HOUR, selon votre type de partitionnement. La valeur par défaut est DAY si time_partitioning_type n'est pas spécifié.
integer2 est la durée de vie par défaut (en secondes) des partitions de la table. Il n'y a pas de valeur minimale. Le délai d'expiration correspond à la date de la partition plus la valeur entière. Le délai d'expiration de la partition est indépendant du délai d'expiration de la table, mais il ne l'ignore pas. Si vous définissez un délai d'expiration de partition plus long que celui de la table, le délai d'expiration de la table est prioritaire.
description est la description de la table entre guillemets.
key:value est la paire clé-valeur qui représente un libellé. Vous pouvez entrer plusieurs libellés en utilisant une liste séparée par des virgules.
project_id est l'ID de votre projet.
dataset est un ensemble de données dans votre projet.
table est le nom de la table partitionnée par date que vous créez.
schema est une définition de schéma intégrée au format column:data_type,column:data_type ou le chemin d'accès au fichier de schéma JSON sur votre ordinateur local.

Lorsque vous spécifiez le schéma sur la ligne de commande, vous ne pouvez pas inclure de type RECORD (STRUCT), ni de description de colonne. Vous ne pouvez pas non plus spécifier le mode de la colonne. Tous les modes par défaut sont définis sur NULLABLE. Pour inclure des descriptions, des modes et des types RECORD, fournissez un fichier de schéma JSON à la place.

Exemples :

Saisissez la commande suivante pour créer une table partitionnée par date d'ingestion nommée mytable dans mydataset dans votre projet par défaut. Le type de partitionnement est défini sur DAY, le délai d'expiration du partitionnement sur 259 200 secondes (trois jours), le délai d'expiration de la table sur 2 592 000 secondes (un mois de 30 jours), la description sur This is my time partitioned table et le libellé sur organization:development. La commande utilise le raccourci -t au lieu de --table. Le schéma est spécifié de manière intégrée comme suit : qtr:STRING,sales:FLOAT,year:STRING.

bq mk -t \
--expiration 2592000 \
--time_partitioning_type=DAY \
--time_partitioning_expiration 259200 \
--description "This is my time partitioned table" \
--label organization:development \
mydataset.mytable \
qtr:STRING,sales:FLOAT,year:STRING

Saisissez la commande suivante pour créer une table partitionnée par date nommée mytable dans myotherproject, et non dans votre projet par défaut. Le type de partitionnement est défini sur DAY, le délai d'expiration du partitionnement sur 259 200 secondes (trois jours), la description sur This is my time partitioned table et le libellé sur organization:development. La commande utilise le raccourci -t au lieu de --table. Cette commande ne spécifie pas de délai d'expiration de table. Si l'ensemble de données possède un délai d'expiration de table par défaut, celui-ci est appliqué. Si l'ensemble de données n'a pas de délai d'expiration de table par défaut, la table n'expirera jamais, mais les partitions expireront dans trois jours. Le chemin d'accès au fichier de schéma est le suivant : /tmp/myschema.json.

bq mk -t \
--time_partitioning_type=DAY \
--time_partitioning_expiration 259200 \
--description "This is my time partitioned table" \
--label organization:development \
myotherproject:mydataset.mytable \
/tmp/myschema.json

Une fois la table créée, vous pouvez mettre à jour sa date et son heure d'expiration, sa description, ses libellés, ainsi que la date et l'heure d'expiration de la partition.

API

Appelez la méthode tables.insert avec une ressource de table définie qui spécifie les propriétés timePartitioning et schema.

Créer une table partitionnée par date d'ingestion à partir d'un résultat de requête

Pour créer une table partitionnée à partir d'un résultat de requête, écrivez les résultats dans une nouvelle table de destination. Vous pouvez créer une table partitionnée en interrogeant une table partitionnée ou une table non partitionnée. En revanche, il n'est pas possible de modifier une table existante en table partitionnée avec des résultats de requêtes.

Pour en savoir plus sur l'interrogation des tables partitionnées par date, consultez la page Interroger des tables partitionnées.

Console

Vous ne pouvez pas spécifier des options de partitionnement pour une table de destination lorsque vous interrogez des données à l'aide de l'UI Web de console de BigQuery.

UI classique

Vous ne pouvez pas spécifier des options de partitionnement pour une table de destination lorsque vous interrogez des données à l'aide de l'UI Web classique de BigQuery.

bq

Saisissez la commande bq query, spécifiez l'option --destination_table pour créer une table permanente basée sur les résultats de la requête et spécifiez l'option --time_partitioning_type pour créer une table de destination partitionnée par date d'ingestion. DAY et HOUR sont les valeurs acceptées pour --time_partitioning_type, en fonction de la granularité de votre partition.

