Creare un file di definizione della tabella per un'origine dati esterna

Questa pagina descrive come creare un file di definizione della tabella per un'origine dati esterna. Un'origine dati esterna è un'origine dati su cui puoi eseguire query direttamente anche se i dati non sono archiviati in BigQuery.

Un file di definizione della tabella contiene la definizione dello schema e i metadati di una tabella esterna, ad esempio il formato dei dati della tabella e le relative proprietà. Quando crei un file di definizione della tabella, puoi utilizzare il rilevamento automatico dello schema per definire lo schema per un'origine dati esterna. Puoi fornire lo schema incorporato o un file JSON contenente la definizione dello schema.

I file di definizione delle tabelle vengono utilizzati con lo strumento a riga di comando bq. Le proprietà in un file di definizione di tabella si applicano anche alla creazione di un elemento ExternalDataConfiguration quando utilizzi l'API REST. Non utilizzare i file di definizione delle tabelle quando crei una tabella esterna con la console Google Cloud.

Puoi creare file di definizione delle tabelle per descrivere una tabella esterna permanente o temporanea per le seguenti origini dati esterne:

  • Cloud Storage

    • Valori separati da virgola (CSV)
    • JSON delimitato da nuova riga
    • File Avro
    • File di esportazione Datastore
    • File ORC
    • File Parquet
    • File di esportazione Firestore
  • Google Drive

    • Valori separati da virgola (CSV)
    • JSON delimitato da nuova riga
    • File Avro
    • Fogli Google
  • Bigtable

Prima di iniziare

Per creare un file di definizione della tabella, devi avere l'URI dell'origine dati:

Crea un file di definizione per i file CSV, JSON o Fogli Google

Utilizza uno dei seguenti metodi per creare un file di definizione della tabella per i file CSV, JSON o Fogli Google in Cloud Storage o Drive:

Usa il flag autodetect

Se specifichi un file CSV, JSON o Fogli Google senza includere una descrizione dello schema incorporata o un file di schema, puoi utilizzare il flag --autodetect per impostare l'opzione "autodetect" su true nel file di definizione della tabella. Quando è abilitato il rilevamento automatico, BigQuery tenta di dedurre automaticamente lo schema. Per maggiori informazioni, consulta Rilevamento automatico di schemi per origini dati esterne.

Utilizzare il rilevamento automatico con un'origine dati Cloud Storage

Crea un file di definizione di tabella per un'origine dati Cloud Storage:

  1. Utilizza il comando bq mkdef con il flag --autodetect per creare un file di definizione della tabella. Il comando mkdef genera un file di definizione della tabella in formato JSON. L'esempio seguente crea una definizione di tabella e scrive l'output su un file: /tmp/file_name.

    bq mkdef \
      --autodetect \
      --source_format=SOURCE_FORMAT \
      "URI" > /tmp/FILE_NAME
    

    Sostituisci quanto segue:

    • SOURCE_FORMAT: il formato del tuo file
    • FILE_NAME: il nome del file di definizione della tabella
    • URI: l'URI Cloud Storage

      Ad esempio, gs://mybucket/myfile.

  2. (Facoltativo) Apri il file di definizione della tabella in un editor di testo. Ad esempio, il comando nano /tmp/file_name apre il file in nano. Per un'origine dati esterna CSV, il file dovrebbe avere il seguente aspetto. Nota che "autodetect" è impostato su true.

    {
    "autodetect": true,
    "csvOptions": {
      "allowJaggedRows": false,
      "allowQuotedNewlines": false,
      "encoding": "UTF-8",
      "fieldDelimiter": ",",
      "quote": "\"",
      "skipLeadingRows": 0
    },
    "sourceFormat": "CSV",
    "sourceUris": [
      "URI"
    ]
    }
    
  3. (Facoltativo) Modifica manualmente il file di definizione della tabella per modificare, aggiungere o eliminare le impostazioni generali come maxBadRecords e ignoreUnknownValues. Non sono presenti impostazioni di configurazione specifiche per i file di origine JSON, ma esistono impostazioni che si applicano ai file CSV e Fogli Google. Per maggiori informazioni, consulta ExternalDataConfiguration nel riferimento API.

