TABLE_OPTIONS 뷰

INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS 뷰에는 데이터 세트의 각 테이블 또는 뷰당 각 옵션당 하나의 행이 포함됩니다. TABLES 및 TABLE_OPTIONS 뷰에는 뷰에 대한 대략적인 정보도 포함되어 있습니다. 자세한 정보를 보려면 INFORMATION_SCHEMA.VIEWS 뷰를 쿼리하세요.

필수 권한

INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS 뷰를 쿼리하려면 다음 Identity and Access Management(IAM) 권한이 필요합니다.

bigquery.tables.get
bigquery.tables.list
bigquery.routines.get
bigquery.routines.list

다음과 같이 사전 정의된 각 IAM 역할에는 위의 권한이 포함되어 있습니다.

roles/bigquery.admin
roles/bigquery.dataViewer
roles/bigquery.metadataViewer

BigQuery 권한에 대한 자세한 내용은 IAM으로 액세스 제어를 참조하세요.

스키마

INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS 뷰를 쿼리하면 쿼리 결과에 데이터 세트의 각 테이블이나 뷰의 옵션마다 행 하나가 포함됩니다. 뷰에 대한 자세한 내용은 INFORMATION_SCHEMA.VIEWS 뷰를 대신 쿼리하세요.

INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS 뷰에는 다음과 같은 스키마가 있습니다.

열 이름	데이터 유형	값
`TABLE_CATALOG`	`STRING`	데이터 세트가 포함된 프로젝트의 프로젝트 ID
`TABLE_SCHEMA`	`STRING`	테이블이나 뷰가 포함된 데이터 세트 이름(또는 `datasetId`라고 함)
`TABLE_NAME`	`STRING`	테이블 또는 뷰의 이름(또는 `tableId`라고 함)
`OPTION_NAME`	`STRING`	옵션 표의 이름 값 중 하나
`OPTION_TYPE`	`STRING`	옵션 표의 데이터 유형 값 중 하나
`OPTION_VALUE`	`STRING`	옵션 표의 값 옵션 중 하나

옵션 테이블

`OPTION_NAME`	`OPTION_TYPE`	`OPTION_VALUE`
`partition_expiration_days`	`FLOAT64`	파티션을 나눈 테이블의 모든 파티션 기본 수명(일)
`expiration_timestamp`	`TIMESTAMP`	이 테이블이 만료되는 시간
`kms_key_name`	`STRING`	테이블을 암호화하는 데 사용된 Cloud KMS 키의 이름
`friendly_name`	`STRING`	테이블을 설명하는 이름
`description`	`STRING`	테이블 설명
`labels`	`ARRAY<STRUCT<STRING, STRING>>`	테이블의 라벨을 나타내는 `STRUCT` 배열
`require_partition_filter`	`BOOL`	테이블에 대한 쿼리에 파티션 필터가 필요한지 여부
`enable_refresh`	`BOOL`	구체화된 뷰에 자동 새로고침이 사용 설정되었는지 여부
`refresh_interval_minutes`	`FLOAT64`	구체화된 뷰가 새로고침되는 빈도

외부 테이블에 다음 옵션을 사용할 수 있습니다.

