Obtén metadatos de tablas mediante INFORMATION_SCHEMA

INFORMATION_SCHEMA contiene estas vistas para los metadatos de tablas:

• TABLES y TABLE_OPTIONS para los metadatos sobre las tablas
• COLUMNS y COLUMN_FIELD_PATHS para los metadatos sobre las columnas y los campos
• PARTITIONS para los metadatos sobre las particiones de tabla (vista previa)

TABLES y TABLE_OPTIONS también contienen información de alto nivel sobre las vistas. Para obtener información detallada, consulta VIEWS.

Permisos necesarios

Para TABLES y TABLE_OPTIONS, debes tener estos permisos:

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

Para COLUMNS y COLUMN_FIELD_PATHS, debes tener estos permisos:

• bigquery.tables.get
• bigquery.tables.list

Para PARTITIONS, debes tener estos permisos:

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

Sintaxis

Las consultas de cualquiera de estas vistas deben tener un calificador de región o conjunto de datos.

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

-- Returns metadata for tables in a region.
SELECT * FROM region-us.INFORMATION_SCHEMA.TABLES;

Vista TABLES

Cuando consultas la vista INFORMATION_SCHEMA.TABLES, los resultados contienen una fila por cada tabla o vista de un conjunto de datos.

La vista INFORMATION_SCHEMA.TABLES tiene el siguiente esquema:

Nombre de la columna	Tipo de datos	Valor
TABLE_CATALOG	STRING	El ID del proyecto que contiene el conjunto de datos
TABLE_SCHEMA	STRING	El nombre del conjunto de datos que contiene la tabla o la vista (también denominado datasetId)
TABLE_NAME	STRING	El nombre de la tabla o la vista (también denominado tableId)
TABLE_TYPE	STRING	El tipo de tabla: BASE TABLE: Una tabla de BigQuery. VIEW: Una vista de BigQuery MATERIALIZED VIEW: Una vista materializada de BigQuery EXTERNAL: Una tabla que hace referencia a una fuente de datos externa
IS_INSERTABLE_INTO	STRING	YES o NO, lo que depende de si la tabla admite declaraciones DML INSERT
IS_TYPED	STRING	El valor es siempre NO
CREATION_TIME	TIMESTAMP	La fecha y hora de creación de la tabla
DDL (vista previa)	STRING	La declaración DDL que se puede usar para volver a crear la tabla, como CREATE TABLE o CREATE VIEW. La columna DDL está oculta en consultas de SELECT *. Solo se mostrará cuando lo selecciones explícitamente. Esta columna muestra NULL para EXTERNAL TABLE.

Ejemplos

Ejemplo 1:

En el ejemplo siguiente, se recuperan los metadatos de todas las tablas en el conjunto de datos llamado mydataset. La consulta selecciona todas las columnas de la vista INFORMATION_SCHEMA.TABLES, excepto is_typed, que se reserva para uso futuro, y ddl, que está oculta en las consultas de SELECT *. Los metadatos que se muestran corresponden a todas las tablas en mydataset de tu proyecto predeterminado.

mydataset contiene las tablas siguientes:

• mytable1: Una tabla de BigQuery estándar
• myview1: una vista de BigQuery

Para ejecutar la consulta en un proyecto que no sea el predeterminado, agrega el ID del proyecto al conjunto de datos en este formato: `project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view (por ejemplo, `myproject`.mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES).

Para ejecutar la consulta, haz lo siguiente:

Console

1. Abre la página de BigQuery en Cloud Console.

   Ir a la página de BigQuery

2. Ingresa la siguiente consulta de SQL estándar en la casilla Editor de consulta. INFORMATION_SCHEMA requiere sintaxis de SQL estándar. SQL estándar es la sintaxis predeterminada en Cloud Console.

   SELECT
    * EXCEPT(is_typed)
   FROM
    mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
   

   Nota: En los nombres de las vistas INFORMATION_SCHEMA, se distingue entre mayúsculas y minúsculas.

3. Haz clic en Ejecutar.

bq

Usa el comando query y especifica la sintaxis de SQL estándar con las marcas --nouse_legacy_sql o --use_legacy_sql=false. Se requiere la sintaxis de SQL estándar para las consultas INFORMATION_SCHEMA.