Spécifiez l'option use_legacy_sql=false pour utiliser la syntaxe SQL standard. Pour écrire les résultats de la requête dans une table qui ne se trouve pas dans votre projet par défaut, ajoutez l'ID du projet au nom de l'ensemble de données, en respectant le format suivant : project_id:dataset.

(Facultatif) Spécifiez l'option --location et définissez la valeur correspondant à votre emplacement.

Saisissez la commande suivante pour créer une table de destination partitionnée par date d'ingestion à partir d'un résultat de requête :

bq --location=location query \
--destination_table project_id:dataset.table \
--time_partitioning_type=unit_time \
--use_legacy_sql=false \
'query'

Où :

location est le nom du site. L'option --location est facultative. Par exemple, si vous utilisez BigQuery dans la région de Tokyo, vous pouvez définir la valeur de l'option sur asia-northeast1. Vous pouvez définir une valeur par défaut pour l'emplacement à l'aide du fichier .bigqueryrc.
project_id est l'ID de votre projet.
dataset est le nom de l'ensemble de données qui contiendra la nouvelle table partitionnée par date.
table est le nom de la table partitionnée par date que vous créez à l'aide des résultats de la requête.
- unit_time est soit DAY, soit HOUR, selon votre type de partitionnement. La valeur par défaut est DAY lorsque time_partitioning_type n'est pas spécifié.
query est une requête en syntaxe SQL standard.

Exemples :

Saisissez la commande suivante pour écrire les résultats de la requête dans une table de destination partitionnée par jour d'ingestion, nommée mytable dans mydataset. L'ensemble de données se trouve dans votre projet par défaut. La requête extrait les données d'une table non partitionnée, l'ensemble de données public USA Name Data.

bq query \
--destination_table mydataset.mytable \
--time_partitioning_type=DAY \
--use_legacy_sql=false \
'SELECT
   name,
   number
 FROM
   `bigquery-public-data`.usa_names.usa_1910_current
 WHERE
   gender = "M"
 ORDER BY
   number DESC'

Saisissez la commande suivante pour écrire les résultats de la requête dans une table de destination partitionnée par date d'ingestion, nommée mytable dans mydataset, partitionnée par la date d'ingestion des données. L'ensemble de données se trouve dans myotherproject, et non dans votre projet par défaut. La requête extrait les données d'une table non partitionnée, l'ensemble de données public USA Name Data.

bq query \
--destination_table myotherproject:mydataset.mytable \
--time_partitioning_type=DAY \
--use_legacy_sql=false \
'SELECT
   name,
   number
 FROM
   `bigquery-public-data`.usa_names.usa_1910_current
 WHERE
   gender = "M"
 ORDER BY
   number DESC'

API

Pour enregistrer les résultats de requête dans une table partitionnée par date d'ingestion, appelez la méthode jobs.insert, configurez une tâche query et ajoutez une valeur pour les propriétés destinationTable et timePartitioning.

Créer une table partitionnée par date d'ingestion lors du chargement des données

Vous pouvez créer une table partitionnée par date d'ingestion en spécifiant les options de partitionnement lorsque vous chargez des données dans une nouvelle table. Vous n'avez pas besoin de créer une table partitionnée vide avant de charger des données. Vous pouvez créer la table partitionnée et charger vos données en même temps.

Lorsque vous chargez des données dans BigQuery, vous pouvez fournir le schéma de la table ou utiliser la détection automatique de schéma pour les formats de données compatibles.

Les décorateurs de partition vous permettent de charger des données dans une partition spécifique. Pour ajuster les fuseaux horaires, utilisez un décorateur de partition pour charger les données dans une partition en fonction de votre fuseau horaire préféré. Par exemple, si vous êtes à l'heure normale du Pacifique (PST), chargez toutes les données générées le 1er mai 2016 PST dans la partition pour cette date, avec le décorateur de partition correspondant :

table_name$20160501

Pour en savoir plus sur le chargement des données, consultez la page intitulée Présentation du chargement de données dans BigQuery.

Convertir des tables segmentées par date en tables partitionnées par date d'ingestion

Si vous avez déjà créé des tables segmentées par date, vous pouvez convertir l'ensemble des tables associées en une seule table partitionnée par date d'ingestion en exécutant la commande partition de l'outil de ligne de commande bq. Les tables segmentées par date doivent respecter la convention d'attribution de noms suivante : table_YYYYMMDD. Par exemple : mytable_20160101, … , mytable_20160331.