옵션
`allow_jagged_rows`	`BOOL` `true`이면 뒤에 오는 선택적인 열이 누락된 행을 허용합니다. CSV 데이터에 적용됩니다.
`allow_quoted_newlines`	`BOOL` `true`이면 파일에서 따옴표 안에 줄바꿈 문자가 포함된 데이터 섹션을 허용합니다. CSV 데이터에 적용됩니다.
`bigtable_options`	`STRING` Bigtable 외부 테이블을 만들 때만 필요합니다. Bigtable 외부 테이블의 스키마를 JSON 형식으로 지정합니다. Bigtable 테이블 정의 옵션의 목록은 REST API 참조에서 `BigtableOptions`를 참조하세요.
`compression`	`STRING` 데이터 소스의 압축 유형입니다. 지원되는 값은 `GZIP`입니다. 지정하지 않으면 데이터 소스는 압축되지 않습니다. CSV 및 JSON 데이터에 적용됩니다.
`decimal_target_types`	`ARRAY<STRING>` `Decimal` 유형을 변환하는 방법을 결정합니다. ExternalDataConfiguration.decimal_target_types와 동일합니다. 예: `["NUMERIC", "BIGNUMERIC"]`
`description`	`STRING` 이 테이블에 대한 설명입니다.
`enable_list_inference`	`BOOL` `true`이면 특히 Parquet LIST 논리 유형에 대해 스키마 추론을 사용합니다. Parquet 데이터에 적용됩니다.
`enable_logical_types`	`BOOL` `true`이면 Avro 논리 유형을 해당 SQL 유형으로 변환합니다. 자세한 내용은 논리 유형을 참조하세요. Avro 데이터에 적용됩니다.
`encoding`	`STRING` 데이터의 문자 인코딩입니다. 지원되는 값은 `UTF8`(또는 `UTF-8`), `ISO_8859_1`(또는 `ISO-8859-1`)입니다. CSV 데이터에 적용됩니다.
`enum_as_string`	`BOOL` `true`이면 기본적으로 BYTES 대신 Parquet ENUM 논리 유형을 STRING으로 추론합니다. Parquet 데이터에 적용됩니다.
`expiration_timestamp`	`TIMESTAMP` 이 테이블이 만료되는 시간입니다. 지정하지 않으면 테이블이 만료되지 않습니다. 예시: `"2025-01-01 00:00:00 UTC"`
`field_delimiter`	`STRING` CSV 파일의 필드 구분 기호입니다. CSV 데이터에 적용됩니다.
`format`	`STRING` 외부 데이터의 형식입니다. `CREATE EXTERNAL TABLE`의 지원 값으로는 `AVRO`, `CLOUD_BIGTABLE`, `CSV`, `DATASTORE_BACKUP`, `DELTA_LAKE`(미리보기), `GOOGLE_SHEETS`, `NEWLINE_DELIMITED_JSON`(또는 `JSON`), `ORC`, `PARQUET` 등이 있습니다. `LOAD DATA`의 지원 값으로는 `AVRO`, `CSV`, `DELTA_LAKE`(미리보기), `NEWLINE_DELIMITED_JSON`(또는 `JSON`), `ORC`, `PARQUET` 등이 있습니다. 값 `JSON`은 `NEWLINE_DELIMITED_JSON`과 동일합니다.
`hive_partition_uri_prefix`	`STRING` 파티션 키 인코딩이 시작되기 전에 모든 소스 URI의 공통 프리픽스입니다. 파티션을 나눈 하이브 외부 테이블에만 적용됩니다. Avro, CSV, JSON, Parquet, ORC 데이터에 적용됩니다. 예: `"gs://bucket/path"`
`file_set_spec_type`	`STRING` 로드 작업 및 외부 테이블의 소스 URI를 해석하는 방법을 지정합니다. 미리보기에서: 지원되는 값은 다음과 같습니다. `FILE_SYSTEM_MATCH`. 객체 저장소의 파일을 나열하여 소스 URI를 확장합니다. FileSetSpecType이 설정되지 않은 경우의 기본 동작입니다. `NEW_LINE_DELIMITED_MANIFEST`. 제공된 URI가 줄바꿈으로 구분된 매니페스트 파일이며 한 줄에 URI가 하나씩 있음을 나타냅니다. 매니페스트 파일에서는 와일드 카드 URI가 지원되지 않습니다. 예를 들어 소스 URI가 `"gs://bucket/path/file"`이고 `file_set_spec_type`이 `FILE_SYSTEM_MATCH`인 경우 파일은 데이터 파일로 직접 사용됩니다. `file_set_spec_type`이 `NEW_LINE_DELIMITED_MANIFEST`면 파일의 각 줄이 데이터 파일을 가리키는 URI로 해석됩니다.
`ignore_unknown_values`	`BOOL` `true`인 경우 오류를 반환하지 않고 테이블 스키마에 표시되지 않는 추가 값을 무시합니다. CSV 및 JSON 데이터에 적용됩니다.
`json_extension`	`STRING` JSON 데이터의 경우 특정 JSON 교환 형식을 나타냅니다. 지정되지 않은 경우 BigQuery는 데이터를 일반 JSON 레코드로 읽습니다. 지원되는 값은 다음과 같습니다. `GEOJSON`. 줄바꿈으로 구분된 GeoJSON 데이터 자세한 내용은 줄바꿈으로 구분된 GeoJSON 파일에서 외부 테이블 만들기를 참조하세요.
