Como gerenciar tabelas

Neste documento, você verá como gerenciar tabelas no BigQuery das seguintes maneiras:

  • Atualizar os seguintes itens de uma tabela:
    • Prazo de validade
    • Descrição
    • definição do esquema
    • Marcadores
  • Renomear (copiar) uma tabela
  • Copiar uma tabela
  • Excluir uma tabela
  • Restaurar uma tabela excluída

Para mais detalhes sobre como criar e usar tabelas, consulte Como criar e usar tabelas. A página explica como receber informações sobre tabelas, como listá-las e controlar o acesso aos dados delas.

Antes de começar

Atribua papéis do Identity and Access Management (IAM) que concedam aos usuários as permissões necessárias para realizar cada tarefa deste documento. As permissões necessárias para executar uma tarefa (se houver) são listadas na seção "Permissões necessárias".

Como atualizar propriedades da tabela

É possível atualizar os seguintes elementos de uma tabela:

Permissões necessárias

Para atualizar uma tabela, você precisa das seguintes permissões do IAM:

  • bigquery.tables.update
  • bigquery.tables.get

Cada um dos papéis predefinidos do IAM a seguir inclui as permissões necessárias para atualizar uma tabela:

  • roles/bigquery.dataEditor
  • roles/bigquery.dataOwner
  • roles/bigquery.admin

Além disso, se você tiver a permissão bigquery.datasets.create, poderá atualizar as propriedades das tabelas dos conjuntos de dados que criou.

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

Como atualizar a descrição de uma tabela

É possível atualizar a descrição de um conjunto de dados das seguintes maneiras:

  • usando o Console do Cloud.
  • usando uma instrução ALTER TABLE de linguagem de definição de dados (DDL);
  • usando o comando bq da ferramenta de linha de comando bq update;
  • Chamada do método de API tables.patch
  • Como usar bibliotecas de cliente.

Para atualizar a descrição de uma tabela:

Console

Não é possível adicionar uma descrição durante a criação de uma tabela no Console do Cloud. No entanto, depois de criá-la, é possível adicionar a descrição na página Detalhes.

  1. No painel Explorer, expanda o projeto e o conjunto de dados e selecione a tabela.

  2. No painel de detalhes, clique em Detalhes.

  3. Na seção Descrição, clique no ícone de lápis para editar a descrição.

    Edição de descrição

  4. Insira uma descrição na caixa e clique em Atualizar para salvar.

SQL

Com as instruções de DDl é possível criar e modificar tabelas e visualizações usando a sintaxe de consulta do SQL padrão.

Saiba mais sobre Como usar as instruções da linguagem de definição de dados.

Para atualizar a descrição da tabela por meio de uma instrução DDL no Console do Cloud:

  1. Clique em Escrever nova consulta.

  2. Digite a instrução DDL na área de texto do Editor de consultas.

     ALTER TABLE mydataset.mytable
     SET OPTIONS (
       description="Description of mytable"
     )
     

  3. Clique em Executar.

bq

Use o comando bq update com a sinalização --description. Se você estiver atualizando uma tabela em um projeto diferente do padrão, adicione o ID do projeto ao nome do conjunto de dados no seguinte formato: project_id:dataset.

bq update \
--description "description" \
project_id:dataset.table

Substitua:

  • description: o texto que descreve a tabela entre aspas.
  • project_id: 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.

Por exemplo:

Digite o seguinte comando para alterar a descrição de mytable em mydataset para "Descrição do mytable". mydataset está no projeto padrão.

bq update --description "Description of mytable" mydataset.mytable

Digite o seguinte comando para alterar a descrição de mytable em mydataset para "Descrição do mytable". mydataset está em myotherproject, e não no projeto padrão.

bq update \
--description "Description of mytable" \
myotherproject:mydataset.mytable

API

Chame o método tables.patch e use a propriedade description no recurso da tabela para atualizar a descrição da tabela. 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.

import (
	"context"
	"fmt"

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

// updateTableDescription demonstrates how to fetch a table's metadata and updates the Description metadata.
func updateTableDescription(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
	}
	update := bigquery.TableMetadataToUpdate{
		Description: "Updated description.",
	}
	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.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Table;

public class UpdateTableDescription {

  public static void runUpdateTableDescription() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    String newDescription = "this is the new table description";
    updateTableDescription(datasetName, tableName, newDescription);
  }

  public static void updateTableDescription(
      String datasetName, String tableName, String newDescription) {
    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, tableName);
      bigquery.update(table.toBuilder().setDescription(newDescription).build());
      System.out.println("Table description updated successfully to " + newDescription);
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Table description was not updated \n" + e.toString());
    }
  }
}

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 do BigQuery para Python.

Configure a propriedade Table.description e chame Client.update_table() para enviar a atualização à API.
# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# project = client.project
# dataset_ref = bigquery.DatasetReference(project, dataset_id)
# table_ref = dataset_ref.table('my_table')
# table = client.get_table(table_ref)  # API request

assert table.description == "Original description."
table.description = "Updated description."

table = client.update_table(table, ["description"])  # API request

assert table.description == "Updated description."

Como atualizar o prazo de validade da tabela

É possível configurar o prazo de validade padrão da tabela no nível do conjunto de dados ou defini-lo quando a tabela for criada. Muitas vezes, ele é mencionado como "tempo de vida" ou TTL, na sigla em inglês.

Se você fizer isso durante a criação da tabela, a expiração padrão da tabela do conjunto de dados será ignorada. Se você não a configurar no nível do conjunto de dados e não defini-la quando a tabela for criada, a tabela nunca vai expirar, e você precisará excluí-la manualmente.

