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Como modificar esquemas de tabelas

Neste documento, você verá como modificar definições de esquema para tabelas atuais do BigQuery.

É possível fazer a maioria das modificações de esquema descritas neste documento usando as instruções SQL (linguagem de definição de dados) (DDL) do SQL. Essas instruções não geram cobranças.

É possível modificar um esquema de tabela de todas as maneiras descritas nesta página exportando dados da sua tabela para o Cloud Storage e, em seguida, carregando os dados em uma nova tabela com a definição de esquema modificada. Os jobs de carregamento e exportação do BigQuery são gratuitos, mas você tem custos para armazenar os dados exportados no Cloud Storage. As seções a seguir descrevem outras maneiras de executar vários tipos de modificações de esquema.

Adicionar uma coluna

É possível adicionar colunas à definição de esquema de uma tabela usando uma das seguintes opções:

Adicione uma nova coluna vazia.
Substitua uma tabela por um job de carregamento ou consulta.
Anexe dados a uma tabela com um job de carregamento ou de consulta.

Qualquer coluna adicionada precisará aderir às regras do BigQuery para nomes de colunas. Para mais informações sobre como criar componentes de esquema, consulte Como especificar um esquema.

Adicionar uma coluna vazia

Ao adicionar novas colunas a um esquema de tabela atual, as colunas precisarão ser NULLABLE ou REPEATED. Não é possível adicionar uma coluna REQUIRED a um esquema de tabela atual. Adicionar uma coluna REQUIRED a um esquema de tabela existente na API ou na ferramenta de linha de comando bq causa um erro. No entanto, é possível criar uma coluna REQUIRED aninhada como parte de um novo campo RECORD. As colunas REQUIRED só podem ser adicionadas quando você cria uma tabela ao carregar dados ou quando cria uma tabela vazia com uma definição de esquema.

Para adicionar colunas vazias à definição de esquema de uma tabela:

Console

No Console do Google Cloud, acesse a página do BigQuery.

Ir para o BigQuery
No painel Explorer, expanda o projeto e o conjunto de dados e selecione a tabela.
No painel de detalhes, clique na guia Visualizar.
Clique em Editar esquema. Talvez seja necessário rolar para ver esse botão.
Na página Esquema atual, em Novos campos, clique em Adicionar campo.
- Em Nome, digite o nome da coluna.
- Em Tipo, escolha o tipo de dados.
- Em Modo, escolha NULLABLE ou REPEATED.
Ao terminar de adicionar colunas, clique em Salvar.

SQL

Use a instrução DDL ALTER TABLE ADD COLUMN:

No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

Ir para o BigQuery

No editor de consultas, digite a seguinte instrução:

ALTER TABLE mydataset.mytable
ADD COLUMN new_column STRING;

Clique em Executar.

Para mais informações sobre como executar consultas, acesse Executar uma consulta interativa.

bq

Emita o comando bq update e forneça um arquivo de esquema JSON. Se a tabela que você está atualizando estiver em um projeto diferente do padrão, adicione o ID do projeto ao nome do conjunto de dados neste formato: PROJECT_ID:DATASET.

bq update PROJECT_ID:DATASET.TABLE SCHEMA

Substitua:

PROJECT_ID: o ID do projeto
DATASET: o nome do conjunto de dados com a tabela que você está atualizando.
TABLE: o nome da tabela que você está atualizando.
SCHEMA: o caminho para o arquivo de esquema JSON na máquina local

Ao especificar um esquema inline, não é possível especificar a descrição da coluna, o modo e o tipo RECORD (STRUCT). Todos os modos de coluna assumem NULLABLE como padrão. Sendo assim, se você for adicionar uma nova coluna aninhada a um RECORD, será necessário fornecer um arquivo de esquema JSON.

Se você tentar adicionar colunas usando uma definição de esquema in-line, será necessário fornecer toda a definição de esquema, incluindo as novas colunas. Como não é possível especificar modos de coluna usando uma definição de esquema in-line, a atualização muda qualquer coluna REPEATED existente para NULLABLE, o que produz o seguinte erro: BigQuery error in update operation: Provided Schema does not match Table PROJECT_ID:dataset.table. Field field has changed mode from REPEATED to NULLABLE.

O método preferido de adicionar colunas a uma tabela existente usando a ferramenta de linha de comando bq é fornecer um arquivo de esquema JSON.

Para adicionar colunas vazias ao esquema de uma tabela usando um arquivo de esquema JSON, siga estas etapas:

Primeiro, emita o comando bq show com a sinalização --schema e grave o esquema da tabela atual em um arquivo. Se a tabela que você está atualizando estiver em um projeto diferente do padrão, adicione o ID do projeto ao nome do conjunto de dados neste formato: PROJECT_ID:DATASET.
```
bq show \
--schema \
--format=prettyjson \
PROJECT_ID:DATASET.TABLE > SCHEMA
```
Substitua:
- PROJECT_ID: o ID do projeto
- DATASET: o nome do conjunto de dados com a tabela que você está atualizando.
- TABLE: o nome da tabela que você está atualizando.
- SCHEMA: o arquivo de definição de esquema gravado na máquina local.
Por exemplo, para gravar a definição de esquema de mydataset.mytable em um arquivo, digite o comando a seguir. mydataset.mytable está no projeto padrão.
```
   bq show \
   --schema \
   --format=prettyjson \
   mydataset.mytable > /tmp/myschema.json
```

Abra o arquivo de esquema em um editor de texto. Ele será semelhante a este:

[
  {
    "mode": "REQUIRED",
    "name": "column1",
    "type": "STRING"
  },
  {
    "mode": "REQUIRED",
    "name": "column2",
    "type": "FLOAT"
  },
  {
    "mode": "REPEATED",
    "name": "column3",
    "type": "STRING"
  }
]

Adicione as novas colunas ao final da definição de esquema. Caso tente adicionar novas colunas em outro local na matriz, este erro será retornado: BigQuery error in update operation: Precondition Failed.

Com um arquivo JSON, é possível especificar descrições, modos NULLABLE ou REPEATED e tipos RECORD para novas colunas. Por exemplo, com a definição de esquema da etapa anterior, a nova matriz JSON será semelhante ao exemplo a seguir. Neste exemplo, é adicionada uma nova coluna NULLABLE chamada column4. column4 inclui uma descrição.
```
  [
    {
      "mode": "REQUIRED",
      "name": "column1",
      "type": "STRING"
    },
    {
      "mode": "REQUIRED",
      "name": "column2",
      "type": "FLOAT"
    },
    {
      "mode": "REPEATED",
      "name": "column3",
      "type": "STRING"
    },
    {
      "description": "my new column",
      "mode": "NULLABLE",
      "name": "column4",
      "type": "STRING"
    }
  ]
  
```
Para mais informações sobre como trabalhar com arquivos de esquema JSON, consulte Como especificar um arquivo de esquema JSON.
Depois de atualizar o arquivo de esquema, emita o comando a seguir para atualizar o esquema da tabela. Se a tabela que você está atualizando estiver em um projeto diferente do padrão, adicione o ID do projeto ao nome do conjunto de dados neste formato: PROJECT_ID:DATASET.
```
bq update PROJECT_ID:DATASET.TABLE SCHEMA
```
Substitua:
- PROJECT_ID: o ID do projeto
- DATASET: o nome do conjunto de dados com a tabela que você está atualizando.
- TABLE: o nome da tabela que você está atualizando.
- SCHEMA: o arquivo de definição de esquema gravado na máquina local.
Por exemplo, digite o comando a seguir para atualizar a definição de esquema de mydataset.mytable no projeto padrão. O caminho para o arquivo de esquema na máquina local é /tmp/myschema.json.
```
bq update mydataset.mytable /tmp/myschema.json
```

API

Chame o método tables.patch e use a propriedade schema para adicionar colunas vazias à definição de esquema. Como o método tables.update substitui todo o recurso da tabela, é melhor usar o método tables.patch.

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 em Go.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

import (
	"context"
	"fmt"

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

// updateTableAddColumn demonstrates modifying the schema of a table to append an additional column.
func updateTableAddColumn(projectID, datasetID, tableID 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()

	tableRef := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	meta, err := tableRef.Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	newSchema := append(meta.Schema,
		&bigquery.FieldSchema{Name: "phone", Type: bigquery.StringFieldType},
	)
	update := bigquery.TableMetadataToUpdate{
		Schema: newSchema,
	}
	if _, err := tableRef.Update(ctx, update, meta.ETag); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

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

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Field;
import com.google.cloud.bigquery.FieldList;
import com.google.cloud.bigquery.LegacySQLTypeName;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardTableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.Table;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class AddEmptyColumn {

  public static void runAddEmptyColumn() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableId = "MY_TABLE_NAME";
    String newColumnName = "NEW_COLUMN_NAME";
    addEmptyColumn(newColumnName, datasetName, tableId);
  }

  public static void addEmptyColumn(String newColumnName, String datasetName, String tableId) {
    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();

      Table table = bigquery.getTable(datasetName, tableId);
      Schema schema = table.getDefinition().getSchema();
      FieldList fields = schema.getFields();

      // Create the new field/column
      Field newField = Field.of(newColumnName, LegacySQLTypeName.STRING);

      // Create a new schema adding the current fields, plus the new one
      List<Field> fieldList = new ArrayList<Field>();
      fields.forEach(fieldList::add);
      fieldList.add(newField);
      Schema newSchema = Schema.of(fieldList);

      // Update the table with the new schema
      Table updatedTable =
          table.toBuilder().setDefinition(StandardTableDefinition.of(newSchema)).build();
      updatedTable.update();
      System.out.println("Empty column successfully added to table");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Empty column was not added. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

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

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.


