Creazione di set di dati

Questo documento descrive come creare set di dati in BigQuery.

Puoi creare set di dati nei seguenti modi:

• Utilizzando la console Google Cloud.
• Utilizzando una query SQL.
• Utilizzo del comando bq mk nello strumento a riga di comando bq.
• Chiamata del metodo dell'API datasets.insert.
• Utilizzo delle librerie client.
• Copia di un set di dati esistente.

Per conoscere la procedura per copiare un set di dati, anche tra regioni, consulta Copiare i set di dati.

La copia dei set di dati è attualmente in versione beta.

Questo documento descrive come utilizzare set di dati regolari che archiviano i dati in BigQuery. Per scoprire come utilizzare i set di dati esterni di Spanner, consulta Creare set di dati esterni di Spanner. Per scoprire come utilizzare i set di dati federati di AWS Glue, consulta Creare set di dati federati di AWS Glue.

Per scoprire come eseguire query sulle tabelle di un set di dati pubblico, consulta Eseguire una query su un set di dati pubblico con la console Google Cloud.

Limitazioni dei set di dati

I set di dati BigQuery sono soggetti alle seguenti limitazioni:

• La posizione del set di dati può essere impostata solo al momento della creazione. Una volta creato, la posizione di un set di dati non può essere modificata.
• Tutte le tabelle a cui viene fatto riferimento in una query devono essere archiviate in set di dati nella stessa posizione.

• I set di dati esterni non supportano la scadenza delle tabelle, le repliche, il viaggio nel tempo, le regole di confronto predefinite, la modalità di arrotondamento predefinita o l'opzione per abilitare o disabilitare i nomi delle tabelle sensibili alle maiuscole.

• Quando copi una tabella, i set di dati che contengono la tabella di origine e la tabella di destinazione devono trovarsi nella stessa posizione.

• I nomi dei set di dati devono essere univoci per ogni progetto.

• Se modifichi il modello di fatturazione dello spazio di archiviazione di un set di dati, devi attendere 14 giorni prima di poterlo modificare di nuovo.

• Non puoi registrare un set di dati per la fatturazione dello spazio di archiviazione fisico se hai impegni per gli slot a tariffa fissa esistenti nella stessa regione del set di dati.

Prima di iniziare

Concedi i ruoli IAM (Identity and Access Management) che concedono agli utenti le autorizzazioni necessarie per eseguire ogni attività in questo documento.

Autorizzazioni obbligatorie

Per creare un set di dati, devi disporre dell'autorizzazione IAM bigquery.datasets.create.

Ciascuno dei seguenti ruoli IAM predefiniti include le autorizzazioni necessarie per creare un set di dati:

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

Per ulteriori informazioni sui ruoli IAM in BigQuery, consulta Ruoli e autorizzazioni predefiniti.

Nota: al creator di un set di dati viene assegnato automaticamente il ruolo Proprietario dei dati BigQuery (roles/bigquery.dataOwner) in quel set di dati. Pertanto, un account utente o di servizio che ha la possibilità di creare un set di dati ha anche la possibilità di eliminarlo, anche se l'autorizzazione non è stata concessa esplicitamente.

Assegnare un nome ai set di dati

Quando crei un set di dati in BigQuery, il nome deve essere univoco per ogni progetto. Il nome del set di dati può contenere quanto segue:

• Fino a 1024 caratteri.
• Lettere (maiuscole o minuscole), numeri e trattini bassi.

I nomi dei set di dati sono sensibili alle maiuscole per impostazione predefinita. mydataset e MyDataset possono coesistere nello stesso progetto, a meno che per uno di questi non sia stata disattivata la sensibilità alle maiuscole.

I nomi dei set di dati non possono contenere spazi o caratteri speciali come -, &, @ o %.

Set di dati nascosti

Un set di dati nascosto è un set di dati il cui nome inizia con un trattino basso. Puoi eseguire query sulle tabelle e sulle viste nei set di dati nascosti come faresti in qualsiasi altro set di dati. I set di dati nascosti presentano le seguenti limitazioni:

• Non sono visibili nel pannello Esplora della console Google Cloud.
• Non vengono visualizzati in nessuna visualizzazione INFORMATION_SCHEMA.
• Non possono essere utilizzati con set di dati collegati.
• Non vengono visualizzati in Data Catalog.