Utilizzare il rilevamento automatico con un'origine dati di Drive

Creare un file di definizione della tabella per un'origine dati di Drive:

  1. Utilizza il comando bq mkdef con il flag --autodetect per creare una definizione di tabella. Il comando mkdef genera un file di definizione della tabella in formato JSON. L'esempio seguente crea una definizione di tabella e scrive l'output in un file: /tmp/file_name.

    bq mkdef \
       --autodetect \
       --source_format=SOURCE_FORMAT \
       "URI" > /tmp/FILE_NAME
    

    Sostituisci quanto segue:

    • SOURCE_FORMAT: il formato del tuo file
    • FILE_NAME: il nome del file di definizione della tabella
    • URI: l'URI di Drive

      Ad esempio, https://drive.google.com/open?id=123ABCD123AbcD123Abcd.

  2. Apri il file di definizione della tabella in un editor di testo. Ad esempio, il comando nano /tmp/file_name apre il file in nano. Il file dovrebbe avere il seguente aspetto per un'origine dati esterna Fogli Google. Nota: "autodetect" è impostato su true.

    {
    "autodetect": true,
    "sourceFormat": "GOOGLE_SHEETS",
    "sourceUris": [
      "URI"
    ]
    }
    
  3. (Facoltativo) Modifica manualmente il file di definizione della tabella per modificare, aggiungere o eliminare le impostazioni generali come maxBadRecords e ignoreUnknownValues. Non sono presenti impostazioni di configurazione specifiche per i file di origine JSON, ma esistono impostazioni che si applicano ai file CSV e Fogli Google. Per maggiori informazioni, consulta ExternalDataConfiguration nel riferimento API.

  4. Per specificare un determinato foglio o intervallo di celle in un file di Fogli Google, aggiungi la proprietà range al file di definizione della tabella. Per eseguire una query su un determinato foglio, specifica il nome del foglio. Per eseguire query su un intervallo di celle, specifica l'intervallo nel formato: sheet_name!top_left_cell_id:bottom_right_cell_id, ad esempio, "Sheet1!A1:B20". Se il parametro range non è specificato, viene utilizzato il primo foglio del file.

Utilizza uno schema incorporato

Se non vuoi utilizzare il rilevamento automatico dello schema, puoi creare un file di definizione della tabella fornendo una definizione dello schema in linea. Per fornire una definizione di schema in linea, elenca i campi e i tipi di dati nella riga di comando nel seguente formato: FIELD:DATA_TYPE,FIELD:DATA_TYPE.

Utilizzare uno schema incorporato con un'origine dati Cloud Storage o Drive

Crea una definizione di tabella per un'origine dati Cloud Storage o Drive utilizzando una definizione di schema in linea:

  1. Utilizza il comando bq mkdef con il flag --noautodetect per creare una definizione di tabella. Il comando mkdef genera un file di definizione della tabella in formato JSON. L'esempio seguente crea una definizione di tabella e scrive l'output su un file: /tmp/file_name.

    bq mkdef \
      --noautodetect \
      --source_format=SOURCE_FORMAT \
      "URI" \
      FIELD:DATA_TYPE,FIELD:DATA_TYPE > /tmp/FILE_NAME
    

    Sostituisci quanto segue

    • SOURCE_FORMAT: il formato del file di origine
    • URI: l'URI Cloud Storage o l'URI di Drive

      Ad esempio, gs://mybucket/myfile per Cloud Storage o https://drive.google.com/open?id=123ABCD123AbcD123Abcd per Drive.

    • FIELD:DATA_TYPE,FIELD:DATA_TYPE: la definizione dello schema

      Ad esempio, Name:STRING,Address:STRING, ....

    • FILE_NAME: il nome del file di definizione della tabella

  2. (Facoltativo) Apri il file di definizione della tabella in un editor di testo. Ad esempio, il comando nano /tmp/file_name apre il file in nano. Il file dovrebbe avere il seguente aspetto. Nota che "autodetect" non è abilitato e le informazioni dello schema vengono scritte nel file di definizione della tabella.

    {
    "schema": {
      "fields": [
        {
          "name": "FIELD",
          "type": "DATA_TYPE"
        },
        {
          "name": "FIELD",
          "type": "DATA_TYPE"
        }
        ...
      ]
    },
    "sourceFormat": "NEWLINE_DELIMITED_JSON",
    "sourceUris": [
      "URI"
    ]
    }
    
  3. (Facoltativo) Modifica manualmente il file di definizione della tabella per modificare, aggiungere o eliminare le impostazioni generali come maxBadRecords e ignoreUnknownValues. Non sono presenti impostazioni di configurazione specifiche per i file di origine JSON, ma esistono impostazioni che si applicano ai file CSV e Fogli Google. Per maggiori informazioni, consulta ExternalDataConfiguration nel riferimento API.

