Como listar visualizações

Neste documento, descrevemos como listar visualizações no BigQuery.

Para listar visualizações em conjuntos de dados:

  • Como usar o console do Google Cloud
  • use o comando bq ls na ferramenta de linha de comando bq;
  • Chame o tables.list método de API
  • use bibliotecas de cliente.

Antes de começar

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

Permissões necessárias

Para listar visualizações em um conjunto de dados, você precisa da permissão bigquery.tables.list do IAM.

Cada um dos papéis predefinidos do IAM a seguir inclui as permissões necessárias para listar as visualizações em um conjunto de dados:

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

Para mais informações sobre papéis e permissões do IAM no BigQuery, consulte Papéis e permissões predefinidos.

Como listar visualizações

O procedimento para listar visualizações é igual ao usado para tabelas.

Para listar as visualizações em um conjunto de dados:

Console

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

  2. Percorra a lista para ver as tabelas no conjunto de dados. Tabelas e visualizações são identificadas por ícones diferentes.

    Ícones de visualização e tabela

bq

Emita o comando bq ls. A sinalização --format pode ser usada para controlar a saída. Se estiver listando visualizações em um projeto diferente do seu projeto padrão, adicione a ID do projeto ao conjunto de dados no seguinte formato: project_id:dataset.

bq ls --format=pretty project_id:dataset

Em que:

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

Quando você executa o comando, o campo Type exibe TABLE ou VIEW. Por exemplo:

+-------------------------+-------+----------------------+-------------------+
|         tableId         | Type  |        Labels        | Time Partitioning |
+-------------------------+-------+----------------------+-------------------+
| mytable                 | TABLE | department:shipping  |                   |
| myview                  | VIEW  |                      |                   |
+-------------------------+-------+----------------------+-------------------+

Exemplos:

Digite o comando a seguir para listar visualizações no conjunto de dados mydataset no seu projeto padrão.

bq ls --format=pretty mydataset

Digite o comando a seguir para listar visualizações no conjunto de dados mydataset em myotherproject.

bq ls --format=pretty myotherproject:mydataset

API

Para listar visualizações usando a API, utilize o método tables.list.

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. 

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

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

	ts := client.Dataset(datasetID).Tables(ctx)
	for {
		t, err := ts.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintf(w, "Table: %q\n", t.TableID)
	}
	return nil
}

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. 


from google.cloud import bigquery

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

# TODO(developer): Set dataset_id to the ID of the dataset that contains
#                  the tables you are listing.
# dataset_id = 'your-project.your_dataset'

tables = client.list_tables(dataset_id)  # Make an API request.

print("Tables contained in '{}':".format(dataset_id))
for table in tables:
    print("{}.{}.{}".format(table.project, table.dataset_id, table.table_id))

Segurança das visualizações

Para controlar o acesso a visualizações no BigQuery, consulte Visualizações autorizadas.

Próximas etapas