Ansicht PARTITIONS

Die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS enthält eine Zeile für jede Partition.

Das Abfragen der Ansicht INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS ist auf 1.000 Tabellen beschränkt. Um die Daten zu Partitionen auf Projektebene abzurufen, können Sie die Abfrage in mehrere Abfragen aufteilen und dann die Ergebnisse zusammenführen. Wenn Sie das Limit überschreiten, kann ein Fehler wie der folgende auftreten:

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

Erforderliche Berechtigungen

Zum Abfragen der INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS-Ansicht benötigen Sie folgende IAM-Berechtigungen (Identity and Access Management):

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

Die folgenden vordefinierten IAM-Rollen enthalten jeweils die vorherigen Berechtigungen:

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

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

Schema

Wenn Sie die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS abfragen, wird in den Abfrageergebnissen jede Partition in einer eigenen Zeile dargestellt.

Die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS hat das folgende Schema:

Spaltenname	Datentyp	Wert
`TABLE_CATALOG`	`STRING`	Die Projekt-ID des Projekts, das die Tabelle enthält.
`TABLE_SCHEMA`	`STRING`	Der Name des Datasets, das die Tabelle enthält (auch als `datasetId` bezeichnet)
`TABLE_NAME`	`STRING`	Der Name der Tabelle, auch als `tableId` bezeichnet.
`PARTITION_ID`	`STRING`	Die ID einer einzelnen Partition. Bei nicht partitionierten Tabellen beträgt der Wert `NULL`. Bei partitionierten Tabellen, die Zeilen mit `NULL`-Werten in der Partitionierungsspalte enthalten, beträgt der Wert `__NULL__`.
`TOTAL_ROWS`	`INTEGER`	Die Gesamtzahl der Zeilen in der Partition
`TOTAL_LOGICAL_BYTES`	`INTEGER`	Die Gesamtzahl der logischen Byte in der Partition
`LAST_MODIFIED_TIME`	`TIMESTAMP`	Der Zeitpunkt, zu dem die Daten zuletzt in die Partition geschrieben wurden
`STORAGE_TIER`	`STRING`	Die Speicherstufe der Partition: `ACTIVE`: Die Partition wird als aktiver Speicher in Rechnung gestellt `LONG_TERM`: Die Partition wird als langfristiger Speicher in Rechnung gestellt

Bereich und Syntax

Für Abfragen dieser Ansicht muss ein Dataset-Qualifizierer verwendet werden. Für Abfragen mit einem Dataset-Qualifier benötigen Sie Berechtigungen für das Dataset. Weitere Informationen finden Sie unter Syntax. In der folgenden Tabelle werden die Regions- und Ressourcenbereiche für diese Ansicht erläutert:

Ansichtsname	Ressourcenbereich	Regionsbereich
`[PROJECT_ID.]DATASET_ID.INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS`	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.

Hinweis: Sie müssen den Standort angeben, um die INFORMATION_SCHEMA-Ansichten abzufragen, und der Standort der Abfrageausführung muss mit der Region der Ansicht INFORMATION_SCHEMA übereinstimmen.

Beispiele

Beispiel 1

Im folgenden Beispiel wird die Anzahl der logischen Byte berechnet, die von jeder Speicherstufe in allen Tabellen des Datasets mit Namen mydataset verwendet werden:

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

Die Ergebnisse sehen in etwa so aus:

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

Beispiel 2

Im folgenden Beispiel wird eine Spalte erstellt, die den Partitionstyp aus dem Feld partition_id extrahiert und Partitionsinformationen auf Tabellenebene für das öffentliche bigquery-public-data.covid19_usafacts-Dataset aggregiert.

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;

Die Ergebnisse sehen in etwa so aus:

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