Recupero delle informazioni sulle viste

Questo documento descrive come elencare, ottenere informazioni e visualizzare i metadati per le visualizzazioni in BigQuery.

Puoi elencare le visualizzazioni nei set di dati per:

• Utilizzo della console Google Cloud
• Utilizzo del comando bq ls nello strumento a riga di comando bq
• Chiamare il metodo API tables.list
• Utilizzo delle librerie client

Prima di iniziare

Concedi i ruoli IAM (Identity and Access Management) che concedono agli utenti le autorizzazioni necessarie per eseguire ogni attività nel documento.

Visualizzazioni elenco

La procedura per elencare le visualizzazioni della scheda è identica alla procedura per elencare le tabelle.

Autorizzazioni obbligatorie

Per elencare le viste in un set di dati, devi disporre dell'autorizzazione IAM bigquery.tables.list.

Ciascuno dei seguenti ruoli IAM predefiniti include le autorizzazioni necessarie per elencare le visualizzazioni in un set di dati:

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

Per ulteriori informazioni su ruoli e autorizzazioni IAM in BigQuery, consulta Autorizzazioni e ruoli predefiniti.

Visualizzazioni elenco in un set di dati

Per elencare le viste in un set di dati:

Console

1. Nel riquadro Spazio di esplorazione, espandi il progetto e seleziona un set di dati.

2. Scorri l'elenco per visualizzare le tabelle nel set di dati. Le tabelle e le visualizzazioni sono identificate da icone diverse.

   

SQL

Utilizza la vista INFORMATION_SCHEMA.VIEWS:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'Editor query, inserisci la seguente istruzione:

   SELECT table_name
   FROM DATASET_ID.INFORMATION_SCHEMA.VIEWS;
   

   Sostituisci DATASET_ID con il nome del set di dati.

3. Fai clic su Esegui.

Per ulteriori informazioni su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.

bq

Esegui il comando bq ls. Il flag --format può essere usato per controllare l'output. Se stai elencando le viste in un progetto diverso da quello predefinito, aggiungi l'ID progetto al set di dati nel seguente formato: project_id:dataset.

bq ls --format=pretty project_id:dataset

Dove:

• project_id è l'ID progetto.
• dataset è il nome del set di dati.

Quando esegui il comando, nel campo Type viene visualizzato TABLE o VIEW. Ad esempio:

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

Esempi:

Inserisci il comando seguente per elencare le viste nel set di dati mydataset nel progetto predefinito.

bq ls --format=pretty mydataset

Inserisci il comando seguente per elencare le viste nel set di dati mydataset in myotherproject.

bq ls --format=pretty myotherproject:mydataset

API

Per elencare le visualizzazioni utilizzando l'API, chiama il metodo tables.list.

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

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))

Puoi visualizzare i metadati in base a:

• Utilizzo della console Google Cloud
• Utilizzo del comando bq show dello strumento a riga di comando bq
• Chiamare il metodo API tables.get
• Utilizzo delle librerie client
• Esecuzione di query sulle viste INFORMATION_SCHEMA

Informazioni sulle viste

La procedura per ottenere informazioni sulle viste è identica alla procedura per ottenere informazioni sulle tabelle.

Autorizzazioni obbligatorie

Per ottenere informazioni su una vista, devi disporre dell'autorizzazione IAM bigquery.tables.get.

Ciascuno dei seguenti ruoli IAM predefiniti include le autorizzazioni necessarie per ottenere informazioni su una vista:

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

Inoltre, se disponi dell'autorizzazione bigquery.datasets.create, puoi ottenere informazioni sulle viste nei set di dati che crei.

Per ulteriori informazioni su ruoli e autorizzazioni IAM in BigQuery, consulta Autorizzazioni e ruoli predefiniti.

Per ottenere informazioni sulle viste:

Console

1. Espandi il set di dati.

2. Fai clic sul nome della visualizzazione.

3. Fai clic su Dettagli. La scheda Dettagli mostra la descrizione, le informazioni sulla visualizzazione e la query SQL che definisce la vista.

   

SQL

Esegui una query sulla vista INFORMATION_SCHEMA.VIEWS. L'esempio seguente recupera tutte le colonne tranne check_option, che è riservato per un uso futuro. I metadati restituiti si riferiscono a tutte le visualizzazioni in DATASET_ID del progetto predefinito:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'Editor query, inserisci la seguente istruzione:

     SELECT
       * EXCEPT (check_option)
     FROM
       DATASET_ID.INFORMATION_SCHEMA.VIEWS;
     

   Sostituisci DATASET_ID con il nome del set di dati.

3. Fai clic su Esegui.

Per ulteriori informazioni su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.

bq

Esegui il comando bq show. Il flag --format può essere usato per controllare l'output. Se ottieni informazioni su una vista in un progetto diverso da quello predefinito, aggiungi l'ID progetto al set di dati nel seguente formato: [PROJECT_ID]:[DATASET].

bq show \
--format=prettyjson \
project_id:dataset.view

Dove:

• project_id è l'ID progetto.
• dataset è il nome del set di dati.
• view è il nome della vista.

Esempi:

Inserisci il comando seguente per visualizzare le informazioni su myview nel set di dati mydataset nel progetto predefinito.

bq show --format=prettyjson mydataset.myview

Inserisci il comando seguente per visualizzare le informazioni su myview nel set di dati mydataset in myotherproject.

bq show --format=prettyjson myotherproject:mydataset.myview

API

Richiama il metodo tables.get e fornisci i parametri pertinenti.

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
)

// getView demonstrates fetching the metadata from a BigQuery logical view and printing it to an io.Writer.
func getView(w io.Writer, projectID, datasetID, viewID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// viewID := "myview"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	view := client.Dataset(datasetID).Table(viewID)
	meta, err := view.Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "View %s, query: %s\n", view.FullyQualifiedName(), meta.ViewQuery)
	return nil
}

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Table;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

// Sample to get a view
public class GetView {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String viewName = "MY_VIEW_NAME";
    getView(datasetName, viewName);
  }

  public static void getView(String datasetName, String viewName) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, viewName);
      Table view = bigquery.getTable(tableId);
      System.out.println("View retrieved successfully" + view.getDescription());
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("View not retrieved. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Node.js.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

// Import the Google Cloud client library
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const bigquery = new BigQuery();

async function getView() {
  // Retrieves view properties.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample
   */
  // const datasetId = "my_dataset";
  // const tableId = "my_view";

  // Retrieve view
  const dataset = bigquery.dataset(datasetId);
  const [view] = await dataset.table(tableId).get();

  const fullTableId = view.metadata.id;
  const viewQuery = view.metadata.view.query;

  // Display view properties
  console.log(`View at ${fullTableId}`);
  console.log(`View query: ${viewQuery}`);
}
getView();

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

view_id = "my-project.my_dataset.my_view"
# Make an API request to get the table resource.
view = client.get_table(view_id)

# Display view properties
print(f"Retrieved {view.table_type}: {str(view.reference)}")
print(f"View Query:\n{view.view_query}")

Visualizza sicurezza

Per controllare l'accesso alle viste in BigQuery, consulta Visualizzazioni autorizzate.

Passaggi successivi

• Per informazioni sulla creazione delle viste, consulta la sezione Creazione delle viste.
• Per informazioni sulla creazione di una vista autorizzata, consulta Creazione di viste autorizzate.
• Per ulteriori informazioni sulla gestione delle viste, consulta la sezione Gestione delle viste.
• Per una panoramica di INFORMATION_SCHEMA, vai ad Introduzione a BigQuery INFORMATION_SCHEMA.