Creazione delle tabelle partizionate
Questa pagina descrive come creare tabelle partizionate in BigQuery. Per una panoramica delle tabelle partizionate, consulta Introduzione alle tabelle partizionate.
Prima di iniziare
Concedi i ruoli IAM (Identity and Access Management) che concedono agli utenti le autorizzazioni necessarie per eseguire ogni attività nel documento.
Autorizzazioni obbligatorie
Per creare una tabella, devi disporre delle seguenti autorizzazioni IAM:
bigquery.tables.create
bigquery.tables.updateData
bigquery.jobs.create
Inoltre, potresti richiedere l'autorizzazione bigquery.tables.getData
per accedere ai dati scritti nella tabella.
Ciascuno dei seguenti ruoli IAM predefiniti include le autorizzazioni necessarie per creare una tabella:
roles/bigquery.dataEditor
roles/bigquery.dataOwner
roles/bigquery.admin
(include l'autorizzazionebigquery.jobs.create
)roles/bigquery.user
(include l'autorizzazionebigquery.jobs.create
)roles/bigquery.jobUser
(include l'autorizzazionebigquery.jobs.create
)
Inoltre, se disponi dell'autorizzazione bigquery.datasets.create
, puoi
creare e aggiornare le tabelle nei set di dati che crei.
Per ulteriori informazioni su ruoli e autorizzazioni IAM in BigQuery, consulta Autorizzazioni e ruoli predefiniti.
Crea una tabella partizionata vuota
I passaggi per creare una tabella partizionata in BigQuery sono simili alla creazione di una tabella standard, ad eccezione del fatto che devi specificare le opzioni di partizionamento insieme ad altre opzioni per la tabella.
Crea una tabella partizionata per le colonne in unità di tempo
Per creare una tabella partizionata con colonne di unità di tempo vuota con una definizione di schema:
Console
Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.
- Nel riquadro Explorer, espandi il progetto, quindi seleziona un set di dati.
- Nella sezione Informazioni sul set di dati, fai clic su Crea tabella.
- Nel riquadro Crea tabella, specifica i seguenti dettagli:
- Nella sezione Origine, seleziona Tabella vuota nell'elenco Crea tabella da.
- Nella sezione Destinazione, specifica i seguenti dettagli:
- In Set di dati, seleziona il set di dati in cui vuoi creare la tabella.
- Nel campo Tabella, inserisci il nome della tabella che vuoi creare.
- Verifica che il campo Tipo di tabella sia impostato su Tabella nativa.
- Nella sezione Schema, inserisci la definizione di schema.
Lo schema deve includere una colonna
DATE
,TIMESTAMP
oDATETIME
per la colonna di partizionamento. Per maggiori informazioni, consulta Specifica di uno schema. Puoi inserire manualmente le informazioni dello schema utilizzando uno dei seguenti metodi:- Opzione 1: fai clic su Modifica come testo e incolla lo schema sotto forma di array JSON. Quando utilizzi un array JSON, per generare lo schema segui la stessa procedura utilizzata per la creazione di un file di schema JSON.
Puoi visualizzare lo schema di una tabella esistente in formato JSON inserendo il seguente comando:
bq show --format=prettyjson dataset.table
- Opzione 2: fai clic su Tipo e Modalità per ciascun campo. Aggiungi campo e inserisci lo schema della tabella. Specifica Nome,
- Opzione 1: fai clic su Modifica come testo e incolla lo schema sotto forma di array JSON. Quando utilizzi un array JSON, per generare lo schema segui la stessa procedura utilizzata per la creazione di un file di schema JSON.
Puoi visualizzare lo schema di una tabella esistente in formato JSON inserendo il seguente comando:
- Nella sezione Impostazioni di partizionamento e cluster, nell'elenco Partizionamento, seleziona Partizione per campo, quindi scegli la colonna di partizionamento. Questa opzione è disponibile solo se lo schema contiene una colonna
DATE
,TIMESTAMP
oDATETIME
. - (Facoltativo) Per richiedere un filtro di partizionamento su tutte le query per questa tabella, seleziona la casella di controllo Richiedi filtro di partizionamento. Un filtro di partizionamento può ridurre i costi e migliorare le prestazioni. Per maggiori informazioni, consulta Impostare i requisiti del filtro di partizionamento.
