Como listar conjuntos de dados

Neste documento, descrevemos como listar e receber informações sobre conjuntos de dados no BigQuery.

Antes de começar

Atribua papéis do Identity and Access Management (IAM) que concedam aos usuários as permissões necessárias para realizar cada tarefa deste documento.

Papel necessário

Para receber a permissão necessária para listar conjuntos de dados ou receber informações sobre conjuntos de dados, peça ao administrador para conceder a você o papel do IAM de Leitor de metadados do BigQuery (roles/bigquery.metadataViewer) no projeto. Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.

Esse papel predefinido contém a permissão bigquery.datasets.get, que é necessária para listar conjuntos de dados ou receber informações sobre conjuntos de dados.

Também é possível conseguir essa permissão com papéis personalizados ou outros papéis predefinidos.

Ao aplicar o papel roles/bigquery.metadataViewer no nível do projeto ou da organização, é possível listar todos os conjuntos de dados do projeto. Quando você aplica o papel roles/bigquery.metadataViewer no nível do conjunto de dados, pode listar todos os conjuntos de dados para os quais recebeu esse papel.

Listar conjuntos de dados

Selecione uma das seguintes opções:

Console

1. No menu de navegação, clique em BigQuery Studio.

2. No painel Explorador, expanda um nome de projeto para ver os conjuntos de dados dele ou use a caixa de pesquisa para procurar pelo nome do conjunto de dados.

SQL

Consulte a visualização INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA.

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Ir para o BigQuery

2. No editor de consultas, digite a seguinte instrução:

   SELECT
     schema_name
   FROM
     PROJECT_ID.`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA;

   Substitua:

   • PROJECT_ID: o ID do seu projeto do Google Cloud. Se não for especificado, o projeto padrão será usado.
   • REGION: qualquer nome da região do conjunto de dados. Por exemplo, us.

3. Clique em Executar.

Para mais informações sobre como executar consultas, acesse Executar uma consulta interativa.

bq

Emita o comando bq ls para listar conjuntos de dados pelo ID deles. A sinalização --format pode ser usada para controlar a saída. Se você estiver listando o conjunto de dados em um projeto diferente do padrão, adicione a sinalização --project_id ao comando.

Para listar todos os conjuntos de dados em um projeto, incluindo conjuntos de dados ocultos, use a sinalização --all ou o atalho -a.

Para listar todos os conjuntos de dados em um projeto, mas sem conjuntos de dados ocultos, use a sinalização --datasets ou o atalho -d. Essa flag é opcional. Por padrão, os conjuntos de dados ocultos não são listados.

Veja a seguir algumas outras sinalizações:

• --filter: conjuntos de dados de listas que correspondem à expressão do filtro. Use uma lista separada por espaço de chaves e valores de rótulo no formato labels.key:value. Para mais informações sobre como filtrar conjuntos de dados usando rótulos, consulte Como adicionar e usar rótulos.
• --max_results ou -n: um número inteiro que indica o valor máximo de resultados. O valor padrão é 50.

bq ls --filter labels.key:value \
--max_results integer \
--format=prettyjson \
--project_id project_id

Substitua:

• key:value: chave e valor de um identificador;
• integer: um número inteiro que representa a quantidade de conjuntos de dados a serem listados;
• project_id: o nome do projeto.

Exemplos:

Digite o comando a seguir para listar conjuntos de dados no projeto padrão. -- format é definido como pretty para retornar uma tabela formatada básica.

bq ls --format=pretty

Insira o seguinte comando para listar conjuntos de dados em myotherproject. --format é definido como prettyjson para retornar resultados detalhados no formato JSON.

bq ls --format=prettyjson --project_id myotherproject

Insira o comando a seguir para listar todos os conjuntos de dados, incluindo conjuntos de dados ocultos no projeto padrão. Na saída, os conjuntos de dados ocultos começam com um sublinhado.

bq ls -a

Digite o comando a seguir para retornar mais de 50 conjuntos de dados do seu projeto, que é a saída padrão.

bq ls --max_results 60

Digite o comando a seguir para listar os conjuntos de dados no projeto padrão com o rótulo org:dev.

bq ls --filter labels.org:dev

API

Para listar conjuntos de dados usando a API, chame o método datasets.list da API.

