In diesem Dokument wird gezeigt, wie Sie Datasets in BigQuery auflisten.
So listen Sie Datasets auf:
- Cloud Console verwenden
- Mit dem Befehl
bq ls
imbq
-Befehlszeilentool - Durch Aufruf der API-Methode
datasets.list
- Mithilfe der Clientbibliotheken
Erforderliche Berechtigungen
Beim Auflisten von Datasets werden nur Datasets zurückgegeben, für die Ihnen Berechtigungen des Typs bigquery.datasets.get
zugewiesen sind. Die folgenden vordefinierten IAM-Rollen beinhalten Berechtigungen des Typs bigquery.datasets.get
:
bigquery.user
bigquery.metadataViewer
bigquery.dataViewer
bigquery.dataOwner
bigquery.dataEditor
bigquery.admin
Weitere Informationen zu IAM-Rollen und Berechtigungen in BigQuery finden Sie unter Zugriffssteuerung.
Datasets in einem Projekt auflisten
So listen Sie die Datasets eines Projekts auf:
Console
Klicken Sie im Navigationsmenü auf SQL-Arbeitsbereich.
Maximieren Sie im Bereich Explorer einen Projektnamen, um die Datasets in diesem Projekt aufzurufen, oder verwenden Sie das Suchfeld, um nach dem Dataset-Namen zu suchen.
bq
Führen Sie den Befehl bq ls
aus, um Datasets nach ihrer Dataset-ID aufzulisten. Mit dem Flag --format
kann die Ausgabe gesteuert werden. Wenn Sie Datasets in einem anderen Projekt als Ihrem Standardprojekt auflisten, fügen Sie dem Befehl das Flag --project_id
hinzu.
Wenn Sie alle Datasets eines Projekts, einschließlich aller anonymen Datasets, auflisten möchten, verwenden Sie das Flag --all
oder das Kürzel -a
.
Wenn Sie alle Datasets eines Projekts ohne anonyme Datasets auflisten möchten, verwenden Sie das Flag --datasets
oder das Kürzel -d
. Dieses Flag ist optional. Standardmäßig werden anonyme Datasets nicht aufgelistet.
Zusätzliche Flags sind:
--filter
: listet Datasets auf, die dem Filterausdruck entsprechen. Verwenden Sie eine durch Leerzeichen getrennte Liste mit Labelschlüsseln und -werten im Formatlabels.key:value
. Weitere Informationen zum Filtern von Datasets mithilfe von Labels finden Sie unter Labels hinzufügen und verwenden.--max_results
oder-n
: Ganzzahl, die die maximale Anzahl von Ergebnissen angibt. Der Standardwert ist50
.
bq ls --filter labels.key:value \ --max_results integer \ --format=prettyjson \ --project_id project_id
Dabei gilt:
- key:value ist ein Labelschlüssel und -wert.
- integer ist eine Ganzzahl, die die Anzahl der aufzulistenden Datasets darstellt.
- project_id ist der Name Ihres Projekts.
Beispiele:
Geben Sie den folgenden Befehl ein, um Datasets in Ihrem Standardprojekt aufzulisten. --
format
ist auf "pretty" gesetzt, um eine standardmäßig formatierte Tabelle zurückzugeben.
bq ls --format=pretty
Geben Sie den folgenden Befehl ein, um Datasets in myotherproject
aufzulisten. --format
ist auf prettyjson
gesetzt, um detaillierte Ergebnisse im JSON-Format zurückzugeben.
bq ls --format=prettyjson --project_id myotherproject
Mit dem folgenden Befehl listen Sie alle Datasets einschließlich anonymer Datasets in Ihrem Standardprojekt auf. Anonyme Datasets in der Ausgabe beginnen mit einem Unterstrich.
bq ls -a
Mit dem folgenden Befehl können Sie mehr als die Standardausgabe von 50 Datasets aus Ihrem Standardprojekt zurückgeben.
bq ls --max_results 60
Geben Sie den folgenden Befehl ein, um Datasets in Ihrem Standardprojekt mit dem Label org:dev
aufzulisten:
bq ls --filter labels.org:dev
API
Wenn Sie Datasets mithilfe der API auflisten möchten, rufen Sie die API-Methode datasets.list
auf.
C#
Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von C# in der BigQuery-Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery C# API.
Go
Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Go in der BigQuery-Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Go API.
Java
Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Java in der BigQuery-Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Java API.
Node.js
Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Node.js in der BigQuery-Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Node.js API.
PHP
Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von PHP in der BigQuery-Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery PHP API.
Python
Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Python in der BigQuery-Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Python API.
Ruby
Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Ruby in der BigQuery-Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Ruby API.
Tipp
- Datasets erstellen
- Weitere Informationen zum Zuweisen von Zugriffssteuerungen für Datasets finden Sie unter Zugriff auf Datasets steuern.
- Weitere Informationen über Dataset-Metadaten finden Sie unter Informationen zu Datasets abrufen.
- Datasets aktualisieren
- Mehr zum Erstellen und Verwalten von Labels erfahren Sie unter Labels erstellen und verwalten.