创建对象表

本文档介绍了如何通过创建对象表访问 BigQuery 中的非结构化数据。

如需创建对象表，您必须完成以下任务：

创建连接以从 Cloud Storage 读取对象信息。
向与连接关联的服务账号授予读取 Cloud Storage 信息的权限。
使用 CREATE EXTERNAL TABLE 语句创建对象表并将其与连接相关联。

准备工作

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在 Google Cloud Console 中的项目选择器页面上，选择或创建一个 Google Cloud 项目。

转到“项目选择器”

确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能。

启用 BigQuery and BigQuery Connection API API。

启用 API

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确保 BigQuery 管理员已创建连接并设置对 Cloud Storage 的访问权限。

所需的角色

如需使用对象表，用户需要根据他们在组织中的角色拥有以下 IAM 权限。如需详细了解用户角色，请参阅安全模型。如需详细了解如何授予权限，请参阅查看可针对资源授予的角色。

数据湖管理员

如需获得连接到 Cloud Storage 所需的权限，请让您的管理员向您授予项目的 BigQuery Connection Admin (roles/bigquery.connectionAdmin) 角色。

如需获取创建和管理 Cloud Storage 存储桶所需的权限，请让您的管理员授予您项目的 Storage Admin (roles/storage.admin) 角色。

此预定义角色包含连接到 Cloud Storage 以及创建和管理 Cloud Storage 存储桶所需的权限。如需查看所需的确切权限，请展开所需权限部分：
所需权限
- bigquery.connections.create
- bigquery.connections.get
- bigquery.connections.list
- bigquery.connections.update
- bigquery.connections.use
- bigquery.connections.delete
- storage.bucket.*
- storage.object.*
数据仓库管理员

如需获得创建对象表所需的权限，请让您的管理员向您授予项目的以下角色：
- BigQuery Data Editor (roles/bigquery.dataEditor) 角色。
- BigQuery Connection Admin (roles/bigquery.connectionAdmin) 角色。
此预定义角色包含创建对象表所需的权限。如需查看所需的确切权限，请展开所需权限部分：
所需权限
- bigquery.tables.create
- bigquery.tables.update
- bigquery.connections.delegate
数据分析师

如需获取查询对象表所需的权限，请让管理员授予您项目的以下角色：
- BigQuery Data Viewer (roles/bigquery.dataViewer) 角色
- BigQuery Connection User (roles/bigquery.connectionUser) 角色
此预定义角色包含查询对象表所需的权限。如需查看所需的确切权限，请展开所需权限部分：
所需权限
- bigquery.jobs.create
- bigquery.tables.get
- bigquery.tables.getData
- bigquery.readsessions.create
您也可以使用自定义角色或其他预定义角色来获取这些权限。

创建对象表

在创建对象表之前，您必须已有包含对象表的数据集。如需了解详情，请参阅创建数据集。

如需创建对象表，请执行以下操作：

SQL

使用 CREATE EXTERNAL TABLE 语句。

在 Google Cloud 控制台中，转到 BigQuery 页面。

转到 BigQuery
在查询编辑器中，输入以下语句：
```
CREATE EXTERNAL TABLE `PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_NAME`
WITH CONNECTION `PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID`
OPTIONS(
  object_metadata = 'SIMPLE',
  uris = ['BUCKET_PATH'[,...]],
  max_staleness = STALENESS_INTERVAL,
  metadata_cache_mode = 'CACHE_MODE');
```
请替换以下内容：
- PROJECT_ID：您的项目 ID。
- DATASET_ID：包含对象表的数据集的 ID。
- TABLE_NAME：对象表的名称。
- REGION：包含连接的单区域或多区域。
- CONNECTION_ID：要与此对象表一起使用的云资源连接的 ID。连接决定了使用哪个服务账号从 Cloud Storage 读取数据。
  当您在 Google Cloud 控制台中查看连接详情时，连接 ID 是连接 ID 中显示的完全限定连接 ID 的最后一部分中的值，例如 projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection。
- BUCKET_PATH：包含对象表所表示的对象的 Cloud Storage 存储桶的路径，格式为 ['gs://bucket_name/[folder_name/]*']。
  您可以在每个路径中使用一个星号 (*) 通配符来限制对象表中包含的文件。例如，如果存储桶包含多种类型的非结构化数据，您可以通过指定 ['gs://bucket_name/*.pdf'] 仅对 PDF 对象创建对象表。如需了解详情，请参阅 Cloud Storage URI 的通配符支持。
  