Para ejecutar la consulta, ingresa lo siguiente:

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   * EXCEPT(is_typed)
 FROM
   mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES'

El resultado debería ser similar a lo siguiente:

  +----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+
  | table_catalog  | table_schema  |   table_name   | table_type | is_insertable_into |    creation_time    |
  +----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+
  | myproject      | mydataset     | mytable1       | BASE TABLE | YES                | 2018-10-29 20:34:44 |
  | myproject      | mydataset     | myview1        | VIEW       | NO                 | 2018-12-29 00:19:20 |
  +----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+
  

Ejemplo 2:

En el ejemplo siguiente, se recuperan todas las tablas de tipo BASE TABLE de la vista INFORMATION_SCHEMA.TABLES. La columna is_typed queda excluida y la columna ddl está oculta. Los metadatos que se muestran corresponden a las tablas de mydataset en tu proyecto predeterminado.

Para ejecutar la consulta en un proyecto que no sea el predeterminado, agrega el ID del proyecto al conjunto de datos en este formato: `project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view (por ejemplo, `myproject`.mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES).

Para ejecutar la consulta, haz lo siguiente:

Console

1. Abre la página de BigQuery en Cloud Console.

   Ir a la página de BigQuery

2. Ingresa la siguiente consulta de SQL estándar en la casilla Editor de consulta. INFORMATION_SCHEMA requiere sintaxis de SQL estándar. SQL estándar es la sintaxis predeterminada en Cloud Console.

   SELECT
    * EXCEPT(is_typed)
   FROM
    mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
   WHERE
    table_type="BASE TABLE"
   

   Nota: En los nombres de las vistas INFORMATION_SCHEMA, se distingue entre mayúsculas y minúsculas.

3. Haz clic en Ejecutar.

bq

Usa el comando query y especifica la sintaxis de SQL estándar con las marcas --nouse_legacy_sql o --use_legacy_sql=false. Se requiere la sintaxis de SQL estándar para las consultas INFORMATION_SCHEMA.

Para ejecutar la consulta, ingresa lo siguiente:

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   * EXCEPT(is_typed)
 FROM
   mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
 WHERE
   table_type="BASE TABLE"'

Los resultados deberían verse así:

  +----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+
  | table_catalog  | table_schema  |   table_name   | table_type | is_insertable_into |    creation_time    |
  +----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+
  | myproject      | mydataset     | mytable1       | BASE TABLE | NO                 | 2018-10-31 22:40:05 |
  +----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+
  

Ejemplo 3:

En el siguiente ejemplo, se recuperan las columnas table_name y ddl de la vista INFORMATION_SCHEMA.TABLES para la tabla population_by_zip_2010 en el conjunto de datos census_bureau_usa. Este conjunto de datos es parte del programa de conjuntos de datos públicos de BigQuery.

Debido a que la tabla que consultas está en otro proyecto, debes agregar el ID del proyecto al conjunto de datos en el siguiente formato: `project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view. En este ejemplo, el valor es `bigquery-public-data`.census_bureau_usa.INFORMATION_SCHEMA.TABLES.

Para ejecutar la consulta, haz lo siguiente:

Console

1. Abre la página de BigQuery en Cloud Console.

   Ir a la página de BigQuery

2. Ingresa la siguiente consulta de SQL estándar en la casilla Editor de consulta. INFORMATION_SCHEMA requiere sintaxis de SQL estándar. SQL estándar es la sintaxis predeterminada en Cloud Console.

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

   Nota: En los nombres de las vistas INFORMATION_SCHEMA, se distingue entre mayúsculas y minúsculas.

3. Haz clic en Ejecutar.

bq

Usa el comando query y especifica la sintaxis de SQL estándar con las marcas --nouse_legacy_sql o --use_legacy_sql=false. Se requiere la sintaxis de SQL estándar para las consultas INFORMATION_SCHEMA.

Para ejecutar la consulta, ingresa lo siguiente:

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   table_name, ddl
 FROM
   `bigquery-public-data`.census_bureau_usa.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
 WHERE
   table_name="population_by_zip_2010"'

El resultado debería ser similar a lo siguiente:

+------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|       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", "")]                                                                                                                                                                                             |
|                        | );                                                                                                                                                                                                                         |
+------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
  

Vista TABLE_OPTIONS

Cuando consultas la vista INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS, los resultados contienen una fila por cada tabla o vista de un conjunto de datos.

