使用数据定义语言语句

通过数据定义语言 (DDL) 语句，您可以使用标准 SQL 查询语法创建和修改 BigQuery 资源。目前，您可以在 BigQuery 中使用 DDL 命令执行以下操作：

创建表、视图和用户定义函数 (UDF)
更改表
删除表和视图

运行 DDL 语句

如需运行 DDL 语句，您可以使用 Cloud Console、bq 命令行工具、调用 jobs.query REST API 或以编程方式使用 BigQuery API 客户端库。

控制台

转到 Cloud Console 中的 BigQuery 页面。

转到 BigQuery
点击编写新查询。
在查询编辑器文本区域中，输入 DDL 语句。例如：
```
 CREATE TABLE mydataset.newtable ( x INT64 )
 
```
点击运行。

bq

输入 bq query 命令并提供 DDL 语句作为查询参数。将 use_legacy_sql 标志设置为 false。

bq query --use_legacy_sql=false \
  'CREATE TABLE mydataset.newtable ( x INT64 )'

API

调用 jobs.query 方法并在请求正文的 query 属性中提供 DDL 语句。

DDL 功能会扩展作业资源返回的信息。statistics.query.statementType 包含以下其他值以提供 DDL 支持：

CREATE_TABLE
CREATE_TABLE_AS_SELECT
DROP_TABLE
CREATE_VIEW
DROP_VIEW

statistics.query 有 2 个附加字段：

ddlOperationPerformed：执行的 DDL 操作，可能取决于是否存在 DDL 目标。当前值包括：
- CREATE：查询创建了 DDL 目标。
- SKIP：无操作发生。示例 - 提交了 CREATE TABLE IF NOT EXISTS 语句，而表已存在。或者提交了 DROP TABLE IF EXISTS 语句，而表不存在。
- REPLACE：查询替换了 DDL 目标。示例 - 提交了 CREATE OR REPLACE TABLE 语句，而表已存在。
- DROP：查询删除了 DDL 目标。
ddlTargetTable：当您提交 CREATE TABLE/VIEW 语句或 DROP TABLE/VIEW 语句时，以包含 3 个字段的对象形式返回目标表：

“projectId”：字符串
“datasetId”：字符串
“tableId”：字符串

Java

调用 BigQuery.create() 方法，启动查询作业。调用 Job.waitFor() 方法，等待 DDL 查询完成。

samples/snippets/src/main/java/com/example/bigquery/DDLCreateView.java

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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.QueryJobConfiguration;

// Sample to create a view using DDL
public class DDLCreateView {

  public static void runDDLCreateView() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    String datasetId = "MY_DATASET_ID";
    String tableId = "MY_VIEW_ID";
    String ddl =
        "CREATE VIEW "
            + "`"
            + projectId
            + "."
            + datasetId
            + "."
            + tableId
            + "`"
            + " OPTIONS("
            + " expiration_timestamp=TIMESTAMP_ADD("
            + " CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 48 HOUR),"
            + " friendly_name=\"new_view\","
            + " description=\"a view that expires in 2 days\","
            + " labels=[(\"org_unit\", \"development\")]"
            + " )"
            + " AS SELECT name, state, year, number"
            + " FROM `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current`"
            + " WHERE state LIKE 'W%'`";
    ddlCreateView(ddl);
  }

  public static void ddlCreateView(String ddl) {
    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();

      QueryJobConfiguration config = QueryJobConfiguration.newBuilder(ddl).build();

      // create a view using query and it will wait to complete job.
      Job job = bigquery.create(JobInfo.of(config));
      job = job.waitFor();
      if (job.isDone()) {
        System.out.println("View created successfully");
      } else {
        System.out.println("View was not created");
      }
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("View was not created. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

samples/ddlCreateView.js

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

async function ddlCreateView() {
  // Creates a view via a DDL query

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

  const query = `
  CREATE VIEW \`${projectId}.${datasetId}.${tableId}\`
  OPTIONS(
      expiration_timestamp=TIMESTAMP_ADD(
          CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 48 HOUR),
      friendly_name="new_view",
      description="a view that expires in 2 days",
      labels=[("org_unit", "development")]
  )
  AS SELECT name, state, year, number
      FROM \`bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current\`
      WHERE state LIKE 'W%'`;

  // For all options, see https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/jobs/query
  const options = {
    query: query,
  };

  // Run the query as a job
  const [job] = await bigquery.createQueryJob(options);

  job.on('complete', metadata => {
    console.log(`Created new view ${tableId} via job ${metadata.id}`);
  });
}

Python

调用 Client.query() 方法，启动查询作业。调用 QueryJob.result() 方法，等待 DDL 查询完成。

docs/snippets.py

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# from google.cloud import bigquery
# project = 'my-project'
# dataset_id = 'my_dataset'
# table_id = 'new_view'
# client = bigquery.Client(project=project)

sql = """
CREATE VIEW `{}.{}.{}`
OPTIONS(
    expiration_timestamp=TIMESTAMP_ADD(
        CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 48 HOUR),
    friendly_name="new_view",
    description="a view that expires in 2 days",
    labels=[("org_unit", "development")]
)
AS SELECT name, state, year, number
    FROM `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current`
    WHERE state LIKE 'W%'
""".format(
    project, dataset_id, table_id
)

job = client.query(sql)  # API request.
job.result()  # Waits for the query to finish.

print(
    'Created new view "{}.{}.{}".'.format(
        job.destination.project,
        job.destination.dataset_id,
        job.destination.table_id,
    )
)

`CREATE TABLE` 语句

如需在 BigQuery 中创建表，请使用 CREATE TABLE DDL 语句。

{CREATE TABLE | CREATE TABLE IF NOT EXISTS | CREATE OR REPLACE TABLE}
[[project_name.]dataset_name.]table_name
[(
  column_name column_schema[, ...]
)]
[PARTITION BY partition_expression]
[CLUSTER BY clustering_column_list]
[OPTIONS(table_option_list)]
[AS query_statement]

其中：

{CREATE TABLE | CREATE TABLE IF NOT EXISTS | CREATE OR REPLACE TABLE} 是下述语句之一：

CREATE TABLE：创建新表。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS：仅当指定的数据集中不存在要创建的表时才创建此表。
CREATE OR REPLACE TABLE：在指定的数据集中创建表并替换具有相同名称的现有表。

CREATE TABLE 语句必须符合以下规则：

只允许一个 CREATE 语句。
必须存在列列表和/或 as query_statement 子句。
当列列表和 as query_statement 子句都存在时，BigQuery 会忽略 as query_statement 子句中的名称，并按位置匹配列和列列表。
存在 as query_statement 子句但不存在列列表时，BigQuery 会根据 as query_statement 子句确定列名称和类型。
必须通过列列表或 as query_statement 子句指定列名称。
禁止使用重复的列名称。