Les paramètres facultatifs sont --time_partitioning_expiration, --location et --time_partitioning_type. Si aucune valeur n'est spécifiée, --time_partitioning_type est défini par défaut sur DAY. Si vos tables sources ou votre table de destination se trouvent dans un projet autre que votre projet par défaut, ajoutez l'ID du projet au nom de l'ensemble de données au format suivant : project_id:dataset.

Saisissez la commande suivante pour convertir une série de tables segmentées par date en une seule table partitionnée par date d'ingestion, partitionnée par date :

bq --location=location partition \
--time_partitioning_type=DAY \
--time_partitioning_expiration integer \
project_id:dataset.source_table_ \
project_id:dataset.destination_table

Où :

location est le nom du site. L'option --location est facultative. Par exemple, si vous utilisez BigQuery dans la région de Tokyo, vous pouvez définir la valeur de l'option sur asia-northeast1. Vous pouvez définir une valeur par défaut correspondant à l'emplacement en utilisant le fichier .bigqueryrc.
integer est la durée de vie par défaut (en secondes) des partitions de la table. Il n'y a pas de valeur minimale. Le délai d'expiration correspond à la date de la partition plus la valeur entière. Le délai d'expiration de la partition est indépendant du délai d'expiration de la table, mais il ne l'ignore pas. Si vous définissez un délai d'expiration de partition plus long que celui de la table, le délai d'expiration de la table est prioritaire.
project_id est l'ID de votre projet.
dataset est un ensemble de données dans votre projet.
sourcetable est le préfixe de votre table segmentée par date.
destination_table est le nom de la table partitionnée que vous créez.

Exemples :

Saisissez la commande suivante pour créer une table partitionnée par date d'ingestion nommée mytable_partitioned dans mydataset dans votre projet par défaut. La table sera partitionnée par date, avec un délai d'expiration de partitionnement défini sur 259 200 secondes (trois jours). Le nom des tables sources segmentées par date commence par sourcetable_. Les tables sources se trouvent également dans votre projet par défaut.

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

Lorsque vous exécutez la commande, une tâche de copie est créée pour générer des partitions à partir des tables segmentées. Par exemple, si les tables segmentées par date sont sourcetable_20180126 et sourcetable_20180127, la tâche de copie crée les partitions suivantes : mydataset.mytable_partitioned$20180126 et mydataset.mytable_partitioned$20180127.

Entrez la commande suivante pour créer une table partitionnée par date d'ingestion nommée mytable_partitioned dans mydataset. mydataset se trouve dans myotherproject, et non dans votre projet par défaut. La table sera partitionnée par date, avec un délai d'expiration de partitionnement défini sur 86 400 secondes (un jour). Le nom des tables sources segmentées par date commence par sourcetable_. Les tables sources se trouvent dans votre projet par défaut.

bq partition \
--time_partitioning_type=DAY \
--time_partitioning_expiration 86400 \
mydataset.sourcetable_ \
myotherproject:mydataset.mytable_partitioned

Saisissez la commande suivante pour créer une table partitionnée par date d'ingestion nommée mytable_partitioned dans mydataset dans votre projet par défaut. mydataset a été créé dans la région asia-northeast1. La table sera partitionnée par date, avec un délai d'expiration de partitionnement défini sur 259 200 secondes (trois jours). Le nom des tables sources segmentées par date commence par sourcetable_. Les tables sources se trouvent également dans votre projet par défaut.

bq --location=asia-northeast1 partition \
--time_partitioning_type=DAY \
--time_partitioning_expiration 259200 \
mydataset.sourcetable_ \
mydataset.mytable_partitioned

Contrôler l'accès aux tables partitionnées par date

Pour configurer l'accès aux tables et aux vues, vous pouvez attribuer un rôle IAM à une entité située aux niveaux suivants, classés par ordre de ressources autorisées (de la plus grande à la plus petite) :

À un niveau élevé dans la hiérarchie des ressources Google Cloud, tel qu'au niveau du projet, du dossier ou de l'organisation
Au niveau de l'ensemble de données
Au niveau de la table ou de la vue

L'accès avec n'importe quelle ressource protégée par Cloud IAM est cumulatif. Par exemple, si une entité n'a pas accès au niveau supérieur (un projet, par exemple), vous pouvez lui accorder l'accès au niveau de l'ensemble de données afin qu'elle ait accès aux tables et aux vues de l'ensemble de données. De même, si l'entité n'a pas accès au niveau supérieur ou au niveau de l'ensemble de données, vous pouvez lui accorder celui au niveau de la table de vue.

