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Datasets erstellen

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie Datasets in BigQuery erstellen.

Datasets können folgendermaßen erstellt werden:

  • Google Cloud Console verwenden
  • SQL-Abfrage verwenden.
  • Mit dem Befehl bq mk im bq-Befehlszeilentool
  • Durch Aufruf der API-Methode datasets.insert
  • Mithilfe der Clientbibliotheken
  • Durch Kopieren eines vorhandenen Datasets

Unter Datasets kopieren erfahren Sie, wie Sie ein Dataset kopieren, auch regionenübergreifend.

Informationen zum Abfragen von Tabellen in einem öffentlichen Dataset finden Sie unter Öffentliches Dataset mit der Google Cloud Console abfragen.

Dataset-Einschränkungen

BigQuery-Datasets unterliegen den folgenden Einschränkungen:

  • Der Dataset-Speicherort kann nur zum Zeitpunkt der Erstellung festgelegt werden. Nachdem ein Dataset erstellt wurde, kann sein Standort nicht mehr geändert werden.

  • Alle in einer Abfrage referenzierten Tabellen müssen in Datasets an demselben Standort gespeichert werden.

  • Wenn Sie eine Tabelle kopieren, müssen sich die Datasets mit der Quell- und Zieltabelle am selben Speicherort befinden.

  • Datensatznamen müssen für jedes Projekt eindeutig sein.

Hinweis

Erteilen Sie IAM-Rollen (Identity and Access Management), die Nutzern die erforderlichen Berechtigungen zum Ausführen der einzelnen Aufgaben in diesem Dokument geben.

Erforderliche Berechtigungen

Sie benötigen die IAM-Berechtigung bigquery.datasets.create, um ein Dataset zu erstellen.

Jede der folgenden vordefinierten IAM-Rollen enthält die Berechtigungen, die Sie zum Erstellen eines Datasets benötigen:

  • roles/bigquery.dataEditor
  • roles/bigquery.dataOwner
  • roles/bigquery.user
  • roles/bigquery.admin

Weitere Informationen zu IAM-Rollen in BigQuery finden Sie unter Vordefinierte Rollen und Berechtigungen.

Datasets benennen

Wenn Sie ein Dataset in BigQuery erstellen, darf dessen Name innerhalb eines Projekts nur einmal vorhanden sein. Der Name des Datasets kann Folgendes enthalten:

  • Bis zu 1.024 Zeichen

  • Buchstaben (Groß- oder Kleinbuchstaben), Ziffern und Unterstriche.

Bei Dataset-Namen wird standardmäßig die Groß-/Kleinschreibung beachtet. mydataset und MyDataset können im selben Projekt gleichzeitig vorhanden sein, es sei denn, bei einem davon ist die Beachtung der Groß-/Kleinschreibung deaktiviert.

Dataset-Namen dürfen keine Leerzeichen oder Sonderzeichen wie -, &, @ oder % enthalten.

Datasets erstellen

So erstellen Sie ein Dataset:

Console

  1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite "BigQuery".

    Zur Seite "BigQuery"

  2. Wählen Sie im Bereich Explorer das Projekt aus, in dem Sie das Dataset erstellen möchten.

  3. Maximieren Sie die Option Aktionen und klicken Sie auf Dataset erstellen.

  4. Führen Sie auf der Seite Dataset erstellen die folgenden Schritte aus:

    • Geben Sie als Dataset-ID einen eindeutigen Dataset-Namen ein.

    • Wählen Sie unter Standorttyp einen geografischen Standort für das Dataset aus. Nach der Erstellung des Datasets kann der Standort nicht mehr geändert werden.

    • Wählen Sie für Standardablauf der Tabelle eine der folgenden Optionen aus:

      • Nie: (Standardeinstellung) Tabellen, die im Dataset erstellt wurden, werden in keinem Fall automatisch gelöscht. Sie müssen sie manuell löschen.

      • Anzahl der Tage nach der Tabellenerstellung: Dieser Wert legt fest, wann eine neu erstellte Tabelle im Dataset gelöscht wird. Der Wert wird angewendet, wenn Sie beim Erstellen der Tabelle keine Ablaufzeit für die Tabelle festlegen.

    • Klicken Sie auf Dataset erstellen.

SQL

Verwenden Sie die Anweisung CREATE SCHEMA.

Wenn Sie ein Dataset in einem anderen Projekt als dem Standardprojekt erstellen möchten, fügen Sie die Projekt-ID im Format PROJECT_ID.DATASET_ID der Dataset-ID hinzu.

  1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery.