Creazione di set di dati

Per creare un set di dati:

Console

1. Apri la pagina BigQuery nella console Google Cloud.

   Vai alla pagina BigQuery

2. Nel riquadro Explorer, seleziona il progetto in cui vuoi creare il set di dati.

3. Espandi l'opzione Azioni e fai clic su Crea set di dati:

   

4. Nella pagina Crea set di dati:

   • In ID set di dati, inserisci un nome univoco del set di dati.

   • Per Tipo di località, scegli una posizione geografica per il set di dati. Una volta creato un set di dati, la posizione non può essere modificata.

     Nota: se scegli EU o una regione basata sull'UE per la posizione del set di dati, i dati dei clienti BigQuery principali si trovano nell'UE. I dati dei clienti BigQuery di base sono definiti nei Termini specifici del servizio.

   • (Facoltativo) Se vuoi che le tabelle di questo set di dati scadano, seleziona Attiva la scadenza delle tabelle e poi specifica la Durata massima predefinita della tabella in giorni.

     Nota: se il progetto non è associato a un account di fatturazione, BigQuery imposta automaticamente la scadenza predefinita della tabella per i set di dati che crei nel progetto. Puoi specificare una scadenza predefinita più breve per un set di dati, ma non puoi specificare una scadenza predefinita più lunga.

   • (Facoltativo) Se vuoi utilizzare una chiave di crittografia gestita dal cliente (CMEK), espandi Opzioni avanzate e seleziona Chiave di crittografia gestita dal cliente (CMEK).

   • (Facoltativo) Se vuoi utilizzare nomi di tabelle senza distinzione tra maiuscole e minuscole, espandi Opzioni avanzate, quindi seleziona Abilita nomi tabella senza distinzione tra maiuscole e minuscole.

   • (Facoltativo) Se vuoi utilizzare una regola di confronto predefinita, espandi Opzioni avanzate, seleziona Attiva regole di confronto predefinite, quindi seleziona le Regole di confronto predefinite da utilizzare.

   • (Facoltativo) Se vuoi utilizzare una modalità di arrotondamento predefinita, espandi Opzioni avanzate, poi seleziona la Modalità di arrotondamento predefinita da utilizzare.

   • (Facoltativo) Se vuoi attivare il modello di fatturazione dell'archiviazione fisica, espandi Opzioni avanzate e seleziona Attiva il modello di fatturazione dell'archiviazione fisica.

     Quando modifichi il modello di fatturazione di un set di dati, sono necessarie 24 ore prima che la modifica venga applicata.

     Una volta modificato il modello di fatturazione dello spazio di archiviazione di un set di dati, devi attendere 14 giorni prima di poterlo modificare di nuovo.

   • (Facoltativo) Se vuoi impostare la finestra di viaggio nel tempo del set di dati, espandi Opzioni avanzate e seleziona la Finestra di viaggio nel tempo da utilizzare.

   • Fai clic su Crea set di dati.

SQL

Utilizza l'istruzione CREATE SCHEMA.

Per creare un set di dati in un progetto diverso da quello predefinito, aggiungi l'ID progetto all'ID set di dati nel seguente formato: PROJECT_ID.DATASET_ID.

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, inserisci la seguente istruzione:

   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 = [('KEY_1','VALUE_1'),('KEY_2','VALUE_2')],
       location = 'LOCATION',
       max_time_travel_hours = HOURS,
       storage_billing_model = BILLING_MODEL);

   Sostituisci quanto segue:

