Ansicht TABLES

Die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.TABLES enthält eine Zeile für jede Tabelle oder Ansicht in einem Dataset. Die Ansichten TABLES und TABLE_OPTIONS enthalten auch allgemeine Informationen zu Ansichten. Detaillierte Informationen erhalten Sie, wenn Sie die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.VIEWS abfragen.

Erforderliche Berechtigungen

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

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

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

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

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

Schema

Wenn Sie die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.TABLES abfragen, wird in den Abfrageergebnissen jede Tabelle oder Ansicht eines Datasets in einer eigenen Zeile dargestellt. Detaillierte Informationen zu Ansichten erhalten Sie, wenn Sie stattdessen die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.VIEWS abfragen.

Die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.TABLES hat das folgende Schema:

Spaltenname	Datentyp	Wert
`table_catalog`	`STRING`	Die ID des Projekts, das das Dataset enthält.
`table_schema`	`STRING`	Der Name des Datasets, das die Tabelle oder Ansicht enthält. Wird auch als `datasetId` bezeichnet.
`table_name`	`STRING`	Der Name der Tabelle oder Ansicht. Wird auch als `tableId` bezeichnet.
`table_type`	`STRING`	Der Tabellentyp; einer der folgenden: `BASE TABLE`: Eine Standardtabelle `CLONE`: Ein Tabellenklon `SNAPSHOT`: Ein Tabellen-Snapshot `VIEW`: Eine Ansicht `MATERIALIZED VIEW`: Eine materialisierte Ansicht oder ein Replikat einer materialisierten Ansicht `EXTERNAL`: Eine Tabelle, die auf eine externe Datenquelle verweist
`is_insertable_into`	`STRING`	`YES` oder `NO`, je nachdem, ob die Tabelle DML INSERT-Anweisungen unterstützt
`is_typed`	`STRING`	Der Wert ist immer `NO`
`creation_time`	`TIMESTAMP`	Der Erstellungszeitpunkt der Tabelle
`base_table_catalog`	`STRING`	Für Tabellenklone und Tabellen-Snapshots ist dies das Projekt der Basistabelle. Gilt nur für Tabellen, bei denen `table_type` auf `CLONE` oder `SNAPSHOT` gesetzt ist.
`base_table_schema`	`STRING`	Für Tabellenklone und Tabellen-Snapshots ist dies das Dataset der Basistabelle. Gilt nur für Tabellen, bei denen `table_type` auf `CLONE` oder `SNAPSHOT` gesetzt ist.
`base_table_name`	`STRING`	Für Tabellenklone und Tabellen-Snapshots ist dies der Name der Basistabelle. Gilt nur für Tabellen, bei denen `table_type` auf `CLONE` oder `SNAPSHOT` gesetzt ist.
`snapshot_time_ms`	`TIMESTAMP`	Für Tabellenklone und Tabellen-Snapshots ist dies der Zeitpunkt, zu dem der Klon- oder Snapshot-Vorgang zur Erstellung dieser Tabelle für die Basistabelle ausgeführt wurde. Wenn Zeitreise verwendet wurde, enthält dieses Feld den Zeitreise-Zeitstempel. Andernfalls ist das Feld `snapshot_time_ms` mit dem Feld `creation_time` identisch. Gilt nur für Tabellen, bei denen `table_type` auf `CLONE` oder `SNAPSHOT` gesetzt ist.
`replica_source_catalog`	`STRING`	Bei Replikaten der materialisierten Ansicht ist dies das Projekt der materialisierten Basisansicht.
`replica_source_schema`	`STRING`	Bei Replikaten der materialisierten Ansicht ist dies das Dataset der materialisierten Basisansicht.
`replica_source_name`	`STRING`	Für Replikate der materialisierten Ansicht ist dies der Name der materialisierten Basisansicht.
`replication_status`	`STRING`	Bei Replikaten der materialisierten Ansicht der Status der Replikation von der materialisierten Basisansicht zum Replikat der materialisierten Ansicht. Folgende Status sind möglich: `REPLICATION_STATUS_UNSPECIFIED` `ACTIVE`: Replikation ist ohne Fehler aktiv `SOURCE_DELETED`: Die materialisierte Quellansicht wurde gelöscht `PERMISSION_DENIED`: Die materialisierte Quellansicht wurde für das Dataset, das die Amazon S3-BigLake-Quelltabellen enthält, die in der Abfrage verwendet werden, die die materialisierte Ansicht erstellt haben, nicht autorisiert. `UNSUPPORTED_CONFIGURATION`: Es gibt ein Problem mit den Voraussetzungen des Replikats außer der Autorisierung der materialisierten Quellansicht.
`replication_error`	`STRING`	Wenn `replication_status` auf ein Replikationsproblem für ein Replikat einer materialisierten Ansicht hinweist, enthält `replication_error` weitere Details zum Problem.
`ddl`	`STRING`	Die DDL-Anweisung, mit der die Tabelle neu erstellt werden kann, z. B. `CREATE TABLE` oder `CREATE VIEW`
`default_collation_name`	`STRING`	Der Name der standardmäßigen Sortierspezifikation, falls vorhanden. Andernfalls `NULL`.
`upsert_stream_apply_watermark`	`TIMESTAMP`	Bei Tabellen, die Change Data Capture (CDC) verwenden, ist dies der Zeitpunkt der letzten Anwendung von Zeilenänderungen. Weitere Informationen finden Sie unter Fortschritt beim Tabellen-Upsert-Vorgang überwachen.