- Seleziona il Tipo di partizionamento per scegliere il partizionamento giornaliero, orario, mensile o annuale.
- (Facoltativo) Nella sezione Opzioni avanzate, se vuoi utilizzare una chiave di crittografia gestita dal cliente, seleziona l'opzione Utilizza una chiave di crittografia gestita dal cliente (CMEK). Per impostazione predefinita, BigQuery cripta i contenuti dei clienti archiviati at-rest utilizzando una chiave gestita da Google.
- Fai clic su Crea tabella.
SQL
Per creare una tabella partizionata in unità di tempo delle colonne, utilizza l'istruzione DDL CREATE TABLE
con una clausola PARTITION BY
.
L'esempio seguente crea una tabella con partizioni giornaliere basate sulla colonna transaction_date
:
Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.
Nell'Editor query, inserisci la seguente istruzione:
CREATE TABLE mydataset.newtable (transaction_id INT64, transaction_date DATE) PARTITION BY transaction_date OPTIONS ( partition_expiration_days = 3, require_partition_filter = TRUE);
Utilizza la clausola
OPTIONS
per impostare le opzioni della tabella come la scadenza della partizione e i requisiti del filtro di partizione.Fai clic su
Esegui.
Per ulteriori informazioni su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.
Il tipo di partizionamento predefinito per DATE
colonne è il partizionamento giornaliero. Per specificare un tipo di partizionamento diverso, includi la funzione DATE_TRUNC
nella clausola PARTITION BY
. Ad esempio, la seguente query crea una tabella con partizioni mensili:
CREATE TABLE mydataset.newtable (transaction_id INT64, transaction_date DATE) PARTITION BY DATE_TRUNC(transaction_date, MONTH) OPTIONS ( partition_expiration_days = 3, require_partition_filter = TRUE);
Puoi anche specificare una colonna TIMESTAMP
o DATETIME
come colonna di partizionamento. In questo caso, includi la funzione TIMESTAMP_TRUNC
o DATETIME_TRUNC
nella clausola PARTITION BY
per specificare il tipo di partizione. Ad esempio, la seguente istruzione crea una tabella con partizioni giornaliere basate su una colonna TIMESTAMP
:
CREATE TABLE mydataset.newtable (transaction_id INT64, transaction_ts TIMESTAMP) PARTITION BY TIMESTAMP_TRUNC(transaction_ts, DAY) OPTIONS ( partition_expiration_days = 3, require_partition_filter = TRUE);
bq
-
Nella console Google Cloud, attiva Cloud Shell.
Nella parte inferiore della console Google Cloud viene avviata una sessione di Cloud Shell che mostra un prompt della riga di comando. Cloud Shell è un ambiente shell con Google Cloud CLI già installato e con valori già impostati per il progetto attuale. L'inizializzazione della sessione può richiedere alcuni secondi.
Utilizza il comando
bq mk
con il flag--table
(o la scorciatoia-t
):bq mk \ --table \ --schema SCHEMA \ --time_partitioning_field COLUMN \ --time_partitioning_type UNIT_TIME \ --time_partitioning_expiration EXPIRATION_TIME \ --require_partition_filter=BOOLEAN PROJECT_ID:DATASET.TABLE
Sostituisci quanto segue:
- SCHEMA: una definizione di schema nel formato
column:data_type,column:data_type
o il percorso di un file di schema JSON sulla tua macchina locale. Per maggiori informazioni, consulta Specifica di uno schema. - COLUMN: il nome della colonna di partizionamento. Nello schema della tabella, questa colonna deve essere di tipo
TIMESTAMP
,DATETIME
oDATE
. - UNIT_TIME: il tipo di partizionamento. I valori supportati includono
DAY
,HOUR
,MONTH
oYEAR
. - EXPIRATION_TIME: la scadenza in secondi per le partizioni della tabella. Il flag
--time_partitioning_expiration
è facoltativo. Per maggiori informazioni, consulta Impostare la scadenza della partizione. - BOOLEAN: se
true
le query su questa tabella devono includere un filtro di partizione. Il flag--require_partition_filter
è facoltativo. Per maggiori informazioni, consulta Impostare i requisiti del filtro di partizionamento. - PROJECT_ID: l'ID progetto. Se omesso, viene utilizzato il tuo progetto predefinito.