表路径

project_name 是您要在其中创建表的项目的名称。默认为运行此 DDL 查询的项目。如果项目名称包含特殊字符（例如英文冒号），则应使用反引号 ` 将项目名称引起来（示例：`google.com:my_project`）。

dataset_name 是您要在其中创建表的数据集的名称。默认为请求中的 defaultDataset。

table_name 是您要创建的表的名称。

在 BigQuery 中创建表时，每个数据集的表名称必须是唯一的。表名称可：

包含最多 1024 个字符。
包含类别 L（字母）、M（符号）、N（数字）、Pc（连接符，包括下划线）、Pd（短划线）、Zs（空格）中的 Unicode 字符。如需了解详情，请参阅常规类别。

例如，以下都是有效的表名称：table-01、ग्राहक、00_お客様、étudiant。

某些表名称和表名称前缀已被预留。如果您收到错误，表示您的表名称或前缀已被预留，请选择其他名称并重试。

“`column_name`”和“`column_schema`”

(column_name column_schema[, ...]) 以英文逗号分隔列表的形式提供表的架构信息：

column_name 是列的名称。列名称要求：
- 只能包含字母（a-z、A-Z）、数字 (0-9) 或下划线 (_)
- 必须以字母或下划线开头
- 最多包含 128 个字符
column_schema 与数据类型相似，但对于 ARRAY 以外的类型，支持视需要施加 NOT NULL 限制。column_schema 还支持顶级列与 STRUCT 字段的选项。

column_schema :=
   {simple_type [NOT NULL] |
    STRUCT<field_list> [NOT NULL] |
    ARRAY<array_element_schema>}
   [OPTIONS(column_option_list)]

field_list := field_name column_schema [, ...]

array_element_schema := {simple_type | STRUCT<field_list>} [NOT NULL]

simple_type 是除 STRUCT 和 ARRAY 之外的任何受支持的数据类型。

field_name 是结构体字段的名称。结构体字段名称具有与列名称相同的限制。

当列或字段存在 NOT NULL 限制时，按 REQUIRED 模式创建列或字段。相反，没有 NOT NULL 限制时，按 NULLABLE 模式创建列或字段。

ARRAY 类型的列和字段不支持 NOT NULL 修饰符。例如，ARRAY<INT64> NOT NULL 的 column_schema 无效，因为 ARRAY 列具有 REPEATED 模式并可为空，但不可为 NULL。无论是否指定 NOT NULL 限制，表中的数组元素都不能为 NULL。例如，ARRAY<INT64> 等同于 ARRAY<INT64 NOT NULL>。

表的 column_schema 的 NOT NULL 特性 (Attribute) 不会通过对表的查询来传播。例如，如果表 T 包含声明为 x INT64 NOT NULL 的列，CREATE TABLE dataset.newtable AS SELECT x FROM T 会创建名为 dataset.newtable 的表，其中 x 是 NULLABLE。

column_schema 只能在 CREATE TABLE 语句的列定义列表中使用，不能在表达式中作为类型使用。例如，CAST(1 AS INT64 NOT NULL) 无效。

`partition_expression`

PARTITION BY 是控制表分区的可选子句。partition_expression 是确定如何对表进行分区的表达式。分区表达式可包含以下值：

PARTITION BY DATE(_PARTITIONTIME)：使用 _PARTITIONTIME pseudo column 中基于日期的时间戳对表进行分区。此语法只支持用于不带 AS query_statement 子句的 CREATE TABLE。
PARTITION BY _PARTITIONDATE：使用 _PARTITIONDATE pseudo column 对表进行分区。此语法只支持用于不带 AS query_statement 子句的 CREATE TABLE，等同于使用 PARTITION BY DATE(_PARTITIONTIME)。
PARTITION BY DATE(<timestamp_column>)：使用 TIMESTAMP 列的日期对表进行分区
PARTITION BY RANGE_BUCKET(<integer_column>, GENERATE_ARRAY(start, end[, interval]))：使用指定的 INTEGER 列范围对表进行分区。start 是范围分区的起始值（含边界值），end 是范围分区的结束值（不含边界值），interval 是分区中每个范围的宽度。如果未设置，则默认为 1。
PARTITION BY TIMESTAMP_TRUNC(<timestamp_column>, { DAY | HOUR | MONTH | YEAR })：使用 TIMESTAMP 列的日期/小时/月/年对表进行分区
PARTITION BY DATETIME_TRUNC(<datetime_column>, { DAY | HOUR | MONTH | YEAR })：使用 DATETIME 列的日期/小时/月/年对表进行分区
PARTITION BY <date_column>：使用 DATE 列对表进行分区

`clustering_column_list`

CLUSTER BY 是控制表聚簇的可选子句。clustering_column_list 是确定如何对表进行聚簇的英文逗号分隔列表。聚簇列列表最多可包含 4 个聚簇列。

`table_option_list`

可通过选项列表设置标签和到期时间等表选项。可使用逗号分隔列表包括多个选项。

请按以下格式指定表选项列表：

NAME=VALUE, ...

NAME 和 VALUE 必须是下述组合之一：

`NAME`	`VALUE`	详细信息
`expiration_timestamp`	`TIMESTAMP`	示例：`expiration_timestamp=TIMESTAMP "2025-01-01 00:00:00 UTC"` 此属性等效于 expirationTime 表资源属性。
`partition_expiration_days`	`FLOAT64`	示例：`partition_expiration_days=7` 此属性等效于 timePartitioning.expirationMs 表资源属性，但单位是天而非毫秒。一天相当于 8640 万毫秒（即 24 小时）。只能对分区表设置此属性。
`require_partition_filter`	`BOOL`	示例：`require_partition_filter=true` 此属性等效于 timePartitioning.requirePartitionFilter 表资源属性。只能对分区表设置此属性。
`kms_key_name`	`STRING`	示例：`kms_key_name="projects/project_id/locations/location/keyRings/keyring/cryptoKeys/key"` 此属性等效于 encryptionConfiguration.kmsKeyName 表资源属性。请查看有关使用 Cloud KMS 密钥保护数据的详细信息。
`friendly_name`	`STRING`	示例：`friendly_name="my_table"` 此属性等效于 friendlyName 表资源属性。
`description`	`STRING`	示例：`description="a table that expires in 2025"` 此属性等效于 description 表资源属性。
`labels`	`ARRAY<STRUCT<STRING, STRING>>`	示例：`labels=[("org_unit", "development")]` 此属性等效于 labels 表资源属性。

VALUE 是一个只包含文字、查询参数和标量函数的常数表达式。如果常量表达式的计算结果为 null，则忽略对应的 NAME 选项。

常量表达式不得包含以下内容：

对表的引用
子查询和 SQL 语句，如 SELECT、CREATE 和 UPDATE
用户定义的函数、聚合函数或分析函数
以下标量函数：
- ARRAY_TO_STRING
- REPLACE
- REGEXP_REPLACE
- RAND
- FORMAT
- LPAD
- RPAD
- REPEAT
- SESSION_USER
- GENERATE_ARRAY
- GENERATE_DATE_ARRAY

`column_option_list`

通过 column_schema 中的 column_option_list，您可以指定可选的列或字段选项。列选项与表选项的语法和要求相同，但包含的 NAME 和 VALUE 列表不同：

