PARTITIONS 视图

INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS 视图包含每个分区对应的一行。

查询 INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS 视图不得超过 1000 个表。如需获取项目级层的分区数据，您可以将查询拆分为多个查询，然后联接结果。如果超出限制，则可能会遇到类似于以下内容的错误：

INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS query attempted to read too many tables. Please add more restrictive filters.

所需权限

如需查询 INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS 视图，您需要拥有以下 Identity and Access Management (IAM) 权限：

bigquery.tables.get
bigquery.tables.getData
bigquery.tables.list

以下每个预定义的 IAM 角色均可提供上述权限：

roles/bigquery.admin
roles/bigquery.dataEditor
roles/bigquery.dataViewer

如需详细了解 BigQuery 权限，请参阅使用 IAM 进行访问权限控制。

架构

当您查询 INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS 视图时，每个分区都会有一行对应的查询结果。

INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS 视图具有如下架构：

列名	数据类型	值
`TABLE_CATALOG`	`STRING`	包含表的项目的项目 ID
`TABLE_SCHEMA`	`STRING`	包含表的数据集的名称，也称为 `datasetId`
`TABLE_NAME`	`STRING`	表的名称，也称为 `tableId`
`PARTITION_ID`	`STRING`	单个分区的 ID。对于未分区的表，该值为 `NULL`。如果分区表包含在分区列中具有 `NULL` 值的行，则值为 `__NULL__`。
`TOTAL_ROWS`	`INTEGER`	分区中的总行数
`TOTAL_LOGICAL_BYTES`	`INTEGER`	分区中的逻辑字节总数
`LAST_MODIFIED_TIME`	`TIMESTAMP`	最近将数据写入分区的时间
`STORAGE_TIER`	`STRING`	分区的存储层级： `ACTIVE`：分区按活跃存储空间计费 `LONG_TERM`：分区按长期存储空间计费

范围和语法

针对此视图的查询必须包括数据集限定符。对于包含数据集限定符的查询，您必须拥有数据集的权限。如需了解详情，请参阅语法。下表说明了此视图的区域和资源范围：

视图名称	资源范围	区域范围
`[PROJECT_ID.]DATASET_ID.INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS`	数据集级	数据集位置

替换以下内容：

可选：PROJECT_ID：您的 Google Cloud 项目的 ID。如果未指定，则使用默认项目。
DATASET_ID：您的数据集的 ID。如需了解详情，请参阅数据集限定符。

注意：您必须指定位置以查询 INFORMATION_SCHEMA 视图，并且查询执行的位置必须与 INFORMATION_SCHEMA 视图的区域相匹配。

示例

示例 1

以下示例计算了名为 mydataset 的数据集中所有表的每个存储层使用的逻辑字节数：

SELECT
  storage_tier,
  SUM(total_logical_bytes) AS logical_bytes
FROM
  `mydataset.INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS`
GROUP BY
  storage_tier;

结果类似于以下内容：

+--------------+----------------+
| storage_tier | logical_bytes  |
+--------------+----------------+
| LONG_TERM    |  1311495144879 |
| ACTIVE       |    66757629240 |
+--------------+----------------+

示例 2

以下示例创建了一个列，从 partition_id 字段中提取分区类型，并在表级为公共 bigquery-public-data.covid19_usafacts 数据集汇总分区信息：

SELECT
  table_name,
  CASE
    WHEN regexp_contains(partition_id, '^[0-9]{4}$') THEN 'YEAR'
    WHEN regexp_contains(partition_id, '^[0-9]{6}$') THEN 'MONTH'
    WHEN regexp_contains(partition_id, '^[0-9]{8}$') THEN 'DAY'
    WHEN regexp_contains(partition_id, '^[0-9]{10}$') THEN 'HOUR'
    END AS partition_type,
  min(partition_id) AS earliest_partition,
  max(partition_id) AS latest_partition_id,
  COUNT(partition_id) AS partition_count,
  sum(total_logical_bytes) AS sum_total_logical_bytes,
  max(last_modified_time) AS max_last_updated_time
FROM `bigquery-public-data.covid19_usafacts.INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS`
GROUP BY 1, 2;

结果类似于以下内容：

+-----------------+----------------+--------------------+---------------------+-----------------+-------------------------+--------------------------------+
| table_name      | partition_type | earliest_partition | latest_partition_id | partition_count | sum_total_logical_bytes | max_last_updated_time          |
+--------------+-------------------+--------------------+---------------------+-----------------+-------------------------+--------------------------------+
| confirmed_cases | DAY            | 20221204           | 20221213            | 10              | 26847302                | 2022-12-13 00:09:25.604000 UTC |
| deaths          | DAY            | 20221204           | 20221213            | 10              | 26847302                | 2022-12-13 00:09:24.709000 UTC |
| summary         | DAY            | 20221204           | 20221213            | 10              | 241285338               | 2022-12-13 00:09:27.496000 UTC |
+-----------------+----------------+--------------------+---------------------+-----------------+-------------------------+--------------------------------+