- DATASET: il nome di un set di dati nel tuo progetto.
- TABLE: il nome della tabella da creare.
Per altre opzioni della riga di comando, consulta
bq mk
.L'esempio seguente crea una tabella denominata
mytable
che è partizionata nella colonnats
, utilizzando il partizionamento orario. La scadenza della partizione è 259.200 secondi (3 giorni).bq mk \ -t \ --schema 'ts:TIMESTAMP,qtr:STRING,sales:FLOAT' \ --time_partitioning_field ts \ --time_partitioning_type HOUR \ --time_partitioning_expiration 259200 \ mydataset.mytable
- SCHEMA: una definizione di schema nel formato
Terraform
Utilizza la risorsa google_bigquery_table
.
Nell'esempio seguente viene creata una tabella denominata mytable
partizionata
in base al giorno:
Per applicare la configurazione Terraform in un progetto Google Cloud, completa i passaggi nelle sezioni seguenti.
prepara Cloud Shell
- Avvia Cloud Shell.
-
Imposta il progetto Google Cloud predefinito a cui vuoi applicare le configurazioni Terraform.
Devi eseguire questo comando una sola volta per progetto e puoi eseguirlo in qualsiasi directory.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID
Se imposti valori espliciti nel file di configurazione Terraform, le variabili di ambiente vengono sostituite.
Prepara la directory
Ogni file di configurazione Terraform deve avere una propria directory (detta anche modulo principale).
-
In Cloud Shell, crea una directory e un nuovo file al suo interno. Il nome del file deve avere l'estensione
.tf
, ad esempiomain.tf
. In questo tutorial, il file è indicato comemain.tf
.mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf
-
Se stai seguendo un tutorial, puoi copiare il codice campione in ogni sezione o passaggio.
Copia il codice campione nel file
main.tf
appena creato.Se vuoi, copia il codice da GitHub. Questa opzione è consigliata se lo snippet Terraform fa parte di una soluzione end-to-end.
- Esamina e modifica i parametri di esempio da applicare al tuo ambiente.
- Salva le modifiche.
-
Inizializza Terraform. Devi eseguire questa operazione una sola volta per directory.
terraform init
Facoltativamente, per utilizzare la versione più recente del provider Google, includi l'opzione
-upgrade
:terraform init -upgrade
Applica le modifiche
-
Rivedi la configurazione e verifica che le risorse che Terraform creerà o aggiornerà corrispondano alle tue aspettative:
terraform plan
Apporta le correzioni necessarie alla configurazione.
-
Applica la configurazione Terraform eseguendo il comando seguente e inserendo
yes
al prompt:terraform apply
Attendi finché Terraform non visualizza il messaggio "Applicazione completata".
- Apri il progetto Google Cloud per visualizzare i risultati. Nella console Google Cloud, vai alle risorse nell'interfaccia utente per assicurarti che Terraform le abbia create o aggiornate.
API
Chiama il metodo tables.insert
con una risorsa tabella definita che specifica la proprietà timePartitioning
e la proprietà schema
.
Go
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Node.js.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Python
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Crea una tabella partizionata per data di importazione
Per creare una tabella partizionata per data di importazione vuota con una definizione di schema:
Console
Apri la pagina BigQuery nella console Google Cloud.
Nel riquadro Spazio di esplorazione, espandi il progetto e seleziona un set di dati.
Espandi l'opzione
Azioni e fai clic su Apri.Nel riquadro dei dettagli, fai clic su Crea tabella
.Nella pagina Crea tabella, nella sezione Origine, seleziona Tabella vuota.
Nella sezione Destinazione:
- In Nome set di dati, scegli il set di dati appropriato.
- Nel campo Nome tabella, inserisci il nome della tabella.
- Verifica che l'opzione Tipo di tabella sia impostata su Tabella nativa.
Nella sezione Schema, inserisci la definizione di schema.
Nella sezione Impostazioni di partizione e cluster, per Partizionamento, fai clic su Partizione per ora di importazione.
(Facoltativo) Per richiedere un filtro di partizionamento per tutte le query per questa tabella, seleziona la casella di controllo Richiedi filtro di partizione. La richiesta di un filtro di partizione può ridurre i costi e migliorare le prestazioni. Per maggiori informazioni, consulta Impostare i requisiti del filtro di partizionamento.
