Haz una lista de 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 la consola de Google Cloud
  • Usa el comando bq ls en la herramienta de línea de comandos de bq
  • Llamar al método de la API tables.list
  • Usa bibliotecas cliente.

Antes de comenzar

Otorga roles de Identity and Access Management (IAM) que les brindan a los usuarios los permisos necesarios para realizar cada tarea de este documento.

Permisos necesarios

Para mostrar las vistas en un conjunto de datos, necesitas el permiso bigquery.tables.list de IAM.

Cada una de las siguientes funciones predefinidas de IAM incluye los permisos que necesitas para mostrar las vistas en un conjunto de datos:

  • roles/bigquery.user
  • roles/bigquery.metadataViewer
  • roles/bigquery.dataViewer
  • roles/bigquery.dataOwner
  • roles/bigquery.dataEditor
  • roles/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 incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para 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 probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para 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))

Ver la seguridad

Para controlar el acceso a las vistas en BigQuery, consulta Vistas autorizadas.

Próximos pasos