데이터 세트 만들기

이 문서에서는 BigQuery에서 데이터세트를 만드는 방법을 설명합니다.

다음 방법으로 데이터세트를 만들 수 있습니다.

  • Cloud Console 사용
  • bq 명령줄 도구에서 bq mk 명령어 사용
  • datasets.insert API 메서드를 호출합니다.
  • 클라이언트 라이브러리 사용하기
  • 기존 데이터세트 복사

리전 간 복사를 비롯해 데이터 세트를 복사하는 단계를 알아보려면 데이터 세트 복사를 참조하세요.

데이터 세트 제한사항

BigQuery 데이터 세트에는 다음과 같은 제한사항이 적용됩니다.

  • 지리적 위치는 데이터세트를 만들 때에만 설정할 수 있습니다. 데이터세트를 만든 후에는 위치가 고정되어 Cloud Console을 사용하거나 bq 명령줄 도구를 사용하거나 patch 또는 update API 메서드를 호출하는 것으로 바뀔 수 없습니다.
  • 쿼리에서 참조하는 모든 테이블을 같은 위치의 데이터세트에 저장해야 합니다.

  • 테이블을 복사할 때 원본 테이블과 대상 테이블이 포함된 데이터세트는 같은 위치에 있어야 합니다.

  • 프로젝트마다 데이터세트 이름이 달라야 합니다.

데이터세트 이름 지정

BigQuery에서 데이터세트를 만들 때 데이터세트 이름은 프로젝트마다 고유해야 합니다. 데이터세트 이름은 다음을 포함할 수 있습니다.

  • 최대 1,024자(영문 기준)
  • 문자 (대문자 또는 소문자), 숫자, 밑줄

데이터세트 이름은 대소문자를 구분합니다. 예를 들어 mydatasetMyDataset가 같은 프로젝트에 함께 있을 수 있습니다.

데이터세트 이름에는 -, &, @, %와 같은 공백이나 특수문자를 사용할 수 없습니다.

필수 권한

데이터 세트를 만들려면 최소한 bigquery.datasets.create 권한을 부여받아야 합니다. 다음과 같은 사전 정의된 IAM 역할에는 bigquery.datasets.create 권한이 포함되어 있습니다.

  • bigquery.dataEditor
  • bigquery.dataOwner
  • bigquery.user
  • bigquery.admin

BigQuery의 IAM 역할과 권한에 대한 자세한 내용은 사전 정의된 역할 및 권한을 참조하세요.

데이터 세트 만들기

데이터 세트를 만들려면 다음 안내를 따르세요.

Console

  1. Cloud Console에서 BigQuery 페이지를 엽니다.

    BigQuery 페이지로 이동

  2. 탐색 패널의 리소스 섹션에서 프로젝트를 선택합니다.

  3. 창 오른쪽의 세부정보 패널에서 데이터 세트 만들기를 클릭합니다.

  4. 데이터 세트 만들기 페이지에서 다음을 수행합니다.

    • 데이터 세트 ID에 고유한 데이터 세트 이름을 입력합니다.
    • (선택사항) 데이터 위치에서 데이터 세트의 지리적 위치를 선택합니다. 값을 기본값으로 설정된 상태로 두면 위치가 US로 설정됩니다. 데이터 세트가 생성된 후에는 위치를 변경할 수 없습니다.

    • 기본 테이블 만료 시간에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

      • 사용 안 함: (기본값) 데이터 세트에 생성된 테이블이 자동으로 삭제되지 않습니다. 수동으로 삭제해야 합니다.
      • 테이블 생성 후 경과 일수: 이 값은 데이터 세트에서 새로 만든 테이블이 삭제되는 시기를 결정합니다. 테이블이 생성될 때 테이블 만료 시간을 설정하지 않은 경우에 이 값이 적용됩니다.
    • 데이터세트 만들기를 클릭합니다.

bq

bq mk 명령어를 --location 플래그와 함께 사용하여 새 데이터 세트를 만듭니다. 선택적 매개변수로는 --default_table_expiration, --default_partition_expiration, --description이 있습니다.

기본 프로젝트가 아닌 다른 프로젝트에서 데이터 세트를 만들려면 해당 프로젝트 ID를 project_id:dataset 형식으로 데이터 세트 이름에 추가합니다.

bq --location=location mk \
--dataset \
--default_table_expiration integer1 \
--default_partition_expiration integer2 \
--description description \
project_id:dataset

다음을 바꿉니다.

  • location은 데이터 세트의 위치입니다. 데이터세트가 생성된 후에는 위치를 변경할 수 없습니다. .bigqueryrc파일을 사용하여 위치 기본값을 설정할 수 있습니다.

  • integer1는 새로 생성된 테이블의 기본 수명(초)입니다. 최솟값은 3600초(1시간)입니다. 만료 시간은 현재 시간과 정수 값을 더한 값으로 계산됩니다. 데이터 세트에서 생성된 모든 테이블은 생성 시간 integer1초 후에 삭제됩니다. 테이블을 만들 때 테이블 만료 시간을 설정하지 않으면 이 값이 적용됩니다.

  • integer2는 새로 생성된 파티션을 나눈 테이블의 파티션 기본 수명(초)입니다. 기본 파티션 만료 시간에는 최솟값이 없습니다. 만료 시간은 파티션의 날짜와 정수 값을 더한 값입니다. 데이터 세트의 파티션을 나눈 테이블에서 생성된 모든 파티션은 파티션 날짜로부터 integer2초 후에 삭제됩니다. 파티션을 나눈 테이블을 만들거나 업데이트할 때 --time_partitioning_expiration 플래그를 지정하면 테이블 수준의 파티션 만료 시간이 데이터 세트 수준의 기본 파티션 만료 보다 우선 적용됩니다.

  • description은 따옴표로 묶인 데이터 세트 설명입니다.

  • project_id는 프로젝트 ID입니다.

  • dataset는 사용자가 만들려는 데이터 세트 이름입니다.

예를 들어 다음 명령어를 실행하면 데이터 위치가 US, 기본 테이블 만료가 3,600초(1시간), 설명이 This is my dataset로 설정되고 이름이 mydataset인 데이터세트가 생성됩니다. --dataset 플래그를 사용하는 대신 이 명령어는 -d 단축키를 사용합니다. -d--dataset를 생략할 경우 이 명령어는 기본적으로 데이터 세트를 만듭니다.

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

데이터 세트가 생성되었는지 확인하려면 bq ls 명령어를 입력합니다. 또한 bq mk -t dataset.table 형식을 사용하여 새 데이터 세트를 만들 때 테이블을 만들 수 있습니다. 테이블 만들기에 대한 자세한 내용은 테이블 만들기를 참조하세요.

API

데이터 세트 리소스가 정의된 datasets.insert 메서드를 호출합니다.

C#

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


using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using System;

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

Go

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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
}

자바

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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

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// 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

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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

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

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

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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

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