뷰 나열

이 문서는 BigQuery에서 뷰를 나열하는 방법을 설명합니다.

다음과 같은 방법으로 데이터세트의 뷰를 나열할 수 있습니다.

  • GCP Console 또는 기본 BigQuery 웹 UI 사용
  • bq ls CLI 명령어 사용
  • tables.list API 메소드 호출

필수 권한

데이터세트에서 뷰를 나열하려면 데이터세트에 대한 READER 역할을 할당받거나, bigquery.tables.list 권한을 포함하는 프로젝트 수준 IAM 역할을 할당받아야 합니다. 프로젝트 수준에서 bigquery.tables.list 권한을 할당 받으면 프로젝트에 있는 모든 데이터세트에서 뷰를 나열할 수 있습니다. 사전 정의된 모든 BigQuery IAM 역할에는 bigquery.jobUser제외한 bigquery.tables.list 권한이 포함되어 있습니다.

BigQuery의 IAM 역할과 권한에 대한 자세한 내용은 액세스 제어를 참조하세요. 데이터세트 수준 역할에 대한 자세한 내용은 데이터세트 기본 역할을 참조하세요.

뷰 나열

뷰 나열은 테이블 나열 프로세스와 동일합니다.

데이터세트에서 뷰를 나열하려면 다음 단계를 따르세요.

기본 UI

  1. BigQuery 웹 UI의 탐색창에서 데이터세트 왼쪽에 있는 파란색 화살표를 클릭하여 데이터세트를 확장하거나 데이터세트 이름을 더블클릭합니다. 그러면 데이터세트에 있는 테이블과 뷰가 표시됩니다.

  2. 목록을 스크롤하여 데이터세트의 테이블을 확인합니다. 테이블과 뷰는 서로 다른 아이콘으로 구분됩니다.

    테이블 보기

명령줄

bq ls 명령어를 실행합니다. --format 플래그를 사용하여 출력을 제어할 수 있습니다. 기본 프로젝트가 아닌 다른 프로젝트의 뷰를 나열하려면 프로젝트 ID를 [PROJECT_ID]:[DATASET] 형식으로 데이터세트에 추가합니다.

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

각 항목의 의미는 다음과 같습니다.

  • [PROJECT_ID]는 프로젝트 ID입니다.
  • [DATASET]는 데이터세트 이름입니다.

이 명령어를 실행하면 Type 필드에 TABLE 또는 VIEW가 표시됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

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

예:

다음 명령어를 입력하면 기본 프로젝트의 데이터세트 mydataset에 있는 뷰를 나열합니다.

bq ls --format=pretty mydataset

다음 명령어를 입력하면 myotherproject의 데이터세트 mydataset에 있는 뷰를 나열합니다.

bq ls --format=pretty myotherproject:mydataset

API

API를 사용하여 뷰를 나열하려면 tables.list 메소드를 호출합니다.

Go

이 샘플을 시도하기 전에 클라이언트 라이브러리를 사용하는 BigQuery 빠른 시작의 Go 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Go API 참조 문서를 확인하세요.

// 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

이 샘플을 시도해 보기 전에 클라이언트 라이브러리를 사용하는 BigQuery 빠른 시작의 Python 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Python API 참조 문서를 확인하세요.

# 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'

다음 단계

  • 뷰 만들기에 대한 자세한 내용은 뷰 만들기를 참조하세요.
  • 승인된 뷰 만들기에 대한 자세한 내용은 승인된 뷰 만들기를 참조하세요.
  • 뷰 메타데이터 가져오기에 대한 자세한 내용은 뷰 정보 가져오기를 참조하세요.
  • 뷰 업데이트에 대한 자세한 내용은 뷰 업데이트를 참조하세요.
  • 뷰 관리에 대한 자세한 내용은 뷰 관리를 참조하세요.
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