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

async function addEmptyColumn() {
  // Adds an empty column to the schema.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = 'my_dataset';
  // const tableId = 'my_table';
  const column = {name: 'size', type: 'STRING'};

  // Retrieve current table metadata
  const table = bigquery.dataset(datasetId).table(tableId);
  const [metadata] = await table.getMetadata();

  // Update table schema
  const schema = metadata.schema;
  const new_schema = schema;
  new_schema.fields.push(column);
  metadata.schema = new_schema;

  const [result] = await table.setMetadata(metadata);
  console.log(result.schema.fields);
}

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 em Python.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

Anexe um novo objeto SchemaField a uma cópia de Table.schema e substitua o valor da propriedade Table.schema pelo esquema atualizado.

from google.cloud import bigquery

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

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the table
#                  to add an empty column.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

table = client.get_table(table_id)  # Make an API request.

original_schema = table.schema
new_schema = original_schema[:]  # Creates a copy of the schema.
new_schema.append(bigquery.SchemaField("phone", "STRING"))

table.schema = new_schema
table = client.update_table(table, ["schema"])  # Make an API request.

if len(table.schema) == len(original_schema) + 1 == len(new_schema):
    print("A new column has been added.")
else:
    print("The column has not been added.")

Adicionar uma coluna aninhada a uma coluna `RECORD`

Além de adicionar novas colunas a um esquema de tabela, também é possível acrescentar novas colunas aninhadas a uma coluna RECORD. O processo de adição de uma nova coluna aninhada é parecido com o de adição de uma nova coluna comum.

Console

Ainda não é possível adicionar um novo campo aninhado a uma coluna RECORD atual no console do Google Cloud.

SQL

No momento, não é possível adicionar um novo campo aninhado a uma coluna RECORD usando uma instrução DDL SQL.

bq

Emita o comando bq update e forneça um arquivo de esquema JSON que inclua o campo aninhado na definição de esquema da coluna RECORD atual. Se a tabela que você está atualizando estiver em um projeto diferente do padrão, adicione o ID do projeto ao nome do conjunto de dados neste formato: PROJECT_ID:DATASET.

bq update PROJECT_ID:DATASET.TABLE SCHEMA

Substitua:

PROJECT_ID: o ID do projeto
DATASET: o nome do conjunto de dados com a tabela que você está atualizando.
TABLE: o nome da tabela que você está atualizando.
SCHEMA: o caminho para o arquivo de esquema JSON na máquina local

Para adicionar uma coluna aninhada a um RECORD usando um arquivo de esquema JSON, siga estas etapas:

Primeiro, emita o comando bq show com a sinalização --schema e grave o esquema da tabela atual em um arquivo. Se a tabela que você está atualizando estiver em um projeto diferente do padrão, adicione o ID do projeto ao nome do conjunto de dados neste formato: PROJECT_ID:DATASET.TABLE.
```
bq show \
--schema \
--format=prettyjson \
PROJECT_ID:DATASET.TABLE > SCHEMA
```
Substitua:
- PROJECT_ID: o ID do projeto
- DATASET: o nome do conjunto de dados com a tabela que você está atualizando.
- TABLE: o nome da tabela que você está atualizando.
- SCHEMA: o arquivo de definição de esquema gravado na máquina local.
Por exemplo, para gravar a definição de esquema de mydataset.mytable em um arquivo, digite o comando a seguir. mydataset.mytable está no projeto padrão.
```
bq show \
--schema \
--format=prettyjson \
mydataset.mytable > /tmp/myschema.json
```

Abra o arquivo de esquema em um editor de texto. O esquema será semelhante ao mostrado abaixo. Neste exemplo, column3 é uma coluna repetida aninhada. As colunas aninhadas são nested1 e nested2. A matriz fields lista os campos aninhados em column3.

[
  {
    "mode": "REQUIRED",
    "name": "column1",
    "type": "STRING"
  },
  {
    "mode": "REQUIRED",
    "name": "column2",
    "type": "FLOAT"
  },
  {
    "fields": [
      {
        "mode": "NULLABLE",
        "name": "nested1",
        "type": "STRING"
      },
      {
        "mode": "NULLABLE",
        "name": "nested2",
        "type": "STRING"
      }
    ],
    "mode": "REPEATED",
    "name": "column3",
    "type": "RECORD"
  }
]

Adicione a nova coluna aninhada ao final da matriz fields. Neste exemplo, nested3 é a nova coluna aninhada.

  [
    {
      "mode": "REQUIRED",
      "name": "column1",
      "type": "STRING"
    },
    {
      "mode": "REQUIRED",
      "name": "column2",
      "type": "FLOAT"
    },
    {
      "fields": [
        {
          "mode": "NULLABLE",
          "name": "nested1",
          "type": "STRING"
        },
        {
          "mode": "NULLABLE",
          "name": "nested2",
          "type": "STRING"
        },
        {
          "mode": "NULLABLE",
          "name": "nested3",
          "type": "STRING"
        }
      ],
      "mode": "REPEATED",
      "name": "column3",
      "type": "RECORD"
    }
  ]

Para mais informações sobre como trabalhar com arquivos de esquema JSON, consulte Como especificar um arquivo de esquema JSON.

Depois de atualizar o arquivo de esquema, emita o comando a seguir para atualizar o esquema da tabela. Se a tabela que você está atualizando estiver em um projeto diferente do padrão, adicione o ID do projeto ao nome do conjunto de dados neste formato: PROJECT_ID:DATASET.
```
bq update PROJECT_ID:DATASET.TABLE SCHEMA
```
Substitua:
- PROJECT_ID: o ID do projeto
- DATASET: o nome do conjunto de dados com a tabela que você está atualizando.
- TABLE: o nome da tabela que você está atualizando.
- SCHEMA: o caminho para o arquivo de esquema JSON na máquina local
Por exemplo, digite o comando a seguir para atualizar a definição de esquema de mydataset.mytable no projeto padrão. O caminho para o arquivo de esquema na máquina local é /tmp/myschema.json.
```
bq update mydataset.mytable /tmp/myschema.json
```

API

Chame o método tables.patch e use a propriedade schema para adicionar colunas aninhadas à definição de esquema. Como o método tables.update substitui todo o recurso da tabela, é melhor usar o método tables.patch.

Adicionar colunas ao substituir ou anexar dados

É possível adicionar novas colunas a uma tabela atual ao carregar dados nela e optar por substituí-la. Ao substituir uma tabela atual, o esquema dos dados sendo carregados é usado para substituir o esquema dessa tabela. Para informações sobre como substituir uma tabela usando um job de carregamento, consulte o documento do formato dos seus dados:

Adicionar colunas em um job de anexação de carregamento

É possível adicionar colunas a uma tabela ao anexar dados a ela em um job de carregamento. O novo esquema é determinado por um dos seguintes itens:

Detecção automática (para arquivos CSV e JSON)
Um esquema especificado em um arquivo de esquema JSON (para arquivos CSV e JSON)
Os dados de origem autodescritivos de arquivos de exportação Avro, ORC, Parquet e Datastore

Se você especificar o esquema em um arquivo JSON, as novas colunas precisarão ser definidas nele. Se as novas definições de coluna estiverem ausentes, um erro será retornado quando você tentar anexar os dados.

Ao adicionar novas colunas durante uma operação de anexação, os valores nelas são definidos como NULL nas linhas atuais.

Para adicionar uma nova coluna ao anexar dados a uma tabela durante um job de carregamento, use uma das seguintes opções:

bq

Use o comando bq load para carregar os dados e especifique a sinalização --noreplace para indicar que você os está anexando a uma tabela atual.

Se os dados sendo anexados estiverem em CSV ou em formato JSON delimitado por nova linha, especifique a sinalização --autodetect para usar a detecção automática de esquema ou forneça o esquema em um arquivo de esquema JSON. As colunas adicionadas podem ser inferidas automaticamente dos arquivos de exportação do Avro ou do Cloud Datastore.

Defina a sinalização --schema_update_option como ALLOW_FIELD_ADDITION para indicar que o dados sendo anexados contêm novas colunas.

Se a tabela sendo anexada estiver em um conjunto de dados em um projeto diferente do padrão, adicione o ID do projeto ao nome do conjunto de dados no formato a seguir: PROJECT_ID:DATASET.

Opcional: forneça a sinalização --location e defina o valor do local.