NAME VALUE 详细信息

`NAME`	`VALUE`	详细信息
`description`	`STRING`	示例：`description="a unique id"` 此属性等效于 schema.fields[].description 表资源属性。

description

STRING

示例：description="a unique id"

此属性等效于 schema.fields[].description 表资源属性。

query_statement

AS query_statement 子句指定应从其中创建表的查询。如需了解受支持的 query_statement 形式，请参阅 SQL 语法参考。

已知限制：

无法利用查询结果创建提取时间分区表。请改为使用 CREATE TABLE DDL 语句来创建表，然后使用 INSERT DML 语句向其中插入数据。
无法使用 OR REPLACE 修饰符将表替换为使用不同种类的分区。请先使用 DROP 删除表，然后使用 CREATE TABLE ... AS SELECT ... 语句重新创建表。

临时表

如需创建临时表，请在使用 CREATE TABLE 语句时使用 TEMP 或 TEMPORARY 关键字。

语法

{ CREATE {TEMP|TEMPORARY} TABLE |
  CREATE {TEMP|TEMPORARY} TABLE IF NOT EXISTS |
  CREATE OR REPLACE {TEMP|TEMPORARY} TABLE } ...

除了使用 TEMP 或 TEMPORARY 之外，该语法与 CREATE TABLE 语法相同。

不要限定临时表名称；也就是说，请勿使用项目或数据集限定符。临时表是在特殊数据集中自动创建的。

在当前脚本的持续时间内，您可以根据名称引用临时表；如需了解详情，请参阅使用标准 SQL 编写脚本。这包括在脚本中由过程创建的表。表在其中创建的脚本完成后，您无法查询表。

脚本完成后，临时表最多存在 24 小时。它不会使用您提供的名称进行保存，而是被分配一个随机名称。如需查看表的结构和数据，请转到 BigQuery 控制台，点击查询历史记录，然后选择创建临时表的查询。然后，在目标表 行中，点击临时表。

您无法共享临时表，也无法使用任何标准列表或其他表操作方法显示临时表。您不需要支付临时表的存储费用。

如需创建临时表，请运行以下脚本：

CREATE TEMP TABLE Example
(
  x INT64,
  y STRING
);

INSERT INTO Example
VALUES (5, 'foo');

INSERT INTO Example
VALUES (6, 'bar');

SELECT *
FROM Example;

此脚本会返回以下输出：

+-----+---+-----+
| Row | x | y   |
+-----+---|-----+
| 1   | 5 | foo |
| 2   | 6 | bar |
+-----+---|-----+

您可以通过执行 DROP TABLE 语句，在脚本完成之前明确删除临时表：

CREATE TEMP TABLE foo(x INT64);
SELECT * FROM foo;  -- Succeeds
DROP TABLE foo;
SELECT * FROM foo;  -- Results in an error

当临时表与默认数据集一起使用时，非限定表名称会引用下面所述的表：

临时表（如果存在的话）
默认数据集中的表（如果不存在临时表）

CREATE TABLE 语句属于例外情况；当且仅当存在 TEMP 或 TEMPORARY 关键字时，目标表才会被视为临时表。

例如，请考虑以下脚本：

-- Create table t1 in the default dataset
CREATE TABLE t1 (x INT64);

-- Create temporary table t1
CREATE TEMP TABLE t1 (x INT64);

-- This statement will select from the temporary table
SELECT * FROM t1;

-- Drop the temporary table
DROP TABLE t1;

-- Now that the temporary table is dropped, this statement will select from
-- the table in the default dataset
SELECT * FROM t1;

您可以使用 _SESSION 限定表名称，从而明确表明您要引用临时表：

-- Create a temp table
CREATE TEMP TABLE t1 (x INT64);

-- Create a temp table using the `_SESSION` qualifier
CREATE TEMP TABLE _SESSION.t2 (x INT64);

-- Select from a temporary table using the `_SESSION` qualifier
SELECT * FROM _SESSION.t1;

如果对某个临时表的查询使用 _SESSION 限定符，而该临时表并不存在，则您会收到一条错误消息，指示该表不存在。例如，如果没有名为 t3 的临时表，即使默认数据集中存在名为 t3 的表，您也会收到该错误消息。

您无法使用 _SESSION 创建非临时表：

CREATE TABLE _SESSION.t4 (x INT64);  -- Fails

示例

创建新表

以下示例在 mydataset 中创建名为 newtable 的分区表：

CREATE TABLE mydataset.newtable
(
  x INT64 OPTIONS(description="An optional INTEGER field"),
  y STRUCT<
    a ARRAY<STRING> OPTIONS(description="A repeated STRING field"),
    b BOOL
  >
)
PARTITION BY _PARTITIONDATE
OPTIONS(
  expiration_timestamp=TIMESTAMP "2025-01-01 00:00:00 UTC",
  partition_expiration_days=1,
  description="a table that expires in 2025, with each partition living for 24 hours",
  labels=[("org_unit", "development")]
)

如果您未配置默认项目，请在示例 SQL 中的数据集名称前加上项目 ID，如果 project_id 包含特殊字符，则用反引号将名称括起：`project_id.dataset.table`。因此，表限定符可能是 `myproject.mydataset.newtable`，而不是 mydataset.newtable。

如果数据集内已存在该表名称，会返回以下错误：

Already Exists: project_id:dataset.table

该表利用以下 partition_expression 对表进行分区：PARTITION BY _PARTITIONDATE。此表达式使用 _PARTITIONDATE 伪列中的日期对表进行分区。

表架构中包含两列：

x：整数，带有“可选的整数字段”描述
y：包含两列的 STRUCT：
- a：一组字符串，带有“重复的字符串字段”描述
- b：布尔值
注意：在 Cloud Console 中检查表架构时，STRUCT 显示为 RECORD 列，ARRAY 显示为 REPEATED 列。STRUCT 与 ARRAY 数据类型可在 BigQuery 中用来创建嵌套与重复的数据。如需了解详情，请参阅指定嵌套和重复的字段。

表选项列表指定了以下内容：

表到期时间：世界协调时间 (UTC) 2025 年 1 月 1 日 00:00:00
分区到期时间：1 天
说明：于 2025 年到期的表
标签：org_unit = development

从现有表创建新表

下面的示例基于查询在 mydataset 中创建名为 top_words 的表：

CREATE TABLE mydataset.top_words
OPTIONS(
  description="Top ten words per Shakespeare corpus"
) AS
SELECT
  corpus,
  ARRAY_AGG(STRUCT(word, word_count) ORDER BY word_count DESC LIMIT 10) AS top_words
FROM bigquery-public-data.samples.shakespeare
GROUP BY corpus;

如果您未配置默认项目，请在示例 SQL 中的数据集名称前加上项目 ID，如果 project_id 包含特殊字符，则用反引号将名称括起：`project_id.dataset.table`。因此，表限定符可能是 `myproject.mydataset.top_words`，而不是 mydataset.top_words。