Fai clic su Crea tabella.
SQL
Per creare una tabella partizionata per data di importazione, utilizza
l'istruzione CREATE TABLE
con una clausola PARTITION BY
che esegue il partizionamento su _PARTITIONDATE
.
L'esempio seguente crea una tabella con partizioni giornaliere:
Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.
Nell'Editor query, inserisci la seguente istruzione:
CREATE TABLE mydataset.newtable (transaction_id INT64) PARTITION BY _PARTITIONDATE OPTIONS ( partition_expiration_days = 3, require_partition_filter = TRUE);
Utilizza la clausola
OPTIONS
per impostare le opzioni della tabella come la scadenza della partizione e i requisiti del filtro di partizione.Fai clic su
Esegui.
Per ulteriori informazioni su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.
Il tipo di partizionamento predefinito per il partizionamento durante la fase di importazione è il partizionamento giornaliero. Per specificare un tipo di partizionamento diverso, includi la funzione DATE_TRUNC
nella clausola PARTITION BY
. Ad esempio, la seguente query crea una tabella con partizioni mensili:
CREATE TABLE mydataset.newtable (transaction_id INT64) PARTITION BY DATE_TRUNC(_PARTITIONTIME, MONTH) OPTIONS ( partition_expiration_days = 3, require_partition_filter = TRUE);
bq
-
Nella console Google Cloud, attiva Cloud Shell.
Nella parte inferiore della console Google Cloud viene avviata una sessione di Cloud Shell che mostra un prompt della riga di comando. Cloud Shell è un ambiente shell con Google Cloud CLI già installato e con valori già impostati per il progetto attuale. L'inizializzazione della sessione può richiedere alcuni secondi.
Utilizza il comando
bq mk
con il flag--table
(o la scorciatoia-t
):bq mk \ --table \ --schema SCHEMA \ --time_partitioning_type UNIT_TIME \ --time_partitioning_expiration EXPIRATION_TIME \ --require_partition_filter=BOOLEAN \ PROJECT_ID:DATASET.TABLE
Sostituisci quanto segue:
- SCHEMA: una definizione nel formato
column:data_type,column:data_type
o il percorso di un file di schema JSON sulla tua macchina locale. Per maggiori informazioni, consulta Specifica di uno schema. - UNIT_TIME: il tipo di partizionamento. I valori supportati includono
DAY
,HOUR
,MONTH
oYEAR
. - EXPIRATION_TIME: la scadenza in secondi per le partizioni della tabella. Il flag
--time_partitioning_expiration
è facoltativo. Per maggiori informazioni, consulta Impostare la scadenza della partizione. - BOOLEAN: se
true
le query su questa tabella devono includere un filtro di partizione. Il flag--require_partition_filter
è facoltativo. Per maggiori informazioni, consulta Impostare i requisiti del filtro di partizionamento. - PROJECT_ID: l'ID progetto. Se omesso, viene utilizzato il tuo progetto predefinito.
- DATASET: il nome di un set di dati nel tuo progetto.
- TABLE: il nome della tabella da creare.
Per altre opzioni della riga di comando, consulta
bq mk
.L'esempio seguente crea una tabella partizionata per data di importazione denominata
mytable
. La tabella ha un partizionamento giornaliero, con una scadenza della partizione di 259.200 secondi (3 giorni).bq mk \ -t \ --schema qtr:STRING,sales:FLOAT,year:STRING \ --time_partitioning_type DAY \ --time_partitioning_expiration 259200 \ mydataset.mytable
- SCHEMA: una definizione nel formato
Terraform
Utilizza la risorsa google_bigquery_table
.
L'esempio seguente crea una tabella denominata mytable
partizionata
in base alla data/ora di importazione:
Per applicare la configurazione Terraform in un progetto Google Cloud, completa i passaggi nelle sezioni seguenti.
prepara Cloud Shell
- Avvia Cloud Shell.
-
Imposta il progetto Google Cloud predefinito a cui vuoi applicare le configurazioni Terraform.