A qualquer momento após a criação da tabela, é possível atualizar o prazo de validade dela das seguintes maneiras:

  • usando o Console do Cloud.
  • usando uma instrução ALTER TABLE de linguagem de definição de dados (DDL);
  • usando o comando bq da ferramenta de linha de comando bq update;
  • Chamada do método de API tables.patch
  • Como usar bibliotecas de cliente.

Para atualizar o prazo de validade de uma tabela:

Console

Não é possível adicionar um prazo de validade durante a criação de uma tabela no Console do Cloud. No entanto, depois de criá-la, é possível adicionar ou atualizar a validade da tabela na página Detalhes da tabela.

  1. No painel Explorer, expanda o projeto e o conjunto de dados e selecione a tabela.

  2. No painel de detalhes, clique em Detalhes.

  3. Clique no ícone de lápis ao lado de Informações da tabela.

  4. Em Validade da tabela, selecione Especificar data. Em seguida, selecione a data de validade usando o widget de calendário.

  5. Clique em Atualizar para salvar. O prazo de validade atualizado é exibido na seção Informações da tabela.

SQL

Com as instruções de DDl é possível criar e modificar tabelas e visualizações usando a sintaxe de consulta do SQL padrão.

Saiba mais sobre Como usar as instruções da linguagem de definição de dados.

Para atualizar o prazo de validade por meio de uma instrução DDL no Console do Cloud:

  1. Clique em Escrever nova consulta.

  2. Digite a instrução DDL na área de texto do Editor de consultas.

     ALTER TABLE mydataset.mytable
     SET OPTIONS (
       -- Sets table expiration to timestamp 2025-02-03 12:34:56
       expiration_timestamp=TIMESTAMP "2025-02-03 12:34:56"
     )
     

  3. Clique em Executar.

bq

Use o comando bq update com a sinalização --expiration. Se você estiver atualizando uma tabela em um projeto diferente do padrão, adicione o ID do projeto ao nome do conjunto de dados no seguinte formato: project_id:dataset.

bq update \
--expiration integer \
project_id:dataset.table

Substitua:

  • integer: a vida útil padrão (em segundos) da tabela. O valor mínimo é de 3.600 segundos (uma hora). O tempo de expiração é avaliado para a hora atual mais o valor inteiro. Se você especificar como 0, a validade da tabela será removida e ela nunca irá expirar. Tabelas sem prazo de validade precisam ser excluídas manualmente.
  • 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.

Por exemplo:

Insira o seguinte comando para atualizar o prazo de validade de mytable em mydataset para 5 dias (432.000 segundos). mydataset está em seu projeto padrão.

bq update --expiration 432000 mydataset.mytable

Insira o seguinte comando para atualizar o prazo de validade de mytable em mydataset para 5 dias (432.000 segundos). mydataset está em myotherproject, e não no projeto padrão.

bq update --expiration 432000 myotherproject:mydataset.mytable

API

Chame o método tables.patch e use a propriedade expirationTime no recurso da tabela para atualizar a validade da tabela em milissegundos. 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.

import (
	"context"
	"fmt"
	"time"

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

// updateTableExpiration demonstrates setting the table expiration of a table to a specific point in time
// in the future, at which time it will be deleted.
func updateTableExpiration(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
	}
	update := bigquery.TableMetadataToUpdate{
		ExpirationTime: time.Now().Add(time.Duration(5*24) * time.Hour), // table expiration in 5 days.
	}
	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.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Table;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class UpdateTableExpiration {

  public static void runUpdateTableExpiration() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    // Update table expiration to one day.
    Long newExpiration = TimeUnit.MILLISECONDS.convert(1, TimeUnit.DAYS);
    updateTableExpiration(datasetName, tableName, newExpiration);
  }

  public static void updateTableExpiration(
      String datasetName, String tableName, Long newExpiration) {
    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, tableName);
      bigquery.update(table.toBuilder().setExpirationTime(newExpiration).build());

      System.out.println("Table expiration updated successfully to " + newExpiration);
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Table expiration was not updated \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 Node.js.

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

async function updateTableExpiration() {
  // Updates a table's expiration.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = 'my_dataset', // Existing dataset
  // const tableId = 'my_table', // Existing table
  // const expirationTime = Date.now() + 1000 * 60 * 60 * 24 * 5 // 5 days from current time in ms

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

  // Set new table expiration to 5 days from current time
  metadata.expirationTime = expirationTime.toString();
  const [apiResponse] = await table.setMetadata(metadata);

  const newExpirationTime = apiResponse.expirationTime;
  console.log(`${tableId} expiration: ${newExpirationTime}`);
}

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 do BigQuery para Python.

Configure a propriedade Table.expires e chame Client.update_table() para enviar a atualização à API.
import datetime

# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# project = client.project
# dataset_ref = bigquery.DatasetReference(project, dataset_id)
# table_ref = dataset_ref.table('my_table')
# table = client.get_table(table_ref)  # API request

assert table.expires is None

# set table to expire 5 days from now
expiration = datetime.datetime.now(datetime.timezone.utc) + datetime.timedelta(
    days=5
)
table.expires = expiration
table = client.update_table(table, ["expires"])  # API request

# expiration is stored in milliseconds
margin = datetime.timedelta(microseconds=1000)
assert expiration - margin <= table.expires <= expiration + margin

Para atualizar o prazo de validade padrão da partição do conjunto de dados:

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.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Dataset;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

// Sample to update partition expiration on a dataset.
public class UpdateDatasetPartitionExpiration {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    // Set the default partition expiration (applies to new tables, only) in
    // milliseconds. This example sets the default expiration to 90 days.
    Long newExpiration = TimeUnit.MILLISECONDS.convert(90, TimeUnit.DAYS);
    updateDatasetPartitionExpiration(datasetName, newExpiration);
  }

  public static void updateDatasetPartitionExpiration(String datasetName, Long newExpiration) {
    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();

      Dataset dataset = bigquery.getDataset(datasetName);
      bigquery.update(dataset.toBuilder().setDefaultPartitionExpirationMs(newExpiration).build());
      System.out.println(
          "Dataset default partition expiration updated successfully to " + newExpiration);
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Dataset partition expiration was not updated \n" + e.toString());
    }
  }
}

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.


from google.cloud import bigquery

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

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

dataset = client.get_dataset(dataset_id)  # Make an API request.