L'attribution de rôles Cloud IAM à un niveau supérieur de la hiérarchie des ressources Google Cloud, tel qu'au niveau du projet, du dossier ou de l'organisation, permet à l'entité d'accéder à de nombreuses ressources. Par exemple, si vous attribuez un rôle à une entité au niveau du projet, elle obtient des autorisations qui s'appliquent à tous les ensembles de données du projet.

L'attribution d'un rôle au niveau de l'ensemble de données spécifie les opérations qu'une entité est autorisée à effectuer sur les tables et les vues de cet ensemble de données spécifique, même si cette entité n'a pas accès à un niveau supérieur. Pour en savoir plus sur la configuration des contrôles d'accès aux ensembles de données, consultez la page Contrôler l'accès aux ensembles de données.

L'attribution d'un rôle au niveau de la table ou de la vue spécifie les opérations qu'une entité est autorisée à effectuer sur des tables et des vues spécifiques, même si cette entité n'a pas accès à un niveau supérieur. Pour en savoir plus sur la configuration des contrôles d'accès au niveau des tables, consultez la page Contrôler l'accès aux tables et aux vues.

Vous pouvez également créer des rôles personnalisés Cloud IAM. Si vous créez un rôle personnalisé, les autorisations que vous accordez dépendent des opérations spécifiques que vous souhaitez autoriser l'entité à effectuer.

Vous ne pouvez pas définir d'autorisation de refus sur une ressource protégée par Cloud IAM.

Pour en savoir plus sur les rôles et les autorisations, consultez les pages suivantes :

Utiliser des tables partitionnées par date d'ingestion

Obtenir des informations sur les tables partitionnées par date d'ingestion

Vous pouvez obtenir des informations sur les tables comme suit :

utiliser Cloud Console ou l'UI Web classique de BigQuery ;
En utilisant la commande bq show de l'outil de ligne de commande bq
En appelant la méthode API tables.get
En utilisant les bibliothèques clientes

Autorisations requises

Pour obtenir des informations sur les tables, vous devez au minimum disposer des autorisations bigquery.tables.get. Les rôles Cloud IAM prédéfinis suivants incluent les autorisations bigquery.tables.get :

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

En outre, si un utilisateur possède les autorisations bigquery.datasets.create, il obtient également un accès bigquery.dataOwner à l'ensemble de données qu'il crée. L'accès bigquery.dataOwner permet à l'utilisateur d'obtenir des informations sur les tables d'un ensemble de données.

Pour en savoir plus sur les rôles et les autorisations Cloud IAM dans BigQuery, consultez la page Rôles et autorisations prédéfinis.

Obtenir des informations sur les tables partitionnées par date d'ingestion

Pour afficher des informations sur une table partitionnée par temps d'ingestion, procédez comme suit :

Console

Ouvrez l'UI Web de BigQuery dans Cloud Console.
Accéder à Cloud Console
Dans la section Ressources du panneau de navigation, développez votre projet et sélectionnez un ensemble de données pour répertorier les tables et les vues qu'il contient.
Cliquez sur le nom de la table.
Cliquez sur Détails. Cet onglet affiche la description de la table et ses informations.
Cliquez sur l'onglet Schéma pour afficher la définition du schéma de la table. Vous remarquerez que la pseudo-colonne supplémentaire _PARTITIONTIME contient l'horodatage basé sur la date pour les données chargées dans la table.

UI classique

Dans le volet de navigation, cliquez sur la flèche vers le bas située à gauche de l'ensemble de données pour le développer, ou double-cliquez sur le nom de l'ensemble de données. Les tables et vues de ce dernier s'affichent.
Cliquez sur le nom de la table.
Cliquez sur Détails. La page Détails de la table affiche la description et les informations de la table.
Cliquez sur l'onglet Schéma pour afficher la définition du schéma de la table. Vous remarquerez que la pseudo-colonne supplémentaire _PARTITIONTIME contient l'horodatage basé sur la date pour les données chargées dans la table.

bq

Exécutez la commande bq show pour afficher toutes les informations sur la table. L'option --schema permet de n'afficher que les informations de schéma de table. L'option --format peut être utilisée pour contrôler le résultat.

Si vous souhaitez obtenir des informations sur une table se trouvant dans un projet autre que celui par défaut, ajoutez l'ID du projet au nom de l'ensemble de données, en respectant le format suivant : project_id:dataset.

bq show --schema --format=prettyjson <var>project_id:dataset.table</var>

Où :

project_id est l'ID de votre projet.
dataset est le nom de l'ensemble de données.
table est le nom de la table.