C#

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do C# no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em C#.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;

public class BigQueryListDatasets
{
    public void ListDatasets(
        string projectId = "your-project-id"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        // Retrieve list of datasets in project
        List<BigQueryDataset> datasets = client.ListDatasets().ToList();
        // Display the results
        if (datasets.Count > 0)
        {
            Console.WriteLine($"Datasets in project {projectId}:");
            foreach (var dataset in datasets)
            {
                Console.WriteLine($"\t{dataset.Reference.DatasetId}");
            }
        }
        else
        {
            Console.WriteLine($"{projectId} does not contain any datasets.");
        }
    }
}

Go

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Go no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Go.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// listDatasets demonstrates iterating through the collection of datasets in a project.
func listDatasets(projectID string, w io.Writer) error {
	// projectID := "my-project-id"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	it := client.Datasets(ctx)
	for {
		dataset, err := it.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintln(w, dataset.DatasetID)
	}
	return nil
}

Java

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Java no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Java.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

import com.google.api.gax.paging.Page;
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery.DatasetListOption;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Dataset;

public class ListDatasets {

  public static void runListDatasets() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    listDatasets(projectId);
  }

  public static void listDatasets(String projectId) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      Page<Dataset> datasets = bigquery.listDatasets(projectId, DatasetListOption.pageSize(100));
      if (datasets == null) {
        System.out.println("Dataset does not contain any models");
        return;
      }
      datasets
          .iterateAll()
          .forEach(
              dataset -> System.out.printf("Success! Dataset ID: %s ", dataset.getDatasetId()));
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Project does not contain any datasets \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Node.js no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Node.js.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

// Import the Google Cloud client library
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const bigquery = new BigQuery();

async function listDatasets() {
  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const projectId = "my_project_id";

  // Lists all datasets in the specified project.
  // If projectId is not specified, this method will take
  // the projectId from the authenticated BigQuery Client.
  const [datasets] = await bigquery.getDatasets({projectId});
  console.log('Datasets:');
  datasets.forEach(dataset => console.log(dataset.id));
}

PHP

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do PHP no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em PHP.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId  = 'The Google project ID';

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$datasets = $bigQuery->datasets();
foreach ($datasets as $dataset) {
    print($dataset->id() . PHP_EOL);
}

Python

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Python.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

datasets = list(client.list_datasets())  # Make an API request.
project = client.project

if datasets:
    print("Datasets in project {}:".format(project))
    for dataset in datasets:
        print("\t{}".format(dataset.dataset_id))
else:
    print("{} project does not contain any datasets.".format(project))

Ruby

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Ruby no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Ruby.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

require "google/cloud/bigquery"

def list_datasets project_id = "your-project-id"
  bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new project: project_id

  puts "Datasets in project #{project_id}:"
  bigquery.datasets.each do |dataset|
    puts "\t#{dataset.dataset_id}"
  end
end

Receber informações sobre conjuntos de dados

Selecione uma das seguintes opções:

Console

1. No painel Explorer, expanda o projeto e selecione um conjunto de dados.

2. Expanda a opção Ações e clique em Abrir. A descrição e os detalhes são exibidos no painel de detalhes. As tabelas de um conjunto de dados são listadas com o nome do conjunto de dados no painel Explorador.

Por padrão, os conjuntos de dados ocultos ficam ocultos no console do Google Cloud. Para mostrar informações sobre conjuntos de dados ocultos, use a ferramenta de linha de comando bq ou a API.

SQL

Consulte a visualização INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA.

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Ir para o BigQuery

2. No editor de consultas, digite a seguinte instrução:

   SELECT
     * EXCEPT (schema_owner)
   FROM
     PROJECT_ID.`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA;

   Substitua:

   • PROJECT_ID: o ID do seu projeto do Google Cloud. Se não for especificado, o projeto padrão será usado.
   • REGION: qualquer nome da região do conjunto de dados. Por exemplo, us.

3. Clique em Executar.

Para mais informações sobre como executar consultas, acesse Executar uma consulta interativa.

Também é possível consultar a visualização INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA_OPTIONS.

SELECT
  *
FROM
  PROJECT_ID.`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA_OPTIONS;

bq

Emita o comando bq show. A sinalização --format pode ser usada para controlar a saída. Se estiver recebendo informações sobre um conjunto de dados em um projeto diferente do seu projeto padrão, adicione o ID do projeto ao nome do conjunto de dados no seguinte formato: project_id:dataset. A saída mostra as informações do conjunto de dados, como controle de acesso, rótulos e local. Esse comando não mostra as permissões herdadas de um conjunto de dados, mas elas podem ser visualizadas no console do Google Cloud.

Para mostrar informações sobre um conjunto de dados oculto, use o comando bq ls --all para listar todos os conjuntos de dados e, em seguida, use o nome do conjunto de dados oculto no comando bq show.

bq show --format=prettyjson project_id:dataset

Substitua:

• project_id é o nome do projeto
• dataset é o nome do conjunto de dados.

Exemplos:

Digite o comando abaixo para exibir informações sobre mydataset no projeto padrão.

bq show --format=prettyjson mydataset

Digite o comando a seguir para exibir as informações sobre mydataset em myotherproject.

bq show --format=prettyjson myotherproject:mydataset

Digite o comando a seguir para exibir informações sobre o conjunto de dados oculto _1234abcd56efgh78ijkl1234 no projeto padrão.

bq show --format=prettyjson _1234abcd56efgh78ijkl1234

API

Chame o método da API datasets.get e forneça os parâmetros relevantes.