  您可以通过提供多个路径为 uris 选项指定多个存储桶，例如 ['gs://mybucket1/*', 'gs://mybucket2/folder5/*']。
  
  如需详细了解如何在 BigQuery 中使用 Cloud Storage URI，请参阅 Cloud Storage 资源路径。
- STALENESS_INTERVAL：指定对对象表执行的操作是否使用了缓存的元数据，以及操作使用的缓存元数据的新鲜度。如需详细了解元数据缓存注意事项，请参阅启用元数据缓存以提高性能。
  如需停用元数据缓存，请指定 0。这是默认设置。
  
  如需启用元数据缓存，请指定 30 分钟到 7 天之间的间隔时间字面量值。例如，指定 INTERVAL 4 HOUR 表示 4 小时过时间隔时间。使用此值时，如果缓存的元数据在过去 4 小时内刷新，则对表执行的操作会使用缓存的元数据。如果缓存的元数据早于该值，则操作会从 Cloud Storage 检索元数据。
- CACHE_MODE：指定元数据缓存是自动刷新还是手动刷新。如需详细了解元数据缓存注意事项，请参阅启用元数据缓存以提高性能。
  如果设置为 AUTOMATIC，元数据缓存会按系统定义的间隔时间刷新，通常在 30 到 60 分钟之间。
  
  如果要根据您确定的时间表刷新元数据缓存，请设置为 MANUAL。在这种情况下，您可以调用 BQ.REFRESH_EXTERNAL_METADATA_CACHE 系统过程来刷新缓存。
  
  如果 STALENESS_INTERVAL 设置为大于 0 的值，您必须设置 CACHE_MODE。
点击运行。

如需详细了解如何运行查询，请参阅运行交互式查询。

示例

以下示例会创建一个元数据缓存过时间隔时间为 1 天的对象表：

CREATE EXTERNAL TABLE `my_dataset.object_table`
WITH CONNECTION `us.my-connection`
OPTIONS(
  object_metadata = 'SIMPLE',
  uris = ['gs://mybucket/*'],
  max_staleness = INTERVAL 1 DAY,
  metadata_cache_mode = 'AUTOMATIC'
);

以下示例会对三个 Cloud Storage 存储桶中的对象创建一个对象表：

CREATE EXTERNAL TABLE `my_dataset.object_table`
WITH CONNECTION `us.my-connection`
OPTIONS(
  object_metadata = 'SIMPLE',
  uris = ['gs://bucket1/*','gs://bucket2/folder1/*','gs://bucket3/*']
);

以下示例仅会对 Cloud Storage 存储桶中的 PDF 对象创建对象表：

CREATE EXTERNAL TABLE `my_dataset.object_table`
WITH CONNECTION `us.my-connection`
OPTIONS(
  object_metadata = 'SIMPLE',
  uris = ['gs://bucket1/*.pdf']
);

bq

使用 bq mk 命令。

bq mk --table \
--external_table_definition=BUCKET_PATH@REGION.CONNECTION_ID \
--object_metadata=SIMPLE \
--max_staleness=STALENESS_INTERVAL \
--metadata_cache_mode=CACHE_MODE \
PROJECT_ID:DATASET_ID.TABLE_NAME

请替换以下内容：

PROJECT_ID：您的项目 ID。
DATASET_ID：包含对象表的数据集的 ID。
TABLE_NAME：对象表的名称。
REGION：包含连接的单区域或多区域。
CONNECTION_ID：要与此外部表一起使用的云资源连接的 ID。连接决定了使用哪个服务账号从 Cloud Storage 读取数据。
当您在 Google Cloud 控制台中查看连接详情时，连接 ID 是连接 ID 中显示的完全限定连接 ID 的最后一部分中的值，例如 projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection。
BUCKET_PATH：包含对象表所表示的对象的 Cloud Storage 存储桶的路径，格式为 gs://bucket_name/[folder_name/]*。
您可以在每个路径中使用一个星号 (*) 通配符来限制对象表中包含的文件。例如，如果存储桶包含多种类型的非结构化数据，您可以通过指定 gs://bucket_name/*.pdf 仅对 PDF 对象创建对象表。如需了解详情，请参阅 Cloud Storage URI 的通配符支持。