La vista INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS tiene el siguiente esquema:

Nombre de la columna	Tipo de datos	Valor
TABLE_CATALOG	STRING	El ID del proyecto que contiene el conjunto de datos
TABLE_SCHEMA	STRING	El nombre del conjunto de datos que contiene la tabla o la vista (también denominado datasetId)
TABLE_NAME	STRING	El nombre de la tabla o la vista (también denominado tableId)
OPTION_NAME	STRING	Uno de los valores de nombre de la tabla de opciones
OPTION_TYPE	STRING	Uno de los valores de tipo de datos en la tabla de opciones
OPTION_VALUE	STRING	Una de las opciones de valor en la tabla de opciones

Tabla de opciones

OPTION_NAME	OPTION_TYPE	OPTION_VALUE
partition_expiration_days	FLOAT64	El ciclo de vida predeterminado de todas las particiones de una tabla particionada, expresado en días
expiration_timestamp	FLOAT64	La hora a la que vence esta tabla
kms_key_name	STRING	El nombre de la clave de Cloud KMS que se usa para encriptar la tabla
friendly_name	STRING	El nombre descriptivo de la tabla
description	STRING	Una descripción de la tabla
labels	ARRAY<STRUCT<STRING, STRING>>	Un arreglo de STRUCT que representa las etiquetas de la tabla
require_partition_filter	BOOL	Si las consultas sobre la tabla requieren un filtro de partición
enable_refresh	BOOL	Indica si la actualización automática está habilitada para una vista materializada
refresh_interval_minutes	FLOAT64	Frecuencia con la que se actualiza una vista materializada

Ejemplos

Ejemplo 1:

En el ejemplo siguiente, se recuperan las horas de vencimiento de la tabla predeterminada para todas las tablas de mydataset en tu proyecto predeterminado (myproject) mediante una consulta a la vista INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS.

Para ejecutar la consulta en un proyecto que no sea el predeterminado, agrega el ID del proyecto al conjunto de datos en este formato: `project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view (por ejemplo, `myproject`.mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS).

Para ejecutar la consulta, haz lo siguiente:

Console

1. Abre la página de BigQuery en Cloud Console.

   Ir a la página de BigQuery

2. Ingresa la siguiente consulta de SQL estándar en la casilla Editor de consulta. INFORMATION_SCHEMA requiere sintaxis de SQL estándar. SQL estándar es la sintaxis predeterminada en Cloud Console.

   SELECT
    *
   FROM
    mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS
   WHERE
    option_name="expiration_timestamp"
   

   Nota: En los nombres de las vistas INFORMATION_SCHEMA, se distingue entre mayúsculas y minúsculas.

3. Haz clic en Ejecutar.

bq

Usa el comando query y especifica la sintaxis de SQL estándar con las marcas --nouse_legacy_sql o --use_legacy_sql=false. Se requiere la sintaxis de SQL estándar para las consultas INFORMATION_SCHEMA.

Para ejecutar la consulta, ingresa lo siguiente:

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   *
 FROM
   mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS
 WHERE
   option_name="expiration_timestamp"'

El resultado debería ser similar a lo siguiente:

  +----------------+---------------+------------+----------------------+-------------+--------------------------------------+
  | 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" |
  +----------------+---------------+------------+----------------------+-------------+--------------------------------------+
  

Nota: Las tablas sin un vencimiento se excluyen de los resultados de las consultas.

Ejemplo 2:

En el ejemplo siguiente, se recuperan los metadatos sobre todas las tablas en mydataset que contienen datos de prueba. La consulta usa los valores de la opción description para encontrar tablas que contengan “test” en algún lugar de la descripción. mydataset está en tu proyecto predeterminado: myproject.

Para ejecutar la consulta en un proyecto que no sea el predeterminado, agrega el ID del proyecto al conjunto de datos en el formato siguiente: `project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view; por ejemplo, `myproject`.mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS.

Para ejecutar la consulta, haz lo siguiente:

Console

1. Abre la página de BigQuery en Cloud Console.

   Ir a la página de BigQuery

2. Ingresa la siguiente consulta de SQL estándar en la casilla Editor de consulta. INFORMATION_SCHEMA requiere sintaxis de SQL estándar. SQL estándar es la sintaxis predeterminada en Cloud Console.

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

   Nota: En los nombres de las vistas INFORMATION_SCHEMA, se distingue entre mayúsculas y minúsculas.

3. Haz clic en Ejecutar.

bq

Usa el comando query y especifica la sintaxis de SQL estándar con las marcas --nouse_legacy_sql o --use_legacy_sql=false. Se requiere la sintaxis de SQL estándar para las consultas INFORMATION_SCHEMA.