`max_bad_records`	`INT64` 데이터를 읽을 때 무시할 불량 레코드의 최대 개수입니다. CSV, JSON, Google Sheets 데이터에 적용됩니다.
`max_staleness`	`INTERVAL` BigLake 테이블 및 객체 테이블에 적용할 수 있습니다. 테이블에 대한 작업에서 캐시된 메타데이터를 사용할지 여부와 작업이 사용하기 위해 캐시된 메타데이터가 얼마나 최신이어야 하는지를 지정합니다. 메타데이터 캐싱을 사용 중지하려면 0을 지정합니다. 이 값이 기본값입니다. 메타데이터 캐싱을 사용 설정하려면 30분에서 7일 사이의 간격 리터럴 값을 지정합니다. 예를 들어 4시간 비활성 간격에는 `INTERVAL 4 HOUR`를 지정합니다. 이 값을 사용하면 지난 4시간 이내에 새로고침된 경우 테이블에 대한 작업이 캐시된 메타데이터를 사용합니다. 캐시된 메타데이터가 이보다 오래된 경우 작업이 Cloud Storage에서 메타데이터를 대신 검색하도록 되돌아갑니다.
`metadata_cache_mode`	`STRING` BigLake 테이블 및 객체 테이블에 적용할 수 있습니다. 테이블의 메타데이터 캐시를 자동으로 또는 수동으로 새로고침할지 지정합니다. 시스템 정의 간격(일반적으로 30~60분)으로 메타데이터 캐시를 새로고침하려면 `AUTOMATIC`으로 설정합니다. 지정한 일정에 따라 메타데이터 캐시를 새로고침하려면 `MANUAL`로 설정합니다. 이 경우 `BQ.REFRESH_EXTERNAL_METADATA_CACHE` 시스템 프로시져를 호출하여 캐시를 새로고침할 수 있습니다. `max_staleness`가 0보다 큰 값으로 설정된 경우 `metadata_cache_mode`를 설정해야 합니다.
`null_marker`	`STRING` CSV 파일의 `NULL` 값을 나타내는 문자열입니다. CSV 데이터에 적용됩니다.
`object_metadata`	`STRING` 객체 테이블을 만들 때만 필요합니다. 객체 테이블을 만들 때 이 옵션의 값을 `SIMPLE`로 설정합니다.
`preserve_ascii_control_characters`	`BOOL` `true`이면 '\x00'부터 '\x1F'까지 ASCII 테이블의 처음 32자에 해당하는 삽입된 ASCII 제어 문자가 유지됩니다. CSV 데이터에 적용됩니다.
`projection_fields`	`STRING` 로드할 항목 속성의 목록입니다. Datastore 데이터에 적용됩니다.
`quote`	`STRING` CSV 파일에서 데이터 섹션을 인용하는 데 사용되는 문자열입니다. 데이터에 따옴표 붙은 줄바꿈 문자가 있다면 `allow_quoted_newlines` 속성을 `true`로 설정합니다. CSV 데이터에 적용됩니다.
`reference_file_schema_uri`	`STRING` 사용자가 테이블 스키마와 함께 참조 파일을 제공합니다. Parquet/ORC/AVRO 데이터에 적용됩니다. 예: `"gs://bucket/path/reference_schema_file.parquet"`
`require_hive_partition_filter`	`BOOL` `true`인 경우 이 테이블에 대한 모든 쿼리에는 데이터를 읽을 때 파티션을 제거하는 데 사용할 수 있는 파티션 필터가 필요합니다. 파티션을 나눈 하이브 외부 테이블에만 적용됩니다. Avro, CSV, JSON, Parquet, ORC 데이터에 적용됩니다.
`sheet_range`	`STRING` 쿼리할 Google Sheets 스프레드시트의 범위입니다. Google Sheets 데이터에 적용됩니다. 예시: `“sheet1!A1:B20”`
`skip_leading_rows`	`INT64` 데이터를 읽을 때 건너뛸 파일 상단의 행 수입니다. CSV 및 Google Sheets 데이터에 적용됩니다.
`uris`	Bigtable 테이블이 아닌 객체 테이블을 포함한 외부 테이블의 경우: `ARRAY<STRING>` 외부 데이터 위치의 정규화된 URI 배열입니다. 각 URI에는 버킷 이름 뒤에 와야 하는 별표(``) 와일드 카드 문자가 하나 포함될 수 있습니다. 여러 파일을 대상으로 하는 `uris` 값을 지정하는 경우 해당하는 모든 파일은 호환되는 스키마를 공유해야 합니다. 다음 예시에서는 유효한 `uris` 값을 보여줍니다. `['gs://bucket/path1/myfile.csv']` `['gs://bucket/path1/.csv']` `['gs://bucket/path1/', 'gs://bucket/path2/file00']` Bigtable 테이블의 경우: `STRING` 데이터 소스로 사용할 Bigtable 테이블을 식별하는 URI입니다. Bigtable URI는 하나만 지정할 수 있습니다. 예를 들면 `https://googleapis.com/bigtable/projects/project_id/instances/instance_id[/appProfiles/app_profile]/tables/table_name`입니다. Bigtable URI를 생성하는 방법에 대한 자세한 내용은 Bigtable URI 검색을 참조하세요.

