Répertorier des vues

Ce document explique comment répertorier des vues dans BigQuery.

Vous pouvez répertorier les vues d'ensembles de données selon les méthodes suivantes :

• Utilisation de la console GCP ou de l'UI Web classique de BigQuery
• Utilisation de la commande CLI bq ls
• Appel de la méthode d'API tables.list

Autorisations requises

Pour répertorier les vues d'un ensemble de données, vous devez disposer du rôle READER au niveau de l'ensemble de données, ou bien détenir au niveau du projet un rôle IAM qui comprend les autorisations bigquery.tables.list. Si vous avez des autorisations bigquery.tables.list au niveau du projet, vous pouvez répertorier les vues dans tous les ensembles de données du projet. Tous les rôles IAM BigQuery prédéfinis incluent les autorisations bigquery.tables.list, à l'exception de bigquery.jobUser.

Pour en savoir plus sur les autorisations et les rôles IAM dans BigQuery, consultez la page Contrôle des accès. Pour en savoir plus sur les rôles au niveau de l'ensemble de données, consultez la section Rôles primitifs pour les ensembles de données.

Répertorier des vues

Le processus permettant de répertorier des vues est le même que pour les tables.

Pour répertorier les vues dans un ensemble de données, procédez comme suit :

Interface utilisateur classique

1. Dans le volet de navigation de l'UI Web de BigQuery, cliquez sur la flèche bleue située à gauche de votre ensemble de données pour le développer ou double-cliquez sur le nom de l'ensemble de données. Les tables et vues de ce dernier s'affichent.

2. Faites défiler la liste pour voir les tables de l'ensemble de données. Les tables et les vues sont identifiées par des icônes différentes.

   

Ligne de commande

Exécutez la commande bq ls. Vous pouvez contrôler la sortie à l'aide de l'indicateur --format. Si vous répertoriez des vues dans un projet autre que votre projet par défaut, ajoutez l'ID du projet à l'ensemble de données, au format suivant : [PROJECT_ID]:[DATASET].

bq ls --format=pretty [PROJECT_ID]:[DATASET]

Où :

• [PROJECT_ID] correspond à l'ID de votre projet.
• [DATASET] est le nom de l'ensemble de données.

Lorsque vous exécutez la commande, le champ Type affiche TABLE ou VIEW. Par exemple :

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

Exemples :

Saisissez la commande suivante pour répertorier les vues dans l'ensemble de données mydataset dans votre projet par défaut.

bq ls --format=pretty mydataset

Saisissez la commande suivante pour répertorier les vues dans l'ensemble de données mydataset dans myotherproject.

bq ls --format=pretty myotherproject:mydataset

API

Pour répertorier les vues avec l'API, appelez la méthode tables.list.

Go

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez la procédure de configuration pour Go dans le guide de démarrage rapide de BigQuery : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery Go.

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// To run this sample, you will need to create (or reuse) a context and
// an instance of the bigquery client.  For example:
// import "cloud.google.com/go/bigquery"
// ctx := context.Background()
// client, err := bigquery.NewClient(ctx, "your-project-id")
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)
}

Python

Avant de tester cet exemple, suivez la procédure de configuration de Python dans le guide de démarrage rapide de BigQuery : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery Python.

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# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# dataset_ref = client.dataset('my_dataset')

tables = list(client.list_tables(dataset_ref))  # API request(s)
assert len(tables) == 0

table_ref = dataset.table('my_table')
table = bigquery.Table(table_ref)
client.create_table(table)                  # API request
tables = list(client.list_tables(dataset))  # API request(s)

assert len(tables) == 1
assert tables[0].table_id == 'my_table'

Étapes suivantes

• Pour en savoir plus sur la création de vues, consultez la page Créer des vues.
• Pour en savoir plus sur la création d'une vue autorisée, consultez la page Créer des vues autorisées.
• Pour en savoir plus sur l'obtention de métadonnées de vue, consultez la page Obtenir des informations sur les vues.
• Pour en savoir plus sur la mise à jour des vues, consultez la page Mettre à jour les vues.
• Pour en savoir plus sur la gestion des vues, consultez la page Gérer les vues.