Utilizzare un file di schema JSON

Se non vuoi utilizzare il rilevamento automatico o fornire una definizione di schema in linea, puoi creare un file di schema JSON e farvi riferimento durante la creazione del file di definizione della tabella. Crea manualmente il file di schema JSON sulla tua macchina locale. Non è supportato il riferimento a un file di schema JSON archiviato in Cloud Storage o su Drive.

Utilizzare un file di schema con un'origine dati Cloud Storage

Crea una definizione di tabella per un'origine dati Cloud Storage utilizzando un file di schema JSON:

  1. Utilizza il comando bq mkdef con il flag --noautodetect per creare una definizione di tabella. Il comando mkdef genera un file di definizione della tabella in formato JSON. L'esempio seguente crea una definizione di tabella e scrive l'output su un file: /tmp/file_name.

    bq mkdef \
       --noautodetect \
       --source_format=SOURCE_FORMAT \
       "URI" \
      PATH_TO_SCHEMA_FILE > /tmp/FILE_NAME
    

    Sostituisci quanto segue:

    • SOURCE_FORMAT: il formato del tuo file
    • FILE_NAME: il nome del file di definizione della tabella
    • URI: l'URI Cloud Storage

      Ad esempio, gs://mybucket/myfile.

    • PATH_TO_SCHEMA_FILE: la posizione del file di schema JSON sulla tua macchina locale

  2. (Facoltativo) Apri il file di definizione della tabella in un editor di testo. Ad esempio, il comando nano /tmp/file_name apre il file in
    nano. Il file dovrebbe avere il seguente aspetto. Nota che "autodetect" non è abilitato e le informazioni dello schema vengono scritte nel file di definizione della tabella.

    {
    "schema": {
      "fields": [
        {
          "name": "FIELD",
          "type": "DATA_TYPE"
        },
        {
          "name": "FIELD",
          "type": "DATA_TYPE"
        }
        ...
      ]
    },
    "sourceFormat": "NEWLINE_DELIMITED_JSON",
    "sourceUris": [
      "URI"
    ]
    }
    
  3. (Facoltativo) Modifica manualmente il file di definizione della tabella per modificare, aggiungere o eliminare le impostazioni generali come maxBadRecords e ignoreUnknownValues. Non sono presenti impostazioni di configurazione specifiche per i file di origine JSON, ma esistono impostazioni che si applicano ai file CSV e Fogli Google. Per maggiori informazioni, consulta ExternalDataConfiguration nel riferimento API.

Utilizzare un file di schema con un'origine dati di Drive

Crea una definizione di tabella per un'origine dati di Drive utilizzando un file JSON di schema:

  1. Utilizza il comando bq mkdef con il flag --noautodetect per creare una definizione di tabella. Il comando mkdef genera un file di definizione della tabella in formato JSON. L'esempio seguente crea una definizione di tabella e scrive l'output su un file: /tmp/file_name.

    bq mkdef \
       --noautodetect \
       --source_format=source_format \
       "URI" \
       PATH_TO_SCHEMA_FILE > /tmp/FILE_NAME
    

    Sostituisci quanto segue:

    • SOURCE_FORMAT: il formato del file di origine
    • URI: l'URI di Drive

      Ad esempio, https://drive.google.com/open?id=123ABCD123AbcD123Abcd.

    • PATH_TO_SCHEMA_FILE: la posizione del file di schema JSON sulla tua macchina locale

    • FILE_NAME: il nome del file di definizione della tabella

  2. Apri il file di definizione della tabella in un editor di testo. Ad esempio, il comando nano /tmp/file_name apre il file in nano. Il file dovrebbe avere il seguente aspetto. Nota: "autodetect" non è abilitato e le informazioni di schema vengono scritte nel file di definizione della tabella.