    BigQuery aufrufen

  2. Geben Sie im Abfrageeditor die folgende Anweisung ein:

    CREATE SCHEMA PROJECT_ID.DATASET_ID
  OPTIONS (
    default_kms_key_name = 'KMS_KEY_NAME',
    default_partition_expiration_days = PARTITION_EXPIRATION,
    default_table_expiration_days = TABLE_EXPIRATION,
    description = 'DESCRIPTION',
    labels = [('LABEL_1','VALUE_1'),('LABEL_2','VALUE_2')],
    location = 'LOCATION',
    max_time_travel_hours = HOURS,
    storage_billing_model = STORAGE_BILLING_MODEL);

    Dabei gilt:

    • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID
    • DATASET_ID: der Name des zu erstellenden Datasets.
    • KMS_KEY_NAME: der Name des standardmäßigen Cloud Key Management Service-Schlüssels, der zum Schutz neu erstellter Tabellen in diesem Dataset verwendet wird, sofern beim Erstellen kein anderer Schlüssel angegeben wird. Wenn dieser Parameter gesetzt ist, können Sie in einem Dataset keine von Google verschlüsselte Tabelle erstellen.
    • PARTITION_EXPIRATION: die Standardlebensdauer (in Tagen) für Partitionen in neu erstellten partitionierten Tabellen. Für den Standardpartitionsablauf gibt es keinen Mindestwert. Die Ablaufzeit entspricht dem Datum der Partition plus dem ganzzahligen Wert. Jede Partition, die in einer partitionierten Tabelle im Dataset erstellt wurde, wird PARTITION_EXPIRATION Tage nach dem Datum der Partition gelöscht. Wenn Sie beim Erstellen oder Aktualisieren einer partitionierten Tabelle die Option time_partitioning_expiration angeben, hat der Partitionsablauf auf Tabellenebene Vorrang vor dem Standardpartitionsablauf auf Dataset-Ebene.
    • TABLE_EXPIRATION: die Standardlebensdauer (in Tagen) für neu erstellte Tabellen. Der Mindestwert beträgt 0,042 Tage (eine Stunde). Die Ablaufzeit entspricht der aktuellen Zeit plus dem ganzzahligen Wert. Jede im Dataset erstellte Tabelle wird TABLE_EXPIRATION Tage nach dem Erstellen gelöscht. Der Wert wird angewendet, wenn Sie beim Erstellen der Tabelle keine Ablaufzeit für die Tabelle festlegen.
    • DESCRIPTION: eine Beschreibung des Datasets
    • LABEL_1:VALUE_1: das Schlüssel/Wert-Paar, das Sie als erstes Label für dieses Dataset festlegen möchten
    • LABEL_2:VALUE_2: das Schlüssel/Wert-Paar, das Sie als zweites Label festlegen möchten
    • LOCATION: Speicherort des Datasets. Nachdem ein Dataset erstellt wurde, kann der Standort nicht mehr geändert werden.
    • HOURS: die Dauer des Zeitreisefensters für das neue Dataset in Stunden. Die Möglichkeit, das Zeitreisefenster zu konfigurieren, befindet sich in der Vorschau. Das Feld hours muss ein Vielfaches von 24 zwischen 48 und 168 sein. Wenn keine Angabe erfolgt, wird standardmäßig 168 verwendet.
    • STORAGE_BILLING_MODEL: Setzen Sie diese Option auf physical, um physische Byte anstelle von logischen Byte zu verwenden, wenn die Speichergebühren dieses Datasets berechnet werden. Wenn Sie für das Speicherabrechnungsmodell eines Datasets physische Bytes festlegen, können Sie es nicht für die Verwendung logischer Byte ändern. Die Möglichkeit, das Speicherabrechnungsmodell festzulegen, befindet sich in der Vorschau.

  3. Klicken Sie auf Ausführen.

Informationen zum Ausführen von Abfragen finden Sie unter Interaktive Abfragen ausführen.

bq

Wenn Sie ein neues Dataset erstellen möchten, verwenden Sie den Befehl bq mk mit dem Flag --location.

