데이터 세트 나열

이 문서에서는 BigQuery의 데이터 세트에 대한 정보를 나열하고 가져오는 방법을 설명합니다.

시작하기 전에

사용자에게 이 문서의 각 작업을 수행하는 데 필요한 권한을 부여하는 Identity and Access Management(IAM) 역할을 부여합니다.

필요한 역할

데이터 세트를 나열하거나 데이터 세트에 대한 정보를 가져오는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 프로젝트에 대한 BigQuery 메타데이터 뷰어(roles/bigquery.metadataViewer) IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요. 역할 부여에 대한 자세한 내용은 액세스 관리를 참조하세요.

이 사전 정의된 역할에는 데이터 세트를 나열하거나 데이터 세트에 대한 정보를 가져오는 데 필요한 bigquery.datasets.get 권한이 있습니다.

커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 사용하여 이 권한을 부여받을 수도 있습니다.

프로젝트 또는 조직 수준에서 roles/bigquery.metadataViewer 역할을 적용할 때 프로젝트의 모든 데이터 세트를 나열할 수 있습니다. 데이터 세트 수준에서 roles/bigquery.metadataViewer 역할을 적용하면 해당 역할이 부여된 모든 데이터 세트를 나열할 수 있습니다.

데이터 세트 나열

다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

콘솔

1. 탐색 메뉴에서 BigQuery Studio를 클릭합니다.

2. 탐색기 패널에서 프로젝트 이름을 펼쳐 해당 프로젝트의 데이터 세트를 보거나 검색창을 사용하여 데이터 세트 이름으로 검색합니다.

SQL

INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA 뷰를 쿼리합니다.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기에서 다음 문을 입력합니다.

   SELECT
     schema_name
   FROM
     PROJECT_ID.`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA;
   

   다음을 바꿉니다.

   • PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트의 ID입니다. 지정하지 않으면 기본 프로젝트가 사용됩니다.
   • REGION: 모든 데이터 세트 리전 이름입니다. 예를 들면 us입니다.

3. 실행을 클릭합니다.

쿼리를 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 대화형 쿼리 실행을 참조하세요.

bq

bq ls 명령어를 실행하여 데이터 세트 ID별로 데이터 세트를 나열합니다. --format 플래그를 사용하면 출력을 제어할 수 있습니다. 기본 프로젝트가 아닌 다른 프로젝트의 데이터 세트를 나열하려면 명령어에 --project_id 플래그를 추가합니다.

숨겨진 데이터 세트를 포함하여 프로젝트의 모든 데이터 세트를 나열하려면 --all 플래그나 -a 단축키를 사용합니다.

숨겨진 데이터 세트를 제외하고 프로젝트의 모든 데이터 세트를 나열하려면 --datasets 플래그나 -d 단축키를 사용합니다. 이 플래그는 선택사항입니다. 기본적으로 숨겨진 데이터 세트는 나열되지 않습니다.

추가 플래그에는 다음이 포함됩니다.

• --filter: 필터 표현식과 일치하는 데이터 세트를 나열합니다. 공백으로 구분된 라벨 키 및 값의 목록을 labels.key:value 형식으로 사용합니다. 라벨을 사용하여 데이터 세트를 필터링하는 방법에 대한 자세한 내용은 라벨 추가 및 사용을 참조하세요.
• --max_results 또는 -n: 결과의 최대 수를 나타내는 정수입니다. 기본값은 50입니다.

bq ls --filter labels.key:value \
--max_results integer \
--format=prettyjson \
--project_id project_id

다음을 바꿉니다.