您可以通过提供多个路径为 uris 选项指定多个存储桶，例如 gs://mybucket1/*,gs://mybucket2/folder5/*。

如需详细了解如何在 BigQuery 中使用 Cloud Storage URI，请参阅 Cloud Storage 资源路径。
STALENESS_INTERVAL：指定对对象表执行的操作是否使用了缓存的元数据，以及操作使用的缓存元数据的新鲜度。如需详细了解元数据缓存注意事项，请参阅启用元数据缓存以提高性能。
如需停用元数据缓存，请指定 0。这是默认设置。

如需启用元数据缓存，请使用 INTERVAL 数据类型文档中所述的 Y-M D H:M:S 格式指定 30 分钟到 7 天之间的间隔时间值。例如，指定 0-0 0 4:0:0 表示 4 小时过时间隔时间。使用此值时，如果缓存的元数据在过去 4 小时内刷新，则对表执行的操作会使用缓存的元数据。如果缓存的元数据早于该值，则操作会从 Cloud Storage 检索元数据。
CACHE_MODE：指定元数据缓存是自动刷新还是手动刷新。如需详细了解元数据缓存注意事项，请参阅启用元数据缓存以提高性能。
如果设置为 AUTOMATIC，元数据缓存会按系统定义的间隔时间刷新，通常在 30 到 60 分钟之间。

如果要根据您确定的时间表刷新元数据缓存，请设置为 MANUAL。在这种情况下，您可以调用 BQ.REFRESH_EXTERNAL_METADATA_CACHE 系统过程来刷新缓存。

如果 STALENESS_INTERVAL 设置为大于 0 的值，您必须设置 CACHE_MODE。

示例

以下示例会创建一个元数据缓存过时间隔时间为 1 天的对象表：

bq mk --table \
--external_table_definition=gs://mybucket/*@us.my-connection \
--object_metadata=SIMPLE \
--max_staleness=0-0 1 0:0:0 \
--metadata_cache_mode=AUTOMATIC \
my_dataset.object_table

以下示例会对三个 Cloud Storage 存储桶中的对象创建一个对象表：

bq mk --table \
--external_table_definition=gs://bucket1/*,gs://bucket2/folder1/*,gs://bucket3/*@us.my-connection \
--object_metadata=SIMPLE \
my_dataset.object_table

以下示例仅会对 Cloud Storage 存储桶中的 PDF 对象创建对象表：

bq mk --table \
--external_table_definition=gs://bucket1/*.pdf@us.my-connection \
--object_metadata=SIMPLE \
my_dataset.object_table

API

调用 tables.insert 方法。添加 ExternalDataConfiguration 对象，并在传入的 Table 资源中将 objectMetadata 字段设置为 SIMPLE。

以下示例展示了如何使用 curl 调用此方法：

ACCESS_TOKEN=$(gcloud auth print-access-token) curl \
-H "Authorization: Bearer ${ACCESS_TOKEN}" \
-H "Content-Type: application/json" \
-X POST \
-d '{"tableReference": {"projectId": "my_project", "datasetId": "my_dataset", "tableId": "object_table_name"}, "externalDataConfiguration": {"objectMetadata": "SIMPLE", "sourceUris": ["gs://mybucket/*"]}}' \
https://www.googleapis.com/bigquery/v2/projects/my_project/datasets/my_dataset/tables

Terraform

本示例创建一个启用了手动刷新元数据缓存的对象表。

如需向 BigQuery 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为客户端库设置身份验证。

为对象表指定的关键字段是 google_bigquery_table.external_data_configuration.object_metadata、google_bigquery_table.external_data_configuration.metadata_cache_mode 和 google_bigquery_table.max_staleness。如需详细了解每种资源，请参阅 Terraform BigQuery 文档。


