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Vue VECTOR_INDEX_COLUMNS
La vue INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEX_COLUMNS contient une ligne pour chaque colonne doté d'un index vectoriel sur chaque table d'un ensemble de données.
Autorisations requises
Pour afficher les métadonnées d'index vectoriel, vous devez disposer de l'autorisation IAM (gestion de l'authentification et des accès) bigquery.tables.get ou bigquery.tables.list sur la table contenant l'index. Chacun des rôles IAM prédéfinis suivants inclut au moins l'une de ces autorisations :
Lorsque vous interrogez la vue INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEX_COLUMNS, les résultats de la requête contiennent une ligne pour chaque colonne indexée de chaque table d'un ensemble de données.
La vue INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEX_COLUMNS présente le schéma suivant :
Nom de la colonne
Type de données
Valeur
index_catalog
STRING
Nom du projet qui contient l'ensemble de données.
index_schema
STRING
Nom de l'ensemble de données contenant l'index vectoriel.
table_name
STRING
Nom de la table sur laquelle l'index vectoriel est créé.
index_name
STRING
Nom de l'index vectoriel.
index_column_name
STRING
Nom de la colonne indexée.
index_field_path
STRING
Chemin complet du champ indexé développé, commençant par le nom de la colonne. Les champs sont séparés par un point.
Champ d'application et syntaxe
Les requêtes exécutées sur cette vue doivent être associées à un qualificatif d'ensemble de données. Le tableau suivant explique le champ d'application de la région pour cette vue :
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eThe \u003ccode\u003eINFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEX_COLUMNS\u003c/code\u003e view provides metadata about each vector-indexed column within a dataset, with one row per indexed column.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAccessing vector index metadata requires specific IAM permissions, such as \u003ccode\u003ebigquery.tables.get\u003c/code\u003e or \u003ccode\u003ebigquery.tables.list\u003c/code\u003e, which are included in roles like \u003ccode\u003eroles/bigquery.admin\u003c/code\u003e, \u003ccode\u003eroles/bigquery.dataViewer\u003c/code\u003e, and others.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eQuery results from this view include details like \u003ccode\u003eindex_catalog\u003c/code\u003e, \u003ccode\u003eindex_schema\u003c/code\u003e, \u003ccode\u003etable_name\u003c/code\u003e, \u003ccode\u003eindex_name\u003c/code\u003e, \u003ccode\u003eindex_column_name\u003c/code\u003e, and \u003ccode\u003eindex_field_path\u003c/code\u003e, providing comprehensive information about the indexed columns.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eQueries against the \u003ccode\u003eVECTOR_INDEX_COLUMNS\u003c/code\u003e view must specify a dataset qualifier and must be executed within the same region as the \u003ccode\u003eINFORMATION_SCHEMA\u003c/code\u003e view.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe view is queried at a dataset level, with the syntax including optional \u003ccode\u003ePROJECT_ID\u003c/code\u003e and a required \u003ccode\u003eDATASET_ID\u003c/code\u003e, and can provide insights into indexed columns across multiple tables like in the example.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# VECTOR_INDEX_COLUMNS view\n=========================\n\nThe `INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEX_COLUMNS` view contains one row for each\nvector-indexed column on each table in a dataset.\n\nRequired permissions\n--------------------\n\nTo see [vector index](/bigquery/docs/vector-index) metadata, you need the\n`bigquery.tables.get` or `bigquery.tables.list` Identity and Access Management (IAM)\npermission on the table with the index. Each of the following predefined\nIAM roles includes at least one of these permissions:\n\n- `roles/bigquery.admin`\n- `roles/bigquery.dataEditor`\n- `roles/bigquery.dataOwner`\n- `roles/bigquery.dataViewer`\n- `roles/bigquery.metadataViewer`\n- `roles/bigquery.user`\n\nFor more information about BigQuery permissions, see\n[Access control with IAM](/bigquery/docs/access-control).\n\nSchema\n------\n\nWhen you query the `INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEX_COLUMNS` view, the query results contain one row for each indexed column on each table in a dataset.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThe `INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEX_COLUMNS` view has the following schema:\n\nScope and syntax\n----------------\n\nQueries against this view must have a [dataset qualifier](/bigquery/docs/information-schema-intro#syntax). The\nfollowing table explains the region scope for this view:\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReplace the following:\n\n- Optional: \u003cvar translate=\"no\"\u003ePROJECT_ID\u003c/var\u003e: the ID of your Google Cloud project. If not specified, the default project is used.\n- \u003cvar translate=\"no\"\u003eDATASET_ID\u003c/var\u003e: the ID of your dataset. For more information, see [Dataset qualifier](/bigquery/docs/information-schema-intro#dataset_qualifier).\n\n \u003cbr /\u003e\n\n \u003cbr /\u003e\n\n | **Note:** You must use [a region qualifier](/bigquery/docs/information-schema-intro#region_qualifier) to query `INFORMATION_SCHEMA` views. The location of the query execution must match the region of the `INFORMATION_SCHEMA` view.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n**Example** \n\n -- Returns metadata for vector indexes in a single dataset.\n SELECT * FROM myDataset.INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEX_COLUMNS;\n\nExamples\n--------\n\nThe following query extracts information on columns that have vector indexes: \n\n```googlesql\nSELECT table_name, index_name, index_column_name, index_field_path\nFROM my_project.dataset.INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEX_COLUMNS;\n```\n\nThe result is similar to the following: \n\n```\n+------------+------------+-------------------+------------------+\n| table_name | index_name | index_column_name | index_field_path |\n+------------+------------+-------------------+------------------+\n| table1 | indexa | embeddings | embeddings |\n| table2 | indexb | vectors | vectors |\n| table3 | indexc | vectors | vectors |\n+------------+------------+-------------------+------------------+\n```"]]
