Como listar visualizações

Neste documento, descrevemos como listar visualizações no BigQuery.

Para listar visualizações em conjuntos de dados:

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

Permissões exigidas

Para listar visualizações em um conjunto de dados, é necessário ter o papel READER no conjunto de dados ou um papel do IAM para envolvidos no projeto com permissões bigquery.tables.list. Quem tem permissões bigquery.tables.list para envolvidos no projeto pode listar as visualizações em qualquer conjunto de dados do projeto. Todos os papéis do IAM predefinidos do BigQuery incluem permissões bigquery.tables.list, exceto bigquery.jobUser.

Para saber mais sobre os papéis e as permissões do IAM no BigQuery, consulte Controle de acesso. Para saber mais sobre os papéis no nível do conjunto de dados, consulte Papéis primitivos para conjuntos de dados.

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. As tabelas e visualizações são identificadas por diferentes ícones.

   

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. As tabelas e visualizações são identificadas por diferentes ícones.

   

Linha de comando

Emita o comando bq ls. O sinalizador --format pode ser usado para controlar a saída. Se você estiver listando visualizações em um projeto diferente do padrão, adicione o código 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.

Ao executar 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 seguinte comando para listar as visualizações no conjunto de dados mydataset no seu projeto padrão.

bq ls --format=pretty mydataset

Digite o seguinte comando para listar as visualizações no conjunto de dados mydataset em myotherproject.

bq ls --format=pretty myotherproject:mydataset

API

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

Go

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

Ver no GitHub Feedback

// 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

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python em Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery Python.

Ver no GitHub Feedback

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)

print("Tables contained in '{}':".format(dataset_id))
for table in tables:
    print("{}.{}.{}".format(table.project, table.dataset_id, table.table_id))

Próximas etapas

• Para ver informações sobre como criar visualizações, consulte Como criar visualizações.
• Para ver informações sobre como criar uma visualização autorizada, consulte Como criar visualizações autorizadas.
• Para ver informações sobre como receber metadados de visualizações, consulte Como receber informações sobre visualizações.
• Para ver informações sobre a atualização de visualizações, consulte Como atualizar visualizações.
• Consulte Como gerenciar visualizações para mais informações.