Wenn Sie ein Dataset in einem anderen Projekt als dem Standardprojekt erstellen möchten, fügen Sie die Projekt-ID im Format PROJECT_ID:DATASET_ID dem Dataset-Namen hinzu.

bq --location=LOCATION mk \
    --dataset \
    --default_kms_key=KMS_KEY_NAME \
    --default_partition_expiration=PARTITION_EXPIRATION \
    --default_table_expiration=TABLE_EXPIRATION \
    --description="DESCRIPTION" \
    --label=LABEL_1:VALUE_1 \
    --label=LABEL_2:VALUE_2 \
    --max_time_travel_hours=HOURS \
    --storage_billing_model=BILLING_MODEL \
    PROJECT_ID:DATASET_ID

Dabei gilt:

  • LOCATION: Speicherort des Datasets. Nachdem ein Dataset erstellt wurde, kann der Standort nicht mehr geändert werden. Mit der Datei .bigqueryrc können Sie für den Standort einen Standardwert festlegen.

  • KMS_KEY_NAME: der Name des standardmäßigen Cloud Key Management Service-Schlüssels, der zum Schutz neu erstellter Tabellen in diesem Dataset verwendet wird, sofern beim Erstellen kein anderer Schlüssel angegeben wird. Wenn dieser Parameter gesetzt ist, können Sie in einem Dataset keine von Google verschlüsselte Tabelle erstellen.

  • PARTITION_EXPIRATION: die Standardlebensdauer von Partitionen in neu erstellten partitionierten Tabellen in Sekunden. Für den Standardpartitionsablauf gibt es keinen Mindestwert. Die Ablaufzeit entspricht dem Datum der Partition plus dem ganzzahligen Wert. Jede Partition, die in einer partitionierten Tabelle im Dataset erstellt wurde, wird PARTITION_EXPIRATION Sekunden nach dem Datum der Partition gelöscht. Wenn Sie beim Erstellen oder Aktualisieren einer partitionierten Tabelle das Flag --time_partitioning_expiration angeben, hat der Ablauf der Partition auf Tabellenebene Vorrang vor dem Standardablauf der Partition auf Dataset-Ebene.

  • TABLE_EXPIRATION: die Standardlebensdauer neu erstellter Tabellen in Sekunden. Der Mindestwert beträgt 3.600 Sekunden bzw. eine Stunde. Die Ablaufzeit entspricht der aktuellen Zeit plus dem ganzzahligen Wert. Jede im Dataset erstellte Tabelle wird TABLE_EXPIRATION Sekunden nach dem Erstellen gelöscht. Der Wert wird angewendet, wenn Sie beim Erstellen der Tabelle keine Ablaufzeit für die Tabelle festlegen.

  • DESCRIPTION: eine Beschreibung des Datasets

  • LABEL_1:VALUE_1: das Schlüssel/Wert-Paar, das Sie als erstes Label für dieses Dataset festlegen möchten; LABEL_2:VALUE_2 ist das Schlüssel/Wert-Paar, das Sie als zweites Label festlegen möchten.

  • HOURS: die Dauer des Zeitreisefensters für das neue Dataset in Stunden. Die Möglichkeit, das Zeitreisefenster zu konfigurieren, befindet sich in der Vorschau. Das Feld HOURS muss ein Vielfaches von 24 zwischen 48 und 168 sein. Wenn keine Angabe erfolgt, wird standardmäßig 168 verwendet.

  • BILLING_MODEL: Speicherabrechnungsmodell für das Dataset. Die Möglichkeit, das Speicherabrechnungsmodell festzulegen, befindet sich in der Vorschau. Setzen Sie diesen Flag-Wert auf LOGICAL, um logische Byte für die Speicherabrechnung zu verwenden, oder auf PHYSICAL, um stattdessen physische Byte zu verwenden.

  • PROJECT_ID ist Ihre Projekt-ID.

  • DATASET_ID: der Name des zu erstellenden Datasets.

Mit dem folgenden Befehl wird beispielsweise ein Dataset namens mydataset mit dem Standort US für die Daten, einem Standardtabellenablauf von 3.600 Sekunden (1 Stunde) und der Beschreibung This is my dataset erstellt. Anstelle des Flags --dataset verwendet der Befehl die verkürzte Form -d. Wenn Sie -d und --dataset auslassen, wird standardmäßig ein Dataset erstellt.

bq --location=US mk -d \
    --default_table_expiration 3600 \
    --description "This is my dataset." \
    mydataset

Mit dem Befehl bq ls können Sie prüfen, ob das Dataset erstellt wurde. Sie können auch eine Tabelle erstellen, wenn Sie ein neues Dataset mit dem Format bq mk -t dataset.table erstellen. Weitere Informationen zum Erstellen von Tabellen finden Sie unter Tabelle erstellen.