如果数据集内已存在该表名称，会返回以下错误：

Already Exists: project_id:dataset.table

表架构中包含两列：

corpus：莎士比亚全集的名称
top_words：STRUCT 类型的 ARRAY，包含两个字段：word（STRING 类型）和 word_count（表示该 word 出现次数的 INT64）

注意：在 Cloud Console 中检查表架构时，STRUCT 显示为 RECORD 列，ARRAY 显示为 REPEATED 列。STRUCT 与 ARRAY 数据类型可在 BigQuery 中用来创建嵌套与重复的数据。如需了解详情，请参阅指定嵌套和重复的字段。

表选项列表指定了以下内容：

说明：莎士比亚全集中出现次数最多的十个词

仅当某个表不存在时才创建该表

仅当 mydataset 中不存在名为 newtable 的表时，下述示例才会在 mydataset 中创建名为 newtable 的表。如果数据集中存在该表名称，则不会返回任何错误，也不会执行任何操作。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS mydataset.newtable (x INT64, y STRUCT<a ARRAY<STRING>, b BOOL>)
OPTIONS(
  expiration_timestamp=TIMESTAMP "2025-01-01 00:00:00 UTC",
  description="a table that expires in 2025",
  labels=[("org_unit", "development")]
)

表架构中包含两列：

x：整数
y：包含 a（字符串数组）和 b（布尔值）的 STRUCT

注意：在 Cloud Console 中检查表架构时，STRUCT 显示为 RECORD，ARRAY 显示为 REPEATED。STRUCT 与 ARRAY 数据类型可在 BigQuery 中用来创建嵌套与重复的数据。如需了解详情，请参阅指定嵌套和重复的字段。

表选项列表指定了以下内容：

到期时间：世界协调时间 (UTC) 2025 年 1 月 1 日 00:00:00
说明：于 2025 年到期的表
标签：org_unit = development

创建或替换表

以下示例会在 mydataset 中创建名为 newtable 的表，如果 mydataset 中存在 newtable，则会用空表覆盖该表。

CREATE OR REPLACE TABLE mydataset.newtable (x INT64, y STRUCT<a ARRAY<STRING>, b BOOL>)
OPTIONS(
  expiration_timestamp=TIMESTAMP "2025-01-01 00:00:00 UTC",
  description="a table that expires in 2025",
  labels=[("org_unit", "development")]
)

表架构中包含两列：

x：整数
y：包含 a（字符串数组）和 b（布尔值）的 STRUCT

注意：在 Cloud Console 中检查表架构时，STRUCT 显示为 RECORD，ARRAY 显示为 REPEATED。STRUCT 与 ARRAY 数据类型可在 BigQuery 中用来创建嵌套与重复的数据。如需了解详情，请参阅指定嵌套和重复的字段。

表选项列表指定了以下内容：

到期时间：世界协调时间 (UTC) 2025 年 1 月 1 日 00:00:00
说明：于 2025 年到期的表
标签：org_unit = development

使用 `REQUIRED` 列创建表

以下示例在 mydataset 中创建名为 newtable 的表。CREATE TABLE 语句的列定义列表中的 NOT NULL 修饰符指定以 REQUIRED 模式创建列或字段。

CREATE TABLE my_dataset.new_table (
  x INT64 NOT NULL,
  y STRUCT<
    a ARRAY<STRING>,
    b BOOL NOT NULL,
    c FLOAT64
  > NOT NULL,
  z STRING
)

如果您未配置默认项目，请在示例 SQL 中的数据集名称前加上项目 ID，如果 project_id 包含特殊字符，则用反引号将名称括起：`project_id.dataset.table`。因此，表限定符可能是 `myproject.my_dataset.new_table`，而不是 my_dataset.new_table。

如果数据集内已存在该表名称，会返回以下错误：

Already Exists: project_id:dataset.table

表架构中包含 3 列：

x：REQUIRED 整数
y：REQUIRED STRUCT，包含 a（字符串数组）、b（REQUIRED 布尔值）、c（NULLABLE 浮点）
z：NULLABLE 字符串

注意：在 Cloud Console 中检查表架构时，STRUCT 显示为 RECORD，ARRAY 显示为 REPEATED。STRUCT 与 ARRAY 数据类型可在 BigQuery 中用来创建嵌套与重复的数据。如需了解详情，请参阅指定嵌套和重复的字段。

创建分区表

以下示例使用一个 DATE 列在 mydataset 中创建名为 newtable 的分区表：

CREATE TABLE mydataset.newtable (transaction_id INT64, transaction_date DATE)
PARTITION BY transaction_date
OPTIONS(
  partition_expiration_days=3,
  description="a table partitioned by transaction_date"
)

表架构中包含两列：

transaction_id：整数
transaction_date：日期

表选项列表指定了以下内容：

分区有效期限：3 天
说明：按 transaction_date 分区的表

从查询结果创建分区表

以下示例使用一个 DATE 列在 mydataset 中创建名为 days_with_rain 的分区表：

CREATE TABLE mydataset.days_with_rain
PARTITION BY date
OPTIONS (
  partition_expiration_days=365,
  description="weather stations with precipitation, partitioned by day"
) AS
SELECT
  DATE(CAST(year AS INT64), CAST(mo AS INT64), CAST(da AS INT64)) AS date,
  (SELECT ANY_VALUE(name) FROM `bigquery-public-data.noaa_gsod.stations` AS stations
   WHERE stations.usaf = stn) AS station_name,  -- Stations can have multiple names
  prcp
FROM `bigquery-public-data.noaa_gsod.gsod2017` AS weather
WHERE prcp != 99.9  -- Filter unknown values
  AND prcp > 0      -- Filter stations/days with no precipitation

如果您未配置默认项目，请在示例 SQL 中的数据集名称前加上项目 ID，如果 project_id 包含特殊字符，则用反引号将名称括起：`project_id.dataset.table`。因此，表限定符可能是 `myproject.mydataset.days_with_rain`，而不是 mydataset.days_with_rain。

表架构中包含两列：

date：数据收集的 DATE
station_name：STRING 格式的气象站名称
prcp：FLOAT64 格式的降雨量（以英寸为单位）

表选项列表指定了以下内容：

分区有效期限：一年
说明：有降雨量的气象站，按天分区

创建聚簇表

示例 1

以下示例在 mydataset 中创建名为 myclusteredtable 的聚簇表。该表是分区表，按 TIMESTAMP 列分区，并按名为 customer_id 的 STRING 列进行聚簇。

CREATE TABLE mydataset.myclusteredtable
(
  timestamp TIMESTAMP,
  customer_id STRING,
  transaction_amount NUMERIC
)
PARTITION BY DATE(timestamp)
CLUSTER BY customer_id
OPTIONS (
  partition_expiration_days=3,
  description="a table clustered by customer_id"
)

如果您未配置默认项目，请在示例 SQL 中的数据集名称前加上项目 ID，如果 project_id 包含特殊字符，则用反引号将名称括起：`project_id.dataset.table`。因此，表限定符可能是 `myproject.mydataset.myclusteredtable`，而不是 mydataset.myclusteredtable。

