데이터세트 관리

이 문서에서는 BigQuery에서 데이터세트를 관리하는 방법을 설명합니다. 데이터세트를 만든 다음에는 다음과 같은 방법으로 데이터세트를 관리할 수 있습니다.

데이터세트 이름 바꾸기

현재는 기존 데이터세트의 이름을 변경할 수 없고, 데이터세트를 복사하여 여기에 새 이름을 지정할 수 없습니다. 데이터세트 이름을 변경해야 할 경우 다음 단계에 따라 데이터세트를 다시 만듭니다.

  1. 새 데이터세트를 만들고 새 이름을 지정합니다.

  2. 이전 데이터세트에서 새 데이터세트로 테이블을 복사합니다.

  3. 뷰를 새 데이터세트로 복사하거나 새 데이터세트의 뷰를 다시 만듭니다.

  4. 추가 스토리지 비용을 방지하기 위해 이전 데이터세트를 삭제합니다.

데이터세트 복사

현재는 데이터세트를 복사할 수 없습니다. 대신 다음 단계에 따라 데이터세트를 다시 만드세요.

  1. 새 데이터세트를 만듭니다. 데이터세트 이름은 프로젝트별로 고유해야 하기 때문에 동일한 프로젝트에서 다시 만들 경우에는 데이터세트에 새 이름을 할당해야 합니다.

  2. 이전 데이터세트에서 새 데이터세트로 테이블을 복사합니다.

  3. 뷰를 새 데이터세트로 복사하거나 새 데이터세트의 뷰를 다시 만듭니다.

  4. 추가 스토리지 비용을 방지하기 위해 이전 데이터세트를 삭제합니다.

데이터세트 삭제

다음 방법을 사용하여 데이터세트를 삭제할 수 있습니다.

  • GCP Console 또는 기본 BigQuery 웹 UI 사용
  • bq rm CLI 명령어 사용
  • datasets.delete API 메서드 호출
  • 클라이언트 라이브러리 사용

필수 권한

데이터세트를 삭제하려면 최소한 bigquery.datasets.delete 권한이 부여되어 있어야 합니다. 데이터세트에 테이블 또는 보기가 포함된 경우 bigquery.tables.delete도 필요합니다. 사전 정의된 다음 Cloud IAM 역할에는 bigquery.datasets.deletebigquery.tables.delete 권한이 모두 포함됩니다.

  • bigquery.dataOwner
  • bigquery.admin

또한 사용자에게 bigquery.datasets.create 권한이 있으면, 해당 사용자가 데이터세트를 만들 때 이에 대한 bigquery.dataOwner 액세스 권한이 부여됩니다. bigquery.dataOwner 액세스 권한은 사용자에게 자신이 만든 데이터세트 및 테이블을 삭제할 권한을 부여합니다.

BigQuery의 Cloud IAM 역할 및 권한에 대한 자세한 내용은 액세스 제어를 참조하세요.

데이터세트 삭제

GCP Console 또는 일반 웹 UI를 사용하여 데이터세트를 삭제하면 데이터세트의 테이블 및 보기와 포함된 데이터가 삭제됩니다. CLI를 사용하여 데이터세트를 삭제할 때는 -r 플래그를 사용하여 데이터세트의 테이블 및 보기를 삭제해야 합니다.

데이터세트를 삭제하려면 다음 안내를 따르세요.

콘솔

  1. 리소스 창에서 데이터세트를 선택한 후 창 오른쪽에서 데이터세트 삭제를 클릭합니다.

    데이터세트 삭제

  2. 데이터세트 삭제 대화상자의 입력란에 데이터세트의 이름을 입력한 후 삭제를 클릭합니다.

기본 UI

  1. 탐색창에서 데이터세트 이름 옆에 있는 아래쪽 화살표 아이콘(아래쪽 화살표 아이콘)을 클릭한 후 데이터세트 삭제를 클릭합니다.

  2. 데이터세트 삭제 대화상자에서 다음을 수행합니다.

    • 데이터세트 ID에 삭제할 데이터세트의 이름을 입력합니다.
    • 확인을 클릭합니다.