# This queries the provider for project information.
data "google_project" "default" {}

# This creates a connection in the US region named "my-connection-id".
# This connection is used to access the bucket.
resource "google_bigquery_connection" "default" {
  connection_id = "my-connection-id"
  location      = "US"
  cloud_resource {}
}

# This grants the previous connection IAM role access to the bucket.
resource "google_project_iam_member" "default" {
  role    = "roles/storage.objectViewer"
  project = data.google_project.default.project_id
  member  = "serviceAccount:${google_bigquery_connection.default.cloud_resource[0].service_account_id}"
}

# This defines a Google BigQuery dataset.
resource "google_bigquery_dataset" "default" {
  dataset_id = "my_dataset_id"
}

# This creates a bucket in the US region named "my-bucket" with a pseudorandom suffix.
resource "random_id" "bucket_name_suffix" {
  byte_length = 8
}
resource "google_storage_bucket" "default" {
  name                        = "my-bucket-${random_id.bucket_name_suffix.hex}"
  location                    = "US"
  force_destroy               = true
  uniform_bucket_level_access = true
}

# This defines a BigQuery object table with manual metadata caching.
resource "google_bigquery_table" "default" {
  deletion_protection = false
  table_id            = "my-table-id"
  dataset_id          = google_bigquery_dataset.default.dataset_id
  external_data_configuration {
    connection_id = google_bigquery_connection.default.name
    autodetect    = false
    # `object_metadata is` required for object tables. For more information, see
    # https://registry.terraform.io/providers/hashicorp/google/latest/docs/resources/bigquery_table#object_metadata
    object_metadata = "SIMPLE"
    # This defines the source for the prior object table.
    source_uris = [
      "gs://${google_storage_bucket.default.name}/*",
    ]

    metadata_cache_mode = "MANUAL"
  }

  # This ensures that the connection can access the bucket
  # before Terraform creates a table.
  depends_on = [
    google_project_iam_member.default
  ]
}

如需在 Google Cloud 项目中应用 Terraform 配置，请完成以下部分中的步骤。

准备 Cloud Shell

启动 Cloud Shell。
设置要在其中应用 Terraform 配置的默认 Google Cloud 项目。

您只需为每个项目运行一次以下命令，即可在任何目录中运行它。
```
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID
```
如果您在 Terraform 配置文件中设置显式值，则环境变量会被替换。

准备目录

每个 Terraform 配置文件都必须有自己的目录（也称为“根模块”）。

在 Cloud Shell 中，创建一个目录，并在该目录中创建一个新文件。文件名必须具有 .tf 扩展名，例如 main.tf。在本教程中，该文件称为 main.tf。
```
mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf
```
如果您按照教程进行操作，可以在每个部分或步骤中复制示例代码。

将示例代码复制到新创建的 main.tf 中。

（可选）从 GitHub 中复制代码。如果端到端解决方案包含 Terraform 代码段，则建议这样做。
查看和修改要应用到您的环境的示例参数。
保存更改。
初始化 Terraform。您只需为每个目录执行一次此操作。
```
terraform init
```
（可选）如需使用最新的 Google 提供程序版本，请添加 -upgrade 选项：
```
terraform init -upgrade
```

应用更改

查看配置并验证 Terraform 将创建或更新的资源是否符合您的预期：
```
terraform plan
```
根据需要更正配置。
通过运行以下命令并在提示符处输入 yes 来应用 Terraform 配置：
```
terraform apply
```
等待 Terraform 显示“应用完成！”消息。
打开您的 Google Cloud 项目以查看结果。在 Google Cloud 控制台的界面中找到资源，以确保 Terraform 已创建或更新它们。

查询对象表

您可以像查询任何其他 BigQuery 一样查询对象表，例如：

SELECT *
FROM mydataset.myobjecttable;

查询对象表会返回底层对象的元数据。如需了解详情，请参阅对象表架构。

后续步骤

了解如何对图片对象表运行推理。
了解如何使用远程函数分析对象表。

创建对象表

准备工作

所需的角色

所需权限

所需权限

所需权限

创建对象表

SQL

bq

API

Terraform

准备 Cloud Shell

准备目录

应用更改

查询对象表

后续步骤