# Set the default partition expiration (applies to new tables, only) in
# milliseconds. This example sets the default expiration to 90 days.
dataset.default_partition_expiration_ms = 90 * 24 * 60 * 60 * 1000

dataset = client.update_dataset(
    dataset, ["default_partition_expiration_ms"]
)  # Make an API request.

print(
    "Updated dataset {}.{} with new default partition expiration {}".format(
        dataset.project, dataset.dataset_id, dataset.default_partition_expiration_ms
    )
)

Como atualizar a definição de esquema de uma tabela

Para mais informações sobre como atualizar a definição de esquema de uma tabela, consulte Como modificar esquemas de tabelas.

Como renomear uma tabela

É possível renomear uma tabela depois de criá-la com a instrução de Linguagem de definição de dados ALTER TABLE RENAME TO.

SQL

Com as instruções de DDl é possível criar e modificar tabelas e visualizações usando a sintaxe de consulta do SQL padrão.

Saiba mais sobre Como usar as instruções da linguagem de definição de dados.

Para atualizar o nome de uma tabela usando uma instrução DDL no Console do Cloud:

  1. Clique em Escrever nova consulta.

  2. Digite a instrução DDL na área de texto do Editor de consultas.

     ALTER TABLE mydataset.mytable
     RENAME TO mynewtable
     

  3. Clique em Executar.

Como copiar uma tabela

É possível copiar uma tabela das seguintes maneiras:

  • Como usar o Console do Cloud.
  • usando o comando bq da ferramenta de linha de comando bq cp;
  • Como fazer uma chamada do método de API jobs.insert e configurando um job copy.
  • usando bibliotecas de cliente.

Limitações ao copiar tabelas

Os jobs de cópia de tabelas estão sujeitos às limitações a seguir:

  • Ao fazer a cópia, o nome da tabela de destino precisa aderir às mesmas convenções de nomenclatura da criação de tabelas.
  • As cópias de tabelas estão sujeitas aos limites do BigQuery nos jobs de cópia.
  • Ao usar o Console do Cloud para copiar uma tabela, não é possível substituir uma tabela atual no conjunto de dados de destino. A tabela precisa ter um nome exclusivo nesse conjunto.
  • Ao copiar tabelas, o conjunto de dados de destino e o que contém a tabela a ser copiada precisam estar no mesmo local. Por exemplo, não é possível copiar uma tabela de um conjunto de dados que tem base na UE e gravá-la em um conjunto que tem base nos EUA.
  • A cópia de várias tabelas de origem em uma tabela de destino não é compatível com o Console do Cloud.
  • Ao copiar várias tabelas de origem para uma tabela de destino usando a API ou a ferramenta de linha de comando bq, todas as tabelas de origem precisam ter esquemas idênticos.
  • O tempo que o BigQuery leva para copiar tabelas pode variar significativamente em diferentes execuções, porque o armazenamento subjacente é gerenciado dinamicamente.

Permissões necessárias

Para executar as tarefas neste documento, você precisa das seguintes permissões.

Permissões para copiar tabelas e partições

Para copiar tabelas e partições, você precisa de permissões do IAM nos conjuntos de dados de origem e de destino.

  • No conjunto de dados de origem, você precisa de:

    • bigquery.tables.get
    • bigquery.tables.getData
  • No conjunto de dados de destino, você precisa de:

    • bigquery.tables.create: essa permissão permite criar uma cópia da tabela ou partição no conjunto de dados de destino.

Cada um dos seguintes papéis predefinidos do IAM inclui as permissões necessárias para copiar tabelas e partições:

  • roles/bigquery.dataEditor
  • roles/bigquery.dataOwner
  • roles/bigquery.admin

Permissão para executar um job de cópia

Para executar um job de cópia, você precisa da permissão bigquery.jobs.create do IAM.

Cada um dos seguintes papéis predefinidos do IAM inclui as permissões necessárias para executar um job de cópia:

  • roles/bigquery.user
  • roles/bigquery.jobUser
  • roles/bigquery.admin

Além disso, se você tiver a permissão bigquery.datasets.create, poderá copiar tabelas e partições nos conjuntos de dados que você criar. Você também precisa de acesso ao conjunto de dados de destino.

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

Como copiar uma única tabela de origem

É possível copiar uma única tabela das seguintes maneiras:

  • Como usar o Console do Cloud.
  • usando o comando bq da ferramenta de linha de comando bq cp;
  • Fazendo uma chamada do método de API jobs.insert, configurando um job copy e especificando a propriedade sourceTable.
  • usando bibliotecas de cliente.

O Console do Cloud aceita apenas uma tabela de origem e uma de destino em um job de cópia. Para copiar vários arquivos de origem para uma tabela de destino, você precisa usar a ferramenta de linha de comando bq ou a API.