Devi eseguire questo comando una sola volta per progetto e puoi eseguirlo in qualsiasi directory.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID
Se imposti valori espliciti nel file di configurazione Terraform, le variabili di ambiente vengono sostituite.
Prepara la directory
Ogni file di configurazione Terraform deve avere una propria directory (detta anche modulo principale).
-
In Cloud Shell, crea una directory e un nuovo file al suo interno. Il nome del file deve avere l'estensione
.tf
, ad esempiomain.tf
. In questo tutorial, il file è indicato comemain.tf
.mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf
-
Se stai seguendo un tutorial, puoi copiare il codice campione in ogni sezione o passaggio.
Copia il codice campione nel file
main.tf
appena creato.Se vuoi, copia il codice da GitHub. Questa opzione è consigliata se lo snippet Terraform fa parte di una soluzione end-to-end.
- Esamina e modifica i parametri di esempio da applicare al tuo ambiente.
- Salva le modifiche.
-
Inizializza Terraform. Devi eseguire questa operazione una sola volta per directory.
terraform init
Facoltativamente, per utilizzare la versione più recente del provider Google, includi l'opzione
-upgrade
:terraform init -upgrade
Applica le modifiche
-
Rivedi la configurazione e verifica che le risorse che Terraform creerà o aggiornerà corrispondano alle tue aspettative:
terraform plan
Apporta le correzioni necessarie alla configurazione.
-
Applica la configurazione Terraform eseguendo il comando seguente e inserendo
yes
al prompt:terraform apply
Attendi finché Terraform non visualizza il messaggio "Applicazione completata".
- Apri il progetto Google Cloud per visualizzare i risultati. Nella console Google Cloud, vai alle risorse nell'interfaccia utente per assicurarti che Terraform le abbia create o aggiornate.
API
Chiama il metodo tables.insert
con una risorsa tabella definita che specifica la proprietà timePartitioning
e la proprietà schema
.
Creare una tabella partizionata con intervallo di numeri interi
Per creare una tabella partizionata con intervallo di numeri interi vuota con una definizione di schema:
Console
Apri la pagina BigQuery nella console Google Cloud.
Nel riquadro Spazio di esplorazione, espandi il progetto e seleziona un set di dati.
Espandi l'opzione
Azioni e fai clic su Apri.Nel riquadro dei dettagli, fai clic su Crea tabella
.Nella pagina Crea tabella, nella sezione Origine, seleziona Tabella vuota.
Nella sezione Destinazione:
- In Nome set di dati, scegli il set di dati appropriato.
- Nel campo Nome tabella, inserisci il nome della tabella.
- Verifica che l'opzione Tipo di tabella sia impostata su Tabella nativa.
Nella sezione Schema, inserisci la definizione dello schema. Assicurati che lo schema includa una colonna
INTEGER
per la colonna di partizionamento. Per saperne di più, consulta Specifica di uno schema.Nella sezione Impostazioni di partizionamento e cluster, nell'elenco a discesa Partizionamento, seleziona Partizione per campo e scegli la colonna di partizionamento. Questa opzione è disponibile solo se lo schema contiene una colonna
INTEGER
.Specifica i valori per Start, End e Intervallo:
- Inizio è l'inizio del primo intervallo di partizione (incluso).
- End è la fine dell'ultimo intervallo di partizione (escluso).
- Intervallo è la larghezza di ogni intervallo di partizione.
I valori al di fuori di questi intervalli vengono inseriti in una partizione
__UNPARTITIONED__
speciale.(Facoltativo) Per richiedere un filtro di partizionamento per tutte le query per questa tabella, seleziona la casella di controllo Richiedi filtro di partizione. La richiesta di un filtro di partizione può ridurre i costi e migliorare le prestazioni. Per maggiori informazioni, consulta Impostare i requisiti del filtro di partizionamento.
Fai clic su Crea tabella.
SQL
Per creare una tabella partizionata con intervallo di numeri interi, utilizza
l'istruzione DDL CREATE TABLE
con una clausola PARTITION BY
.
L'esempio seguente crea una tabella partizionata nella colonna customer_id
con inizio 0, fine 100 e intervallo 10:
Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.