Exemples :

Saisissez la commande suivante pour afficher toutes les informations sur la table mytable dans mydataset. mydataset se trouve dans votre projet par défaut.

bq show --format=prettyjson mydataset.mytable

Saisissez la commande suivante pour afficher toutes les informations sur la table mytable dans mydataset. mydataset se trouve dans le projet myotherproject, et non dans votre projet par défaut.

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

Saisissez la commande suivante pour n'afficher que les informations de schéma sur mytable dans mydataset. mydataset se trouve dans myotherproject, et non dans votre projet par défaut.

Lorsque vous affichez les informations de schéma d'une table partitionnée par date, la pseudo-colonne _PARTITIONTIME n'est pas visible.

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

API

Appelez la méthode bigquery.tables.get et définissez tous les paramètres pertinents.

Répertorier les tables partitionnées par date d'ingestion dans un ensemble de données

Vous pouvez répertorier des tables dans des ensembles de données (y compris des tables partitionnées) à l'aide de Cloud Console, de l'UI Web classique de BigQuery ou de la commande bq ls de l'outil de ligne de commande bq, ou en appelant la méthode la méthode d'API tables.list.

Autorisations requises

Pour répertorier les tables d'un ensemble de données, vous devez au minimum disposer des autorisations bigquery.tables.list. Les rôles Cloud IAM prédéfinis suivants incluent les autorisations bigquery.tables.list :

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

Pour en savoir plus sur les rôles et les autorisations IAM dans BigQuery, consultez la page Rôles et autorisations prédéfinis.

Répertorier des tables partitionnées

Pour répertorier les tables d'un ensemble de données (y compris les tables partitionnées) :

Console

Ouvrez l'UI Web de BigQuery dans Cloud Console.
Accéder à Cloud Console
Dans la section Ressources du panneau de navigation, développez votre projet et sélectionnez votre ensemble de données.
Faites défiler la liste pour voir les tables de l'ensemble de données. Les tables, les tables partitionnées, les modèles et les vues sont identifiés par des icônes différentes.

UI classique

Dans le volet de navigation de l'UI Web, cliquez sur la flèche vers le bas située à gauche de votre ensemble de données pour le développer, ou double-cliquez sur le nom de l'ensemble de données. Les tables et les vues de cet ensemble de données s'affichent.
Faites défiler la liste pour voir les tables de l'ensemble de données. Les tables et les vues sont identifiées par des icônes différentes.

bq

Exécutez la commande bq ls. L'option --format peut être utilisée pour contrôler le résultat. Si vous répertoriez des tables dans un projet autre que votre projet par défaut, ajoutez l'ID du projet à l'ensemble de données, en respectant le format suivant : project_id:dataset.

bq ls --format=pretty project_id:dataset

Où :

project_id est l'ID de votre projet.
dataset est le nom de l'ensemble de données.

Lorsque vous exécutez la commande, le champ Type affiche TABLE ou VIEW. Pour les tables partitionnées par date d'ingestion, le champ Time Partitioning affiche DAY et le délai d'expiration de la partition est exprimé en millisecondes, si l'expiration de la partition est spécifiée.

Exemple :

+-------------------------+-------+----------------------+--------------------------------+
|         tableId         | Type  |        Labels        | Time Partitioning              |
+-------------------------+-------+----------------------+--------------------------------+
| mytable                 | TABLE | department:shipping  |  DAY (expirationMs: 259200000) |
| myview                  | VIEW  |                      |                                |
+-------------------------+-------+----------------------+--------------------------------+

Exemples :

Saisissez la commande suivante pour répertorier les tables de l'ensemble de données mydataset dans votre projet par défaut.

bq ls --format=pretty mydataset

Saisissez la commande suivante pour répertorier les tables de l'ensemble de données mydataset dans myotherproject.

bq ls --format=pretty myotherproject:mydataset

API

Pour répertorier les tables à l'aide de l'API, appelez la méthode tables.list.

Répertorier des partitions dans des tables partitionnées par date d'ingestion

Pour répertorier les partitions dans une table partitionnée par date d'ingestion, vous pouvez interroger la pseudo-colonne _PARTITIONTIME en SQL standard ou la métatable __PARTITIONS_SUMMARY__ en ancien SQL.

Vous pouvez exécuter la requête dans Cloud Console et l'UI Web classique de BigQuery en exécutant la commande bq query, ou en appelant la méthode jobs.insert et en configurant une tâche de requête (query).

