Datasets auflisten
In diesem Dokument wird gezeigt, wie Sie Datasets in BigQuery auflisten.
So listen Sie Datasets auf:
- Cloud Console verwenden
- Mit der SQL-Abfrage
INFORMATION_SCHEMA
- Mit dem Befehl
bq ls
imbq
-Befehlszeilentool - Durch Aufruf der API-Methode
datasets.list
- Mithilfe der Clientbibliotheken
Hinweis
Erteilen Sie IAM-Rollen (Identity and Access Management), die Nutzern die erforderlichen Berechtigungen zum Ausführen der einzelnen Aufgaben in diesem Dokument geben.
Erforderliche Berechtigungen
Zum Auflisten von Datasets benötigen Sie die IAM-Berechtigung bigquery.datasets.get
.
Jede der folgenden vordefinierten IAM-Rollen enthält die Berechtigungen, die Sie zum Erstellen einer Ansicht benötigen:
roles/bigquery.user
roles/bigquery.dataOwner
roles/bigquery.dataEditor
roles/bigquery.admin
Wenn roles/bigquery.metadataViewer
und roles/bigquery.dataViewer
auf Projekt- oder Organisationsebene angewendet wurden, können Sie damit alle Datasets im Projekt auflisten.
Weitere Informationen zu IAM-Rollen und Berechtigungen in BigQuery finden Sie unter Vordefinierte Rollen und Berechtigungen.
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.
SQL
Verwenden Sie in der Abfrage INFORMATION_SCHEMA
einen Projektqualifizierer, um alle Datasets in einem Projekt aufzulisten.
Im folgenden Beispiel werden alle im angegebenen Projekt verfügbaren Datasets aufgelistet:
SELECT
schema_name
FROM
'PROJECT_ID'.INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA
Ersetzen Sie PROJECT_ID
durch die ID des Projekts, für das Sie die verfügbaren Datasets auflisten möchten.
Weitere Informationen zu INFORMATION_SCHEMA
finden Sie unter Einführung in INFORMATION_SCHEMA von BigQuery.
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 ausprobieren, 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 zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Go API.
Java
Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, 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 ausprobieren, 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 ausprobieren, 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 ausprobieren, 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 ausprobieren, 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.
Dataset-Sicherheit
Informationen zum Steuern des Zugriffs auf Datasets in BigQuery finden Sie unter Zugriff auf Datasets steuern. Informationen zur Datenverschlüsselung finden Sie unter Verschlüsselung inaktiver Daten.
Weitere Informationen
- Datasets erstellen
- 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.