Ansicht SEARCH_INDEX_COLUMNS

Die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.SEARCH_INDEX_COLUMNS enthält eine Zeile für jede suchindexierte Spalte in jeder Tabelle in einem Dataset.

Erforderliche Berechtigungen

Zum Aufrufen der Metadaten des Suchindex benötigen Sie die Berechtigung bigquery.tables.get oder bigquery.tables.list der Identitäts- und Zugriffsverwaltung (Identity and Access Management, IAM) für die Tabelle mit dem Index. Jede der folgenden vordefinierten IAM-Rollen enthält mindestens eine der folgenden Berechtigungen:

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

Weitere Informationen zu BigQuery-Berechtigungen finden Sie unter Zugriffssteuerung mit IAM.

Schema

Wenn Sie die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.SEARCH_INDEX_COLUMNS abfragen, enthalten die Ergebnisse eine Zeile für jede indexierte Spalte in jeder Tabelle eines Datasets.

Die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.SEARCH_INDEX_COLUMNS hat das folgende Schema:

Spaltenname	Datentyp	Wert
index_catalog	STRING	Der Name des Projekts, zu dem das Dataset gehört.
index_schema	STRING	Der Name des Datasets, das den Index enthält.
table_name	STRING	Der Name der Basistabelle, für die der Index erstellt wird.
index_name	STRING	Der Name des Index.
index_column_name	STRING	Der Name der indexierten Spalte auf oberster Ebene.
index_field_path	STRING	Der vollständige Pfad des erweiterten indexierten Felds, beginnend mit dem Spaltennamen. Felder sind durch einen Punkt getrennt.

Bereich und Syntax

Für Abfragen dieser Ansicht muss ein Dataset-Qualifizierer verwendet werden. In der folgenden Tabelle wird der Regionsbereich für diese Ansicht erläutert:

Ansichtsname	Ressourcenbereich	Regionsbereich
[PROJECT_ID.]DATASET_ID.INFORMATION_SCHEMA.SEARCH_INDEX_COLUMNS	Dataset-Ebene	Dataset-Standort

Dabei gilt:

Optional: PROJECT_ID: die ID Ihres Google Cloud-Projekts. Wenn keine Angabe erfolgt, wird das Standardprojekt verwendet.

• DATASET_ID: die ID Ihres Datasets. Weitere Informationen finden Sie unter Dataset-Qualifier.

Beispiel

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

Beispiele

Im folgenden Beispiel wird ein Suchindex für alle Spalten von my_table erstellt.

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);

Die folgende Abfrage extrahiert Informationen darüber, welche Felder indexiert wurden. index_field_path gibt an, welches Feld einer Spalte indexiert ist. Dies unterscheidet sich von index_column_name nur im Fall eines STRUCT, bei dem der vollständige Pfad zum indexierten Feld angegeben wird. In diesem Beispiel enthält die Spalte c das ARRAY<STRING>-Feld e und ein weiteres STRUCT namens f, das das STRING-Feld g enthält, und beide sind indexiert.

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

Das Ergebnis sieht etwa so aus:

+------------+------------+-------------------+------------------+
| 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            |
+------------+------------+-------------------+------------------+

Die folgende Abfrage verknüpft die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.SEARCH_INDEX_COUMNS mit den Ansichten INFORMATION_SCHEMA.SEARCH_INDEXES und INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS, um den Suchindexstatus und den Datentyp jeder Spalte einzubeziehen:

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;

Das Ergebnis sieht etwa so aus:

+------------+------------+----------+------------+--------+-------------+------------+---------------------------------------------------------------+
| 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>> |
+------------+------------+----------+------------+--------+-------------+------------+---------------------------------------------------------------+