Digite o comando load a seguir:

bq --location=LOCATION load \
--noreplace \
--autodetect \
--schema_update_option=ALLOW_FIELD_ADDITION \
--source_format=FORMAT \
PROJECT_ID:DATASET.TABLE \
PATH_TO_SOURCE \
SCHEMA

Substitua:

LOCATION: o nome do seu local. A sinalização --location é opcional. Por exemplo, se você estiver usando o BigQuery na região de Tóquio, defina o valor da sinalização como asia-northeast1. É possível definir um valor padrão para o local usando o arquivo .bigqueryrc;
FORMAT: o formato do esquema. NEWLINE_DELIMITED_JSON, CSV, AVRO, PARQUET, ORC, ou DATASTORE_BACKUP.
PROJECT_ID: o ID do projeto
DATASET: o nome do conjunto de dados onde está a tabela.
TABLE: o nome da tabela que você está criando;
PATH_TO_SOURCE: um URI do Cloud Storage totalmente qualificado, uma lista de URIs separada por vírgula ou o caminho para um arquivo de dados na máquina local.
SCHEMA: o caminho para um arquivo de esquema JSON local. Um arquivo de esquema é necessário somente para arquivos CSV e JSON quando --autodetect não estiver especificado. Os esquemas do Avro e do Cloud Datastore são inferidos com base nos dados de origem.

Exemplos:

Digite os comandos a seguir para adicionar um arquivo local do Avro, /tmp/mydata.avro, a mydataset.mytable usando um job de carregamento. Como os esquemas podem ser inferidos automaticamente via dados do Avro, não é necessário usar a flag --autodetect. mydataset está no projeto padrão.

bq load \
--noreplace \
--schema_update_option=ALLOW_FIELD_ADDITION \
--source_format=AVRO \
mydataset.mytable \
/tmp/mydata.avro

Digite o comando a seguir para anexar um arquivo de dados JSON delimitado por nova linha no Cloud Storage a mydataset.mytable usando um job de carregamento. A sinalização --autodetect é usada para detectar as novas colunas. mydataset está no projeto padrão.

bq load \
--noreplace \
--autodetect \
--schema_update_option=ALLOW_FIELD_ADDITION \
--source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON \
mydataset.mytable \
gs://mybucket/mydata.json

Digite o comando a seguir para anexar um arquivo de dados JSON delimitado por nova linha no Cloud Storage a mydataset.mytable usando um job de carregamento. O esquema contendo as novas colunas está especificado em um arquivo de esquema JSON local, /tmp/myschema.json. mydataset está em myotherproject, e não no projeto padrão.

bq load \
--noreplace \
--schema_update_option=ALLOW_FIELD_ADDITION \
--source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON \
myotherproject:mydataset.mytable \
gs://mybucket/mydata.json \
/tmp/myschema.json

API

Chame o método jobs.insert. Em seguida, configure um job de load e defina as propriedades a seguir:

Faça referência aos dados no Cloud Storage usando a propriedade sourceUris.
Especifique o formato de dados definindo a propriedade sourceFormat.
Especifique o esquema na propriedade schema.
Especifique a opção de atualização de esquema usando a propriedade schemaUpdateOptions.
Defina a disposição de gravação da tabela de destino como WRITE_APPEND usando a propriedade writeDisposition.

Go

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

import (
	"context"
	"fmt"
	"os"

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

// createTableAndWidenLoad demonstrates augmenting a table's schema to add a new column via a load job.
func createTableAndWidenLoad(projectID, datasetID, tableID, filename 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()

	sampleSchema := bigquery.Schema{
		{Name: "full_name", Type: bigquery.StringFieldType},
	}
	meta := &bigquery.TableMetadata{
		Schema: sampleSchema,
	}
	tableRef := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	if err := tableRef.Create(ctx, meta); err != nil {
		return err
	}
	// Now, import data from a local file, but specify field additions are allowed.
	// Because the data has a second column (age), the schema is amended as part of
	// the load.
	f, err := os.Open(filename)
	if err != nil {
		return err
	}
	source := bigquery.NewReaderSource(f)
	source.AutoDetect = true   // Allow BigQuery to determine schema.
	source.SkipLeadingRows = 1 // CSV has a single header line.

	loader := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).LoaderFrom(source)
	loader.SchemaUpdateOptions = []string{"ALLOW_FIELD_ADDITION"}
	job, err := loader.Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	status, err := job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	if err := status.Err(); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Field;
import com.google.cloud.bigquery.FormatOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobId;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo.SchemaUpdateOption;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo.WriteDisposition;
import com.google.cloud.bigquery.LegacySQLTypeName;
import com.google.cloud.bigquery.LoadJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.common.collect.ImmutableList;
import java.util.UUID;

public class AddColumnLoadAppend {

  public static void runAddColumnLoadAppend() throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    String sourceUri = "/path/to/file.csv";
    addColumnLoadAppend(datasetName, tableName, sourceUri);
  }

  public static void addColumnLoadAppend(String datasetName, String tableName, String sourceUri)
      throws Exception {
    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, tableName);

      // Add a new column to a BigQuery table while appending rows via a load job.
      // 'REQUIRED' fields cannot  be added to an existing schema, so the additional column must be
      // 'NULLABLE'.
      Schema newSchema =
          Schema.of(
              Field.newBuilder("name", LegacySQLTypeName.STRING)
                  .setMode(Field.Mode.REQUIRED)
                  .build(),
              // Adding below additional column during the load job
              Field.newBuilder("post_abbr", LegacySQLTypeName.STRING)
                  .setMode(Field.Mode.NULLABLE)
                  .build());

      LoadJobConfiguration loadJobConfig =
          LoadJobConfiguration.builder(tableId, sourceUri)
              .setFormatOptions(FormatOptions.csv())
              .setWriteDisposition(WriteDisposition.WRITE_APPEND)
              .setSchema(newSchema)
              .setSchemaUpdateOptions(ImmutableList.of(SchemaUpdateOption.ALLOW_FIELD_ADDITION))
              .build();

      // Create a job ID so that we can safely retry.
      JobId jobId = JobId.of(UUID.randomUUID().toString());
      Job loadJob = bigquery.create(JobInfo.newBuilder(loadJobConfig).setJobId(jobId).build());

      // Load data from a GCS parquet file into the table
      // Blocks until this load table job completes its execution, either failing or succeeding.
      Job completedJob = loadJob.waitFor();

      // Check for errors
      if (completedJob == null) {
        throw new Exception("Job not executed since it no longer exists.");
      } else if (completedJob.getStatus().getError() != null) {
        // You can also look at queryJob.getStatus().getExecutionErrors() for all
        // errors, not just the latest one.
        throw new Exception(
            "BigQuery was unable to load into the table due to an error: \n"
                + loadJob.getStatus().getError());
      }
      System.out.println("Column successfully added during load append job");
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Column not added during load append \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

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

// Instantiate client
const bigquery = new BigQuery();

async function addColumnLoadAppend() {
  // Adds a new column to a BigQuery table while appending rows via a load job.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const fileName = '/path/to/file.csv';
  // const datasetId = 'my_dataset';
  // const tableId = 'my_table';

  // In this example, the existing table contains only the 'Name', 'Age',
  // & 'Weight' columns. 'REQUIRED' fields cannot  be added to an existing
  // schema, so the additional column must be 'NULLABLE'.
  const schema = 'Name:STRING, Age:INTEGER, Weight:FLOAT, IsMagic:BOOLEAN';

  // Retrieve destination table reference
  const [table] = await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .table(tableId)
    .get();
  const destinationTableRef = table.metadata.tableReference;

  // Set load job options
  const options = {
    schema: schema,
    schemaUpdateOptions: ['ALLOW_FIELD_ADDITION'],
    writeDisposition: 'WRITE_APPEND',
    destinationTable: destinationTableRef,
  };

  // Load data from a local file into the table
  const [job] = await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .table(tableId)
    .load(fileName, options);

  console.log(`Job ${job.id} completed.`);
  console.log(`New Schema:`);
  console.log(job.configuration.load.schema.fields);

  // Check the job's status for errors
  const errors = job.status.errors;
  if (errors && errors.length > 0) {
    throw errors;
  }
}

Python

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# project = client.project
# dataset_ref = bigquery.DatasetReference(project, 'my_dataset')
# filepath = 'path/to/your_file.csv'

# Retrieves the destination table and checks the length of the schema
table_id = "my_table"
table_ref = dataset_ref.table(table_id)
table = client.get_table(table_ref)
print("Table {} contains {} columns.".format(table_id, len(table.schema)))

# Configures the load job to append the data to the destination table,
# allowing field addition
job_config = bigquery.LoadJobConfig()
job_config.write_disposition = bigquery.WriteDisposition.WRITE_APPEND
job_config.schema_update_options = [
    bigquery.SchemaUpdateOption.ALLOW_FIELD_ADDITION
]
# In this example, the existing table contains only the 'full_name' column.
# 'REQUIRED' fields cannot be added to an existing schema, so the
# additional column must be 'NULLABLE'.
job_config.schema = [
    bigquery.SchemaField("full_name", "STRING", mode="REQUIRED"),
    bigquery.SchemaField("age", "INTEGER", mode="NULLABLE"),
]
job_config.source_format = bigquery.SourceFormat.CSV
job_config.skip_leading_rows = 1

with open(filepath, "rb") as source_file:
    job = client.load_table_from_file(
        source_file,
        table_ref,
        location="US",  # Must match the destination dataset location.
        job_config=job_config,
    )  # API request

job.result()  # Waits for table load to complete.
print(
    "Loaded {} rows into {}:{}.".format(
        job.output_rows, dataset_id, table_ref.table_id
    )
)

# Checks the updated length of the schema
table = client.get_table(table)
print("Table {} now contains {} columns.".format(table_id, len(table.schema)))

Adicionar colunas em um job de anexação de consulta

É possível adicionar colunas a uma tabela ao anexar resultados de consulta a ela.