Bereich und Syntax

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

Ansichtsname	Ressourcenbereich	Regionsbereich
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.TABLES	auf Projektebene	`REGION`
`[PROJECT_ID.]DATASET_ID.INFORMATION_SCHEMA.TABLES`	Dataset-Ebene	Dataset-Standort

Dabei gilt:

Optional: PROJECT_ID: die ID Ihres Google Cloud-Projekts. Wenn keine Angabe erfolgt, wird das Standardprojekt verwendet.
REGION: ist ein beliebiger Dataset-Regionsname. Beispiel: region-us
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.

Beispiel

-- Returns metadata for tables in a single dataset.
SELECT * FROM myDataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES;

Beispiele

Beispiel 1:

Im folgenden Beispiel werden Tabellenmetadaten für alle Tabellen im Dataset mydataset abgerufen. Die zurückgegebenen Metadaten gelten für alle Tabellentypen in mydataset in Ihrem Standardprojekt.

mydataset enthält folgende Tabellen:

mytable1: eine Standard-BigQuery-Tabelle
myview1: Eine BigQuery-Ansicht

Dem Dataset fügen Sie die Projekt-ID im folgenden Format hinzu, um die Abfrage für ein anderes Projekt als Ihr Standardprojekt auszuführen: `project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view; beispielsweise `myproject`.mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES.

SELECT
  table_catalog, table_schema, table_name, table_type,
  is_insertable_into, creation_time, ddl
FROM
  mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES;

Das Ergebnis sieht etwa so aus. Zur besseren Lesbarkeit werden einige Spalten aus dem Ergebnis ausgeschlossen.

+----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------------------------------+
| table_catalog  | table_schema  |   table_name   | table_type | is_insertable_into |    creation_time    |                     ddl                     |
+----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------------------------------+
| myproject      | mydataset     | mytable1       | BASE TABLE | YES                | 2018-10-29 20:34:44 | CREATE TABLE `myproject.mydataset.mytable1` |
|                |               |                |            |                    |                     | (                                           |
|                |               |                |            |                    |                     |   id INT64                                  |
|                |               |                |            |                    |                     | );                                          |
| myproject      | mydataset     | myview1        | VIEW       | NO                 | 2018-12-29 00:19:20 | CREATE VIEW `myproject.mydataset.myview1`   |
|                |               |                |            |                    |                     | AS SELECT 100 as id;                        |
+----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------------------------------+

Beispiel 2:

Im folgenden Beispiel werden Tabellenmetadaten für alle Tabellen des Typs CLONE oder SNAPSHOT aus der Ansicht INFORMATION_SCHEMA.TABLES abgerufen. Die zurückgegebenen Metadaten beziehen sich auf Tabellen in mydataset in Ihrem Standardprojekt.

  SELECT
    table_name, table_type, base_table_catalog,
    base_table_schema, base_table_name, snapshot_time_ms
  FROM
    mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
  WHERE
    table_type = 'CLONE'
  OR
    table_type = 'SNAPSHOT';

Das Ergebnis sieht etwa so aus. Zur besseren Lesbarkeit werden einige Spalten aus dem Ergebnis ausgeschlossen.

  +--------------+------------+--------------------+-------------------+-----------------+---------------------+
  | table_name   | table_type | base_table_catalog | base_table_schema | base_table_name | snapshot_time_ms    |
  +--------------+------------+--------------------+-------------------+-----------------+---------------------+
  | items_clone  | CLONE      | myproject          | mydataset         | items           | 2018-10-31 22:40:05 |
  | orders_bk    | SNAPSHOT   | myproject          | mydataset         | orders          | 2018-11-01 08:22:39 |
  +--------------+------------+--------------------+-------------------+-----------------+---------------------+

Beispiel 3:

Im folgenden Beispiel werden die Spalten table_name und ddl aus der Ansicht INFORMATION_SCHEMA.TABLES für die Tabelle population_by_zip_2010 im Dataset census_bureau_usa abgerufen. Dieses Dataset ist Teil des öffentlichen Dataset-Programms von BigQuery.

Da sich die abgefragte Tabelle in einem anderen Projekt befindet, fügen Sie dem Dataset die Projekt-ID im folgenden Format hinzu: `project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view. In diesem Beispiel ist der Wert `bigquery-public-data`.census_bureau_usa.INFORMATION_SCHEMA.TABLES.

SELECT
  table_name, ddl
FROM
  `bigquery-public-data`.census_bureau_usa.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
WHERE
  table_name = 'population_by_zip_2010';

Das Ergebnis sieht etwa so aus:

+------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|       table_name       |                                                                                                            ddl                                                                                                             |
+------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| population_by_zip_2010 | CREATE TABLE `bigquery-public-data.census_bureau_usa.population_by_zip_2010`                                                                                                                                               |
|                        | (                                                                                                                                                                                                                          |
|                        |   geo_id STRING OPTIONS(description="Geo code"),                                                                                                                                                                           |
|                        |   zipcode STRING NOT NULL OPTIONS(description="Five digit ZIP Code Tabulation Area Census Code"),                                                                                                                          |
|                        |   population INT64 OPTIONS(description="The total count of the population for this segment."),                                                                                                                             |
|                        |   minimum_age INT64 OPTIONS(description="The minimum age in the age range. If null, this indicates the row as a total for male, female, or overall population."),                                                          |
|                        |   maximum_age INT64 OPTIONS(description="The maximum age in the age range. If null, this indicates the row as having no maximum (such as 85 and over) or the row is a total of the male, female, or overall population."), |
|                        |   gender STRING OPTIONS(description="male or female. If empty, the row is a total population summary.")                                                                                                                    |
|                        | )                                                                                                                                                                                                                          |
|                        | OPTIONS(                                                                                                                                                                                                                   |
|                        |   labels=[("freebqcovid", "")]                                                                                                                                                                                             |
|                        | );                                                                                                                                                                                                                         |
+------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+