   • PROJECT_ID: il tuo ID progetto
   • DATASET_ID: l'ID del set di dati che stai creando
   • KMS_KEY_NAME: il nome della chiave Cloud Key Management Service predefinita utilizzata per proteggere le tabelle appena create in questo set di dati, a meno che non venga fornita una chiave diversa al momento della creazione. Non puoi creare una tabella criptata da Google in un set di dati con questo parametro impostato.
   • PARTITION_EXPIRATION: la durata predefinita (in giorni) per le partizioni nelle tabelle partizionate appena create. La scadenza della partizione predefinita non ha un valore minimo. L'ora di scadenza viene valutata come la data della partizione più il valore intero. Qualsiasi partizione creata in una tabella partizionata nel set di dati viene eliminata PARTITION_EXPIRATION giorni dopo la data della tabella. Se fornisci l'opzione time_partitioning_expiration quando crei o aggiorni una tabella partizionata, la scadenza della tabella a livello di tabella ha la precedenza sulla scadenza della tabella predefinita a livello di set di dati.
   • TABLE_EXPIRATION: la durata predefinita (in giorni) per le tabelle appena create. Il valore minimo è 0,042 giorni (un'ora). La scadenza viene valutata come l'ora corrente più il valore intero. Qualsiasi tabella creata nel set di dati viene eliminata TABLE_EXPIRATION giorni dopo la data e l'ora di creazione. Questo valore viene applicato se non imposti una scadenza della tabella quando crei la tabella.
   • DESCRIPTION: una descrizione del set di dati
   • KEY_1:VALUE_1: la coppia chiave-valore che vuoi impostare come prima etichetta in questo set di dati
   • KEY_2:VALUE_2: la coppia chiave-valore che vuoi impostare come seconda etichetta
   • LOCATION: la posizione del set di dati. Una volta creato un set di dati, la sua posizione non può essere modificata.
     Nota: se scegli EU o una regione basata sull'UE per la posizione del set di dati, i dati dei clienti di BigQuery principali si trovano nell'UE. I dati dei clienti BigQuery di base sono definiti nei Termini specifici del servizio.
   • HOURS: la durata in ore della finestra di spostamento cronologico per il nuovo set di dati. Il valore HOURS deve essere un numero intero espresso in multipli di 24 (48, 72, 96, 120, 144, 168) compreso tra 48 (2 giorni) e 168 (7 giorni). 168 ore è il valore predefinito se questa opzione non è specificata.
   • BILLING_MODEL: imposta il modello di fatturazione dello spazio di archiviazione per il set di dati. Imposta il valore BILLING_MODEL su PHYSICAL per utilizzare i byte fisici durante il calcolo degli addebiti per lo spazio di archiviazione o su LOGICAL per utilizzare i byte logici. LOGICAL è il valore predefinito.

     Quando modifichi il modello di fatturazione di un set di dati, sono necessarie 24 ore prima che la modifica venga applicata.

     Una volta modificato il modello di fatturazione dello spazio di archiviazione di un set di dati, devi attendere 14 giorni prima di poterlo modificare di nuovo.

3. Fai clic su Esegui.

Per ulteriori informazioni su come eseguire query, consulta Eseguire una query interattiva.

bq

Per creare un nuovo set di dati, utilizza il comando bq mk con il flag --location. Per un elenco completo dei possibili parametri, consulta la documentazione di riferimento del comando bq mk --dataset.

Per creare un set di dati in un progetto diverso da quello predefinito, aggiungi l'ID progetto al nome del set di dati nel seguente formato: PROJECT_ID:DATASET_ID.

bq --location=LOCATION mk \
    --dataset \
    --default_kms_key=KMS_KEY_NAME \
    --default_partition_expiration=PARTITION_EXPIRATION \
    --default_table_expiration=TABLE_EXPIRATION \
    --description="DESCRIPTION" \
    --label=KEY_1:VALUE_1 \
    --label=KEY_2:VALUE_2 \
    --add_tags=KEY_3:VALUE_3[,...] \
    --max_time_travel_hours=HOURS \
    --storage_billing_model=BILLING_MODEL \
    PROJECT_ID:DATASET_ID

Sostituisci quanto segue:

• LOCATION: la posizione del set di dati. Una volta creato un set di dati, la posizione non può essere modificata. Puoi impostare un valore predefinito per la località utilizzando il file .bigqueryrc.

  Nota: se scegli UE per la località del set di dati, i tuoi dati dei clienti di BigQuery principali si trovano nell'UE. I dati dei clienti BigQuery principali sono definiti nei Termini specifici del servizio.

• KMS_KEY_NAME: il nome della chiave Cloud Key Management Service predefinita utilizzata per proteggere le tabelle appena create in questo set di dati, a meno che non venga fornita una chiave diversa al momento della creazione. Non puoi creare una tabella con crittografia Google in un set di dati con questo parametro impostato.

• PARTITION_EXPIRATION: la durata predefinita (in secondi) per le partizioni nelle tabelle partizionate appena create. La scadenza della partizione predefinita non ha un valore minimo. La data di scadenza viene valutata come la data della partizione più il valore intero. Qualsiasi partizione creata in una tabella partizionata nel set di dati viene eliminata PARTITION_EXPIRATION secondi dopo la data della partizione. Se fornisci il flag --time_partitioning_expiration quando crei o aggiorni una tabella partizionata, la scadenza della partizione a livello di tabella ha la precedenza sulla scadenza predefinita della partizione a livello di set di dati.

