Vista de SEARCH_INDEX_COLUMNS

La vista INFORMATION_SCHEMA.SEARCH_INDEX_COLUMNS contiene una fila para cada columna indexada de la búsqueda en cada tabla en un conjunto de datos.

Permisos necesarios

Para ver los metadatos del índice de búsqueda, necesitas el permiso bigquery.tables.get o bigquery.tables.list de Identity and Access Management (IAM) en la tabla con el índice. Cada una de los siguientes roles predefinidos de IAM incluye, al menos, uno de estos permisos:

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

Para obtener más información sobre IAM de BigQuery, consulta Control de acceso con IAM.

Esquema

Cuando consultas la vista INFORMATION_SCHEMA.SEARCH_INDEX_COLUMNS, los resultados de la consulta contienen una fila por cada columna indexada de cada tabla de un conjunto de datos.

La vista INFORMATION_SCHEMA.SEARCH_INDEX_COLUMNS tiene el siguiente esquema:

Nombre de la columna Tipo de datos Valor
index_catalog STRING El nombre del proyecto que contiene el conjunto de datos.
index_schema STRING Es el nombre del conjunto de datos que contiene el índice.
table_name STRING El nombre de la tabla base en la que se crea el índice.
index_name STRING Es el nombre del índice.
index_column_name STRING El nombre de la columna indexada de nivel superior.
index_field_path STRING La ruta completa del campo indexado expandido, que comienza con el nombre de la columna. Los campos están separados por un punto.

Permiso y sintaxis

Las consultas realizadas a esta vista deben tener un calificador de conjunto de datos. En la siguiente tabla, se explica el permiso de la región para esta vista:

Nombre de la vista Permiso del recurso Permiso de la región
[PROJECT_ID.]DATASET_ID.INFORMATION_SCHEMA.SEARCH_INDEX_COLUMNS Nivel de conjunto de datos Ubicación del conjunto de datos
Reemplaza lo siguiente:

  • Opcional: PROJECT_ID: el ID del proyecto de Google Cloud. Si no se especifica, se usa el proyecto predeterminado.

    Ejemplo

    -- Returns metadata for search indexes in a single dataset.
SELECT * FROM myDataset.INFORMATION_SCHEMA.SEARCH_INDEX_COLUMNS;

    Ejemplos

    En el siguiente ejemplo, se crea un índice de búsqueda en todas las columnas de my_table.

    CREATE TABLE dataset.my_table(
  a STRING,
  b INT64,
  c STRUCT <d INT64,
            e ARRAY<STRING>,
            f STRUCT<g STRING, h INT64>>) AS
SELECT 'hello' AS a, 10 AS b, (20, ['x', 'y'], ('z', 30)) AS c;

CREATE SEARCH INDEX my_index
ON dataset.my_table(ALL COLUMNS);

    En la siguiente consulta, se extrae información sobre qué campos se indexan. El index_field_path indica qué campo de una columna está indexado. Esto difiere de index_column_name solo en el caso de una STRUCT, en la que se proporciona la ruta completa al campo indexado. En este ejemplo, la columna c contiene un campo ARRAY<STRING> e y otro STRUCT llamado f, que contiene un campo STRING g, cada uno de los cuales está indexado.

    SELECT table_name, index_name, index_column_name, index_field_path
FROM my_project.dataset.INFORMATION_SCHEMA.SEARCH_INDEX_COLUMNS

    El resultado es similar al siguiente:

    +------------+------------+-------------------+------------------+
| table_name | index_name | index_column_name | index_field_path |
+------------+------------+-------------------+------------------+
| my_table   | my_index   | a                 | a                |
| my_table   | my_index   | c                 | c.e              |
| my_table   | my_index   | c                 | c.f.g            |
+------------+------------+-------------------+------------------+

    La siguiente consulta une la vista INFORMATION_SCHEMA.SEARCH_INDEX_COUMNS con las vistas INFORMATION_SCHEMA.SEARCH_INDEXES y INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS para incluir el estado del índice de búsqueda y el tipo de datos de cada columna:

    SELECT
  index_columns_view.index_catalog AS project_name,
  index_columns_view.index_SCHEMA AS dataset_name,
  indexes_view.TABLE_NAME AS table_name,
  indexes_view.INDEX_NAME AS index_name,
  indexes_view.INDEX_STATUS AS status,
  index_columns_view.INDEX_COLUMN_NAME AS column_name,
  index_columns_view.INDEX_FIELD_PATH AS field_path,
  columns_view.DATA_TYPE AS data_type
FROM
  mydataset.INFORMATION_SCHEMA.SEARCH_INDEXES indexes_view
INNER JOIN
  mydataset.INFORMATION_SCHEMA.SEARCH_INDEX_COLUMNS index_columns_view
  ON
    indexes_view.TABLE_NAME = index_columns_view.TABLE_NAME
    AND indexes_view.INDEX_NAME = index_columns_view.INDEX_NAME
LEFT OUTER JOIN
  mydataset.INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS columns_view
  ON
    indexes_view.INDEX_CATALOG = columns_view.TABLE_CATALOG
    AND indexes_view.INDEX_SCHEMA = columns_view.TABLE_SCHEMA
    AND index_columns_view.TABLE_NAME = columns_view.TABLE_NAME
    AND index_columns_view.INDEX_COLUMN_NAME = columns_view.COLUMN_NAME
ORDER BY
  project_name,
  dataset_name,
  table_name,
  column_name;

    El resultado es similar al siguiente: 

    +------------+------------+----------+------------+--------+-------------+------------+---------------------------------------------------------------+
| project    | dataset    | table    | index_name | status | column_name | field_path | data_type                                                     |
+------------+------------+----------+------------+--------+-------------+------------+---------------------------------------------------------------+
| my_project | my_dataset | my_table | my_index   | ACTIVE | a           | a          | STRING                                                        |
| my_project | my_dataset | my_table | my_index   | ACTIVE | c           | c.e        | STRUCT<d INT64, e ARRAY<STRING>, f STRUCT<g STRING, h INT64>> |
| my_project | my_dataset | my_table | my_index   | ACTIVE | c           | c.f.g      | STRUCT<d INT64, e ARRAY<STRING>, f STRUCT<g STRING, h INT64>> |
+------------+------------+----------+------------+--------+-------------+------------+---------------------------------------------------------------+