• key:value: 라벨 키 및 값
• integer: 나열할 데이터 세트 수를 나타내는 정수
• project_id: 프로젝트의 이름

예시:

다음 명령어를 입력하면 기본 프로젝트의 데이터 세트를 나열할 수 있습니다. -- format을 pretty로 설정하면 기본 형식의 테이블이 반환됩니다.

bq ls --format=pretty

다음 명령어를 입력하면 myotherproject의 데이터 세트를 나열할 수 있습니다. --format을 prettyjson으로 설정하면 상세 결과가 JSON 형식으로 반환됩니다.

bq ls --format=prettyjson --project_id myotherproject

다음 명령어를 입력하면 기본 프로젝트의 숨겨진 데이터 세트가 포함된 모든 데이터 세트가 나열됩니다. 출력에서 숨겨진 데이터 세트는 밑줄로 시작합니다.

bq ls -a

다음 명령어를 입력하면 기본 프로젝트에서 기본 출력 데이터 세트가 50개를 초과하여 반환됩니다.

bq ls --max_results 60

다음 명령어를 입력하면 기본 프로젝트에서 org:dev 라벨이 지정된 데이터 세트가 나열됩니다.

bq ls --filter labels.org:dev

API

API를 사용하여 데이터 세트를 나열하려면 datasets.list API 메서드를 호출합니다.

C#

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BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;

public class BigQueryListDatasets
{
    public void ListDatasets(
        string projectId = "your-project-id"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        // Retrieve list of datasets in project
        List<BigQueryDataset> datasets = client.ListDatasets().ToList();
        // Display the results
        if (datasets.Count > 0)
        {
            Console.WriteLine($"Datasets in project {projectId}:");
            foreach (var dataset in datasets)
            {
                Console.WriteLine($"\t{dataset.Reference.DatasetId}");
            }
        }
        else
        {
            Console.WriteLine($"{projectId} does not contain any datasets.");
        }
    }
}

Go

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BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// listDatasets demonstrates iterating through the collection of datasets in a project.
func listDatasets(projectID string, w io.Writer) error {
	// projectID := "my-project-id"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	it := client.Datasets(ctx)
	for {
		dataset, err := it.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintln(w, dataset.DatasetID)
	}
	return nil
}

Java

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BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

import com.google.api.gax.paging.Page;
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery.DatasetListOption;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Dataset;

public class ListDatasets {

  public static void runListDatasets() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    listDatasets(projectId);
  }

  public static void listDatasets(String projectId) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      Page<Dataset> datasets = bigquery.listDatasets(projectId, DatasetListOption.pageSize(100));
      if (datasets == null) {
        System.out.println("Dataset does not contain any models");
        return;
      }
      datasets
          .iterateAll()
          .forEach(
              dataset -> System.out.printf("Success! Dataset ID: %s ", dataset.getDatasetId()));
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Project does not contain any datasets \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

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BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

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

async function listDatasets() {
  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const projectId = "my_project_id";

  // Lists all datasets in the specified project.
  // If projectId is not specified, this method will take
  // the projectId from the authenticated BigQuery Client.
  const [datasets] = await bigquery.getDatasets({projectId});
  console.log('Datasets:');
  datasets.forEach(dataset => console.log(dataset.id));
}

PHP

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BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId  = 'The Google project ID';

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$datasets = $bigQuery->datasets();
foreach ($datasets as $dataset) {
    print($dataset->id() . PHP_EOL);
}

Python

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BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

from google.cloud import bigquery

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

datasets = list(client.list_datasets())  # Make an API request.
project = client.project

if datasets:
    print("Datasets in project {}:".format(project))
    for dataset in datasets:
        print("\t{}".format(dataset.dataset_id))
else:
    print("{} project does not contain any datasets.".format(project))

Ruby

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BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

require "google/cloud/bigquery"

def list_datasets project_id = "your-project-id"
  bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new project: project_id

  puts "Datasets in project #{project_id}:"
  bigquery.datasets.each do |dataset|
    puts "\t#{dataset.dataset_id}"
  end
end

데이터 세트 정보 가져오기

다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

콘솔

1. 탐색기 패널에서 프로젝트를 확장하고 데이터 세트를 선택합니다.