Ao adicionar colunas usando uma operação de anexação em um job de consulta, o esquema dos resultados dessa consulta é usado para atualizar o esquema da tabela de destino. Não é possível consultar uma tabela em um local e gravar os resultados em uma tabela de outro local.

Para adicionar uma nova coluna ao anexar dados a uma tabela durante um job de consulta, selecione uma das seguintes opções:

bq

Use o comando bq query para consultar seus dados e especifique a sinalização --destination_table para indicar qual tabela está sendo anexada.

Para mostrar que você está anexando resultados de consulta a uma tabela de destino atual, especifique a sinalização --append_table.

Defina a sinalização --schema_update_option como ALLOW_FIELD_ADDITION para indicar que os resultados da consulta sendo anexados contêm novas colunas.

Especifique a sinalização use_legacy_sql=false para usar a sintaxe do GoogleSQL para a consulta.

Se a tabela sendo anexada estiver em um conjunto de dados em um projeto diferente do padrão, adicione o ID do projeto ao nome do conjunto de dados no formato a seguir: PROJECT_ID:DATASET. A tabela sendo consultada e a tabela de destino precisam estar no mesmo local.

Opcional: forneça a sinalização --location e defina o valor do local.

bq --location=LOCATION query \
--destination_table PROJECT_ID:DATASET.TABLE \
--append_table \
--schema_update_option=ALLOW_FIELD_ADDITION \
--use_legacy_sql=false \
'QUERY'

Substitua:

LOCATION: o nome do seu local. A sinalização --location é opcional. Por exemplo, se você estiver usando o BigQuery na região de Tóquio, defina o valor da sinalização como asia-northeast1. É possível definir um valor padrão para o local usando o arquivo .bigqueryrc. Não é possível anexar resultados de consulta em uma tabela de outro local.
PROJECT_ID: o ID do projeto
dataset: o nome do conjunto de dados que contém a tabela a ser anexada.
TABLE: o nome da tabela que você está criando.
QUERY: uma consulta na sintaxe do GoogleSQL.

Exemplos:

Digite o comando a seguir para consultar mydataset.mytable no projeto padrão e para anexar os resultados da consulta a mydataset.mytable2, que também está no projeto padrão.

bq query \
--destination_table mydataset.mytable2 \
--append_table \
--schema_update_option=ALLOW_FIELD_ADDITION \
--use_legacy_sql=false \
'SELECT
   column1,column2
 FROM
   mydataset.mytable'

Digite o comando a seguir para consultar mydataset.mytable no projeto padrão e para anexar os resultados da consulta a mydataset.mytable2 em myotherproject.

bq query \
--destination_table myotherproject:mydataset.mytable2 \
--append_table \
--schema_update_option=ALLOW_FIELD_ADDITION \
--use_legacy_sql=false \
'SELECT
   column1,column2
 FROM
   mydataset.mytable'

API

Chame o método jobs.insert. Em seguida, configure um job de query e defina as propriedades a seguir:

Especifique a tabela de destino usando a propriedade destinationTable.
Defina a disposição de gravação da tabela de destino como WRITE_APPEND usando a propriedade writeDisposition.
Especifique a opção de atualização de esquema usando a propriedade schemaUpdateOptions.
Especifique a consulta GoogleSQL usando a propriedade query.

Go

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

import (
	"context"
	"fmt"

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

// createTableAndWidenQuery demonstrates how the schema of a table can be modified to add columns by appending
// query results that include the new columns.
func createTableAndWidenQuery(projectID, datasetID, tableID 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()

	// First, we create a sample table.
	sampleSchema := bigquery.Schema{
		{Name: "full_name", Type: bigquery.StringFieldType, Required: true},
		{Name: "age", Type: bigquery.IntegerFieldType, Required: true},
	}
	original := &bigquery.TableMetadata{
		Schema: sampleSchema,
	}
	tableRef := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	if err := tableRef.Create(ctx, original); err != nil {
		return err
	}
	// Our table has two columns.  We'll introduce a new favorite_color column via
	// a subsequent query that appends to the table.
	q := client.Query("SELECT \"Timmy\" as full_name, 85 as age, \"Blue\" as favorite_color")
	q.SchemaUpdateOptions = []string{"ALLOW_FIELD_ADDITION"}
	q.QueryConfig.Dst = client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	q.WriteDisposition = bigquery.WriteAppend
	q.Location = "US"
	job, err := q.Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	_, err = job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo.SchemaUpdateOption;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo.WriteDisposition;
import com.google.cloud.bigquery.QueryJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TableResult;
import com.google.common.collect.ImmutableList;

public class RelaxTableQuery {

  public static void runRelaxTableQuery() throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    relaxTableQuery(projectId, datasetName, tableName);
  }

  // To relax all columns in a destination table when you append data to it during a query job
  public static void relaxTableQuery(String projectId, String datasetName, String tableName)
      throws Exception {
    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, tableName);

      String sourceTable = "`" + projectId + "." + datasetName + "." + tableName + "`";
      String query = "SELECT word FROM " + sourceTable + " WHERE word like '%is%'";

      QueryJobConfiguration queryConfig =
          QueryJobConfiguration.newBuilder(query)
              // Use standard SQL syntax for queries.
              // See: https://cloud.google.com/bigquery/sql-reference/
              .setUseLegacySql(false)
              .setSchemaUpdateOptions(ImmutableList.of(SchemaUpdateOption.ALLOW_FIELD_RELAXATION))
              .setWriteDisposition(WriteDisposition.WRITE_APPEND)
              .setDestinationTable(tableId)
              .build();

      Job queryJob = bigquery.create(JobInfo.newBuilder(queryConfig).build());

      queryJob = queryJob.waitFor();

      // Check for errors
      if (queryJob == null) {
        throw new Exception("Job no longer exists");
      } else if (queryJob.getStatus().getError() != null) {
        // You can also look at queryJob.getStatus().getExecutionErrors() for all
        // errors, not just the latest one.
        throw new Exception(queryJob.getStatus().getError().toString());
      }

      // Get the results.
      TableResult results = queryJob.getQueryResults();

      // Print all pages of the results.
      results
          .iterateAll()
          .forEach(
              rows -> {
                rows.forEach(row -> System.out.println("row: " + row.toString()));
              });

      System.out.println("Successfully relaxed all columns in destination table during query job");
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Columns not relaxed during query job \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

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

// Instantiate client
const bigquery = new BigQuery();

async function addColumnQueryAppend() {
  // Adds a new column to a BigQuery table while appending rows via a query job.

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

  // Retrieve destination table reference
  const [table] = await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .table(tableId)
    .get();
  const destinationTableRef = table.metadata.tableReference;

  // In this example, the existing table contains only the 'name' column.
  // 'REQUIRED' fields cannot  be added to an existing schema,
  // so the additional column must be 'NULLABLE'.
  const query = `SELECT name, year
    FROM \`bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013\`
    WHERE state = 'TX'
    LIMIT 10`;

  // Set load job options
  const options = {
    query: query,
    schemaUpdateOptions: ['ALLOW_FIELD_ADDITION'],
    writeDisposition: 'WRITE_APPEND',
    destinationTable: destinationTableRef,
    // Location must match that of the dataset(s) referenced in the query.
    location: 'US',
  };

  const [job] = await bigquery.createQueryJob(options);
  console.log(`Job ${job.id} started.`);

  // Wait for the query to finish
  const [rows] = await job.getQueryResults();
  console.log(`Job ${job.id} completed.`);

  // Print the results
  console.log('Rows:');
  rows.forEach(row => console.log(row));
}

Python

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

from google.cloud import bigquery

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

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the destination table.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

# Retrieves the destination table and checks the length of the schema.
table = client.get_table(table_id)  # Make an API request.
print("Table {} contains {} columns".format(table_id, len(table.schema)))

# Configures the query to append the results to a destination table,
# allowing field addition.
job_config = bigquery.QueryJobConfig(
    destination=table_id,
    schema_update_options=[bigquery.SchemaUpdateOption.ALLOW_FIELD_ADDITION],
    write_disposition=bigquery.WriteDisposition.WRITE_APPEND,
)

# Start the query, passing in the extra configuration.
query_job = client.query(
    # In this example, the existing table contains only the 'full_name' and
    # 'age' columns, while the results of this query will contain an
    # additional 'favorite_color' column.
    'SELECT "Timmy" as full_name, 85 as age, "Blue" as favorite_color;',
    job_config=job_config,
)  # Make an API request.
query_job.result()  # Wait for the job to complete.

# Checks the updated length of the schema.
table = client.get_table(table_id)  # Make an API request.
print("Table {} now contains {} columns".format(table_id, len(table.schema)))

Alterar o nome de uma coluna

Para renomear uma coluna em uma tabela, use a instrução DDL ALTER TABLE RENAME COLUMN. O exemplo a seguir renomeia a coluna old_name para new_name em mytable:

ALTER TABLE mydataset.mytable
  RENAME COLUMN old_name TO new_name;

Para mais informações sobre instruções ALTER TABLE RENAME COLUMN, consulte Detalhes sobre DDL.