범위 및 구문

이 뷰에 대한 쿼리에는 데이터 세트나 리전 한정자가 포함되어야 합니다. 데이터 세트 한정자가 있는 쿼리에는 데이터 세트에 대한 권한이 있어야 합니다. 리전 한정자가 있는 쿼리에는 프로젝트에 대한 권한이 있어야 합니다. 자세한 내용은 구문을 참조하세요. 다음 표에서는 이 뷰의 리전 범위와 리소스 범위를 설명합니다.

뷰 이름	리소스 범위	리전 범위
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS	프로젝트 수준	`REGION`
`[PROJECT_ID.]DATASET_ID.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS`	데이터 세트 수준	데이터 세트 위치

다음을 바꿉니다.

(선택사항) PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트의 ID입니다. 지정하지 않으면 기본 프로젝트가 사용됩니다.
REGION: 모든 데이터 세트 리전 이름입니다. 예를 들면 region-us입니다.
DATASET_ID: 데이터 세트의 ID입니다. 자세한 내용은 데이터 세트 한정자를 참조하세요.

참고: INFORMATION_SCHEMA 뷰를 쿼리할 위치를 지정해야 합니다. 쿼리 실행 위치는 INFORMATION_SCHEMA 뷰의 리전과 일치해야 합니다.

예

예 1:

다음 예시에서는 INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS 뷰를 쿼리하여 기본 프로젝트(myproject)의 mydataset에 있는 모든 테이블의 기본 테이블 만료 시간을 검색합니다.

기본 프로젝트가 아닌 프로젝트에 쿼리를 실행하려면 프로젝트 ID를 `project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view 형식으로 데이터세트에 추가합니다(예: `myproject`.mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS).

  SELECT
    *
  FROM
    mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS
  WHERE
    option_name = 'expiration_timestamp';

결과는 다음과 비슷합니다.

  +----------------+---------------+------------+----------------------+-------------+--------------------------------------+
  | table_catalog  | table_schema  | table_name |     option_name      | option_type |             option_value             |
  +----------------+---------------+------------+----------------------+-------------+--------------------------------------+
  | myproject      | mydataset     | mytable1   | expiration_timestamp | TIMESTAMP   | TIMESTAMP "2020-01-16T21:12:28.000Z" |
  | myproject      | mydataset     | mytable2   | expiration_timestamp | TIMESTAMP   | TIMESTAMP "2021-01-01T21:12:28.000Z" |
  +----------------+---------------+------------+----------------------+-------------+--------------------------------------+

예시 2:

다음 예시는 테스트 데이터가 포함된 mydataset의 모든 테이블에 대한 메타데이터를 검색합니다. 이 쿼리는 description 옵션의 값을 사용하여 설명의 아무 곳에서나 'test'가 포함된 테이블을 찾습니다. mydataset는 기본 프로젝트 myproject에 있습니다.

  SELECT
    *
  FROM
    mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS
  WHERE
    option_name = 'description'
    AND option_value LIKE '%test%';

결과는 다음과 비슷합니다.

  +----------------+---------------+------------+-------------+-------------+--------------+
  | table_catalog  | table_schema  | table_name | option_name | option_type | option_value |
  +----------------+---------------+------------+-------------+-------------+--------------+
  | myproject      | mydataset     | mytable1   | description | STRING      | "test data"  |
  | myproject      | mydataset     | mytable2   | description | STRING      | "test data"  |
  +----------------+---------------+------------+-------------+-------------+--------------+