2. 작업 옵션을 펼치고 열기를 클릭합니다. 설명 및 세부정보가 세부정보 패널에 표시됩니다. 데이터 세트의 테이블은 탐색기 패널에 데이터 세트 이름과 함께 나열됩니다.

기본적으로 숨겨진 데이터 세트는 Google Cloud 콘솔에 표시되지 않습니다. 숨겨진 데이터 세트에 대한 정보를 표시하려면 bq 명령줄 도구 또는 API를 사용합니다.

SQL

INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA 뷰를 쿼리합니다.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기에서 다음 문을 입력합니다.

   SELECT
     * EXCEPT (schema_owner)
   FROM
     PROJECT_ID.`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA;
   

   다음을 바꿉니다.

   • PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트의 ID입니다. 지정하지 않으면 기본 프로젝트가 사용됩니다.
   • REGION: 모든 데이터 세트 리전 이름입니다. 예를 들면 us입니다.

3. 실행을 클릭합니다.

쿼리를 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 대화형 쿼리 실행을 참조하세요.

INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA_OPTIONS 뷰를 쿼리할 수도 있습니다.

SELECT
  *
FROM
  PROJECT_ID.`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA_OPTIONS;

bq

bq show 명령어를 실행합니다. --format 플래그를 사용하면 출력을 제어할 수 있습니다. 기본 프로젝트가 아닌 프로젝트의 데이터 세트 정보를 가져오려면 프로젝트 ID를 project_id:dataset 형식으로 데이터 세트 이름에 추가합니다.

숨겨진 데이터 세트에 대한 정보를 표시하려면 bq ls --all 명령어를 사용하여 모든 데이터 세트를 나열한 후 bq show 명령어의 숨겨진 데이터 세트 이름을 사용합니다.

bq show --format=prettyjson project_id:dataset

다음을 바꿉니다.

• project_id는 프로젝트 이름입니다.
• dataset는 데이터 세트 이름입니다.

예시:

다음 명령어를 입력하면 기본 프로젝트에 있는 mydataset에 대한 정보가 표시됩니다.

bq show --format=prettyjson mydataset

다음 명령어를 입력하면 myotherproject에 있는 mydataset에 대한 정보가 표시됩니다.

bq show --format=prettyjson myotherproject:mydataset

다음 명령어를 입력하면 기본 프로젝트에 숨겨진 데이터 세트 _1234abcd56efgh78ijkl1234에 대한 정보가 표시됩니다.

bq show --format=prettyjson _1234abcd56efgh78ijkl1234

API

datasets.get API 메서드를 호출하고 관련 매개변수를 제공합니다.

Go

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

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// printDatasetInfo demonstrates fetching dataset metadata and printing some of it to an io.Writer.
func printDatasetInfo(w io.Writer, projectID, datasetID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	meta, err := client.Dataset(datasetID).Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	fmt.Fprintf(w, "Dataset ID: %s\n", datasetID)
	fmt.Fprintf(w, "Description: %s\n", meta.Description)
	fmt.Fprintln(w, "Labels:")
	for k, v := range meta.Labels {
		fmt.Fprintf(w, "\t%s: %s", k, v)
	}
	fmt.Fprintln(w, "Tables:")
	it := client.Dataset(datasetID).Tables(ctx)

	cnt := 0
	for {
		t, err := it.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		cnt++
		fmt.Fprintf(w, "\t%s\n", t.TableID)
	}
	if cnt == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "\tThis dataset does not contain any tables.")
	}
	return nil
}

Java

이 샘플을 사용해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Java 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Java API 참고 문서를 확인하세요.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

import com.google.api.gax.paging.Page;
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery.TableListOption;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Dataset;
import com.google.cloud.bigquery.DatasetId;
import com.google.cloud.bigquery.Table;

public class GetDatasetInfo {

  public static void runGetDatasetInfo() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    getDatasetInfo(projectId, datasetName);
  }

  public static void getDatasetInfo(String projectId, String datasetName) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();
      DatasetId datasetId = DatasetId.of(projectId, datasetName);
      Dataset dataset = bigquery.getDataset(datasetId);