Para copiar uma única tabela de origem:

Console

  1. No painel Explorer, expanda o projeto e o conjunto de dados e selecione a tabela.

  2. No painel de detalhes, clique em Copiar tabela.

  3. Na caixa de diálogo Copiar tabela, em Destino, siga estas etapas:

    • Em Nome do projeto, escolha o projeto que armazenará a tabela copiada.
    • Em Nome do conjunto de dados, selecione o conjunto de dados em que você quer armazenar a tabela copiada. Os conjuntos de dados de origem e destino precisam estar no mesmo local.
    • Em Nome da tabela, insira um nome para a tabela nova. Ele precisa ser exclusivo no conjunto de dados de destino. Não é possível substituir uma tabela atual do conjunto de dados de destino usando o Console do Cloud. Para mais informações sobre os requisitos de nome de tabela, consulte Nomenclatura de tabelas.
  4. Clique em Copiar para iniciar o job de cópia.

bq

Emita o comando bq cp. É possível usar sinalizações opcionais para controlar a disposição de gravação da tabela de destino:

  • -a ou --append_table anexa os dados das tabelas de origem a uma tabela atual no conjunto de dados de destino.
  • -f ou --force substitui uma tabela atual do conjunto de dados de destino e não solicita confirmação.
  • -n ou --no_clobber retorna a mensagem de erro a seguir quando a tabela já está no conjunto de dados de destino: Table 'project_id:dataset.table' already exists, skipping.. Se -n não for especificado, o comportamento padrão é solicitar que o usuário escolha se quer substituir a tabela de destino.
  • --destination_kms_key é a chave do Cloud KMS gerenciada pelo cliente que é usada para criptografar a tabela de destino.

--destination_kms_key não é demonstrado aqui. Para mais informações, consulte Como proteger dados com chaves do Cloud Key Management Service.

Se o conjunto de dados de origem ou de destino estiver em um projeto diferente do padrão, adicione o ID do projeto aos nomes dos conjuntos de dados no seguinte formato: project_id:dataset.

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

bq --location=location cp \
-a -f -n \
project_id:dataset.source_table \
project_id:dataset.destination_table

Substitua:

  • location: o nome do seu local. A sinalização --location é opcional. Por exemplo, se 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 de origem ou de destino.
  • source_table: a tabela que você está copiando.
  • destination_table: o nome da tabela no conjunto de dados de destino.

Por exemplo:

Digite o seguinte comando para copiar mydataset.mytable para mydataset2.mytable2. Os dois conjuntos de dados estão no projeto padrão.

bq cp mydataset.mytable mydataset2.mytable2

Digite o seguinte comando para copiar mydataset.mytable e substituir uma tabela de destino com o mesmo nome. O conjunto de dados de origem está no projeto padrão. O conjunto de dados de destino está em myotherproject. O atalho -f é usado para substituir a tabela de destino sem enviar uma solicitação.

bq cp -f \
mydataset.mytable \
myotherproject:myotherdataset.mytable

Insira o comando a seguir para copiar mydataset.mytable e retornar um erro caso o conjunto de dados de destino contenha uma tabela com o mesmo nome. O conjunto de dados de origem está no projeto padrão. O conjunto de dados de destino está em myotherproject. O atalho -n é usado para evitar a substituição de uma tabela com o mesmo nome.

bq cp -n \
mydataset.mytable \
myotherproject:myotherdataset.mytable

Insira o seguinte comando para copiar mydataset.mytable e anexar os dados a uma tabela de destino com o mesmo nome. O conjunto de dados de origem está no projeto padrão. O conjunto de dados de destino está em myotherproject. O atalho - a é usado para anexar à tabela de destino.

bq cp -a mydataset.mytable myotherproject:myotherdataset.mytable

API

É possível copiar uma tabela atual por meio da API chamando o método bigquery.jobs.insert e configurando um job copy. Especifique seu local na propriedade location da seção jobReference do recurso do job.

Especifique os valores a seguir na configuração do job:

"copy": {
      "sourceTable": {       // Required
        "projectId": string, // Required
        "datasetId": string, // Required
        "tableId": string    // Required
      },
      "destinationTable": {  // Required
        "projectId": string, // Required
        "datasetId": string, // Required
        "tableId": string    // Required
      },
      "createDisposition": string,  // Optional
      "writeDisposition": string,   // Optional
    },

Onde sourceTable fornece informações sobre a tabela a ser copiada, destinationTable fornece informações sobre a tabela nova, createDisposition especifica se a tabela será criada caso não exista e writeDisposition especifica se será necessário substituir ou anexar a uma tabela atual.

C#

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


using Google.Apis.Bigquery.v2.Data;
using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using System;

public class BigQueryCopyTable
{
    public void CopyTable(
        string projectId = "your-project-id",
        string destinationDatasetId = "your_dataset_id"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        TableReference sourceTableRef = new TableReference()
        {
            TableId = "shakespeare",
            DatasetId = "samples",
            ProjectId = "bigquery-public-data"
        };
        TableReference destinationTableRef = client.GetTableReference(
            destinationDatasetId, "destination_table");
        BigQueryJob job = client.CreateCopyJob(
            sourceTableRef, destinationTableRef)
            .PollUntilCompleted();  // Wait for the job to complete.
        // Retrieve destination table
        BigQueryTable destinationTable = client.GetTable(destinationTableRef);
        Console.WriteLine(
            $"Copied {destinationTable.Resource.NumRows} rows from table "
            + $"{sourceTableRef.DatasetId}.{sourceTableRef.TableId} "
            + $"to {destinationTable.FullyQualifiedId}."
        );
    }
}

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.

import (
	"context"
	"fmt"

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

// copyTable demonstrates copying a table from a source to a destination, and
// allowing the copy to overwrite existing data by using truncation.
func copyTable(projectID, datasetID, srcID, dstID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// srcID := "sourcetable"
	// dstID := "destinationtable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	dataset := client.Dataset(datasetID)
	copier := dataset.Table(dstID).CopierFrom(dataset.Table(srcID))
	copier.WriteDisposition = bigquery.WriteTruncate
	job, err := copier.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