Terraform

Verwenden Sie die Ressource google_bigquery_dataset:

Dataset erstellen

Im folgenden Beispiel wird ein Dataset mit dem Namen mydataset erstellt:

bigquery/bigquery_create_dataset/main.tf 
resource "google_bigquery_dataset" "default" {
  dataset_id                      = "mydataset"
  default_partition_expiration_ms = 2592000000  # 30 days
  default_table_expiration_ms     = 31536000000 # 365 days
  description                     = "dataset description"
  location                        = "US"
  max_time_travel_hours           = 96 # 4 days

  labels = {
    billing_group = "accounting",
    pii           = "sensitive"
  }
}

Dataset mit einem vom Kunden verwalteten Verschlüsselungsschlüssel erstellen

Im folgenden Beispiel wird ein Dataset mit dem Namen mydataset erstellt. Außerdem werden die google_kms_crypto_key und google_kms_key_ring verwendet, um einen Cloud Key Management Service-Schlüssel für das Dataset anzugeben. Sie müssen die Cloud Key Management Service API aktivieren, bevor Sie dieses Beispiel ausführen.

bigquery/bigquery_create_dataset_cmek/main.tf 
resource "google_bigquery_dataset" "default" {
  dataset_id                      = "mydataset"
  default_partition_expiration_ms = 2592000000  # 30 days
  default_table_expiration_ms     = 31536000000 # 365 days
  description                     = "dataset description"
  location                        = "US"
  max_time_travel_hours           = 96 # 4 days

  default_encryption_configuration {
    kms_key_name = google_kms_crypto_key.crypto_key.id
  }

  labels = {
    billing_group = "accounting",
    pii           = "sensitive"
  }
}

resource "google_kms_crypto_key" "crypto_key" {
  name     = "example-key"
  key_ring = google_kms_key_ring.key_ring.id
}

resource "google_kms_key_ring" "key_ring" {
  name     = "example-keyring"
  location = "us"
}

# Enable the BigQuery service account to encrypt/decrypt Cloud KMS keys
data "google_project" "project" {
}

resource "google_project_iam_member" "service_account_access" {
  project = data.google_project.project.project_id
  role    = "roles/cloudkms.cryptoKeyEncrypterDecrypter"
  member  = "serviceAccount:bq-${data.google_project.project.number}@bigquery-encryption.iam.gserviceaccount.com"
}

Führen Sie die Schritte in den folgenden Abschnitten aus, um Ihre Terraform-Konfiguration auf ein Google Cloud-Projekt anzuwenden.

Cloud Shell vorbereiten

  1. Rufen Sie Cloud Shell auf.

  2. Legen Sie das Google Cloud-Standardprojekt fest, auf das Sie Ihre Terraform-Konfigurationen anwenden möchten.

    Sie müssen diesen Befehl nur einmal pro Projekt und in jedem beliebigen Verzeichnis ausführen.

    export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

    Umgebungsvariablen werden überschrieben, wenn Sie in der Terraform-Konfigurationsdatei explizite Werte festlegen.

Verzeichnis vorbereiten

Jede Terraform-Konfigurationsdatei muss ein eigenes Verzeichnis haben (auch als Stammmodul bezeichnet).

  1. Erstellen Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis und eine neue Datei in diesem Verzeichnis. Der Dateiname muss die Erweiterung .tf haben, z. B. main.tf. In dieser Anleitung wird die Datei als main.tf bezeichnet. 
    mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

  2. Wenn Sie einer Anleitung folgen, können Sie den Beispielcode in jedem Abschnitt oder Schritt kopieren.

    Kopieren Sie den Beispielcode in das neu erstellte main.tf.

    Kopieren Sie optional den Code aus GitHub. Dies wird empfohlen, wenn das Terraform-Snippet Teil einer End-to-End-Lösung ist.

  3. Prüfen und ändern Sie die Beispielparameter, die auf Ihre Umgebung angewendet werden sollen.
  4. Speichern Sie die Änderungen.
  5. Initialisieren Sie Terraform. Dies ist nur einmal für jedes Verzeichnis erforderlich. 
    terraform init

    Fügen Sie optional die Option -upgrade ein, um die neueste Google-Anbieterversion zu verwenden: 

    terraform init -upgrade

Änderungen anwenden

  1. Prüfen Sie die Konfiguration und prüfen Sie, ob die Ressourcen, die Terraform erstellen oder aktualisieren wird, Ihren Erwartungen entsprechen: 
    terraform plan

    Korrigieren Sie die Konfiguration nach Bedarf.

  2. Wenden Sie die Terraform-Konfiguration an. Führen Sie dazu den folgenden Befehl aus und geben Sie yes an der Eingabeaufforderung ein: 
    terraform apply

    Warten Sie, bis Terraform die Meldung „Apply complete“ anzeigt.