Para ejecutar la consulta, ingresa lo siguiente:

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   *
 FROM
   mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS
 WHERE
   option_name="description" AND option_value LIKE "%test%"'

El resultado debería ser similar a lo siguiente:

  +----------------+---------------+------------+-------------+-------------+--------------+
  | 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"  |
  +----------------+---------------+------------+-------------+-------------+--------------+
  

Vista COLUMNS

Cuando consultas la vista INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS, los resultados contienen una fila por cada columna (campo) de una tabla.

La vista INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS tiene el siguiente esquema:

Nombre de la columna	Tipo de datos	Valor
TABLE_CATALOG	STRING	El ID del proyecto que contiene el conjunto de datos
TABLE_SCHEMA	STRING	El nombre del conjunto de datos que contiene la tabla (también denominado datasetId)
TABLE_NAME	STRING	El nombre de la tabla o la vista (también denominado tableId)
COLUMN_NAME	STRING	El nombre de la columna
ORDINAL_POSITION	INT64	El desplazamiento (con indexación de base 1) de la columna dentro de la tabla; si es una seudocolumna, como _PARTITIONTIME o _PARTITIONDATE, el valor es NULL
IS_NULLABLE	STRING	YES o NO, lo cual depende de si el modo de la columna permite valores NULL
DATA_TYPE	STRING	El tipo de datos de SQL estándar de la columna
IS_GENERATED	STRING	El valor es siempre NEVER
GENERATION_EXPRESSION	STRING	El valor es siempre NULL
IS_STORED	STRING	El valor es siempre NULL
IS_HIDDEN	STRING	YES o NO, lo cual depende de si se trata de una seudocolumna, como _PARTITIONTIME o _PARTITIONDATE
IS_UPDATABLE	STRING	El valor es siempre NULL
IS_SYSTEM_DEFINED	STRING	YES o NO, lo cual depende de si se trata de una seudocolumna, como _PARTITIONTIME o _PARTITIONDATE
IS_PARTITIONING_COLUMN	STRING	YES o NO lo cual depende de si la columna es una columna de partición
CLUSTERING_ORDINAL_POSITION	INT64	El desplazamiento (con indexación de base 1) de la columna dentro de las columnas de agrupamiento en clústeres de la tabla; el valor es NULL si la tabla no está agrupada

Ejemplos

En el siguiente ejemplo, se recuperan los metadatos desde la vista INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS para la tabla population_by_zip_2010 en el conjunto de datos census_bureau_usa. Este conjunto de datos es parte del programa de conjuntos de datos públicos de BigQuery.

Debido a que la tabla que consultas está en otro proyecto, bigquery-public-data, debes agregar el ID del proyecto al conjunto de datos en el siguiente formato: `project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view; por ejemplo, `bigquery-public-data`.census_bureau_usa.INFORMATION_SCHEMA.TABLES.

Las columnas siguientes se excluyen de los resultados de la consulta debido a que están reservadas para uso futuro:

• IS_GENERATED
• GENERATION_EXPRESSION
• IS_STORED
• IS_UPDATABLE

Para ejecutar la consulta, haz lo siguiente:

Console

1. Abre la página de BigQuery en Cloud Console.

   Ir a la página de BigQuery

2. Ingresa la siguiente consulta de SQL estándar en la casilla Editor de consulta. INFORMATION_SCHEMA requiere sintaxis de SQL estándar. SQL estándar es la sintaxis predeterminada en Cloud Console.

   SELECT
    * EXCEPT(is_generated, generation_expression, is_stored, is_updatable)
   FROM
    `bigquery-public-data`.census_bureau_usa.INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
   WHERE
    table_name="population_by_zip_2010"
   

   Nota: En los nombres de las vistas INFORMATION_SCHEMA, se distingue entre mayúsculas y minúsculas.

3. Haz clic en Ejecutar.

bq

Usa el comando query y especifica la sintaxis de SQL estándar con las marcas --nouse_legacy_sql o --use_legacy_sql=false. Se requiere la sintaxis de SQL estándar para las consultas INFORMATION_SCHEMA.

