Como listar visualizações

Neste documento, descrevemos como listar visualizações no BigQuery.

Para listar visualizações em conjuntos de dados:

  • use o Console do Cloud ou a IU da Web clássica do BigQuery;
  • use o comando bq ls da CLI;
  • chame o método tables.list da API;
  • use as bibliotecas de cliente.

Permissões necessárias

Para listar visualizações em um conjunto de dados, é preciso ter pelo menos as permissões bigquery.tables.list. Os seguintes papéis predefinidos do Cloud IAM incluem permissões bigquery.tables.list:

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

Para mais informações sobre os papéis e permissões do Cloud IAM no BigQuery, consulte Papéis e permissões predefinidos.

Como listar visualizações

O procedimento para listar visualizações é igual ao usado para tabelas.

Para listar as visualizações em um conjunto de dados:

Console

  1. No painel de navegação, na seção Recursos, expanda seu projeto e clique em um conjunto de dados. Isso exibe as tabelas e visualizações no conjunto de dados.

  2. Percorra a lista para ver as tabelas no conjunto de dados. Tabelas e visualizações são identificadas por ícones diferentes.

    Ícones de visualização e tabela

IU clássica

  1. No painel de navegação da IU da Web do BigQuery, clique na seta azul à esquerda do conjunto de dados para expandi-lo ou clique duas vezes no nome dele. Isso exibe as tabelas e visualizações no conjunto de dados.

  2. Percorra a lista para ver as tabelas no conjunto de dados. Tabelas e visualizações são identificadas por ícones diferentes.

    Ver tabelas

CLI

Emita o comando bq ls. A sinalização --format pode ser usada para controlar a saída. Se estiver listando visualizações em um projeto diferente do seu projeto padrão, adicione a ID do projeto ao conjunto de dados no seguinte formato: project_id:dataset.

bq ls --format=pretty project_id:dataset

Em que:

  • project_id é o ID do projeto;
  • dataset é o nome do conjunto de dados.

Quando você executa o comando, o campo Type exibe TABLE ou VIEW. Por exemplo:

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

Exemplos:

Digite o comando a seguir para listar visualizações no conjunto de dados mydataset no seu projeto padrão.

bq ls --format=pretty mydataset

Digite o comando a seguir para listar visualizações no conjunto de dados mydataset em myotherproject.

bq ls --format=pretty myotherproject:mydataset

API

Para listar visualizações usando a API, utilize o método tables.list.

Go

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Go no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery 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)
	}

	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 testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery Python. 

# TODO(developer): Import the client library.
# from google.cloud import bigquery

# TODO(developer): 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))

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