Nell'Editor query, inserisci la seguente istruzione:
CREATE TABLE mydataset.newtable (customer_id INT64, date1 DATE) PARTITION BY RANGE_BUCKET(customer_id, GENERATE_ARRAY(0, 100, 10)) OPTIONS ( require_partition_filter = TRUE);
Utilizza la clausola
OPTIONS
per impostare le opzioni della tabella come i requisiti del filtro di partizione.Fai clic su
Esegui.
Per ulteriori informazioni su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.
bq
-
Nella console Google Cloud, attiva Cloud Shell.
Nella parte inferiore della console Google Cloud viene avviata una sessione di Cloud Shell che mostra un prompt della riga di comando. Cloud Shell è un ambiente shell con Google Cloud CLI già installato e con valori già impostati per il progetto attuale. L'inizializzazione della sessione può richiedere alcuni secondi.
Utilizza il comando
bq mk
con il flag--table
(o la scorciatoia-t
):bq mk \ --schema schema \ --range_partitioning=COLUMN_NAME,START,END,INTERVAL \ --require_partition_filter=BOOLEAN \ PROJECT_ID:DATASET.TABLE
Sostituisci quanto segue:
- SCHEMA: una definizione di schema integrata nel formato
column:data_type,column:data_type
o il percorso di un file di schema JSON sulla tua macchina locale. Per maggiori informazioni, consulta Specifica di uno schema. - COLUMN_NAME: il nome della colonna di partizionamento. Nello schema della tabella, questa colonna deve essere di tipo
INTEGER
. - START: l'inizio del primo intervallo di partizione (incluso).
- END: la fine dell'ultimo intervallo di partizione (escluso).
- INTERVAL: la larghezza di ogni intervallo di partizione.
- BOOLEAN: se
true
le query su questa tabella devono includere un filtro di partizione. Il flag--require_partition_filter
è facoltativo. Per maggiori informazioni, consulta Impostare i requisiti del filtro di partizionamento. - PROJECT_ID: l'ID progetto. Se omesso, viene utilizzato il tuo progetto predefinito.
- DATASET: il nome di un set di dati nel tuo progetto.
- TABLE: il nome della tabella da creare.
I valori al di fuori dell'intervallo di partizione vengono inseriti in una partizione
__UNPARTITIONED__
speciale.Per altre opzioni della riga di comando, consulta
bq mk
.L'esempio seguente crea una tabella denominata
mytable
partizionata nella colonnacustomer_id
.bq mk \ -t \ --schema 'customer_id:INTEGER,qtr:STRING,sales:FLOAT' \ --range_partitioning=customer_id,0,100,10 \ mydataset.mytable
- SCHEMA: una definizione di schema integrata nel formato
Terraform
Utilizza la risorsa google_bigquery_table
.
L'esempio seguente crea una tabella denominata mytable
partizionata
in base a un intervallo di numeri interi:
Per applicare la configurazione Terraform in un progetto Google Cloud, completa i passaggi nelle sezioni seguenti.
prepara Cloud Shell
- Avvia Cloud Shell.
-
Imposta il progetto Google Cloud predefinito a cui vuoi applicare le configurazioni Terraform.
Devi eseguire questo comando una sola volta per progetto e puoi eseguirlo in qualsiasi directory.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID
Se imposti valori espliciti nel file di configurazione Terraform, le variabili di ambiente vengono sostituite.
Prepara la directory
Ogni file di configurazione Terraform deve avere una propria directory (detta anche modulo principale).
-
In Cloud Shell, crea una directory e un nuovo file al suo interno. Il nome del file deve avere l'estensione
.tf
, ad esempiomain.tf
. In questo tutorial, il file è indicato comemain.tf
.mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf
-
Se stai seguendo un tutorial, puoi copiare il codice campione in ogni sezione o passaggio.
Copia il codice campione nel file
main.tf
appena creato.Se vuoi, copia il codice da GitHub. Questa opzione è consigliata se lo snippet Terraform fa parte di una soluzione end-to-end.
- Esamina e modifica i parametri di esempio da applicare al tuo ambiente.
- Salva le modifiche.
-
Inizializza Terraform. Devi eseguire questa operazione una sola volta per directory.
terraform init
Facoltativamente, per utilizzare la versione più recente del provider Google, includi l'opzione
-upgrade
:terraform init -upgrade
Applica le modifiche
-
Rivedi la configurazione e verifica che le risorse che Terraform creerà o aggiornerà corrispondano alle tue aspettative:
terraform plan
Apporta le correzioni necessarie alla configurazione.