Alterar o tipo de dados de uma coluna

A alteração do tipo de dados de uma coluna está indisponível no console do Google Cloud, na ferramenta de linha de comando bq ou na API BigQuery. Se você tentar atualizar uma tabela usando um esquema que especifique um novo tipo de dado para uma coluna, isso resultará no seguinte erro.

Alterar o tipo de dados de uma coluna com uma instrução DDL

Você pode usar o GoogleSQL para fazer certas alterações no tipo de dados de uma coluna. Para mais informações e uma lista completa de conversões de tipos de dados compatíveis, consulte a instrução DDL ALTER COLUMN SET DATA TYPE.

O exemplo a seguir cria uma tabela com uma coluna do tipo INT64 e atualiza o tipo para NUMERIC:

CREATE TABLE mydataset.mytable(c1 INT64);

ALTER TABLE mydataset.mytable
ALTER COLUMN c1 SET DATA TYPE NUMERIC;

O exemplo a seguir cria uma tabela com uma coluna aninhada com dois campos e, em seguida, atualiza o tipo de uma das colunas de INT para NUMERIC:

CREATE TABLE mydataset.mytable(s1 STRUCT<a INT64, b STRING>);

ALTER TABLE mydataset.mytable ALTER COLUMN s1
SET DATA TYPE STRUCT<a NUMERIC, b STRING>;

Transmitir o tipo de dados de uma coluna

Para alterar o tipo de dados de uma coluna para um tipo transmitível, use uma consulta SQL para selecionar os dados da tabela, transmitir as colunas relevantes e substituir a tabela. A transmissão e a substituição não são recomendadas para tabelas muito grandes porque exigem uma verificação completa da tabela.

No exemplo a seguir, você verá uma consulta SQL que seleciona todos os dados de column_two e column_three em mydataset.mytable e converte column_one de DATE para STRING. O resultado da consulta é usado para substituir a tabela atual. A tabela substituída armazena column_one como um tipo de dados STRING.

Quando a função CAST é usada, pode ocorrer falha na consulta se o BigQuery não conseguir executar a conversão. Para ver detalhes sobre as regras de uso de cast no GoogleSQL, consulte Como usar cast.

Console

No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

Ir para o BigQuery
No Editor de consultas, digite a seguinte consulta para selecionar todos os dados de column_two e column_three em mydataset.mytable e para converter column_one de DATE para STRING. Na consulta, um alias é usado para aplicar a função cast a column_one com o mesmo nome. mydataset.mytable está no projeto padrão.
```
SELECT
 column_two,
 column_three,
 CAST(column_one AS STRING) AS column_one
FROM
 mydataset.mytable;
```
Clique em Mais e selecione Configurações de consulta.
Na seção Destino, faça o seguinte:
1. Selecione Definir uma tabela de destino para os resultados da consulta.
2. Em Nome do projeto, deixe o valor definido como pertencente ao projeto padrão. Este é o projeto que contém mydataset.mytable.
3. Em Conjunto de dados, escolha mydataset.
4. No campo ID da tabela, insira mytable.
5. Em Preferência de gravação na tabela de destino, selecione em Substituir tabela. Isso substitui mytable usando os resultados da consulta.
Se quiser, escolha o local dos seus dados.
Para atualizar as configurações, clique em Salvar.
Clique em Executar.

Quando o job de consulta for concluído, o tipo de dados de column_one será STRING.

bq

Insira o seguinte comando bq query para selecionar todos os dados de column_two e column_three em mydataset.mytable e para converter column_one de DATE para STRING. Na consulta, um alias é usado para aplicar a função cast a column_one com o mesmo nome. mydataset.mytable está no projeto padrão.

Os resultados da consulta são gravados em mydataset.mytable usando a sinalização --destination_table, e a sinalização --replace é usada para substituir mytable. Especifique a sinalização use_legacy_sql=false para usar a sintaxe do GoogleSQL.

Forneça a sinalização --location e defina o valor como seu local.

bq query \
    --destination_table mydataset.mytable \
    --replace \
    --use_legacy_sql=false \
'SELECT
  column_two,
  column_three,
  CAST(column_one AS STRING) AS column_one
FROM
  mydataset.mytable'

API

Para selecionar todos os dados de column_two e column_three em mydataset.mytable e para converter column_one de DATE para STRING, chame o método jobs.insert e configure um job query. Opcional, especifique seu local na property location da seção jobReference.

A consulta SQL usada no job de consulta seria SELECT column_two, column_three, CAST(column_one AS STRING) AS column_one FROM mydataset.mytable. Na consulta, um alias é usado para aplicar a função cast a column_one com o mesmo nome.

Para substituir mytable pelos resultados da consulta, inclua mydataset.mytable na property configuration.query.destinationTable e especifique WRITE_TRUNCATE na property configuration.query.writeDisposition.

Alterar o modo de uma coluna

A única modificação compatível com o modo de uma coluna é alterá-la de REQUIRED para NULLABLE. A alteração do modo de uma coluna de REQUIRED para NULLABLE também é chamada de relaxamento de coluna. Também é possível relaxar uma coluna ao carregar dados para substituir uma tabela existente ou quando você anexa dados a uma tabela. Não é possível alterar o modo de uma coluna de NULLABLE para REQUIRED.

Crie uma coluna `NULLABLE` em uma tabela existente.

Para mudar o modo de uma coluna de REQUIRED para NULLABLE, selecione uma das seguintes opções:

Console

Acessar a página do BigQuery.

Ir para o BigQuery
No painel Explorer, expanda o projeto e o conjunto de dados e selecione a tabela.
No painel de detalhes, clique na guia Visualizar.
Clique em Editar esquema. Talvez seja necessário rolar para ver esse botão.
Na página Esquema atual, localize o campo que você quer alterar.
Na lista suspensa Modo para esse campo, selecione NULLABLE.
Para atualizar as configurações, clique em Salvar.

SQL

Use a instrução DDL ALTER COLUMN DROP NOT NULL. O exemplo a seguir muda o modo da coluna mycolumn de REQUIRED para NULLABLE:

No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

Ir para o BigQuery

No editor de consultas, digite a seguinte instrução:

ALTER TABLE mydataset.mytable
ALTER COLUMN mycolumn
DROP NOT NULL;

Clique em Executar.

Para mais informações sobre como executar consultas, acesse Executar uma consulta interativa.

bq

Primeiro, emita o comando bq show com a sinalização --schema e grave o esquema da tabela atual em um arquivo. Se a tabela que você está atualizando estiver em um projeto diferente do padrão, adicione o ID do projeto ao nome do conjunto de dados neste formato: PROJECT_ID:DATASET.
```
bq show \
--schema \
--format=prettyjson \
PROJECT_ID:DATASET.TABLE > SCHEMA_FILE
```
Substitua:
- PROJECT_ID: o ID do projeto
- DATASET: o nome do conjunto de dados com a tabela que você está atualizando.
- TABLE: o nome da tabela que você está atualizando.
- SCHEMA_FILE: o arquivo de definição de esquema gravado na máquina local.
Por exemplo, para gravar a definição de esquema de mydataset.mytable em um arquivo, digite o comando a seguir. mydataset.mytable está no projeto padrão.
```
  bq show \
  --schema \
  --format=prettyjson \
  mydataset.mytable > /tmp/myschema.json
```

Abra o arquivo de esquema em um editor de texto. Ele será semelhante a este:

[
  {
    "mode": "REQUIRED",
    "name": "column1",
    "type": "STRING"
  },
  {
    "mode": "REQUIRED",
    "name": "column2",
    "type": "FLOAT"
  },
  {
    "mode": "REPEATED",
    "name": "column3",
    "type": "STRING"
  }
]

Altere o modo de uma coluna atual de REQUIRED para NULLABLE. Neste exemplo, o modo de column1 é relaxado.

[
  {
    "mode": "NULLABLE",
    "name": "column1",
    "type": "STRING"
  },
  {
    "mode": "REQUIRED",
    "name": "column2",
    "type": "FLOAT"
  },
  {
    "mode": "REPEATED",
    "name": "column3",
    "type": "STRING"
  }
]

Para mais informações sobre como trabalhar com arquivos de esquema JSON, consulte Como especificar um arquivo de esquema JSON.

Depois de atualizar o arquivo de esquema, emita o comando a seguir para atualizar o esquema da tabela. Se a tabela que você está atualizando estiver em um projeto diferente do padrão, adicione o ID do projeto ao nome do conjunto de dados neste formato: PROJECT_ID:DATASET.
```
bq update PROJECT_ID:DATASET.TABLE SCHEMA
```
Substitua:
- PROJECT_ID: o ID do projeto
- DATASET: o nome do conjunto de dados com a tabela que você está atualizando.
- TABLE: o nome da tabela que você está atualizando.
- SCHEMA: o caminho para o arquivo de esquema JSON na máquina local
Por exemplo, digite o comando a seguir para atualizar a definição de esquema de mydataset.mytable no projeto padrão. O caminho para o arquivo de esquema na máquina local é /tmp/myschema.json.
```
  bq update mydataset.mytable /tmp/myschema.json
```

API

Chame tables.patch e use a propriedade schema para alterar uma coluna REQUIRED para NULLABLE na definição do esquema. Como o método tables.update substitui todo o recurso da tabela, é melhor usar o método tables.patch.