Para ejecutar la consulta, ingresa lo siguiente:

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   * EXCEPT(is_generated, generation_expression, is_stored, is_updatable)
 FROM
   `bigquery-public-data`.census_bureau_usa.INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
 WHERE
   table_name="population_by_zip_2010"'

El resultado debería ser similar a lo siguiente: Para facilitar la lectura, table_catalog y table_schema se excluyen de los resultados:

+------------------------+-------------+------------------+-------------+-----------+-----------+-------------------+------------------------+-----------------------------+
|       table_name       | column_name | ordinal_position | is_nullable | data_type | is_hidden | is_system_defined | is_partitioning_column | clustering_ordinal_position |
+------------------------+-------------+------------------+-------------+-----------+-----------+-------------------+------------------------+-----------------------------+
| population_by_zip_2010 | zipcode     |                1 | NO          | STRING    | NO        | NO                | NO                     |                        NULL |
| population_by_zip_2010 | geo_id      |                2 | YES         | STRING    | NO        | NO                | NO                     |                        NULL |
| population_by_zip_2010 | minimum_age |                3 | YES         | INT64     | NO        | NO                | NO                     |                        NULL |
| population_by_zip_2010 | maximum_age |                4 | YES         | INT64     | NO        | NO                | NO                     |                        NULL |
| population_by_zip_2010 | gender      |                5 | YES         | STRING    | NO        | NO                | NO                     |                        NULL |
| population_by_zip_2010 | population  |                6 | YES         | INT64     | NO        | NO                | NO                     |                        NULL |
+------------------------+-------------+------------------+-------------+-----------+-----------+-------------------+------------------------+-----------------------------+
  

Vista COLUMN_FIELD_PATHS

Los resultados de la consulta contienen una fila por cada columna anidada dentro de una columna RECORD (o STRUCT).

Cuando consultas la vista INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS, los resultados contienen una fila por cada columna anidada dentro de una columna RECORD (o STRUCT).

La vista INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS tiene el siguiente esquema:

Nombre de la columna	Tipo de datos	Valor
TABLE_CATALOG	STRING	El ID del proyecto que contiene el conjunto de datos
TABLE_SCHEMA	STRING	El nombre del conjunto de datos que contiene la tabla (también denominado datasetId)
TABLE_NAME	STRING	El nombre de la tabla o la vista (también denominado tableId)
COLUMN_NAME	STRING	El nombre de la columna
FIELD_PATH	STRING	La ruta a una columna anidada dentro de una columna “RECORD” (o “STRUCT”)
DATA_TYPE	STRING	El tipo de datos de SQL estándar de la columna
DESCRIPTION	STRING	La descripción de la columna

Ejemplos

En el siguiente ejemplo, se recuperan los metadatos desde la vista INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS para la tabla commits en el conjunto de datos github_repos. Este conjunto de datos es parte del programa de conjunto de datos públicos de BigQuery.

Debido a que la tabla que consultas está en otro proyecto, bigquery-public-data, debes agregar el ID del proyecto al conjunto de datos en el siguiente formato: `project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view; por ejemplo, `bigquery-public-data`.github_repos.INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS.

La tabla commits contiene las siguientes columnas anidadas, y anidadas y repetidas:

• author: columna anidada RECORD
• committer: columna RECORD anidada
• trailer: columna RECORD anidada y repetida
• difference: columna RECORD anidada y repetida

Tu consulta recuperará los metadatos de las columnas author y difference.

Para ejecutar la consulta, haz lo siguiente:

Console

1. Abre la página de BigQuery en Cloud Console.

   Ir a la página de BigQuery

2. Ingresa la siguiente consulta de SQL estándar en la casilla Editor de consulta. INFORMATION_SCHEMA requiere sintaxis de SQL estándar. SQL estándar es la sintaxis predeterminada en Cloud Console.

   SELECT
    *
   FROM
    `bigquery-public-data`.github_repos.INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS
   WHERE
    table_name="commits"
    AND column_name="author"
    OR column_name="difference"
   

   Nota: En los nombres de las vistas INFORMATION_SCHEMA, se distingue entre mayúsculas y minúsculas.

3. Haz clic en Ejecutar.

bq

Usa el comando query y especifica la sintaxis de SQL estándar con las marcas --nouse_legacy_sql o --use_legacy_sql=false. Se requiere la sintaxis de SQL estándar para las consultas INFORMATION_SCHEMA.

Para ejecutar la consulta, ingresa lo siguiente:

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   *
 FROM
   `bigquery-public-data`.github_repos.INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS
 WHERE
   table_name="commits"
   AND column_name="author"
   OR column_name="difference"'

El resultado debería ser similar a lo siguiente: Para facilitar la lectura, table_catalog y table_schema se excluyen de los resultados.