• TABLE_EXPIRATION: la durata predefinita (in secondi) per le tabelle appena create. Il valore minimo è 3600 secondi (un'ora). La data di scadenza viene valutata come l'ora corrente più il valore intero. Qualsiasi tabella creata nel set di dati viene eliminata TABLE_EXPIRATION secondi dopo la relativa ora di creazione. Questo valore viene applicato se non imposti una scadenza per la tabella quando la crei.

• DESCRIPTION: una descrizione del set di dati

• KEY_1:VALUE_1: la coppia chiave-valore da impostare come prima etichetta per questo set di dati e KEY_2:VALUE_2 è la coppia chiave-valore da impostare come seconda etichetta.

• KEY_3:VALUE_3: la coppia chiave-valore da impostare come tag nel set di dati. Aggiungi più tag sotto lo stesso flag con virgole tra le coppie chiave:valore.

• HOURS: la durata in ore della finestra di spostamento nel tempo per il nuovo set di dati. Il valore HOURS deve essere un numero intero espresso in multipli di 24 (48, 72, 96, 120, 144, 168) compreso tra 48 (2 giorni) e 168 (7 giorni). 168 ore è il valore predefinito se non viene specificata questa opzione.

• BILLING_MODEL: imposta il modello di fatturazione dello spazio di archiviazione per il set di dati. Imposta il valore BILLING_MODEL su PHYSICAL per utilizzare i byte fisici durante il calcolo degli caricamenti sullo spazio di archiviazione o su LOGICAL per utilizzare i byte logici. LOGICAL è il valore predefinito.

  Quando modifichi il modello di fatturazione di un set di dati, sono necessarie 24 ore prima che la modifica venga applicata.

  Una volta modificato il modello di fatturazione dello spazio di archiviazione di un set di dati, devi attendere 14 giorni prima di poterlo modificare di nuovo.

• PROJECT_ID: il tuo ID progetto.

• DATASET_ID è l'ID del set di dati che stai creando.

Ad esempio, il seguente comando crea un set di dati denominato mydataset con la posizione dei dati impostata su US, una scadenza della tabella predefinita di 3600 secondi (1 ora) e una descrizione di This is my dataset. Anziché utilizzare il flag --dataset, il comando utilizza la scorciatoia -d. Se ometti -d e --dataset, il comando predefinito è la creazione di un set di dati.

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

Per confermare che il set di dati sia stato creato, inserisci il comando bq ls. Inoltre, puoi creare una tabella quando crei un nuovo set di dati utilizzando il seguente formato: bq mk -t dataset.table. Per ulteriori informazioni sulla creazione di tabelle, consulta Creare una tabella.

Terraform

Utilizza la risorsa google_bigquery_dataset.

Nota: per utilizzare Terraform per creare oggetti BigQuery, devi abilitare l'API Cloud Resource Manager.

Per autenticarti in BigQuery, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

Creare un set di dati

L'esempio seguente crea un set di dati denominato mydataset:

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"
  }
}

Quando crei un set di dati utilizzando la risorsa google_bigquery_dataset, viene concesso automaticamente l'accesso al set di dati a tutti gli account che fanno parte dei ruoli di base a livello di progetto. Se esegui il comando terraform show dopo aver creato il set di dati, il blocco access per il set di dati è simile al seguente:

Per concedere l'accesso al set di dati, ti consigliamo di utilizzare una delle risorse google_bigquery_iam, come mostrato nell'esempio seguente, a meno che non prevedi di creare oggetti autorizzati, come visualizzazioni autorizzate, all'interno del set di dati. In questo caso, utilizza la risorsa google_bigquery_dataset_access. Per esempi, consulta la documentazione.

Creare un set di dati e concedervi l'accesso

L'esempio seguente crea un set di dati denominato mydataset e utilizza la risorsa google_bigquery_dataset_iam_policy per concedervi accesso.

Nota: non utilizzare questo approccio se vuoi utilizzare oggetti autorizzati, come le visualizzazioni autorizzate, con questo set di dati. In questo caso, utilizza la risorsa google_bigquery_dataset_access. Per esempi, consulta google_bigquery_dataset_access.