Autorisations requises

Pour exécuter une tâche de requête qui utilise la métatable __PARTITIONS_SUMMARY__ ou la pseudo-colonne _PARTITIONTIME, vous devez disposer des autorisations bigquery.jobs.create. Les rôles Cloud IAM prédéfinis suivants incluent des autorisations bigquery.jobs.create :

bigquery.user
bigquery.jobUser
bigquery.admin

Vous devez également disposer des autorisations bigquery.tables.getData. Les rôles Cloud IAM prédéfinis suivants incluent les autorisations bigquery.tables.getData :

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

Pour en savoir plus sur les rôles et les autorisations Cloud IAM dans BigQuery, consultez la page Rôles et autorisations prédéfinis.

Répertorier des partitions dans une table partitionnée par date d'ingestion

Vous pouvez répertorier des partitions dans une table partitionnée par date d'ingestion en langage SQL standard (méthode recommandée) ou en ancien SQL. Pour répertorier des partitions, procédez comme suit :

Langage SQL standard :

Console

Ouvrez l'UI Web de BigQuery dans Cloud Console.
Accéder à l'UI Web de BigQuery
Cliquez sur le bouton Saisir une nouvelle requête.
Saisissez le texte suivant dans la zone Éditeur de requête pour interroger la pseudo-colonne _PARTITIONTIME :
```
SELECT
  _PARTITIONTIME as pt
FROM
  `dataset.table`
GROUP BY 1
```
Où :
- dataset est l'ensemble de données qui contient la table.
- table est le nom de la table.
(Facultatif) Cliquez sur More (Plus) et sélectionnez Query settings (Paramètres de requête).
Cliquez sur Exécuter.

UI classique

Accédez à l'UI Web de BigQuery.

Accéder à l'UI Web de BigQuery
Cliquez sur le bouton Saisir une requête.
Saisissez le texte suivant dans le champ Nouvelle requête pour interroger une pseudo-colonne _PARTITIONTIME de la table :
```
#standardSQL
SELECT
  _PARTITIONTIME as pt
FROM
  `dataset.table`
GROUP BY 1
```
Où :
- dataset est l'ensemble de données qui contient la table.
- table est le nom de la table.
Cliquez sur Show Options (Afficher les options).
(Facultatif) Dans le champ Zone de traitement, cliquez sur Non spécifiée et sélectionnez l'emplacement de vos données.
Cliquez sur Run query (Exécuter la requête).

bq

Saisissez la requête suivante à l'aide de la commande bq query :

bq --location=location query --use_legacy_sql=false '
SELECT
  _PARTITIONTIME as pt
FROM
  `dataset.table`
GROUP BY 1'

Où :

location est le nom du site. L'option --location est facultative. Par exemple, si vous utilisez BigQuery dans la région de Tokyo, vous pouvez définir la valeur de l'option sur asia-northeast1. Vous pouvez définir une valeur par défaut correspondant à l'emplacement en utilisant le fichier .bigqueryrc.
dataset est l'ensemble de données qui contient la table.
table est le nom de la table.

API

Appelez la méthode jobs.insert et configurez une tâche query qui interroge la pseudo-colonne _PARTITIONTIME du tableau.

Spécifiez votre emplacement dans la propriété location de la section jobReference de la ressource de tâche.

Ancien SQL :

Console

Ouvrez l'UI Web de BigQuery dans Cloud Console.
Accéder à l'UI Web de BigQuery
Cliquez sur le bouton Saisir une nouvelle requête.
Saisissez le texte suivant dans la zone Éditeur de requête pour interroger la métatable __PARTITIONS_SUMMARY__ :
```
#legacySQL
SELECT
  partition_id
FROM
  [dataset.table$__PARTITIONS_SUMMARY__]
```
Où :
- dataset est l'ensemble de données qui contient la table.
- table est le nom de la table.
Cliquez sur More (Plus) et sélectionnez Query settings (Paramètres de requête).
Dans le champ Zone de traitement, cliquez sur Sélection automatique et choisissez l'emplacement de vos données. Si vos données se trouvent dans l'emplacement multirégional US ou EU, vous pouvez conserver la sélection automatique de la zone de traitement. Lorsque vos données se trouvent dans l'emplacement US ou EU, la zone de traitement est automatiquement détectée.
Cliquez sur Exécuter.

UI classique

Accédez à l'UI Web de BigQuery.

