Enumera las vistas

En este documento, se describe cómo mostrar una lista de vistas en BigQuery.

Puedes enumerar vistas en conjuntos de datos de las siguientes formas:

  • Usa Cloud Console.
  • Usa el comando bq ls en la herramienta de línea de comandos de bq
  • Llamar al método de la API tables.list
  • Mediante bibliotecas cliente

Permisos necesarios

Como mínimo, para enumerar las vistas en un conjunto de datos, debes tener permisos bigquery.tables.list. Las siguientes funciones predefinidas de IAM incluyen los permisos bigquery.tables.list:

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

Para obtener más información sobre las funciones y los permisos de IAM en BigQuery, consulta Funciones y permisos predefinidos.

Enumera las vistas

El proceso para hacer una lista de las vistas es igual al proceso para hacer una lista de las tablas.

Para mostrar una lista de las vistas de un conjunto de datos, sigue estos pasos:

Console

  1. En el panel Explorador, expande tu proyecto y selecciona un conjunto de datos.

  2. Desplázate por la lista para ver las tablas en el conjunto de datos. Las tablas y las vistas están identificadas con íconos diferentes.

    Íconos de tabla y vista

bq

Ejecuta el comando bq ls. Se puede usar la marca --format para controlar el resultado. Si enumeras vistas en un proyecto que no es el predeterminado, agrega el ID del proyecto al conjunto de datos en el siguiente formato: project_id:dataset.

bq ls --format=pretty project_id:dataset

En el ejemplo anterior, se ilustra lo siguiente:

  • project_id es el ID del proyecto.
  • dataset es el nombre del conjunto de datos.

Cuando ejecutas el comando, el campo Type muestra TABLE o VIEW. Por ejemplo:

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

Ejemplos:

Ingresa el siguiente comando para enumerar las vistas en el conjunto de datos mydataset en tu proyecto predeterminado.

bq ls --format=pretty mydataset

Ingresa el siguiente comando para enumerar las vistas en el conjunto de datos mydataset en myotherproject.

bq ls --format=pretty myotherproject:mydataset

API

Para enumerar vistas con la API, llama al método tables.list.

Go

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Go que se encuentran en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Go de BigQuery. 

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 probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la Guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Python de BigQuery. 


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))

Próximos pasos