    {
    "schema": {
      "fields": [
        {
          "name": "FIELD",
          "type": "DATA_TYPE"
        },
        {
          "name": "FIELD",
          "type": "DATA_TYPE"
        }
        ...
      ]
    },
    "sourceFormat": "GOOGLE_SHEETS",
    "sourceUris": [
      "URI"
    ]
    }
    
  3. (Facoltativo) Modifica manualmente il file di definizione della tabella per modificare, aggiungere o eliminare le impostazioni generali come maxBadRecords e ignoreUnknownValues. Non sono presenti impostazioni di configurazione specifiche per i file di origine JSON, ma esistono impostazioni che si applicano ai file CSV e Fogli Google. Per maggiori informazioni, consulta ExternalDataConfiguration nel riferimento API.

  4. Per specificare un determinato foglio o intervallo di celle in un file di Fogli Google, aggiungi la proprietà range al file di definizione della tabella. Per eseguire una query su un determinato foglio, specifica il nome del foglio. Per eseguire query su un intervallo di celle, specifica l'intervallo nel formato: sheet_name!top_left_cell_id:bottom_right_cell_id, ad esempio, "Sheet1!A1:B20". Se il parametro range non è specificato, viene utilizzato il primo foglio del file.

Crea un file di definizione per i formati autodescrittivi

Avro, Parquet e ORC sono formati autodescritti. I file di dati in questi formati contengono informazioni relative allo schema. Se utilizzi uno di questi formati come origine dati esterna, BigQuery recupera automaticamente lo schema utilizzando i dati di origine. Quando crei una definizione di tabella, non è necessario utilizzare il rilevamento automatico degli schemi e non è necessario fornire una definizione o un file di schema in linea.

Puoi creare un file di definizione tabella per i dati Avro, Parquet o ORC archiviati in Cloud Storage o Drive:

  1. Utilizza il comando bq mkdef per creare una definizione di tabella.

    bq mkdef \
        --source_format=FORMAT \
        "URI" > FILE_NAME
    

    Sostituisci quanto segue:

    • FORMAT: il formato di origine

    • URI: l'URI Cloud Storage o l'URI di Drive

      Ad esempio, gs://mybucket/myfile per Cloud Storage o https://drive.google.com/open?id=123ABCD123AbcD123Abcd per Drive.

    • FILE_NAME: il nome del file di definizione della tabella

  2. (Facoltativo) Apri il file di definizione della tabella in un editor di testo. Il file è simile al seguente:

    {
       "sourceFormat": "AVRO",
       "sourceUris": [
       "URI"
        ]
    }
    
  3. (Facoltativo) Modifica manualmente il file di definizione della tabella per modificare, aggiungere o eliminare le impostazioni generali come maxBadRecords e ignoreUnknownValues. Per maggiori informazioni, consulta ExternalDataConfiguration nel riferimento API.

Creazione di un file di definizione per i dati partizionati hive

Usa il comando bq mkdef con i flag hive_partitioning_mode e hive_partitioning_source_uri_prefix per creare un file di definizione per i dati partizionati hive archiviati in Cloud Storage, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) o Azure Blob Storage.

Crea un file di definizione per Datastore e Firestore

Se utilizzi un'esportazione Datastore o Firestore come origine dati esterna, BigQuery recupera automaticamente lo schema utilizzando i dati di origine autodescrittivi. Quando crei una definizione di tabella, non è necessario fornire una definizione di schema integrata o un file di schema.

Puoi creare un file di definizione di tabella per i dati delle esportazioni Datastore e Firestore archiviati in Cloud Storage:

  1. Utilizza il comando bq mkdef per creare una definizione di tabella. Non è necessario utilizzare il flag --noautodetect con i file di backup Datastore o Firestore. Il rilevamento automatico dello schema è disabilitato per questi tipi di file. Il comando mkdef genera un file di definizione della tabella in formato JSON. L'esempio seguente crea una definizione di tabella e scrive l'output in un file: /tmp/file_name.

    bq mkdef \
    --source_format=DATASTORE_BACKUP \
    "URI" > /tmp/FILE_NAME
    

    Sostituisci quanto segue:

    Il formato di origine DATASTORE_BACKUP viene utilizzato sia per Datastore che per Firestore.

  2. (Facoltativo) Apri il file di definizione della tabella in un editor di testo. Ad esempio, il comando nano /tmp/file_name apre il file in nano. Il file dovrebbe avere il seguente aspetto. Tieni presente che non è necessaria l'impostazione "autodetect".