  3. Öffnen Sie Ihr Google Cloud-Projekt, um die Ergebnisse aufzurufen. Rufen Sie in der Google Cloud Console Ihre Ressourcen in der Benutzeroberfläche auf, um sicherzustellen, dass Terraform sie erstellt oder aktualisiert hat.

Wenn Sie ein Dataset mit der Ressource google_bigquery_dataset erstellen, wird automatisch allen Konten, die Mitglieder der einfachen Rollen auf Projektebene sind, Zugriff auf das Dataset gewährt. Wenn Sie nach dem Erstellen des Datasets den Befehl terraform show ausführen, sieht der access-Block für das Dataset etwa so aus:

Zugriffsblock für ein Dataset, das mit Terraform erstellt wurde.

Wenn Sie zusätzlichen Zugriff auf das Dataset gewähren möchten, empfehlen wir die Verwendung eines der google_bigquery_iam Ressourcen, es sei denn, Sie möchten autorisierte Objekte erstellen, z. B. Autorisierte Ansichten innerhalb des Datasets. Verwenden Sie in diesem Fall entweder eine google_bigquery_dataset_access-Ressource oder den Block access in der google_bigquery_dataset-Ressource, um Zugriff zu gewähren. Weitere Informationen finden Sie unter google_bigquery_iam.

API

Rufen Sie die Methode datasets.insert mit einer definierten Dataset-Ressource auf.

C#

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der C#-Einrichtungsanleitung in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery C# API. 


using Google.Apis.Bigquery.v2.Data;
using Google.Cloud.BigQuery.V2;

public class BigQueryCreateDataset
{
    public BigQueryDataset CreateDataset(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "US"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        var dataset = new Dataset
        {
            // Specify the geographic location where the dataset should reside.
            Location = location
        };
        // Create the dataset
        return client.CreateDataset(
            datasetId: "your_new_dataset_id", dataset);
    }
}

Einfach loslegen (Go)

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Go in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Go API. 

import (
	"context"
	"fmt"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
)

// createDataset demonstrates creation of a new dataset using an explicit destination location.
func createDataset(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 := &bigquery.DatasetMetadata{
		Location: "US", // See https://cloud.google.com/bigquery/docs/locations
	}
	if err := client.Dataset(datasetID).Create(ctx, meta); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Java in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Java API. 

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.DatasetInfo;

public class CreateDataset {

  public static void runCreateDataset() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    createDataset(datasetName);
  }

  public static void createDataset(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();

      DatasetInfo datasetInfo = DatasetInfo.newBuilder(datasetName).build();

      Dataset newDataset = bigquery.create(datasetInfo);
      String newDatasetName = newDataset.getDatasetId().getDataset();
      System.out.println(newDatasetName + " created successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Dataset was not created. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Node.js in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Node.js API. 

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

async function createDataset() {
  // Creates a new dataset named "my_dataset".

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

  // Specify the geographic location where the dataset should reside
  const options = {
    location: 'US',
  };

  // Create a new dataset
  const [dataset] = await bigquery.createDataset(datasetId, options);
  console.log(`Dataset ${dataset.id} created.`);
}
createDataset();

PHP

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von PHP in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery PHP API. 

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

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

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$dataset = $bigQuery->createDataset($datasetId);
printf('Created dataset %s' . PHP_EOL, $datasetId);

Python

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Python in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Python API. 

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 create.
# dataset_id = "{}.your_dataset".format(client.project)

# Construct a full Dataset object to send to the API.
dataset = bigquery.Dataset(dataset_id)

# TODO(developer): Specify the geographic location where the dataset should reside.
dataset.location = "US"

# Send the dataset to the API for creation, with an explicit timeout.
# Raises google.api_core.exceptions.Conflict if the Dataset already
# exists within the project.
dataset = client.create_dataset(dataset, timeout=30)  # Make an API request.
print("Created dataset {}.{}".format(client.project, dataset.dataset_id))

Ruby

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Ruby in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Ruby API. 

require "google/cloud/bigquery"

def create_dataset dataset_id = "my_dataset", location = "US"
  bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new

  # Create the dataset in a specified geographic location
  bigquery.create_dataset dataset_id, location: location

  puts "Created dataset: #{dataset_id}"
end

Dataset-Sicherheit

Informationen zum Steuern des Zugriffs auf Datasets in BigQuery finden Sie unter Zugriff auf Datasets steuern. Informationen zur Datenverschlüsselung finden Sie unter Verschlüsselung inaktiver Daten.

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