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.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.CopyJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

public class CopyTable {

  public static void runCopyTable() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String destinationDatasetName = "MY_DESTINATION_DATASET_NAME";
    String destinationTableId = "MY_DESTINATION_TABLE_NAME";
    String sourceDatasetName = "MY_SOURCE_DATASET_NAME";
    String sourceTableId = "MY_SOURCE_TABLE_NAME";

    copyTable(sourceDatasetName, sourceTableId, destinationDatasetName, destinationTableId);
  }

  public static void copyTable(
      String sourceDatasetName,
      String sourceTableId,
      String destinationDatasetName,
      String destinationTableId) {
    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 sourceTable = TableId.of(sourceDatasetName, sourceTableId);
      TableId destinationTable = TableId.of(destinationDatasetName, destinationTableId);

      // For more information on CopyJobConfiguration see:
      // https://googleapis.dev/java/google-cloud-clients/latest/com/google/cloud/bigquery/JobConfiguration.html
      CopyJobConfiguration configuration =
          CopyJobConfiguration.newBuilder(destinationTable, sourceTable).build();

      // For more information on Job see:
      // https://googleapis.dev/java/google-cloud-clients/latest/index.html?com/google/cloud/bigquery/package-summary.html
      Job job = bigquery.create(JobInfo.of(configuration));

      // Blocks until this job completes its execution, either failing or succeeding.
      Job completedJob = job.waitFor();
      if (completedJob == null) {
        System.out.println("Job not executed since it no longer exists.");
        return;
      } else if (completedJob.getStatus().getError() != null) {
        System.out.println(
            "BigQuery was unable to copy table due to an error: \n" + job.getStatus().getError());
        return;
      }
      System.out.println("Table copied successfully.");
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Table copying job was interrupted. \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 Node.js.

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

async function copyTable() {
  // Copies src_dataset:src_table to dest_dataset:dest_table.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample
   */
  // const srcDatasetId = "my_src_dataset";
  // const srcTableId = "my_src_table";
  // const destDatasetId = "my_dest_dataset";
  // const destTableId = "my_dest_table";

  // Copy the table contents into another table
  const [job] = await bigquery
    .dataset(srcDatasetId)
    .table(srcTableId)
    .copy(bigquery.dataset(destDatasetId).table(destTableId));

  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;
  }
}

PHP

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

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;
use Google\Cloud\Core\ExponentialBackoff;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId = 'The Google project ID';
// $datasetId = 'The BigQuery dataset ID';
// $sourceTableId   = 'The BigQuery table ID to copy from';
// $destinationTableId = 'The BigQuery table ID to copy to';

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$dataset = $bigQuery->dataset($datasetId);
$sourceTable = $dataset->table($sourceTableId);
$destinationTable = $dataset->table($destinationTableId);
$copyConfig = $sourceTable->copy($destinationTable);
$job = $sourceTable->runJob($copyConfig);

// poll the job until it is complete
$backoff = new ExponentialBackoff(10);
$backoff->execute(function () use ($job) {
    print('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
    $job->reload();
    if (!$job->isComplete()) {
        throw new Exception('Job has not yet completed', 500);
    }
});
// check if the job has errors
if (isset($job->info()['status']['errorResult'])) {
    $error = $job->info()['status']['errorResult']['message'];
    printf('Error running job: %s' . PHP_EOL, $error);
} else {
    print('Table copied successfully' . PHP_EOL);
}

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.


from google.cloud import bigquery

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

# TODO(developer): Set source_table_id to the ID of the original table.
# source_table_id = "your-project.source_dataset.source_table"

# TODO(developer): Set destination_table_id to the ID of the destination table.
# destination_table_id = "your-project.destination_dataset.destination_table"

job = client.copy_table(source_table_id, destination_table_id)
job.result()  # Wait for the job to complete.

print("A copy of the table created.")

Como copiar várias tabelas de origem

É possível copiar várias tabelas de origem em uma tabela de destino das seguintes maneiras:

  • usando o comando bq da ferramenta de linha de comando bq cp;
  • Fazendo uma chamada do método jobs.insert, configurando um job copy e especificando a propriedade sourceTables
  • Como usar bibliotecas de cliente.

Todas as tabelas de origem precisam ter esquemas idênticos. Apenas uma tabela de destino é permitida.

As tabelas de origem precisam ser especificadas como uma lista separada por vírgulas. Não é possível usar caracteres curingas quando várias tabelas de origem são copiadas.

Para copiar várias tabelas de origem:

Console

No momento, não é possível copiar várias tabelas usando o Console do Cloud.

bq

Emita o comando bq cp e inclua várias tabelas de origem em uma lista separada por vírgulas. É possível usar sinalizações opcionais para controlar a disposição de gravação da tabela de destino:

  • -a ou --append_table anexa os dados das tabelas de origem a uma tabela atual no conjunto de dados de destino.
  • -f ou --force substitui uma tabela atual do conjunto de dados de destino e não solicita confirmação.
  • -n ou --no_clobber retorna a mensagem de erro a seguir quando a tabela já está no conjunto de dados de destino: Table 'project_id:dataset.table' already exists, skipping.. Se -n não for especificado, o comportamento padrão é solicitar que o usuário escolha se quer substituir a tabela de destino.
  • --destination_kms_key é a chave do Cloud Key Management Service gerenciada pelo cliente que é usada para criptografar a tabela de destino.

--destination_kms_key não é demonstrado aqui. Para mais informações, consulte Como proteger dados com chaves do Cloud Key Management Service.