    {
    "sourceFormat": "DATASTORE_BACKUP",
    "sourceUris": [
      "gs://URI"
    ]
    }
    
  3. (Facoltativo) Modifica manualmente il file di definizione della tabella per modificare, aggiungere o eliminare impostazioni come maxBadRecords e ignoreUnknownValues. Non sono presenti impostazioni di configurazione specifiche per i file di esportazione di Datastore e Firestore. Per maggiori informazioni, consulta ExternalDataConfiguration nel riferimento API.

Crea un file di definizione per Bigtable

Quando crei un file di definizione di tabella per Bigtable, lo generi manualmente in formato JSON. L'utilizzo del comando mkdef per creare una definizione di tabella non è attualmente supportato per le origini dati Bigtable. Il rilevamento automatico dello schema non è supportato nemmeno per Bigtable. Per un elenco delle opzioni di definizione delle tabelle Bigtable, vedi BigtableOptions nel riferimento dell'API REST.

Un file di definizione della tabella JSON per Bigtable è simile al seguente. Utilizzando questo file di definizione della tabella, BigQuery legge i dati di una singola famiglia di colonne, interpretando i valori come numeri interi binari codificati.

{
    "sourceFormat": "BIGTABLE",
    "sourceUris": [
        "https://googleapis.com/bigtable/projects/PROJECT_ID/instances/INSTANCE_ID/tables/TABLE_NAME"
    ],
    "bigtableOptions": {
        "columnFamilies" : [
            {
                "familyId": "FAMILY_ID",
                "type": "INTEGER",
                "encoding": "BINARY"
            }
        ]
    }
}

Sostituisci quanto segue:

  • PROJECT_ID: il progetto contenente il cluster Bigtable
  • INSTANCE_ID: l'ID istanza Bigtable
  • TABLE_NAME: il nome della tabella su cui stai eseguendo la query
  • FAMILY_ID: l'identificatore della famiglia di colonne

Per ulteriori informazioni, consulta Recupero dell'URI di Bigtable.

Supporto dei caratteri jolly per i file di definizione delle tabelle

Se i dati sono suddivisi in più file, puoi utilizzare un carattere jolly asterisco (*) per selezionare più file. L'utilizzo del carattere jolly * deve seguire queste regole:

  • L'asterisco può apparire all'interno o alla fine del nome dell'oggetto.
  • L'uso di più asterischi non è supportato. Ad esempio, il percorso gs://mybucket/fed-*/temp/*.csv non è valido.
  • L'utilizzo di un asterisco con il nome del bucket non è supportato.

Esempi:

  • L'esempio seguente mostra come selezionare tutti i file in tutte le cartelle che iniziano con il prefisso gs://mybucket/fed-samples/fed-sample:

    gs://mybucket/fed-samples/fed-sample*
    
  • L'esempio seguente mostra come selezionare solo i file con estensione .csv nella cartella denominata fed-samples e nelle eventuali sottocartelle di fed-samples:

    gs://mybucket/fed-samples/*.csv
    
  • L'esempio seguente mostra come selezionare i file con un modello di denominazione fed-sample*.csv nella cartella denominata fed-samples. Questo esempio non seleziona file nelle sottocartelle di fed-samples.

    gs://mybucket/fed-samples/fed-sample*.csv
    

Quando utilizzi lo strumento a riga di comando bq, su alcune piattaforme potrebbe essere necessario eseguire l'escape dell'asterisco.

Se utilizzi un carattere jolly come un asterisco, racchiudi il bucket e il nome del file tra virgolette. Ad esempio, se hai due file denominati fed-sample000001.csv e fed-sample000002.csv e vuoi utilizzare un asterisco per selezionarli entrambi, l'URI del bucket sarà "gs://mybucket/fed-sample*".

Il carattere jolly * non è consentito durante la creazione di file di definizione delle tabelle per le seguenti origini dati:

  • Bigtable. Per i dati Bigtable, è possibile specificare una sola origine dati. Il valore dell'URI deve essere un URL HTTPS valido per una tabella Bigtable.
  • Datastore o Firestore. Esportazioni di Datastore o Firestore archiviate in Cloud Storage. Per i backup di Datastore, è possibile specificare una sola origine dati. Il valore dell'URI deve terminare con .backup_info o .export_metadata.
  • Drive. Dati archiviati su Drive.

Passaggi successivi