CLI

bq rm 명령어에 선택적인 --dataset 또는 -d 단축키 플래그를 사용하여 데이터세트를 삭제합니다. CLI를 사용하여 데이터세트를 삭제할 때는 명령어를 확인해야 합니다. -f 플래그를 사용하면 확인을 건너뛸 수 있습니다.

또한 데이터세트에 테이블이 포함된 경우 -r 플래그를 사용하여 데이터세트에서 모든 테이블을 삭제해야 합니다. 기본 프로젝트가 아닌 다른 프로젝트에서 테이블을 삭제하는 경우 데이터세트 이름에 프로젝트 ID를 추가합니다(형식: project_id:dataset).

bq rm -r -f -d <var>project_id:dataset</var>

각 항목의 의미는 다음과 같습니다.

  • project_id는 프로젝트 ID입니다.
  • dataset는 삭제할 데이터세트의 이름입니다.

예:

다음 명령어를 입력하면 mydataset 및 그 안에 있는 모든 테이블을 기본 프로젝트에서 삭제할 수 있습니다. 이 명령어는 선택적인 -d 단축키를 사용합니다.

bq rm -r -d mydataset

메시지가 표시되면 y를 입력하고 Enter 키를 누릅니다.

다음 명령어를 입력하면 mydataset 및 그 안에 있는 모든 테이블을 myotherproject에서 삭제할 수 있습니다. 이 명령어는 선택적인 -d 단축키를 사용하지 않습니다. -f 플래그는 확인을 건너뛰기 위해 사용됩니다.

bq rm -r -f myotherproject:mydataset

API

datasets.delete 메서드를 호출하여 데이터세트를 삭제하고 deleteContents 매개변수를 true로 설정하여 그 안의 테이블을 삭제합니다.

Go

이 샘플을 시도하기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Go 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Go API 참조 문서를 확인하세요.

if err := client.Dataset(datasetID).Delete(ctx); err != nil {
	return fmt.Errorf("Failed to delete dataset: %v", err)
}

자바

이 샘플을 시도하기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 자바 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery 자바 API 참조 문서를 확인하세요.

DatasetId datasetId = DatasetId.of(projectId, datasetName);
boolean deleted = bigquery.delete(datasetId, DatasetDeleteOption.deleteContents());
if (deleted) {
  // the dataset was deleted
} else {
  // the dataset was not found
}

Node.js

이 샘플을 시도해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Node.js 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Node.js API 참조 문서를 참조하세요.

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

async function deleteDataset() {
  // Deletes a dataset named "my_dataset".

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = 'my_dataset';

  // Create a reference to the existing dataset
  const dataset = bigquery.dataset(datasetId);

  // Delete the dataset and its contents
  await dataset.delete({force: true});
  console.log(`Dataset ${dataset.id} deleted.`);
}

PHP

이 샘플을 시도하기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 PHP 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery PHP API 참조 문서를 참조하세요.

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId = 'The Google project ID';
// $datasetId = 'The BigQuery dataset ID';

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$dataset = $bigQuery->dataset($datasetId);
$table = $dataset->delete();
printf('Deleted dataset %s' . PHP_EOL, $datasetId);

Python

이 샘플을 시도하기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Python 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Python API 참조 문서를 확인하세요.

from google.cloud import bigquery

# TODO(developer): Construct a BigQuery client object.
# client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set model_id to the ID of the model to fetch.
# dataset_id = 'your-project.your_dataset'

# Use the delete_contents parameter to delete a dataset and its contents
# Use the not_found_ok parameter to not receive an error if the dataset has already been deleted.
client.delete_dataset(dataset_id, delete_contents=True, not_found_ok=True)

print("Deleted dataset '{}'.".format(dataset_id))

Ruby

이 샘플을 시도하기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Ruby 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Ruby API 참조 문서를 참조하세요.

require "google/cloud/bigquery"

def delete_dataset dataset_id = "my_empty_dataset"
  bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new

  # Delete a dataset that does not contain any tables
  dataset = bigquery.dataset dataset_id
  dataset.delete
  puts "Dataset #{dataset_id} deleted."
end

다음 단계

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