Accéder à l'UI Web de BigQuery
Cliquez sur le bouton Saisir une requête.
Saisissez le texte suivant dans le champ Nouvelle requête pour interroger la métatable __PARTITIONS_SUMMARY__ d'une table :
```
#legacySQL
SELECT
   partition_id
 FROM
   [dataset.table$__PARTITIONS_SUMMARY__]
```
Où :
- dataset est l'ensemble de données qui contient la table.
- table est le nom de la table.
Cliquez sur Show Options (Afficher les options).
(Facultatif) Dans le champ Zone de traitement, cliquez sur Non spécifiée et sélectionnez l'emplacement de vos données.
Cliquez sur Run query (Exécuter la requête).

bq

Saisissez la requête suivante à l'aide de la commande bq query :

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

Où :

location est le nom du site. L'option --location est facultative. Par exemple, si vous utilisez BigQuery dans la région de Tokyo, vous pouvez définir la valeur de l'option sur asia-northeast1. Vous pouvez définir une valeur par défaut correspondant à l'emplacement en utilisant le fichier .bigqueryrc.
dataset est l'ensemble de données qui contient la table.
table est le nom de la table.

API

Appelez la méthode jobs.insert et configurez une tâche query qui interroge la métatable __PARTITIONS_SUMMARY__.

Spécifiez votre emplacement dans la propriété location de la section jobReference de la ressource de tâche.

Obtenir des métadonnées de tables avec des métatables

Vous pouvez obtenir des informations concernant les tables partitionnées en utilisant des tables spéciales appelées métatables. Les métatables contiennent des métadonnées telles que la liste des tables et des vues d'un ensemble de données. Les métatables sont en lecture seule.

Obtenir des métadonnées de partitions avec des métatables

La métatable __PARTITIONS_SUMMARY__ est une table spéciale dont le contenu représente des métadonnées relatives aux partitions d'une table partitionnée par date. La métatable __PARTITIONS_SUMMARY__ est en lecture seule.

Pour accéder aux métadonnées contenues dans les partitions d'une table partitionnée par date, utilisez la métatable __PARTITIONS_SUMMARY__ dans une instruction de requête SELECT. Vous pouvez exécuter la requête à l'aide de l'une des méthodes suivantes :

En utilisant Cloud Console ou l'UI Web classique de BigQuery
En utilisant la commande bq query de l'outil de ligne de commande
En appelant la méthode API jobs.insert et en configurant une tâche de requête (query)
En utilisant les bibliothèques clientes

Actuellement, le SQL standard n'est pas compatible avec le séparateur de décorateur de partition ($). Vous ne pouvez donc pas interroger __PARTITIONS_SUMMARY__ en SQL standard. Une requête en ancien SQL utilisant la métatable __PARTITIONS_SUMMARY__ ressemble à ce qui suit :

SELECT
  column
FROM
  [dataset.table$__PARTITIONS_SUMMARY__]

Où :

dataset est le nom de votre ensemble de données.
table est le nom de la table partitionnée par date.
column est l'un des éléments suivants :

Valeur	Description
`project_id`	Nom du projet.
`dataset_id`	Nom de l'ensemble de données.
`table_id`	Nom de la table partitionnée par date.
`partition_id`	Nom (date) de la partition.
`creation_time`	Heure à laquelle la partition a été créée, exprimée en millisecondes depuis le 1er janvier 1970 UTC.
`last_modified_time`	Heure à laquelle la partition a été modifiée pour la dernière fois, exprimée en millisecondes depuis le 1er janvier 1970 UTC.

Autorisations de partitionnement de métatables

Pour exécuter une tâche de requête qui utilise la métatable __PARTITIONS_SUMMARY__, vous devez au minimum disposer des autorisations bigquery.jobs.create. Les rôles Cloud IAM prédéfinis suivants incluent les autorisations bigquery.jobs.create :

bigquery.user
bigquery.jobUser
bigquery.admin

Vous devez également disposer des autorisations bigquery.tables.getData. Les rôles Cloud IAM prédéfinis suivants incluent les autorisations bigquery.tables.getData :

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

Pour en savoir plus sur les rôles Cloud IAM dans BigQuery, consultez la page Contrôle des accès.

Exemples de partitionnement de métatables

La requête suivante récupère toutes les métadonnées de partition pour une table partitionnée par date d'ingestion nommée mydataset.mytable.

Console

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

UI classique

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

bq

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

La sortie ressemble à ceci :

+----------------+------------+----------------+--------------+---------------+--------------------+
|   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 requête suivante répertorie les heures auxquelles les partitions de mydataset.mytable ont été modifiées pour la dernière fois.

