Visualização PARTITIONS
A visualização INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS
contém uma linha para cada partição.
As consultas na visualização INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS
são limitadas a 1.000
tabelas. Para receber os dados sobre partições no nível do projeto, divida a consulta em várias consultas e, em seguida, agrupe os resultados. Se você exceder o limite,
poderá encontrar um erro semelhante ao seguinte:
INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS query attempted to read too many tables. Please add more restrictive filters.
Permissões necessárias
Para consultar a visualização INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS
, você precisa das seguintes
permissões de gerenciamento de identidade e acesso (IAM, na sigla em inglês):
bigquery.tables.get
bigquery.tables.getData
bigquery.tables.list
Cada um dos seguintes papéis predefinidos do IAM inclui as permissões anteriores:
roles/bigquery.admin
roles/bigquery.dataEditor
roles/bigquery.dataViewer
Para mais informações sobre as permissões do BigQuery, consulte Controle de acesso com o IAM.
Esquema
Quando você consulta a visualização INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS
, os resultados da consulta geralmente contêm uma linha para cada partição. A exceção é quando há
uma combinação de dados de camada de armazenamento ativa e de longo prazo na
partição __UNPARTITIONED__
. Nesse caso,
a visualização retorna duas linhas para a partição __UNPARTITIONED__
, uma para cada
nível de armazenamento.
A visualização INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS
tem o seguinte esquema:
Nome da coluna | Tipo de dados | Valor |
---|---|---|
TABLE_CATALOG |
STRING |
O ID do projeto que contém a tabela |
TABLE_SCHEMA |
STRING |
O nome do conjunto de dados que contém a tabela, também conhecido como
datasetId |
TABLE_NAME |
STRING |
O nome da tabela, também conhecido como tableId |
PARTITION_ID |
STRING |
Um ID de uma única partição. Para tabelas não particionadas, o valor é
NULL . Para tabelas particionadas que contêm linhas com valores
NULL na coluna de particionamento, o valor é
__NULL__ . |
TOTAL_ROWS |
INTEGER |
O número total de linhas na partição |
TOTAL_LOGICAL_BYTES |
INTEGER |
O número total de bytes lógicos na partição |
LAST_MODIFIED_TIME |
TIMESTAMP |
A hora em que os dados foram gravados mais recentemente na partição |
STORAGE_TIER |
STRING |
Nível de armazenamento da partição:
|
Escopo e sintaxe
As consultas nesta visualização precisam ter um qualificador de conjunto de dados. Para consultas com um qualificador de conjunto de dados, é preciso ter permissões para o conjunto de dados. Consulte mais informações em Sintaxe. A tabela a seguir explica os escopos de região e recurso dessa visualização:
Nome da visualização | Escopo do recurso | Escopo da região |
---|---|---|
[PROJECT_ID.]DATASET_ID.INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS |
Nível do conjunto de dados | Local do conjunto de dados |
- Opcional:
PROJECT_ID
: o ID do seu projeto do Google Cloud. Se não for especificado, o projeto padrão será usado.
DATASET_ID
: ID do conjunto de dados. Para mais informações, consulte Qualificador de conjunto de dados.
Exemplos
Exemplo 1
No seguinte exemplo, calculamos a quantidade de bytes lógicos usados por
cada nível de armazenamento em todas as tabelas de um conjunto de dados com o nome mydataset
:
SELECT storage_tier, SUM(total_logical_bytes) AS logical_bytes FROM `mydataset.INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS` GROUP BY storage_tier;
Os resultados são semelhantes aos seguintes:
+--------------+----------------+ | storage_tier | logical_bytes | +--------------+----------------+ | LONG_TERM | 1311495144879 | | ACTIVE | 66757629240 | +--------------+----------------+
Exemplo 2
O exemplo a seguir cria uma coluna que extrai o tipo de partição do
campo partition_id
e agrega informações de partição no nível da tabela
para o conjunto de dados público bigquery-public-data.covid19_usafacts
:
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;
Os resultados são semelhantes aos seguintes:
+-----------------+----------------+--------------------+---------------------+-----------------+-------------------------+--------------------------------+ | 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 | +-----------------+----------------+--------------------+---------------------+-----------------+-------------------------+--------------------------------+