Go

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

import (
	"context"
	"fmt"

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

// relaxTableAPI demonstrates modifying the schema of a table to remove the requirement that columns allow
// no NULL values.
func relaxTableAPI(projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydatasetid"
	// tableID := "mytableid"
	ctx := context.Background()

	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	// Setup: We first create a table with a schema that's restricts NULL values.
	sampleSchema := bigquery.Schema{
		{Name: "full_name", Type: bigquery.StringFieldType, Required: true},
		{Name: "age", Type: bigquery.IntegerFieldType, Required: true},
	}
	original := &bigquery.TableMetadata{
		Schema: sampleSchema,
	}
	if err := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).Create(ctx, original); err != nil {
		return err
	}

	tableRef := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	meta, err := tableRef.Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	// Iterate through the schema to set all Required fields to false (nullable).
	var relaxed bigquery.Schema
	for _, v := range meta.Schema {
		v.Required = false
		relaxed = append(relaxed, v)
	}
	newMeta := bigquery.TableMetadataToUpdate{
		Schema: relaxed,
	}
	if _, err := tableRef.Update(ctx, newMeta, meta.ETag); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Field;
import com.google.cloud.bigquery.LegacySQLTypeName;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardTableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.Table;

public class RelaxColumnMode {

  public static void runRelaxColumnMode() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableId = "MY_TABLE_NAME";
    relaxColumnMode(datasetName, tableId);
  }

  public static void relaxColumnMode(String datasetName, String tableId) {
    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();

      Table table = bigquery.getTable(datasetName, tableId);

      // Create new relaxed schema based on the existing table schema
      Schema relaxedSchema =
          Schema.of(
              // The only supported modification you can make to a column's mode is changing it from
              // REQUIRED to NULLABLE
              // Changing a column's mode from REQUIRED to NULLABLE is also called column relaxation
              // INFO: LegacySQLTypeName will be updated to StandardSQLTypeName in release 1.103.0
              Field.newBuilder("word", LegacySQLTypeName.STRING)
                  .setMode(Field.Mode.NULLABLE)
                  .build(),
              Field.newBuilder("word_count", LegacySQLTypeName.STRING)
                  .setMode(Field.Mode.NULLABLE)
                  .build(),
              Field.newBuilder("corpus", LegacySQLTypeName.STRING)
                  .setMode(Field.Mode.NULLABLE)
                  .build(),
              Field.newBuilder("corpus_date", LegacySQLTypeName.STRING)
                  .setMode(Field.Mode.NULLABLE)
                  .build());

      // Update the table with the new schema
      Table updatedTable =
          table.toBuilder().setDefinition(StandardTableDefinition.of(relaxedSchema)).build();
      updatedTable.update();
      System.out.println("Table schema successfully relaxed.");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Table schema not relaxed \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

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

async function relaxColumn() {
  /**
   * Changes columns from required to nullable.
   * Assumes existing table with the following schema:
   * [{name: 'Name', type: 'STRING', mode: 'REQUIRED'},
   * {name: 'Age', type: 'INTEGER'},
   * {name: 'Weight', type: 'FLOAT'},
   * {name: 'IsMagic', type: 'BOOLEAN'}];
   */

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

  const newSchema = [
    {name: 'Name', type: 'STRING', mode: 'NULLABLE'},
    {name: 'Age', type: 'INTEGER'},
    {name: 'Weight', type: 'FLOAT'},
    {name: 'IsMagic', type: 'BOOLEAN'},
  ];

  // Retrieve current table metadata
  const table = bigquery.dataset(datasetId).table(tableId);
  const [metadata] = await table.getMetadata();

  // Update schema
  metadata.schema = newSchema;
  const [apiResponse] = await table.setMetadata(metadata);

  console.log(apiResponse.schema.fields);
}

Python

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

Substitua a propriedade Table.schema por uma lista de objetos SchemaField com a propriedade mode definida como 'NULLABLE'

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

# TODO(dev): Change table_id to full name of the table you want to create.
table_id = "your-project.your_dataset.your_table"

table = client.get_table(table_id)
new_schema = []
for field in table.schema:
    if field.mode != "REQUIRED":
        new_schema.append(field)
    else:
        # SchemaField properties cannot be edited after initialization.
        # To make changes, construct new SchemaField objects.
        new_field = field.to_api_repr()
        new_field["mode"] = "NULLABLE"
        relaxed_field = bigquery.SchemaField.from_api_repr(new_field)
        new_schema.append(relaxed_field)

table.schema = new_schema
table = client.update_table(table, ["schema"])

print(f"Updated {table_id} schema: {table.schema}.")

Crie uma coluna `NULLABLE` com um job de carregamento de anexação

É possível relaxar o modo de uma coluna ao anexar dados a uma tabela em um job de carregamento. Selecione uma das seguintes opções com base no tipo de arquivo:

Ao anexar dados de arquivos CSV e JSON, relaxe o modo de colunas individuais especificando um arquivo de esquema JSON.
Ao anexar dados de arquivos Avro, ORC ou Parquet, relaxe as colunas para NULL no esquema e deixe a inferência do esquema detectar as colunas relaxadas.

Para transformar uma coluna de REQUIRED para NULLABLE ao anexar dados a uma tabela durante um job de carregamento, selecione uma das seguintes opções:

Console

Ainda não é possível transformar o modo de coluna usando o console do Google Cloud.

bq

Use o comando bq load para carregar os dados e especifique a sinalização --noreplace para indicar que você os está anexando a uma tabela atual.

Se os dados que você anexar estiverem em CSV ou em formato JSON delimitado por nova linha, especifique as colunas de relaxamento em um arquivo de esquema JSON local. Se preferir, use a sinalização --autodetect para utilizar a detecção de esquemas e descobrir colunas de relaxamento nos dados de origem.

As colunas de relaxamento podem ser inferidas automaticamente de arquivos Avro, ORC e Parquet. O relaxamento de coluna não se aplica a anexos de exportação do Cloud Datastore. As colunas em tabelas criadas durante o carregamento de arquivos de exportação do Datastore são sempre NULLABLE.

Defina a sinalização --schema_update_option como ALLOW_FIELD_RELAXATION para indicar que os dados sendo anexados contêm colunas relaxadas.

Se a tabela sendo anexada estiver em um conjunto de dados em um projeto diferente do padrão, adicione o ID do projeto ao nome do conjunto de dados no formato a seguir: PROJECT_ID:DATASET.

Opcional: forneça a sinalização --location e defina o valor do local.

Digite o comando load a seguir:

bq --location=LOCATION load \
--noreplace \
--schema_update_option=ALLOW_FIELD_RELAXATION \
--source_format=FORMAT \
PROJECT_ID:DATASET.TABLE \
PATH_TO_SOURCE \
SCHEMA

Substitua:

LOCATION: o nome do seu local. A sinalização --location é opcional. Por exemplo, se você estiver usando o BigQuery na região de Tóquio, defina o valor da sinalização como asia-northeast1. É possível definir um valor padrão para o local usando o arquivo .bigqueryrc;
FORMAT: NEWLINE_DELIMITED_JSON, CSV, PARQUET, ORC, ou AVRO. Os arquivos DATASTORE_BACKUP não exigem relaxamento de colunas. As colunas em tabelas criadas de arquivos de exportação do Datastore são sempre NULLABLE.
PROJECT_ID: o ID do projeto
dataset é o nome do conjunto de dados que contém a tabela.
TABLE: o nome da tabela que você está anexando.
PATH_TO_SOURCE: um URI do Cloud Storage totalmente qualificado, uma lista de URIs separada por vírgula ou o caminho para um arquivo de dados na máquina local.
SCHEMA: o caminho para um arquivo de esquema JSON local. Esta opção é usada apenas para arquivos CSV e JSON. As colunas relaxadas são inferidas automaticamente de arquivos Avro.

Exemplos:

Digite os comandos a seguir para adicionar um arquivo local do Avro, /tmp/mydata.avro, a mydataset.mytable usando um job de carregamento. Como as colunas relaxadas podem ser inferidas automaticamente via dados do Avro, não é necessário especificar um arquivo de esquema. mydataset está no projeto padrão.

bq load \
    --noreplace \
    --schema_update_option=ALLOW_FIELD_RELAXATION \
    --source_format=AVRO \
    mydataset.mytable \
    /tmp/mydata.avro

Digite o comando a seguir para anexar dados de um arquivo JSON delimitado por nova linha no Cloud Storage a mydataset.mytable usando um job de carregamento. O esquema contendo as colunas relaxadas está em um arquivo de esquema JSON local — /tmp/myschema.json. mydataset está no projeto padrão.

bq load \
--noreplace \
--schema_update_option=ALLOW_FIELD_RELAXATION \
--source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON \
mydataset.mytable \
gs://mybucket/mydata.json \
/tmp/myschema.json

Digite o comando a seguir para anexar dados em um arquivo CSV na máquina local a mydataset.mytable usando um job de carregamento. O comando usa a detecção automática de esquema para descobrir colunas relaxadas nos dados de origem. mydataset está em myotherproject, e não no projeto padrão.

bq load \
--noreplace \
--schema_update_option=ALLOW_FIELD_RELAXATION \
--source_format=CSV \
--autodetect \
myotherproject:mydataset.mytable \
mydata.csv

API

Chame o método jobs.insert. Em seguida, configure um job de load e defina as propriedades a seguir:

Faça referência aos dados no Cloud Storage usando a propriedade sourceUris.
Especifique o formato de dados definindo a propriedade sourceFormat.
Especifique o esquema na propriedade schema.
Especifique a opção de atualização de esquema usando a propriedade schemaUpdateOptions.
Defina a disposição de gravação da tabela de destino como WRITE_APPEND usando a propriedade writeDisposition.