表架构中包含 3 列：

timestamp：TIMESTAMP 格式的数据收集时间
customer_id：STRING 格式的客户 ID
transaction_amount：NUMERIC 格式的交易金额

表选项列表指定了以下内容：

分区有效期限：3 天
说明：“按 customer_id 聚簇的表”

示例 2

以下示例在 mydataset 中创建名为 myclusteredtable 的聚簇表。该表为提取时间分区表。

CREATE TABLE mydataset.myclusteredtable
(
  customer_id STRING,
  transaction_amount NUMERIC
)
PARTITION BY DATE(_PARTITIONTIME)
CLUSTER BY
  customer_id
OPTIONS (
  partition_expiration_days=3,
  description="a table clustered by customer_id"
)

表架构中包含两列：

customer_id：STRING 格式的客户 ID
transaction_amount：NUMERIC 格式的交易金额

表选项列表指定了以下内容：

分区有效期限：3 天
说明：“按 customer_id 聚簇的表”

示例 3

以下示例在 mydataset 中创建名为 myclusteredtable 的聚簇表。该表未进行分区。

CREATE TABLE mydataset.myclusteredtable
(
  customer_id STRING,
  transaction_amount NUMERIC
)
CLUSTER BY
  customer_id
OPTIONS (
  description="a table clustered by customer_id"
)

表架构中包含两列：

customer_id：STRING 格式的客户 ID
transaction_amount：NUMERIC 格式的交易金额

表选项列表指定了以下内容：

说明：“按 customer_id 聚簇的表”

从查询结果创建聚簇表

示例 1

以下示例使用查询结果在 mydataset 中创建名为 myclusteredtable 的聚簇表。该表是按 TIMESTAMP 列分区的分区表。

CREATE TABLE mydataset.myclusteredtable
(
  timestamp TIMESTAMP,
  customer_id STRING,
  transaction_amount NUMERIC
)
PARTITION BY DATE(timestamp)
CLUSTER BY
  customer_id
OPTIONS (
  partition_expiration_days=3,
  description="a table clustered by customer_id"
)
AS SELECT * FROM mydataset.myothertable

表架构中包含 3 列：

timestamp：TIMESTAMP 格式的数据收集时间
customer_id：STRING 格式的客户 ID
transaction_amount：NUMERIC 格式的交易金额

表选项列表指定了以下内容：

分区有效期限：3 天
说明：“按 customer_id 聚簇的表”

示例 2

以下示例使用查询结果在 mydataset 中创建名为 myclusteredtable 的聚簇表。该表未进行分区。

CREATE TABLE mydataset.myclusteredtable
(
  customer_id STRING,
  transaction_amount NUMERIC
)
CLUSTER BY
  customer_id
OPTIONS (
  description="a table clustered by customer_id"
)
AS SELECT * FROM mydataset.myothertable

表架构中包含两列：

customer_id：STRING 格式的客户 ID
transaction_amount：NUMERIC 格式的交易金额

表选项列表指定了以下内容：

说明：“按 customer_id 聚簇的表”

`CREATE VIEW` 语句

如需在 BigQuery 中创建视图，请使用 CREATE VIEW DDL 语句。

{CREATE VIEW | CREATE VIEW IF NOT EXISTS | CREATE OR REPLACE VIEW}
[[project_name.]dataset_name.]view_name
[OPTIONS(view_option_list)]
AS query_expression

其中：

{CREATE VIEW | CREATE VIEW IF NOT EXISTS | CREATE OR REPLACE VIEW} 是下述语句之一：

CREATE VIEW：创建新视图。
CREATE VIEW IF NOT EXISTS：仅当指定的数据集中不存在要创建的视图时才创建此视图。
CREATE OR REPLACE VIEW：在指定的数据集中创建视图并替换具有相同名称的现有视图。

project_name 是您要在其中创建视图的项目的名称。默认为运行此 DDL 查询的项目。如果项目名称包含特殊字符（例如英文冒号），则应使用反引号 ` 将项目名称引起来（示例：`google.com:my_project`）。

dataset_name 是您要在其中创建视图的数据集的名称。默认为请求中的 defaultDataset。

view_name 是您要创建的视图的名称。每个数据集的视图名称必须是唯一的。视图名称要求：

包含最多 1024 个字符
包含字母（大写或小写）、数字和下划线

view_option_list 可让您指定其他视图创建选项，例如标签和到期时间。

CREATE VIEW 语句必须符合以下规则：

只允许一个 CREATE 语句。

query_expression 是用于定义视图的标准 SQL 查询表达式。

`view_option_list`

通过选项列表，您可以设置视图选项，例如标签和到期时间。可使用逗号分隔列表包括多个选项。

请按以下格式指定视图选项列表：

NAME=VALUE, ...

NAME 和 VALUE 必须是下述组合之一：

`NAME`	`VALUE`	详细信息
`expiration_timestamp`	`TIMESTAMP`	示例：`expiration_timestamp=TIMESTAMP "2025-01-01 00:00:00 UTC"` 此属性等效于 expirationTime 表资源属性。
`friendly_name`	`STRING`	示例：`friendly_name="my_view"` 此属性等效于 friendlyName 表资源属性。
`description`	`STRING`	示例：`description="a view that expires in 2025"` 此属性等效于 description 表资源属性。
`labels`	`ARRAY<STRUCT<STRING, STRING>>`	示例：`labels=[("org_unit", "development")]` 此属性等效于 labels 表资源属性。

VALUE 是一个只包含文字、查询参数和标量函数的常数表达式。如果常量表达式的计算结果为 null，则忽略对应的 NAME 选项。

常量表达式不得包含以下内容：

对表的引用
子查询和 SQL 语句，如 SELECT、CREATE 和 UPDATE
用户定义的函数、聚合函数或分析函数
以下标量函数：
- ARRAY_TO_STRING
- REPLACE
- REGEXP_REPLACE
- RAND
- FORMAT
- LPAD
- RPAD
- REPEAT
- SESSION_USER
- GENERATE_ARRAY
- GENERATE_DATE_ARRAY

视图正文中的默认项目

如果视图是在用于运行 CREATE VIEW 语句的项目中创建的，则视图正文 query_expression 可以在不指定项目的情况下引用实体；默认项目是拥有视图的项目。请考虑以下示例查询。

CREATE VIEW myProject.myDataset.myView AS SELECT * FROM anotherDataset.myTable;

在项目 myProject 中运行上述 CREATE VIEW 查询后，您可以运行查询 SELECT * FROM myProject.myDataset.myView。无论选择哪个项目来运行此 SELECT 查询，引用的表 anotherDataset.myTable 始终会针对项目 myProject 进行解析。

如果视图并非是在用于运行 CREATE VIEW 语句的项目中创建的，则视图正文 query_expression 中的所有引用都必须使用项目 ID 进行限定。例如，如果前面的示例 CREATE VIEW 查询在 myProject 之外的其他项目中运行，则该查询无效。