Go

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Go no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Go.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// printDatasetInfo demonstrates fetching dataset metadata and printing some of it to an io.Writer.
func printDatasetInfo(w io.Writer, projectID, datasetID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	meta, err := client.Dataset(datasetID).Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	fmt.Fprintf(w, "Dataset ID: %s\n", datasetID)
	fmt.Fprintf(w, "Description: %s\n", meta.Description)
	fmt.Fprintln(w, "Labels:")
	for k, v := range meta.Labels {
		fmt.Fprintf(w, "\t%s: %s", k, v)
	}
	fmt.Fprintln(w, "Tables:")
	it := client.Dataset(datasetID).Tables(ctx)

	cnt := 0
	for {
		t, err := it.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		cnt++
		fmt.Fprintf(w, "\t%s\n", t.TableID)
	}
	if cnt == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "\tThis dataset does not contain any tables.")
	}
	return nil
}

Java

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Java no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Java.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

import com.google.api.gax.paging.Page;
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery.TableListOption;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Dataset;
import com.google.cloud.bigquery.DatasetId;
import com.google.cloud.bigquery.Table;

public class GetDatasetInfo {

  public static void runGetDatasetInfo() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    getDatasetInfo(projectId, datasetName);
  }

  public static void getDatasetInfo(String projectId, String datasetName) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();
      DatasetId datasetId = DatasetId.of(projectId, datasetName);
      Dataset dataset = bigquery.getDataset(datasetId);

      // View dataset properties
      String description = dataset.getDescription();
      System.out.println(description);

      // View tables in the dataset
      // For more information on listing tables see:
      // https://javadoc.io/static/com.google.cloud/google-cloud-bigquery/0.22.0-beta/com/google/cloud/bigquery/BigQuery.html
      Page<Table> tables = bigquery.listTables(datasetName, TableListOption.pageSize(100));

      tables.iterateAll().forEach(table -> System.out.print(table.getTableId().getTable() + "\n"));

      System.out.println("Dataset info retrieved successfully.");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Dataset info not retrieved. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Node.js no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Node.js.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

// Import the Google Cloud client library
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const bigquery = new BigQuery();

async function getDataset() {
  // Retrieves dataset named "my_dataset".

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample
   */
  // const datasetId = "my_dataset";

  // Retrieve dataset reference
  const [dataset] = await bigquery.dataset(datasetId).get();

  console.log('Dataset:');
  console.log(dataset.metadata.datasetReference);
}
getDataset();

Python

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Python.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set dataset_id to the ID of the dataset to fetch.
# dataset_id = 'your-project.your_dataset'

dataset = client.get_dataset(dataset_id)  # Make an API request.

full_dataset_id = "{}.{}".format(dataset.project, dataset.dataset_id)
friendly_name = dataset.friendly_name
print(
    "Got dataset '{}' with friendly_name '{}'.".format(
        full_dataset_id, friendly_name
    )
)

# View dataset properties.
print("Description: {}".format(dataset.description))
print("Labels:")
labels = dataset.labels
if labels:
    for label, value in labels.items():
        print("\t{}: {}".format(label, value))
else:
    print("\tDataset has no labels defined.")

# View tables in dataset.
print("Tables:")
tables = list(client.list_tables(dataset))  # Make an API request(s).
if tables:
    for table in tables:
        print("\t{}".format(table.table_id))
else:
    print("\tThis dataset does not contain any tables.")

Verificar o nome do conjunto de dados

Os exemplos a seguir mostram como verificar se um conjunto de dados existe:

Java

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Java no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Java.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Dataset;
import com.google.cloud.bigquery.DatasetId;

// Sample to check dataset exist
public class DatasetExists {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    datasetExists(datasetName);
  }

  public static void datasetExists(String datasetName) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      Dataset dataset = bigquery.getDataset(DatasetId.of(datasetName));
      if (dataset != null) {
        System.out.println("Dataset already exists.");
      } else {
        System.out.println("Dataset not found.");
      }
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Something went wrong. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Python

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Python.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

from google.cloud import bigquery
from google.cloud.exceptions import NotFound

client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set dataset_id to the ID of the dataset to determine existence.
# dataset_id = "your-project.your_dataset"

try:
    client.get_dataset(dataset_id)  # Make an API request.
    print("Dataset {} already exists".format(dataset_id))
except NotFound:
    print("Dataset {} is not found".format(dataset_id))

A seguir

• Para mais informações sobre a criação de conjuntos de dados, consulte Como criar conjuntos de dados.
• Para mais informações sobre a atribuição de controles de acesso a conjuntos de dados, consulte Como controlar o acesso a conjuntos de dados.
• Para mais informações sobre como mudar as propriedades do conjunto de dados, consulte Como atualizar as propriedades do conjunto de dados.
• Para mais informações sobre como criar e gerenciar rótulos, consulte esta página.
• Acesse Introdução ao BigQuery INFORMATION_SCHEMA para uma visão geral de INFORMATION_SCHEMA.