Go

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

import (
	"context"
	"fmt"
	"os"

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

// relaxTableImport demonstrates amending the schema of a table to relax columns from
// not allowing NULL values to allowing them.
func relaxTableImport(projectID, datasetID, tableID, filename 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()

	sampleSchema := bigquery.Schema{
		{Name: "full_name", Type: bigquery.StringFieldType, Required: true},
		{Name: "age", Type: bigquery.IntegerFieldType, Required: true},
	}
	meta := &bigquery.TableMetadata{
		Schema: sampleSchema,
	}
	tableRef := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	if err := tableRef.Create(ctx, meta); err != nil {
		return err
	}
	// Now, import data from a local file, but specify relaxation of required
	// fields as a side effect while the data is appended.
	f, err := os.Open(filename)
	if err != nil {
		return err
	}
	source := bigquery.NewReaderSource(f)
	source.AutoDetect = true   // Allow BigQuery to determine schema.
	source.SkipLeadingRows = 1 // CSV has a single header line.

	loader := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).LoaderFrom(source)
	loader.SchemaUpdateOptions = []string{"ALLOW_FIELD_RELAXATION"}
	job, err := loader.Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	status, err := job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	if err := status.Err(); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.CsvOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Field;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.LoadJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardSQLTypeName;
import com.google.cloud.bigquery.Table;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.common.collect.ImmutableList;

// Sample to append relax column in a table.
public class RelaxColumnLoadAppend {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    String sourceUri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv";
    relaxColumnLoadAppend(datasetName, tableName, sourceUri);
  }

  public static void relaxColumnLoadAppend(String datasetName, String tableName, String sourceUri) {
    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();

      // Retrieve destination table reference
      Table table = bigquery.getTable(TableId.of(datasetName, tableName));

      // column as a 'REQUIRED' field.
      Field name =
          Field.newBuilder("name", StandardSQLTypeName.STRING).setMode(Field.Mode.REQUIRED).build();
      Field postAbbr =
          Field.newBuilder("post_abbr", StandardSQLTypeName.STRING)
              .setMode(Field.Mode.REQUIRED)
              .build();
      Schema schema = Schema.of(name, postAbbr);

      // Skip header row in the file.
      CsvOptions csvOptions = CsvOptions.newBuilder().setSkipLeadingRows(1).build();

      // Set job options
      LoadJobConfiguration loadConfig =
          LoadJobConfiguration.newBuilder(table.getTableId(), sourceUri)
              .setSchema(schema)
              .setFormatOptions(csvOptions)
              .setSchemaUpdateOptions(
                  ImmutableList.of(JobInfo.SchemaUpdateOption.ALLOW_FIELD_RELAXATION))
              .setWriteDisposition(JobInfo.WriteDisposition.WRITE_APPEND)
              .build();

      // Create a load job and wait for it to complete.
      Job job = bigquery.create(JobInfo.of(loadConfig));
      job = job.waitFor();
      // Check the job's status for errors
      if (job.isDone() && job.getStatus().getError() == null) {
        System.out.println("Relax column append successfully loaded in a table");
      } else {
        System.out.println(
            "BigQuery was unable to load into the table due to an error:"
                + job.getStatus().getError());
      }
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Column not added during load append \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

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

// Instantiate client
const bigquery = new BigQuery();

async function relaxColumnLoadAppend() {
  // Changes required column to nullable in load append job.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const fileName = '/path/to/file.csv';
  // const datasetId = 'my_dataset';
  // const tableId = 'my_table';

  // In this example, the existing table contains the 'Name'
  // column as a 'REQUIRED' field.
  const schema = 'Age:INTEGER, Weight:FLOAT, IsMagic:BOOLEAN';

  // Retrieve destination table reference
  const [table] = await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .table(tableId)
    .get();
  const destinationTableRef = table.metadata.tableReference;

  // Set load job options
  const options = {
    schema: schema,
    schemaUpdateOptions: ['ALLOW_FIELD_RELAXATION'],
    writeDisposition: 'WRITE_APPEND',
    destinationTable: destinationTableRef,
  };

  // Load data from a local file into the table
  const [job] = await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .table(tableId)
    .load(fileName, options);

  console.log(`Job ${job.id} completed.`);

  // Check the job's status for errors
  const errors = job.status.errors;
  if (errors && errors.length > 0) {
    throw errors;
  }
}

Python

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# project = client.project
# dataset_ref = bigquery.DatasetReference(project, 'my_dataset')
# filepath = 'path/to/your_file.csv'

# Retrieves the destination table and checks the number of required fields
table_id = "my_table"
table_ref = dataset_ref.table(table_id)
table = client.get_table(table_ref)
original_required_fields = sum(field.mode == "REQUIRED" for field in table.schema)
# In this example, the existing table has 3 required fields.
print("{} fields in the schema are required.".format(original_required_fields))

# Configures the load job to append the data to a destination table,
# allowing field relaxation
job_config = bigquery.LoadJobConfig()
job_config.write_disposition = bigquery.WriteDisposition.WRITE_APPEND
job_config.schema_update_options = [
    bigquery.SchemaUpdateOption.ALLOW_FIELD_RELAXATION
]
# In this example, the existing table contains three required fields
# ('full_name', 'age', and 'favorite_color'), while the data to load
# contains only the first two fields.
job_config.schema = [
    bigquery.SchemaField("full_name", "STRING", mode="REQUIRED"),
    bigquery.SchemaField("age", "INTEGER", mode="REQUIRED"),
]
job_config.source_format = bigquery.SourceFormat.CSV
job_config.skip_leading_rows = 1

with open(filepath, "rb") as source_file:
    job = client.load_table_from_file(
        source_file,
        table_ref,
        location="US",  # Must match the destination dataset location.
        job_config=job_config,
    )  # API request

job.result()  # Waits for table load to complete.
print(
    "Loaded {} rows into {}:{}.".format(
        job.output_rows, dataset_id, table_ref.table_id
    )
)

# Checks the updated number of required fields
table = client.get_table(table)
current_required_fields = sum(field.mode == "REQUIRED" for field in table.schema)
print("{} fields in the schema are now required.".format(current_required_fields))

Transformar todas as colunas em `NULLABLE` com um job de anexação

É possível relaxar todas as colunas em uma tabela ao anexar resultados da consulta a ela. É possível relaxar todos os campos obrigatórios na tabela de destino definindo a sinalização --schema_update_option como ALLOW_FIELD_RELAXATION. Não é possível relaxar colunas individuais em uma tabela de destino usando um anexo de consulta. Para transformar colunas individuais com um job de anexação de carregamento, consulte Criar uma coluna NULLABLE com um job de anexação.

Para transformar todas as colunas ao anexar resultados de consulta em uma tabela de destino, selecione uma das seguintes opções:

Console

Ainda não é possível transformar o modo de coluna usando o console do Google Cloud.

bq

Use o comando bq query para consultar seus dados e especifique a sinalização --destination_table para indicar qual tabela está sendo anexada.

Para mostrar que você está anexando resultados de consulta a uma tabela de destino atual, especifique a sinalização --append_table.

Defina a sinalização --schema_update_option como ALLOW_FIELD_RELAXATION para indicar que todas as colunas REQUIRED na tabela sendo anexada precisam ser alteradas para NULLABLE.

Especifique a sinalização use_legacy_sql=false para usar a sintaxe do GoogleSQL para a consulta.

Se a tabela sendo anexada estiver em um conjunto de dados em um projeto diferente do padrão, adicione o ID do projeto ao nome do conjunto de dados no formato a seguir: PROJECT_ID:DATASET.

Opcional: forneça a sinalização --location e defina o valor do local.

bq --location=LOCATION query \
--destination_table PROJECT_ID:DATASET.TABLE \
--append_table \
--schema_update_option=ALLOW_FIELD_RELAXATION \
--use_legacy_sql=false \
'QUERY'

Substitua:

LOCATION: o nome do seu local. A sinalização --location é opcional. Por exemplo, se você estiver usando o BigQuery na região de Tóquio, defina o valor da sinalização como asia-northeast1. É possível definir um valor padrão para o local usando o arquivo .bigqueryrc;
PROJECT_ID: o ID do projeto
DATASET: o nome do conjunto de dados que contém a tabela a ser anexada.
TABLE: o nome da tabela que você está criando.
QUERY: uma consulta na sintaxe do GoogleSQL.