示例

创建新视图

以下示例在 mydataset 中创建名为 newview 的视图：

CREATE VIEW `myproject.mydataset.newview`
OPTIONS(
  expiration_timestamp=TIMESTAMP_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 48 HOUR),
  friendly_name="newview",
  description="a view that expires in 2 days",
  labels=[("org_unit", "development")]
)
AS SELECT column_1, column_2, column_3 FROM `myproject.mydataset.mytable`

如果数据集中存在该视图名称，会返回以下错误：

Already Exists: project_id:dataset.table

视图使用以下标准 SQL 查询进行定义：

SELECT column_1, column_2, column_3 FROM `myproject.mydataset.mytable`

视图选项列表指定了以下内容：

到期时间：自创建视图后 48 小时
易记名称：newview
说明：在两天后到期的视图
标签：org_unit = development

仅当某个视图不存在时才创建该视图

以下示例只有在 mydataset 中不存在名为 newview 的视图时才会在 mydataset 中创建名为 newview 的视图。如果数据集中存在该视图名称，则不会返回任何错误，也不会执行任何操作。

CREATE VIEW IF NOT EXISTS `myproject.mydataset.newview`
OPTIONS(
  expiration_timestamp=TIMESTAMP_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 48 HOUR),
  friendly_name="newview",
  description="a view that expires in 2 days",
  labels=[("org_unit", "development")]
)
AS SELECT column_1, column_2, column_3 FROM `myproject.mydataset.mytable`

视图使用以下标准 SQL 查询进行定义：

SELECT column_1, column_2, column_3 FROM `myproject.mydataset.mytable`

视图选项列表指定了以下内容：

到期时间：自创建视图后 48 小时
易记名称：newview
说明：在两天后到期的视图
标签：org_unit = development

创建或替换视图

以下示例会在 mydataset 中创建名为 newview 的视图，如果 mydataset 中存在 newview，会使用指定的查询表达式覆盖该视图。

CREATE OR REPLACE VIEW `myproject.mydataset.newview`
OPTIONS(
  expiration_timestamp=TIMESTAMP_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 48 HOUR),
  friendly_name="newview",
  description="a view that expires in 2 days",
  labels=[("org_unit", "development")]
)
AS SELECT column_1, column_2, column_3 FROM `myproject.mydataset.mytable`

视图使用以下标准 SQL 查询进行定义：

SELECT column_1, column_2, column_3 FROM myproject.mydataset.mytable

视图选项列表指定了以下内容：

到期时间：自创建视图后 48 小时
易记名称：newview
说明：在两天后到期的视图
标签：org_unit = development

`CREATE MATERIALIZED VIEW` 语句

如需在 BigQuery 中创建具体化视图，请使用 CREATE MATERIALIZED VIEW DDL 语句。

{CREATE MATERIALIZED VIEW | CREATE MATERIALIZED VIEW IF NOT EXISTS }
[[project_name.]dataset_name.]materialized_view_name
[PARTITION BY partition_expression]
[CLUSTER BY clustering_column_list]
[OPTIONS(materialized_view_option_list)]
AS query_expression

其中：

{CREATE MATERIALIZED VIEW | CREATE MATERIALIZED VIEW IF NOT EXISTS } 是下述语句之一：

CREATE MATERIALIZED VIEW：创建新的具体化视图。
CREATE MATERIALIZED VIEW IF NOT EXISTS：仅当指定数据集中当前不存在某个具体化视图时才新建该视图。

project_name 是您要在其中创建具体化视图的项目的名称。默认为运行此 DDL 查询的项目。如果项目名称包含特殊字符（例如英文冒号），则应使用反引号 ` 将项目名称引起来（示例：`google.com:my_project`）。

如果省略 project_name 或它与运行此 DDL 查询的项目相同，则后者还将在 query_expression 中用作对表、函数等引用的默认项目（注意，引用的默认项目是固定的，并非取决于调用新具体化视图的未来查询）。否则，query_expression 中的所有引用都必须使用项目进行限定。

dataset_name 是您要在其中创建具体化视图的数据集的名称。默认为请求中的 defaultDataset。

materialized_view_name 是您要创建的具体化视图的名称。每个数据集的具体化视图名称必须是唯一的。具体化视图名称可以：

包含最多 1024 个字符
包含字母（大写或小写）、数字和下划线

PARTITION BY 和 CLUSTER BY 子句与在 CREATE TABLE 语句中的使用方式一样。具体化视图只能像 query expression（基表）中的表一样分区。

materialized_view_option_list 可用于指定其他具体化视图选项，例如是否启用刷新、刷新间隔、标签和到期时间。

CREATE MATERIALIZED VIEW 语句必须符合以下规则：

只允许一个 CREATE 语句。

query_expression 是用于定义具体化视图的标准 SQL 查询表达式。

`materialized_view_option_list`

通过选项列表，您可以设置具体化视图选项，例如是否启用刷新、刷新间隔、标签和到期时间。您可以使用逗号分隔列表添加多个选项。

请按以下格式指定具体化视图选项列表：

NAME=VALUE, ...

NAME 和 VALUE 必须是下述组合之一：

`NAME`	`VALUE`	详细信息
`enable_refresh`	`BOOLEAN`	示例：`enable_refresh=false`
`refresh_interval_minutes`	`FLOAT64`	示例：`refresh_interval_minutes=20`
`expiration_timestamp`	`TIMESTAMP`	示例：`expiration_timestamp=TIMESTAMP "2025-01-01 00:00:00 UTC"` 此属性等效于 expirationTime 表资源属性。
`friendly_name`	`STRING`	示例：`friendly_name="my_mv"` 此属性等效于 friendlyName 表资源属性。
`description`	`STRING`	示例：`description="a materialized view that expires in 2025"` 此属性等效于 description 表资源属性。
`labels`	`ARRAY<STRUCT<STRING, STRING>>`	示例：`labels=[("org_unit", "development")]` 此属性等效于 labels 表资源属性。

具体化视图正文中的默认项目

如果具体化视图是在用于运行 CREATE MATERIALIZED VIEW 语句的项目中创建的，则具体化视图正文 query_expression 可以在不指定项目的情况下引用实体；默认项目是拥有具体化视图的项目。请考虑以下示例查询。

CREATE MATERIALIZED VIEW myProject.myDataset.myView AS SELECT * FROM anotherDataset.myTable;

在项目 myProject 中运行上述 CREATE MATERIALIZED VIEW 查询后，您可以运行查询 SELECT * FROM myProject.myDataset.myView。无论选择哪个项目来运行此 SELECT 查询，引用的表 anotherDataset.myTable 始终会针对项目 myProject 进行解析。

如果具体化视图并非是在用于运行 CREATE VIEW 语句的项目中创建的，则具体化视图正文 query_expression 中的所有引用都必须使用项目 ID 进行限定。例如，如果前面的示例 CREATE MATERIALIZED VIEW 查询在 myProject 之外的其他项目中运行，则该查询无效。