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"
  }
}

# Update the user, group, or service account
# provided by the members argument with the
# appropriate principals for your organization.
data "google_iam_policy" "default" {
  binding {
    role = "roles/bigquery.dataOwner"
    members = [
      "user:[e-mail]",
    ]
  }
  binding {
    role = "roles/bigquery.admin"
    members = [
      "user:[e-mail]",
    ]
  }
  binding {
    role = "roles/bigquery.user"
    members = [
      "group:[e-mail]",
    ]
  }
  binding {
    role = "roles/bigquery.dataViewer"
    members = [
      "serviceAccount:[e-mail]",
    ]
  }
}

resource "google_bigquery_dataset_iam_policy" "default" {
  dataset_id  = google_bigquery_dataset.default.dataset_id
  policy_data = data.google_iam_policy.default.policy_data
}

Creare un set di dati con una chiave di crittografia gestita dal cliente

L'esempio seguente crea un set di dati denominato mydataset e utilizza anche le risorse google_kms_crypto_key e google_kms_key_ring per specificare una chiave Cloud Key Management Service per il set di dati. Devi abilitare l'API Cloud Key Management Service prima di eseguire questo esempio.

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"
  }
  depends_on = [google_project_iam_member.service_account_access]
}

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

resource "random_id" "default" {
  byte_length = 8
}

resource "google_kms_key_ring" "key_ring" {
  name     = "${random_id.default.hex}-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"
}

Per applicare la configurazione Terraform in un progetto Google Cloud, completa i passaggi nelle seguenti sezioni.

Prepara Cloud Shell

1. Avvia Cloud Shell.

2. Imposta il progetto Google Cloud predefinito in cui vuoi applicare le configurazioni Terraform.

   Devi eseguire questo comando una sola volta per progetto e puoi farlo in qualsiasi directory.

   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

   Le variabili di ambiente vengono sostituite se imposti valori espliciti nel file di configurazione Terraform.

Prepara la directory

Ogni file di configurazione di Terraform deve avere una propria directory (chiamata anche modulo principale).

1. In Cloud Shell, crea una directory e un nuovo file al suo interno. Il nome file deve avere l'estensione .tf, ad esempio main.tf. In questo tutorial, il file è denominato main.tf.

   mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

2. 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 quando lo snippet Terraform fa parte di una soluzione end-to-end.

3. Esamina e modifica i parametri di esempio da applicare al tuo ambiente.
4. Salva le modifiche.
5. Inizializza Terraform. Devi eseguire questa operazione una sola volta per directory.

   terraform init

   Se vuoi, per utilizzare la versione più recente del provider Google, includi l'opzione -upgrade:

   terraform init -upgrade

Applica le modifiche

1. Rivedi la configurazione e verifica che le risorse che Terraform sta per creare o aggiornare corrispondano alle tue aspettative:

   terraform plan

   Apporta le correzioni necessarie alla configurazione.

2. Applica la configurazione di Terraform eseguendo il seguente comando e inserendo yes al prompt:

   terraform apply

   Attendi che Terraform mostri il messaggio "Applicazione completata".

3. Apri il tuo 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.

Nota: in genere i sample di Terraform presuppongono che le API richieste siano attivate nel progetto Google Cloud.

API

Chiama il metodo datasets.insert con una risorsa set di dati definita.

C#

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione C# riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery C#.

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

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);
    }
}

Vai

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Go riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Java riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Node.js riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Node.js.

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

// 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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione PHP riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery PHP.

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Python riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Ruby riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Ruby.

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

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

Sicurezza dei set di dati

Per controllare l'accesso ai set di dati in BigQuery, consulta Controllo dell'accesso ai set di dati. Per informazioni sulla crittografia dei dati, vedi Crittografia at-rest.

Passaggi successivi

• Per ulteriori informazioni sull'elenco dei set di dati in un progetto, consulta Elenco dei set di dati.
• Per ulteriori informazioni sui metadati dei set di dati, consulta Ottenere informazioni sui set di dati.
• Per ulteriori informazioni su come modificare le proprietà dei set di dati, consulta Aggiornare i set di dati.
• Per ulteriori informazioni sulla creazione e sulla gestione delle etichette, consulta Creare e gestire le etichette.

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