-
Applica la configurazione Terraform eseguendo il comando seguente e inserendo
yes
al prompt:terraform apply
Attendi finché Terraform non visualizza il messaggio "Applicazione completata".
- Apri il progetto Google Cloud per visualizzare i risultati. Nella console Google Cloud, vai alle risorse nell'interfaccia utente per assicurarti che Terraform le abbia create o aggiornate.
API
Chiama il metodo tables.insert
con una risorsa tabella definita che specifica la proprietà rangePartitioning
e la proprietà schema
.
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Node.js.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Python
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Creare una tabella partizionata dal risultato di una query
Puoi creare una tabella partizionata dal risultato di una query nei seguenti modi:
- In SQL, utilizza un'istruzione
CREATE TABLE ... AS SELECT
. Puoi utilizzare questo approccio per creare una tabella partizionata in base alla colonna di unità di tempo o all'intervallo di numeri interi, ma non in base alla durata dell'importazione. - Utilizza lo strumento a riga di comando bq o l'API BigQuery per impostare una tabella di destinazione per una query. Quando la query viene eseguita, BigQuery scrive i risultati nella tabella di destinazione. Puoi usare questo approccio per qualsiasi tipo di partizionamento.
Chiama il metodo API
jobs.insert
e specifica il partizionamento nella proprietàtimePartitioning
o nella proprietàrangePartitioning
.
SQL
Utilizza l'istruzione CREATE TABLE
con una frase SELECT AS
per la query. Includi una clausola PARTITION BY
per configurare il partizionamento.
L'esempio seguente crea una tabella partizionata nella colonna transaction_date
:
Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.
Nell'Editor query, inserisci la seguente istruzione:
CREATE TABLE mydataset.newtable (transaction_id INT64, transaction_date DATE) PARTITION BY transaction_date AS ( SELECT transaction_id, transaction_date FROM mydataset.mytable );
Utilizza la clausola
OPTIONS
per impostare le opzioni della tabella come i requisiti del filtro di partizione.Fai clic su
Esegui.
Per ulteriori informazioni su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.
bq
-
Nella console Google Cloud, attiva Cloud Shell.
Nella parte inferiore della console Google Cloud viene avviata una sessione di Cloud Shell che mostra un prompt della riga di comando. Cloud Shell è un ambiente shell con Google Cloud CLI già installato e con valori già impostati per il progetto attuale. L'inizializzazione della sessione può richiedere alcuni secondi.
Per creare una tabella partizionata da una query, utilizza il comando
bq query
con il flag--destination_table
e il flag--time_partitioning_type
.Partizionamento delle colonne in unità di tempo:
bq query \ --use_legacy_sql=false \ --destination_table TABLE_NAME \ --time_partitioning_field COLUMN \ --time_partitioning_type UNIT_TIME \ 'QUERY_STATEMENT'
Partizionamento in fase di importazione:
bq query \ --use_legacy_sql=false \ --destination_table TABLE_NAME \ --time_partitioning_type UNIT_TIME \ 'QUERY_STATEMENT'
Partizionamento dell'intervallo di valori interi:
bq query \ --use_legacy_sql=false \ --destination_table PROJECT_ID:DATASET.TABLE \ --range_partitioning COLUMN,START,END,INTERVAL \ 'QUERY_STATEMENT'
Sostituisci quanto segue:
- PROJECT_ID: l'ID progetto. Se omesso, viene utilizzato il tuo progetto predefinito.
- DATASET: il nome di un set di dati nel tuo progetto.
- TABLE: il nome della tabella da creare.
- COLUMN: il nome della colonna di partizionamento.
- UNIT_TIME: il tipo di partizionamento. I valori supportati includono
DAY
,HOUR
,MONTH
oYEAR
. - START: l'inizio del partizionamento degli intervalli (incluso).
- END: la fine del partizionamento dell'intervallo, esclusi.
- INTERVAL: la larghezza di ogni intervallo all'interno della partizione.
- QUERY_STATEMENT: la query utilizzata per completare la tabella.