示例

创建新的具体化视图

以下示例在 mydataset 中创建了一个名为 new_mv 的具体化视图：

CREATE MATERIALIZED VIEW `myproject.mydataset.new_mv`
OPTIONS(
  expiration_timestamp=TIMESTAMP_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 48 HOUR),
  friendly_name="new_mv",
  description="a materialized view that expires in 2 days",
  labels=[("org_unit", "development")],
  enable_refresh=true,
  refresh_interval_minutes=20
)
AS SELECT column_1, SUM(column_2) AS sum_2, AVG(column_3) AS avg_3
FROM `myproject.mydataset.mytable`
GROUP BY column_1

如果数据集中已存在此具体化视图名称，会返回以下错误：

Already Exists: project_id:dataset.materialized_view

使用 DDL 语句创建具体化视图时，您必须按以下格式指定项目、数据集和具体化视图：`project_id.dataset.materialized_view`（如果 project_id 包含特殊字符，则包括反引号）；例如 `myproject.mydataset.new_mv`。

具体化视图使用以下标准 SQL 查询进行定义：

SELECT column_1, column_2, column_3 FROM `myproject.mydataset.mytable`

具体化视图选项列表指定了以下内容：

到期时间：自创建具体化视图后 48 小时
易记名称：new_mv
说明：在两天后到期的具体化视图
标签：org_unit = development
已启用刷新：true
刷新间隔：20 分钟

仅当某个具体化视图不存在时才创建该视图

以下示例仅在 mydataset 中不存在名为 new_mv 的具体化视图时才在 mydataset 中创建名为 new_mv 的具体化视图。如果数据集中存在该具体化视图名称，则不会返回任何错误，也不会执行任何操作。

CREATE MATERIALIZED VIEW IF NOT EXISTS `myproject.mydataset.new_mv`
OPTIONS(
  expiration_timestamp=TIMESTAMP_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 48 HOUR),
  friendly_name="new_mv",
  description="a view that expires in 2 days",
  labels=[("org_unit", "development")],
  enable_refresh=false
)
AS SELECT column_1, column_2, column_3 FROM `myproject.mydataset.mytable`

具体化视图使用以下标准 SQL 查询进行定义：

SELECT column_1, column_2, column_3 FROM `myproject.mydataset.mytable`

具体化视图选项列表指定了以下内容：

到期时间：自创建视图后 48 小时
易记名称：new_mv
说明：在两天后到期的视图
标签：org_unit = development
已启用刷新：false

使用分区和聚簇创建具体化视图

以下示例在 mydataset 中创建一个名为 new_mv 的具体化视图，按 col_datetime 列进行分区并按 col_int 列进行聚簇：

CREATE MATERIALIZED VIEW `myproject.mydataset.new_mv`
PARTITION BY DATE(col_datetime)
CLUSTER BY col_int
AS SELECT col_int, col_datetime, COUNT(1) as cnt
   FROM `myproject.mydataset.mv_base_table`
   GROUP BY col_int, col_datetime

基表 mv_base_table 也必须按 col_datetime 列进行分区。如需了解详情，请参阅使用具体化视图。

`CREATE EXTERNAL TABLE` 语句

CREATE EXTERNAL TABLE 语句会创建外部表。外部表允许 BigQuery 查询存储在 BigQuery 存储空间以外的数据。如需详细了解外部表，请参阅外部数据源简介。

CREATE [OR REPLACE] EXTERNAL TABLE [IF NOT EXISTS] [[project_name.]dataset_name.]table_name
[(
  column_name column_schema,
  ...
)]
[WITH PARTITION COLUMNS
  [(
      partition_column_name partition_column_type,
      ...
  )]
]
OPTIONS (
  external_table_option_list,
  ...
);

其中：

project_name 是您要在其中创建表的项目的名称。默认为运行此 DDL 查询的项目。
dataset_name 是您要在其中创建表的数据集的名称。
table_name 是外部表的名称。
column_name 是表中的列名称。
column_schema 指定列的架构。它使用的语法与 CREATE TABLE 语句中的 column_schema 定义相同。如果您不添加此子句，BigQuery 会自动检测架构。
partition_column_name 是分区列的名称。如果外部数据使用 Hive 分区布局，请添加此字段。如需了解详情，请参阅支持的数据布局。
partition_column_type 是分区列类型。
external_table_option_list 指定用于创建外部表的选项列表。

`external_table_option_list`

此选项列表指定用于创建外部表的选项。您必须提供 format 和 uris 选项。请按以下格式指定选项列表：NAME=VALUE, ...

选项
`allow_jagged_rows`	`BOOL` 如果为 `true`，则表示允许末尾处缺少可选列的行。适用于 CSV 数据。
`allow_quoted_newlines`	`BOOL` 如果为 `true`，则表示文件中允许引号括起来的数据部分中包含换行符。适用于 CSV 数据。
`compression`	`STRING` 数据源的压缩类型。支持的值包括：`GZIP`。如果未指定，则数据源未压缩。适用于 CSV 和 JSON 数据。
`description`	`STRING` 此表的说明。
`enable_logical_types`	`BOOL` 如果为 `true`，则将 Avro 逻辑类型转换为相应的 SQL 类型。如需了解详情，请参阅逻辑类型。适用于 Avro 数据。
`encoding`	`STRING` 数据的字符编码。支持的值包括：`UTF8`（或 `UTF-8`）、`ISO_8859_1`（或 `ISO-8859-1`）。适用于 CSV 数据。
`expiration_timestamp`	`TIMESTAMP` 此表的到期时间。如果未指定，则该表不会过期。示例：`"2025-01-01 00:00:00 UTC"`。
`field_delimiter`	`STRING` CSV 文件中的字段的分隔符。适用于 CSV 数据。
`format`	`STRING` 外部数据的格式。支持的值包括：`AVRO`、`CSV`、`DATASTORE_BACKUP`、`GOOGLE_SHEETS`、`NEWLINE_DELIMITED_JSON`（或 `JSON`）、`ORC`、`PARQUET`。值 `JSON` 相当于 `NEWLINE_DELIMITED_JSON`。
`decimal_target_types`	`ARRAY<STRING>` 确定如何转换 `Decimal` 类型。相当于 ExternalDataConfiguration.decimal_target_types 示例：`["NUMERIC", "BIGNUMERIC"]`。
`hive_partition_uri_prefix`	`STRING` 分区键编码开始之前所有源 URI 的通用前缀。仅适用于 Hive 分区的外部表。适用于 Avro、CSV、JSON、Parquet、ORC 数据。示例：`"gs://bucket/path"`。
`ignore_unknown_values`	`BOOL` 如果为 `true`，则系统会忽略表架构中不存在的额外值，而不返回错误。适用于 CSV 和 JSON 数据。
`max_bad_records`	`INT64` 读取数据时要忽略的错误记录数上限。适用于 CSV、JSON、表格数据。
`null_marker`	`STRING` 表示 CSV 文件中 `NULL` 值的字符串。适用于 CSV 数据。
`projection_fields`	`STRING` 要加载的实体属性的列表。适用于 Datastore 数据。
`quote`	`STRING` 用于括起 CSV 文件中数据部分的字符串。如果您的数据包含括起的换行符，另请将 `allow_quoted_newlines` 属性设置为 `true`。适用于 CSV 数据。
`require_hive_partition_filter`	`BOOL` 如果为 `true`，则对此表进行的所有查询都需要分区过滤条件，该过滤条件可用于在读取数据时清除分区。仅适用于 Hive 分区的外部表。适用于 Avro、CSV、JSON、Parquet、ORC 数据。
`sheet_range`	`STRING` 要查询的表格的电子表格范围。适用于表格数据。示例：`“sheet1!A1:B20”`。
`skip_leading_rows`	`INT64` 读取数据时要跳过的文件顶部行数。适用于 CSV 和表格数据。
`uris`	`ARRAY<STRING>` 外部数据位置的完全限定 URI 数组。示例：`["gs://bucket/path/*"]`。