  +------------+-------------+---------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-------------+
  | table_name | column_name |     field_path      |                                                                      data_type                                                                      | description |
  +------------+-------------+---------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-------------+
  | commits    | author      | author              | STRUCT<name STRING, email STRING, time_sec INT64, tz_offset INT64, date TIMESTAMP>                                                                  | NULL        |
  | commits    | author      | author.name         | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | author      | author.email        | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | author      | author.time_sec     | INT64                                                                                                                                               | NULL        |
  | commits    | author      | author.tz_offset    | INT64                                                                                                                                               | NULL        |
  | commits    | author      | author.date         | TIMESTAMP                                                                                                                                           | NULL        |
  | commits    | difference  | difference          | ARRAY<STRUCT<old_mode INT64, new_mode INT64, old_path STRING, new_path STRING, old_sha1 STRING, new_sha1 STRING, old_repo STRING, new_repo STRING>> | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.old_mode | INT64                                                                                                                                               | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.new_mode | INT64                                                                                                                                               | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.old_path | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.new_path | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.old_sha1 | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.new_sha1 | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.old_repo | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.new_repo | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  +------------+-------------+---------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-------------+
  

Vista PARTITIONS

Vista previa

Este producto o función está cubierto por las Condiciones de las ofertas anteriores a la disponibilidad general de las Condiciones del Servicio de Google Cloud Platform. Los productos y las características anteriores a la disponibilidad general pueden tener asistencia limitada, y los cambios en estos productos y características podrían no ser compatibles con otras versiones anteriores a la disponibilidad general. Para obtener más información, consulta las descripciones de la etapa de lanzamiento.

Cuando consultas la vista INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS, los resultados de la consulta contienen una fila por cada partición.

La vista INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS tiene el siguiente esquema:

Nombre de la columna	Tipo de datos	Valor
TABLE_CATALOG	STRING	El ID del proyecto que contiene el conjunto la tabla
TABLE_SCHEMA	STRING	El nombre del conjunto de datos que contiene la tabla (también denominado datasetId)
TABLE_NAME	STRING	El nombre de la tabla, también denominado tableId
PARTITION_ID	STRING	El ID de una partición única Para las tablas no particionadas, el valor es NULL.
TOTAL_ROWS	INTEGER	La cantidad total de filas en la partición
TOTAL_LOGICAL_BYTES	INTEGER	La cantidad total de bytes lógicos en la partición
TOTAL_BILLABLE_BYTES	INTEGER	La cantidad total de bytes facturables de la partición
LAST_MODIFIED_TIME	TIMESTAMP	El momento en que se escribieron los datos más recientes en la partición
STORAGE_TIER	STRING	El nivel de almacenamiento de la partición: ACTIVE: la partición se factura como almacenamiento activo. LONG_TERM: la partición se factura como almacenamiento a largo plazo.

Ejemplos

En el siguiente ejemplo, se calcula la cantidad de bytes que usa cada nivel de almacenamiento en todas las tablas del conjunto de datos bigquery-public-data.crypto_bitcoin.

Para ejecutar la consulta, haz lo siguiente:

Console

1. Abre la página de BigQuery en Cloud Console.

   Ir a la página de BigQuery

2. Ingresa la siguiente consulta de SQL estándar en la casilla Editor de consulta. INFORMATION_SCHEMA requiere sintaxis de SQL estándar. SQL estándar es la sintaxis predeterminada en Cloud Console.

   SELECT storage_tier, SUM(total_billable_bytes) billable_bytes
   FROM `bigquery-public-data.crypto_bitcoin.INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS`
   GROUP BY storage_tier
   

   Nota: En los nombres de las vistas INFORMATION_SCHEMA, se distingue entre mayúsculas y minúsculas.

3. Haz clic en Ejecutar.

bq

Usa el comando query y especifica la sintaxis de SQL estándar con las marcas --nouse_legacy_sql o --use_legacy_sql=false. Se requiere la sintaxis de SQL estándar para las consultas INFORMATION_SCHEMA.

Para ejecutar la consulta, ingresa lo siguiente:

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT storage_tier, SUM(total_billable_bytes) billable_bytes
 FROM `bigquery-public-data.crypto_bitcoin.INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS`
 GROUP BY storage_tier'

Los resultados deberían ser similares a los de la siguiente tabla: Los recuentos de bytes exactos pueden cambiar con el tiempo a medida que el conjunto de datos se actualiza.

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