L'esempio seguente crea una tabella partizionata nella colonna
transaction_date
, utilizzando il partizionamento mensile.bq query \ --use_legacy_sql=false \ --destination_table mydataset.newtable \ --time_partitioning_field transaction_date \ --time_partitioning_type MONTH \ 'SELECT transaction_id, transaction_date FROM mydataset.mytable'
L'esempio seguente crea una tabella partizionata nella colonna
customer_id
, utilizzando il partizionamento in intervalli interi.bq query \ --use_legacy_sql=false \ --destination_table mydataset.newtable \ --range_partitioning customer_id,0,100,10 \ 'SELECT * FROM mydataset.ponies'
Per le tabelle partizionate per la fase di importazione, puoi anche caricare i dati in una partizione specifica utilizzando un decoratore della partizione. L'esempio seguente crea una nuova tabella partizionata per data di importazione e carica i dati nella partizione
20180201
(1° febbraio 2018):bq query \ --use_legacy_sql=false \ --time_partitioning_type=DAY \ --destination_table='newtable$20180201' \ 'SELECT * FROM mydataset.mytable'
API
Per salvare i risultati della query in una tabella partizionata, chiama il metodo jobs.insert
.
Configura un job query
. Specifica la tabella di destinazione in
destinationTable
. Specifica il partizionamento nella proprietà
timePartitioning
o nella proprietà rangePartitioning
.
Converti le tabelle con sharding in base alle date in tabelle partizionate per data di importazione
Se in precedenza hai creato tabelle con sharding per data, puoi convertire l'intero set di tabelle correlate in un'unica tabella partizionata per data di importazione utilizzando il comando partition
nello strumento a riga di comando bq.
bq --location=LOCATION partition \ --time_partitioning_type=PARTITION_TYPE \ --time_partitioning_expiration INTEGER \ PROJECT_ID:SOURCE_DATASET.SOURCE_TABLE \ PROJECT_ID:DESTINATION_DATASET.DESTINATION_TABLE
Sostituisci quanto segue:
- LOCATION: il nome della tua località. Il flag
--location
è facoltativo. - PARTITION_TYPE: il tipo di partizione. I valori possibili includono
DAY
,HOUR
,MONTH
oYEAR
. - INTEGER: la scadenza della partizione, in secondi. Non esiste un valore minimo. La data di scadenza restituisce la data UTC della partizione più
il valore intero. Il flag
time_partitioning_expiration
è facoltativo. - PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto.
- SOURCE_DATASET: il set di dati che contiene le tabelle con suddivisione in base alle date.
- SOURCE_TABLE: il prefisso delle tabelle con suddivisione in base alle date.
- DESTINATION_DATASET; il set di dati per la nuova tabella partizionata.
- DESTINATION_TABLE; il nome della tabella partizionata da creare.
Il comando partition
non supporta i flag --label
, --expiration
, --add_tags
o --description
. Puoi aggiungere etichette, una scadenza per la tabella, tag e una descrizione alla tabella dopo la sua creazione.
Quando esegui il comando partition
, BigQuery crea un job di copia che genera partizioni dalle tabelle con sharding.
L'esempio seguente crea una tabella partizionata per data di importazione denominata
mytable_partitioned
da un insieme di tabelle con sharding in base alle date precedute dal prefisso
sourcetable_
. La nuova tabella viene partizionata ogni giorno, con una scadenza della partizione di 259.200 secondi (3 giorni).
bq partition \
--time_partitioning_type=DAY \
--time_partitioning_expiration 259200 \
mydataset.sourcetable_ \
mydataset.mytable_partitioned
Se le tabelle con shard con data fossero sourcetable_20180126
e
sourcetable_20180127
, questo comando creerà le seguenti partizioni:
mydataset.mytable_partitioned$20180126
e
mydataset.mytable_partitioned$20180127
.
Sicurezza delle tabelle partizionate
Il controllo dell'accesso per le tabelle partizionate equivale al controllo dell'accesso per le tabelle standard. Per ulteriori informazioni, consulta Introduzione ai controlli di accesso alle tabelle.
Passaggi successivi
- Per informazioni su come gestire e aggiornare le tabelle partizionate, consulta Gestione delle tabelle partizionate.
- Per informazioni sull'esecuzione di query sulle tabelle partizionate, consulta Esecuzione di query sulle tabelle partizionate.