Se o conjunto de dados de origem ou de destino estiver em um projeto diferente do padrão, adicione o ID do projeto aos nomes dos conjuntos de dados no seguinte formato: project_id:dataset.

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

bq --location=location cp \
-a -f -n \
project_id:dataset.source_table,project_id:dataset.source_table \
project_id:dataset.destination_table

Substitua:

  • location: o nome do seu local. A sinalização --location é opcional. Por exemplo, se 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 de origem ou de destino.
  • source_table: a tabela que você está copiando.
  • destination_table: o nome da tabela no conjunto de dados de destino.

Por exemplo:

Insira o seguinte comando para copiar mydataset.mytable e mydataset.mytable2 para mydataset2.tablecopy. Todos os conjuntos de dados estão no projeto padrão.

bq cp \
mydataset.mytable,mydataset.mytable2 \
mydataset2.tablecopy

Insira o seguinte comando para copiar mydataset.mytable e mydataset.mytable2 para myotherdataset.mytable e para substituir uma tabela de destino com o mesmo nome. O conjunto de dados de destino está em myotherproject, e não no projeto padrão. O atalho -f é usado para substituir a tabela de destino sem enviar uma solicitação.

bq cp -f \
mydataset.mytable,mydataset.mytable2 \
myotherproject:myotherdataset.mytable

Insira o seguinte comando para copiar myproject:mydataset.mytable e myproject:mydataset.mytable2 e retornar um erro caso o conjunto de dados de destino contenha uma tabela com o mesmo nome. O conjunto de dados de destino está em myotherproject. O atalho -n é usado para evitar a substituição de uma tabela com o mesmo nome.

bq cp -n \
myproject:mydataset.mytable,myproject:mydataset.mytable2 \
myotherproject:myotherdataset.mytable

Insira o seguinte comando para copiar mydataset.mytable e mydataset.mytable2 e anexar os dados a uma tabela de destino com o mesmo nome. O conjunto de dados de origem está no projeto padrão. O conjunto de dados de destino está em myotherproject. O atalho -a é usado para anexar à tabela de destino.

bq cp -a \
mydataset.mytable,mydataset.mytable2 \
myotherproject:myotherdataset.mytable

API

Para copiar várias tabelas usando a API, chame o método jobs.insert, configure um job copy da tabela e especifique a propriedade sourceTables.

Especifique sua região na propriedade location da seção jobReference do recurso do job.

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.

import (
	"context"
	"fmt"

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

// copyMultiTable demonstrates using a copy job to copy multiple source tables into a single destination table.
func copyMultiTable(projectID, srcDatasetID string, srcTableIDs []string, dstDatasetID, dstTableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// srcDatasetID := "sourcedataset"
	// srcTableIDs := []string{"table1","table2"}
	// dstDatasetID = "destinationdataset"
	// dstTableID = "destinationtable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	srcDataset := client.Dataset(srcDatasetID)
	dstDataset := client.Dataset(dstDatasetID)
	var tableRefs []*bigquery.Table
	for _, v := range srcTableIDs {
		tableRefs = append(tableRefs, srcDataset.Table(v))
	}
	copier := dstDataset.Table(dstTableID).CopierFrom(tableRefs...)
	copier.WriteDisposition = bigquery.WriteTruncate
	job, err := copier.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

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.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.CopyJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import java.util.Arrays;

public class CopyMultipleTables {

  public static void runCopyMultipleTables() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String destinationDatasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String destinationTableId = "MY_TABLE_NAME";
    copyMultipleTables(destinationDatasetName, destinationTableId);
  }

  public static void copyMultipleTables(String destinationDatasetName, String destinationTableId) {
    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 destinationTable = TableId.of(destinationDatasetName, destinationTableId);

      // For more information on CopyJobConfiguration see:
      // https://googleapis.dev/java/google-cloud-clients/latest/com/google/cloud/bigquery/JobConfiguration.html
      CopyJobConfiguration configuration =
          CopyJobConfiguration.newBuilder(
                  destinationTable,
                  Arrays.asList(
                      TableId.of(destinationDatasetName, "table1"),
                      TableId.of(destinationDatasetName, "table2")))
              .build();

      // For more information on Job see:
      // https://googleapis.dev/java/google-cloud-clients/latest/index.html?com/google/cloud/bigquery/package-summary.html
      Job job = bigquery.create(JobInfo.of(configuration));

      // Blocks until this job completes its execution, either failing or succeeding.
      Job completedJob = job.waitFor();
      if (completedJob == null) {
        System.out.println("Job not executed since it no longer exists.");
        return;
      } else if (completedJob.getStatus().getError() != null) {
        System.out.println(
            "BigQuery was unable to copy tables due to an error: \n" + job.getStatus().getError());
        return;
      }
      System.out.println("Table copied successfully.");
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Table copying job was interrupted. \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 Node.js.

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

async function copyTableMultipleSource() {
  // Copy multiple source tables to a given destination.

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

  // Create a client
  const dataset = bigquery.dataset(datasetId);

  const metadata = {
    createDisposition: 'CREATE_NEVER',
    writeDisposition: 'WRITE_TRUNCATE',
  };

  // Create table references
  const table = dataset.table(sourceTable);
  const yourTable = dataset.table(destinationTable);

  // Copy table
  const [apiResponse] = await table.copy(yourTable, metadata);
  console.log(apiResponse.configuration.copy);
}

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.


from google.cloud import bigquery

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

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

# TODO(developer): Set table_ids to the list of the IDs of the original tables.
# table_ids = ["your-project.your_dataset.your_table_name", ...]

job = client.copy_table(table_ids, dest_table_id)  # Make an API request.
job.result()  # Wait for the job to complete.

print("The tables {} have been appended to {}".format(table_ids, dest_table_id))

Como excluir tabelas

É possível excluir um conjunto de dados das seguintes maneiras:

  • usando o Console do Cloud.
  • usando uma instrução DROP TABLE de linguagem de definição de dados (DDL);
  • Como usar o comando bq da ferramenta de linha de comando bq rm
  • Chamada do método de API tables.delete
  • Como usar bibliotecas de cliente.