Exemplos:

Digite o comando a seguir para consultar mydataset.mytable no projeto padrão e anexe os resultados da consulta a mydataset.mytable2, que também está no projeto padrão. Esse comando altera todas as colunas REQUIRED na tabela de destino para NULLABLE.

bq query \
    --destination_table mydataset.mytable2 \
    --append_table \
    --schema_update_option=ALLOW_FIELD_RELAXATION \
    --use_legacy_sql=false \
    'SELECT
       column1,column2
     FROM
       mydataset.mytable'

Digite o comando a seguir para consultar mydataset.mytable no projeto padrão e para anexar os resultados da consulta a mydataset.mytable2 em myotherproject. Esse comando altera todas as colunas REQUIRED na tabela de destino para NULLABLE.

bq query \
--destination_table myotherproject:mydataset.mytable2 \
--append_table \
--schema_update_option=ALLOW_FIELD_RELAXATION \
--use_legacy_sql=false \
'SELECT
   column1,column2
 FROM
   mydataset.mytable'

API

Chame o método jobs.insert. Em seguida, configure um job de query e defina as propriedades a seguir:

Especifique a tabela de destino usando a propriedade destinationTable.
Defina a disposição de gravação da tabela de destino como WRITE_APPEND usando a propriedade writeDisposition.
Especifique a opção de atualização de esquema usando a propriedade schemaUpdateOptions.
Especifique a consulta GoogleSQL usando a propriedade query.

Go

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

import (
	"context"
	"fmt"

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

// relaxTableQuery demonstrates relaxing the schema of a table by appending query results to
// enable the table to allow NULL values.
func relaxTableQuery(projectID, datasetID, tableID 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()

	sampleSchema := bigquery.Schema{
		{Name: "full_name", Type: bigquery.StringFieldType, Required: true},
		{Name: "age", Type: bigquery.IntegerFieldType, Required: true},
	}
	meta := &bigquery.TableMetadata{
		Schema: sampleSchema,
	}
	tableRef := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	if err := tableRef.Create(ctx, meta); err != nil {
		return err
	}
	// Now, append a query result that includes nulls, but allow the job to relax
	// all required columns.
	q := client.Query("SELECT \"Beyonce\" as full_name")
	q.QueryConfig.Dst = client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	q.SchemaUpdateOptions = []string{"ALLOW_FIELD_RELAXATION"}
	q.WriteDisposition = bigquery.WriteAppend
	q.Location = "US"
	job, err := q.Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	_, err = job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo.SchemaUpdateOption;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo.WriteDisposition;
import com.google.cloud.bigquery.QueryJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TableResult;
import com.google.common.collect.ImmutableList;

public class RelaxTableQuery {

  public static void runRelaxTableQuery() throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    relaxTableQuery(projectId, datasetName, tableName);
  }

  // To relax all columns in a destination table when you append data to it during a query job
  public static void relaxTableQuery(String projectId, String datasetName, String tableName)
      throws Exception {
    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, tableName);

      String sourceTable = "`" + projectId + "." + datasetName + "." + tableName + "`";
      String query = "SELECT word FROM " + sourceTable + " WHERE word like '%is%'";

      QueryJobConfiguration queryConfig =
          QueryJobConfiguration.newBuilder(query)
              // Use standard SQL syntax for queries.
              // See: https://cloud.google.com/bigquery/sql-reference/
              .setUseLegacySql(false)
              .setSchemaUpdateOptions(ImmutableList.of(SchemaUpdateOption.ALLOW_FIELD_RELAXATION))
              .setWriteDisposition(WriteDisposition.WRITE_APPEND)
              .setDestinationTable(tableId)
              .build();

      Job queryJob = bigquery.create(JobInfo.newBuilder(queryConfig).build());

      queryJob = queryJob.waitFor();

      // Check for errors
      if (queryJob == null) {
        throw new Exception("Job no longer exists");
      } else if (queryJob.getStatus().getError() != null) {
        // You can also look at queryJob.getStatus().getExecutionErrors() for all
        // errors, not just the latest one.
        throw new Exception(queryJob.getStatus().getError().toString());
      }

      // Get the results.
      TableResult results = queryJob.getQueryResults();

      // Print all pages of the results.
      results
          .iterateAll()
          .forEach(
              rows -> {
                rows.forEach(row -> System.out.println("row: " + row.toString()));
              });

      System.out.println("Successfully relaxed all columns in destination table during query job");
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Columns not relaxed during query job \n" + e.toString());
    }
  }
}

Python

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

from google.cloud import bigquery

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

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the destination table.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

# Retrieves the destination table and checks the number of required fields.
table = client.get_table(table_id)  # Make an API request.
original_required_fields = sum(field.mode == "REQUIRED" for field in table.schema)

# In this example, the existing table has 2 required fields.
print("{} fields in the schema are required.".format(original_required_fields))

# Configures the query to append the results to a destination table,
# allowing field relaxation.
job_config = bigquery.QueryJobConfig(
    destination=table_id,
    schema_update_options=[bigquery.SchemaUpdateOption.ALLOW_FIELD_RELAXATION],
    write_disposition=bigquery.WriteDisposition.WRITE_APPEND,
)

# Start the query, passing in the extra configuration.
query_job = client.query(
    # In this example, the existing table contains 'full_name' and 'age' as
    # required columns, but the query results will omit the second column.
    'SELECT "Beyonce" as full_name;',
    job_config=job_config,
)  # Make an API request.
query_job.result()  # Wait for the job to complete.

# Checks the updated number of required fields.
table = client.get_table(table_id)  # Make an API request.
current_required_fields = sum(field.mode == "REQUIRED" for field in table.schema)
print("{} fields in the schema are now required.".format(current_required_fields))

Alterar o valor padrão de uma coluna

Para alterar o valor padrão de uma coluna, selecione uma das seguintes opções:

Console

No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

Ir para o BigQuery
No painel Explorer, expanda o projeto e o conjunto de dados e selecione a tabela.
No painel de detalhes, clique na guia Visualizar.
Clique em Editar esquema. Talvez seja necessário rolar para conferir esse botão.
Na página Esquema atual, localize o campo de nível superior que você quer mudar.
Insira o valor padrão para esse campo.
Clique em Salvar.

SQL

Use a instrução DDL ALTER COLUMN SET DEFAULT.

No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

Ir para o BigQuery

No editor de consultas, digite a seguinte instrução:

ALTER TABLE mydataset.mytable
ALTER COLUMN column_name SET DEFAULT default_expression;

Clique em Executar.

Para mais informações sobre como executar consultas, acesse Executar uma consulta interativa.

Mudar a descrição de uma coluna

Para mudar a descrição de uma coluna, selecione uma das seguintes opções:

Console

No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

Ir para o BigQuery
No painel Explorer, expanda o projeto e o conjunto de dados e selecione a tabela.
No painel de detalhes, clique na guia Visualizar.
Clique em Editar esquema. Talvez seja necessário rolar para conferir esse botão.
Na página Esquema atual, localize o campo que você quer mudar.
Insira a descrição desse campo.
Clique em Salvar.

SQL

Use a instrução DDL ALTER COLUMN SET OPTIONS.

No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

Ir para o BigQuery

No editor de consultas, digite a seguinte instrução:

ALTER TABLE mydataset.mytable
ALTER COLUMN column_name
SET OPTIONS (description = 'This is a column description.');

Clique em Executar.

Para mais informações sobre como executar consultas, acesse Executar uma consulta interativa.

Excluir uma coluna

É possível excluir uma coluna de uma tabela usando a instrução DDL ALTER TABLE DROP COLUMN.

A instrução não libera imediatamente o armazenamento associado à coluna descartada. Para saber mais sobre o impacto no armazenamento ao soltar uma coluna no armazenamento, consulte os detalhes da instrução ALTER TABLE DROP COLUMN. Há duas opções para recuperar imediatamente o armazenamento:

Substituir uma tabela com uma consulta SELECT * EXCEPT:

CREATE OR REPLACE TABLE mydataset.mytable AS (
  SELECT * EXCEPT (column_to_delete) FROM mydataset.mytable
);

Exporte os dados para o Cloud Storage, exclua as colunas indesejadas e carregue os dados em uma nova tabela com o esquema correto.

Como modificar esquemas de tabelas

Adicionar uma coluna

Adicionar uma coluna vazia

Console

SQL

bq

API

Go

Java

Node.js

Python

Adicionar uma coluna aninhada a uma coluna RECORD

Console

SQL

bq

API

Adicionar colunas ao substituir ou anexar dados

Adicionar colunas em um job de anexação de carregamento

bq

API

Go

Java

Node.js

Python

Adicionar colunas em um job de anexação de consulta

bq

API

Go

Java

Node.js

Python

Alterar o nome de uma coluna

Alterar o tipo de dados de uma coluna

Alterar o tipo de dados de uma coluna com uma instrução DDL

Transmitir o tipo de dados de uma coluna

Console

bq

API

Alterar o modo de uma coluna

Crie uma coluna NULLABLE em uma tabela existente.

Console

SQL

bq

API

Go

Java

Node.js

Python

Crie uma coluna NULLABLE com um job de carregamento de anexação

Console

bq

API

Go

Java

Node.js

Python

Transformar todas as colunas em NULLABLE com um job de anexação

Console

bq

API

Go

Java

Python

Alterar o valor padrão de uma coluna

Console

SQL

Mudar a descrição de uma coluna

Console

SQL

Excluir uma coluna

Adicionar uma coluna aninhada a uma coluna `RECORD`

Crie uma coluna `NULLABLE` em uma tabela existente.

Crie uma coluna `NULLABLE` com um job de carregamento de anexação

Transformar todas as colunas em `NULLABLE` com um job de anexação