Console

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

UI classique

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

bq

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

La sortie ressemble à ceci :

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

Pour afficher le champ last_modified_time dans un format plus lisible, utilisez la fonction FORMAT_UTC_USEC. Exemple :

Console

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

UI classique

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

bq

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

La sortie ressemble à ceci :

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

Exemple : Créer une table partitionnée par date d'ingestion à l'aide des résultats de requête

Dans cet exemple, vous créez une table partitionnée par date d'ingestion avec l'outil de ligne de commande bq et vous ajoutez des données à trois partitions à l'aide des résultats de requête. La table va contenir des données météorologiques, partitionnées par date, pour les trois premiers jours de 2016.

Cet exemple interroge l'ensemble de données météorologiques "Global Surface Summary of the Day" de l'Agence américaine d'observation océanique et atmosphérique (NOAA) pour connaître les températures des trois premiers jours de 2016 et écrire les résultats dans une table partitionnée.

Étape 1. Créez une table partitionnée par date d'ingestion vide, partitionnée par date, nommée temps dans un ensemble de données nommé mydataset. Vous n'avez pas à spécifier un schéma de table. Le schéma obtenu à partir des résultats de requête est utilisé comme définition de schéma de la table.

bq mk --time_partitioning_type=DAY mydataset.temps

Pour afficher les paramètres de configuration, exécutez la commande bq show :

bq show --format=prettyjson mydataset.temps

Recherchez l'entrée timePartitioning dans la sortie de la commande bq show :

{
  ...
  "timePartitioning": {
    "type": "DAY"
  },
  "type": "TABLE"
}

Étape 2 : Interrogez l'ensemble de données météorologiques "Global Surface Summary of the Day" de l'Agence américaine d'observation océanique et atmosphérique (NOAA) pour connaître les températures des trois premiers jours de 2016 et écrire les résultats dans les partitions correspondantes de la table temps. Les requêtes suivantes écrivent 100 lignes de résultats de requête dans une partition à l'aide de l'option --destination_table et de la syntaxe SQL standard.

Exécutez maintenant la requête suivante pour écrire les températures du 1er janvier 2016 dans la partition mydataset.temps$20160101 :

bq query --use_legacy_sql=false \
--destination_table 'mydataset.temps$20160101' \
'SELECT
   stn,
   temp
 FROM
   `bigquery-public-data`.noaa_gsod.gsod2016
 WHERE
   mo="01"
   AND da="01"
 LIMIT
   100'

Exécutez maintenant la requête suivante pour écrire les températures du 2 janvier 2016 dans la partition mydataset.temps$20160102 :

bq --location=US query --use_legacy_sql=false \
--destination_table 'mydataset.temps$20160102' \
'SELECT
   stn,
   temp
 FROM
   `bigquery-public-data`.noaa_gsod.gsod2016
 WHERE
   mo="01"
   AND da="02"
 LIMIT
   100'

Exécutez maintenant la requête suivante pour écrire les températures du 3 janvier 2016 dans la partition mydataset.temps$20160103 :

bq --location=US query --use_legacy_sql=false \
--destination_table 'mydataset.temps$20160103' \
'SELECT
   stn,
   temp
 FROM
   `bigquery-public-data`.noaa_gsod.gsod2016
 WHERE
   mo="01"
   AND da="03"
 LIMIT
   100'

Étape 3 : À l'aide de la commande bq show, confirmez que votre table possède 300 lignes.

bq show mydataset.temps

Les résultats affichent les colonnes "Schema" (Schéma) et "Total Rows" (Nombre total de lignes).

  Last modified        Schema       Total Rows   Total Bytes     Expiration      Time Partitioning   Labels   kmsKeyName
 ----------------- ---------------- ------------ ------------- ----------------- ------------------- -------- ------------
  28 Jan 15:03:45   |- stn: string   300          4800          29 Jan 15:00:32   DAY
                    |- temp: float

Étapes suivantes

Pour une présentation de la compatibilité des tables partitionnées dans BigQuery, consultez la page Présentation des tables partitionnées.
Pour savoir comment gérer et mettre à jour des tables partitionnées, consultez la page Gérer des tables partitionnées.
Pour en savoir plus sur l'interrogation des tables partitionnées, consultez la page Interroger des tables partitionnées.
Pour plus d'informations sur les tables partitionnées par date/horodatage, consultez la page Créer et utiliser des tables partitionnées par date et horodatage.
Pour plus d'informations sur les tables partitionnées par plages d'entiers, consultez la page Créer et utiliser des tables partitionnées par plages d'entiers.