Vista VECTOR_INDEX_OPTIONS

La vista INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEX_OPTIONS contiene una fila para cada columna con indexación vectorial en cada tabla en un conjunto de datos.

Permisos necesarios

Para ver los metadatos del índice vectorial, necesitas el permiso bigquery.tables.get o bigquery.tables.list de Identity and Access Management (IAM) en la tabla con el índice. Cada una de los siguientes roles predefinidos de IAM incluye, al menos, uno de estos permisos:

  • roles/bigquery.admin
  • roles/bigquery.dataEditor
  • roles/bigquery.dataOwner
  • roles/bigquery.dataViewer
  • roles/bigquery.metadataViewer
  • roles/bigquery.user

Para obtener más información sobre IAM de BigQuery, consulta Control de acceso con IAM.

Esquema

Cuando consultas la vista INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEX_OPTIONS, los resultados de la consulta contienen una fila por cada índice de cada tabla de un conjunto de datos.

La vista INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEX_OPTIONS tiene el siguiente esquema:

Nombre de la columna Tipo de datos Valor
index_catalog STRING El nombre del proyecto que contiene el conjunto de datos.
index_schema STRING Es el nombre del conjunto de datos que contiene el índice vectorial.
table_name STRING El nombre de la tabla en la que se crea el índice vectorial.
index_name STRING Es el nombre del índice vectorial.
option_name STRING Es el nombre de la opción que se usa en la declaración del lenguaje de definición de datos (DDL) para crear el índice vectorial.
option_type STRING El tipo de datos de la opción.
option_value STRING El valor de la opción.

Permiso y sintaxis

Las consultas realizadas a esta vista deben tener un calificador de conjunto de datos. En la siguiente tabla, se explica el permiso de la región para esta vista:

Nombre de la vista Permiso del recurso Permiso de la región
[PROJECT_ID.]DATASET_ID.INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEX_OPTIONS Nivel de conjunto de datos Ubicación del conjunto de datos

Reemplaza lo siguiente:

  • Opcional: PROJECT_ID: el ID del proyecto de Google Cloud. Si no se especifica, se usa el proyecto predeterminado.

    Ejemplo

    -- Returns metadata for vector indexes in a single dataset.
    SELECT * FROM myDataset.INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEX_OPTIONS;
    

    Ejemplos

    En la siguiente consulta, se extrae información sobre las opciones de índice vectorial:

    SELECT table_name, index_name, option_name, option_type, option_value
    FROM my_project.dataset.INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEX_OPTIONS;

    El resultado es similar al siguiente:

    +------------+------------+------------------+------------------+-------------------------------------------------------------------+
    | table_name | index_name | option_name      | option_type      | option_value                                                      |
    +------------+------------+------------------+------------------+-------------------------------------------------------------------+
    | table1     | indexa     | index_type       | STRING           | IVF                                                               |
    | table1     | indexa     | distance_type    | STRING           | EUCLIDEAN                                                         |
    | table1     | indexa     | ivf_options      | STRING           | {"num_lists": 100}                                                |
    | table2     | indexb     | index_type       | STRING           | IVF                                                               |
    | table2     | indexb     | distance_type    | STRING           | COSINE                                                            |
    | table2     | indexb     | ivf_options      | STRING           | {"num_lists": 500}                                                |
    | table3     | indexc     | index_type       | STRING           | TREE_AH                                                           |
    | table3     | indexc     | distance_type    | STRING           | DOT_PRODUCT                                                       |
    | table3     | indexc     | tree_ah_options  | STRING           | {"leaf_node_embedding_count": 1000, "normalization_type": "NONE"} |
    +------------+------------+------------------+------------------+-------------------------------------------------------------------+