No momento, só é possível excluir uma tabela por vez.

Ao excluir uma tabela, todos os dados dela também são removidos. Para excluir tabelas automaticamente após um período especificado, defina a validade padrão da tabela para o conjunto de dados ou defina o prazo de validade ao criar a tabela.

Permissões necessárias

Para excluir uma tabela, você precisa das seguintes permissões do IAM:

  • bigquery.tables.delete
  • bigquery.tables.get

Cada um dos papéis do IAM predefinidos a seguir inclui as permissões necessárias para excluir uma tabela:

  • roles/bigquery.dataEditor
  • roles/bigquery.dataOwner
  • roles/bigquery.admin

Além disso, se você tiver a permissão bigquery.datasets.create, poderá excluir tabelas dos conjuntos de dados que criar.

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

Como excluir tabelas

Para excluir uma tabela:

Console

  1. No painel Explorer, expanda o projeto e o conjunto de dados e selecione a tabela.

  2. No painel de detalhes, clique em Excluir tabela.

  3. Digite "delete" na caixa de diálogo e clique em Excluir para confirmar.

SQL

Com as instruções DDL, é possível excluir tabelas usando a sintaxe de consulta do SQL padrão.

Saiba mais sobre Como usar as instruções da linguagem de definição de dados.

Para excluir uma tabela atual usando uma instrução DDL no Console do Cloud, siga estas etapas:

  1. Clique em Escrever nova consulta.

  2. Digite a instrução DDL no campo Editor de consultas.

     DROP TABLE mydataset.mytable
     

  3. Clique em Executar.

bq

Use o comando bq rm com a sinalização --table (ou atalho -t) para excluir uma tabela. Quando você usa a ferramenta de linha de comando bq para remover uma tabela, é necessário confirmar a ação. É possível usar a sinalização --force (ou atalho -f) para pular a confirmação.

Se a tabela estiver em um conjunto de dados de um projeto diferente do padrão, adicione o ID do projeto ao nome do conjunto no seguinte formato: project_id:dataset.

bq rm \
-f \
-t \
project_id:dataset.table

Substitua:

  • project_id: ID do projeto
  • dataset: o nome do conjunto de dados onde está a tabela
  • table: o nome da tabela que você está excluindo

Por exemplo:

Digite o seguinte comando para excluir mytable de mydataset. mydataset está no projeto padrão.

bq rm -t mydataset.mytable

Digite o seguinte comando para excluir mytable de mydataset. mydataset está em myotherproject, não no projeto padrão.

bq rm -t myotherproject:mydataset.mytable

Digite o seguinte comando para excluir mytable de mydataset. mydataset está no projeto padrão. O comando usa o atalho -f para ignorar a confirmação.

bq rm -f -t mydataset.mytable

API

Chame o método API tables.delete e especifique a tabela a ser excluída usando o parâmetro tableId.

C#

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


using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using System;

public class BigQueryDeleteTable
{
    public void DeleteTable(
        string projectId = "your-project-id",
        string datasetId = "your_dataset_id",
        string tableId = "your_table_id"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        client.DeleteTable(datasetId, tableId);
        Console.WriteLine($"Table {tableId} deleted.");
    }
}

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.

import (
	"context"
	"fmt"

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

// deleteTable demonstrates deletion of a BigQuery table.
func deleteTable(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()

	table := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	if err := table.Delete(ctx); 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.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

public class DeleteTable {

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

  public static void deleteTable(String datasetName, String tableName) {
    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();
      boolean success = bigquery.delete(TableId.of(datasetName, tableName));
      if (success) {
        System.out.println("Table deleted successfully");
      } else {
        System.out.println("Table was not found");
      }
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Table was not deleted. \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 Node.js.

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

async function deleteTable() {
  // Deletes "my_table" from "my_dataset".

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

  // Delete the table
  await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .table(tableId)
    .delete();

  console.log(`Table ${tableId} deleted.`);
}

PHP

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

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

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

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

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.


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 fetch.
# table_id = 'your-project.your_dataset.your_table'

# If the table does not exist, delete_table raises
# google.api_core.exceptions.NotFound unless not_found_ok is True.
client.delete_table(table_id, not_found_ok=True)  # Make an API request.
print("Deleted table '{}'.".format(table_id))

Ruby

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

require "google/cloud/bigquery"

def delete_table dataset_id = "my_dataset_id", table_id = "my_table_id"
  bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new
  dataset  = bigquery.dataset dataset_id
  table    = dataset.table table_id

  table.delete

  puts "Table #{table_id} deleted."
end

Como restaurar tabelas excluídas

Você pode cancelar a exclusão de uma tabela em até sete dias após a exclusão (incluindo exclusões explícitas e implícitas pela expiração da tabela). Após sete dias, não é possível cancelar a exclusão de uma tabela usando qualquer método, incluindo a abertura de um tíquete de suporte.

Ao restaurar uma tabela particionada que foi excluída porque ela expirou, é preciso recriar as partições manualmente.