      // View dataset properties
      String description = dataset.getDescription();
      System.out.println(description);

      // View tables in the dataset
      // For more information on listing tables see:
      // https://javadoc.io/static/com.google.cloud/google-cloud-bigquery/0.22.0-beta/com/google/cloud/bigquery/BigQuery.html
      Page<Table> tables = bigquery.listTables(datasetName, TableListOption.pageSize(100));

      tables.iterateAll().forEach(table -> System.out.print(table.getTableId().getTable() + "\n"));

      System.out.println("Dataset info retrieved successfully.");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Dataset info not retrieved. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

이 샘플을 사용해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Node.js 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Node.js API 참고 문서를 확인하세요.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

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

async function getDataset() {
  // Retrieves dataset named "my_dataset".

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

  // Retrieve dataset reference
  const [dataset] = await bigquery.dataset(datasetId).get();

  console.log('Dataset:');
  console.log(dataset.metadata.datasetReference);
}
getDataset();

Python

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

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

from google.cloud import bigquery

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

# TODO(developer): Set dataset_id to the ID of the dataset to fetch.
# dataset_id = 'your-project.your_dataset'

dataset = client.get_dataset(dataset_id)  # Make an API request.

full_dataset_id = "{}.{}".format(dataset.project, dataset.dataset_id)
friendly_name = dataset.friendly_name
print(
    "Got dataset '{}' with friendly_name '{}'.".format(
        full_dataset_id, friendly_name
    )
)

# View dataset properties.
print("Description: {}".format(dataset.description))
print("Labels:")
labels = dataset.labels
if labels:
    for label, value in labels.items():
        print("\t{}: {}".format(label, value))
else:
    print("\tDataset has no labels defined.")

# View tables in dataset.
print("Tables:")
tables = list(client.list_tables(dataset))  # Make an API request(s).
if tables:
    for table in tables:
        print("\t{}".format(table.table_id))
else:
    print("\tThis dataset does not contain any tables.")

데이터 세트 이름 확인

다음 샘플에서는 데이터세트 유무를 확인하는 방법을 보여줍니다.

Java

이 샘플을 사용해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Java 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Java API 참고 문서를 확인하세요.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Dataset;
import com.google.cloud.bigquery.DatasetId;

// Sample to check dataset exist
public class DatasetExists {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    datasetExists(datasetName);
  }

  public static void datasetExists(String datasetName) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      Dataset dataset = bigquery.getDataset(DatasetId.of(datasetName));
      if (dataset != null) {
        System.out.println("Dataset already exists.");
      } else {
        System.out.println("Dataset not found.");
      }
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Something went wrong. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Python

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

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

from google.cloud import bigquery
from google.cloud.exceptions import NotFound

client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set dataset_id to the ID of the dataset to determine existence.
# dataset_id = "your-project.your_dataset"

try:
    client.get_dataset(dataset_id)  # Make an API request.
    print("Dataset {} already exists".format(dataset_id))
except NotFound:
    print("Dataset {} is not found".format(dataset_id))

다음 단계

• 데이터 세트 만들기에 대한 자세한 내용은 데이터 세트 만들기를 참조하세요.
• 데이터 세트에 대한 액세스 제어 할당에 대한 자세한 내용은 데이터 세트에 대한 액세스 제어를 참조하세요.
• 데이터 세트 속성을 변경하는 방법에 대한 자세한 내용은 데이터 세트 속성 업데이트를 참조하세요.
• 라벨 만들기 및 관리에 대한 자세한 내용은 라벨 만들기 및 관리를 참조하세요.
• BigQuery INFORMATION_SCHEMA 소개에서 INFORMATION_SCHEMA의 개요 참조