Para restaurar uma tabela excluída nos últimos sete dias, copie-a para uma nova tabela usando o decorador de tempo @<time>. Use a ferramenta de linha de comando bq ou as bibliotecas de cliente para copiar a tabela:

Console

Não é possível cancelar a exclusão de uma tabela usando o Console do Cloud.

bq

Para cancelar a exclusão de uma tabela, use uma operação de cópia de tabela com o decorador de snapshot @<time>. Primeiro, determine um carimbo de data/hora UNIX em milissegundos de quando a tabela existia. Em seguida, use o comando bq copy com o decorador de snapshot.

Por exemplo, digite o seguinte comando para copiar mydataset.mytable no momento 1418864998000 para uma nova tabela mydataset.newtable.

bq cp mydataset.mytable@1418864998000 mydataset.newtable

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

Também é possível especificar um deslocamento relativo. O exemplo a seguir copia a versão de uma tabela de uma hora atrás:

bq cp mydataset.mytable@-3600000 mydataset.newtable

Para mais informações, consulte Restaurar uma tabela de um momento.

Go

import (
	"context"
	"fmt"
	"time"

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

// deleteAndUndeleteTable demonstrates how to recover a deleted table by copying it from a point in time
// that predates the deletion event.
func deleteAndUndeleteTable(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()

	ds := client.Dataset(datasetID)
	if _, err := ds.Table(tableID).Metadata(ctx); err != nil {
		return err
	}
	// Record the current time.  We'll use this as the snapshot time
	// for recovering the table.
	snapTime := time.Now()

	// "Accidentally" delete the table.
	if err := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).Delete(ctx); err != nil {
		return err
	}

	// Construct the restore-from tableID using a snapshot decorator.
	snapshotTableID := fmt.Sprintf("%s@%d", tableID, snapTime.UnixNano()/1e6)
	// Choose a new table ID for the recovered table data.
	recoverTableID := fmt.Sprintf("%s_recovered", tableID)

	// Construct and run a copy job.
	copier := ds.Table(recoverTableID).CopierFrom(ds.Table(snapshotTableID))
	copier.WriteDisposition = bigquery.WriteTruncate
	job, err := copier.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
	}

	ds.Table(recoverTableID).Delete(ctx)
	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.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.CopyJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

// Sample to undeleting a table
public class UndeleteTable {

  public static void runUndeleteTable() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_TABLE";
    String recoverTableName = "MY_RECOVER_TABLE_TABLE";
    undeleteTable(datasetName, tableName, recoverTableName);
  }

  public static void undeleteTable(String datasetName, String tableName, String recoverTableName) {
    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();

      // "Accidentally" delete the table.
      bigquery.delete(TableId.of(datasetName, tableName));

      // Record the current time.  We'll use this as the snapshot time
      // for recovering the table.
      long snapTime = System.currentTimeMillis();

      // Construct the restore-from tableID using a snapshot decorator.
      String snapshotTableId = String.format("%s@%d", tableName, snapTime);

      // Construct and run a copy job.
      CopyJobConfiguration configuration =
          CopyJobConfiguration.newBuilder(
                  // Choose a new table ID for the recovered table data.
                  TableId.of(datasetName, recoverTableName),
                  TableId.of(datasetName, snapshotTableId))
              .build();

      Job job = bigquery.create(JobInfo.of(configuration));
      job = job.waitFor();
      if (job.isDone() && job.getStatus().getError() == null) {
        System.out.println("Undelete table recovered successfully.");
      } else {
        System.out.println(
            "BigQuery was unable to copy the table due to an error: \n"
                + job.getStatus().getError());
        return;
      }
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Table not found. \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 Node.js.

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

async function undeleteTable() {
  // Undeletes "my_table_to_undelete" from "my_dataset".

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = "my_dataset";
  // const tableId = "my_table_to_undelete";
  // const recoveredTableId = "my_recovered_table";

  /**
   * TODO(developer): Choose an appropriate snapshot point as epoch milliseconds.
   * For this example, we choose the current time as we're about to delete the
   * table immediately afterwards.
   */
  const snapshotEpoch = Date.now();

  // Delete the table
  await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .table(tableId)
    .delete();

  console.log(`Table ${tableId} deleted.`);

  // Construct the restore-from table ID using a snapshot decorator.
  const snapshotTableId = `${tableId}@${snapshotEpoch}`;

  // Construct and run a copy job.
  await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .table(snapshotTableId)
    .copy(bigquery.dataset(datasetId).table(recoveredTableId));

  console.log(
    `Copied data from deleted table ${tableId} to ${recoveredTableId}`
  );
}

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.

import time

from google.cloud import bigquery

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

# TODO(developer): Choose a table to recover.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table"

# TODO(developer): Choose a new table ID for the recovered table data.
# recovery_table_id = "your-project.your_dataset.your_table_recovered"

# TODO(developer): Choose an appropriate snapshot point as epoch
# milliseconds. For this example, we choose the current time as we're about
# to delete the table immediately afterwards.
snapshot_epoch = int(time.time() * 1000)

# ...

# "Accidentally" delete the table.
client.delete_table(table_id)  # Make an API request.

# Construct the restore-from table ID using a snapshot decorator.
snapshot_table_id = "{}@{}".format(table_id, snapshot_epoch)

# Construct and run a copy job.
job = client.copy_table(
    snapshot_table_id,
    recovered_table_id,
    # Must match the source and destination tables location.
    location="US",
)  # Make an API request.

job.result()  # Wait for the job to complete.

print(
    "Copied data from deleted table {} to {}".format(table_id, recovered_table_id)
)

Se você antecipar que pode querer restaurar uma tabela após sete dias após a exclusão ou a expiração, crie um snapshot da tabela. Para mais informações, consulte Snapshots de tabelas.

Segurança de tabelas

Para controlar o acesso a tabelas no BigQuery, consulte Introdução aos controles de acesso a tabelas.

Próximas etapas