CREATE EXTERNAL TABLE 语句不支持创建临时外部表。

如需创建外部分区表，请使用 WITH PARTITION COLUMNS 子句指定分区架构的详细信息。BigQuery 会根据外部数据位置验证列定义。架构声明必须严格遵循外部路径中的字段顺序。如需详细了解外部分区，请参阅查询外部分区数据。

示例

以下示例通过多个 URI 创建外部表。数据格式为 CSV。此示例使用架构自动检测功能。

CREATE EXTERNAL TABLE dataset.CsvTable OPTIONS (
  format = 'CSV',
  uris = ['gs://bucket/path1.csv', 'gs://bucket/path2.csv']
);

下面的示例将根据 CSV 文件创建外部表并明确指定架构。此外，它还会指定字段分隔符 ('|') 并设置允许的错误记录数上限。

CREATE OR REPLACE EXTERNAL TABLE dataset.CsvTable
(
  x INT64,
  y STRING
)
OPTIONS (
  format = 'CSV',
  uris = ['gs://bucket/path1.csv'],
  field_delimiter = '|',
  max_bad_records = 5
);

下面的示例将创建一个外部分区表。它使用架构自动检测功能来检测文件架构和 Hive 分区布局。

例如，如果外部路径是 gs://bucket/path/field_1=first/field_2=1/data.csv，则分区列将是 field_1 (STRING) 和 field_2 (INT64)。

CREATE EXTERNAL TABLE dataset.AutoHivePartitionedTable
WITH PARTITION COLUMNS
OPTIONS (
  uris=['gs://bucket/path/*'],
  format=csv,
  hive_partition_uri_prefix='gs://bucket/path'
);

下面的示例将通过明确指定分区列来创建外部分区表。此示例假定外部文件路径的格式为 gs://bucket/path/field_1=first/field_2=1/data.csv。

CREATE EXTERNAL TABLE dataset.CustomHivePartitionedTable
WITH PARTITION COLUMNS (
  field_1 STRING, -- column order must match the external path
  field_2 INT64
)
OPTIONS (
  uris=['gs://bucket/path/*'],
  format=csv,
  hive_partition_uri_prefix='gs://bucket/path'
);

`CREATE FUNCTION` 语句

BigQuery 支持用户定义函数 (UDF)。借助 UDF，您可以使用 SQL 表达式或 JavaScript 创建函数。这些函数接受输入列并执行操作，然后以值的形式返回这些操作的结果。

UDF 可以是永久性的，也可以是临时性的。您可以在多个查询间重复使用永久性 UDF，但只能在单个查询中使用临时性 UDF。如需详细了解 UDF，请参阅用户定义函数。

UDF 语法

如需创建永久性 UDF，请使用以下语法：

CREATE [OR REPLACE] FUNCTION [IF NOT EXISTS]
    [[project_name.]dataset_name.]function_name
    ([named_parameter[, ...]])
  [RETURNS data_type]
  { sql_function_definition | javascript_function_definition }

如需创建临时性 UDF，请使用以下语法：

CREATE [OR REPLACE] {TEMPORARY | TEMP} FUNCTION [IF NOT EXISTS]
    function_name
    ([named_parameter[, ...]])
  [RETURNS data_type]
  { sql_function_definition | javascript_function_definition }

named_parameter:
  param_name param_type

sql_function_definition:
  AS (sql_expression)

javascript_function_definition:
  [determinism_specifier]
  LANGUAGE js
  [OPTIONS (library = library_array)]
  AS javascript_code

determinism_specifier:
  { DETERMINISTIC | NOT DETERMINISTIC }

此语法由以下部分组成：

CREATE { FUNCTION | OR REPLACE FUNCTION | FUNCTION IF NOT EXISTS }：创建或更新函数。如需替换名称相同的任何现有函数，请使用 OR REPLACE 关键字。如需在存在同名函数的情况下将查询视为成功，而不执行任何操作，请使用 IF NOT EXISTS 子句。
project_name 是您要在其中创建函数的项目的名称。默认为运行此 DDL 查询的项目。如果项目名称包含特殊字符（例如英文冒号），则应使用反引号 ` 将项目名称引起来（示例：`google.com:my_project`）。
dataset_name 是您要在其中创建函数的数据集的名称。默认为请求中的 defaultDataset。
named_parameter。由英文逗号分隔的 param_name 和 param_type 对组成。param_type 的值为 BigQuery 数据类型。对于 SQL UDF，param_type 的值也可以是 ANY TYPE。

determinism_specifier。仅适用于 JavaScript 的用户定义的函数。向 BigQuery 提供关于是否可缓存查询结果的提示。可以是下列值之一：
- DETERMINISTIC：传递相同的参数时，函数始终返回相同的结果。查询结果可能可缓存。例如，如果函数 add_one(i) 始终返回 i + 1，则该函数是确定性函数。
- NOT DETERMINISTIC：在传递相同的参数时，函数并不总是返回相同的结果，因此无法缓存。例如，如果 add_random(i) 返回 i + rand()，则该函数不是确定性的，并且 BigQuery 不会使用缓存的结果。
  
  如果调用的所有函数均为 DETERMINISTIC，则 BigQuery 将尝试缓存结果，除非由于其他原因无法缓存结果。如需了解详情，请参阅使用缓存的查询结果。
[RETURNS data_type]。它指定函数返回的数据类型。
- 如果函数是使用 SQL 定义的，则 RETURNS 为可选子句。如果省略 RETURNS 子句，则当查询调用函数时，BigQuery 会通过 SQL 函数体推断出函数的结果类型。
- 如果函数是使用 JavaScript 定义的，则需要 RETURNS 子句。如需详细了解可使用的 data_type 值，请参阅支持的 JavaScript UDF 数据类型。
AS (sql_expression)：它指定用于定义函数的 SQL 表达式。
[OPTIONS (library = library_array)]。对于 JavaScript UDF，请指定一个包含要加入函数定义的 JavaScript 库的数组。
AS javascript_code：指定 JavaScript 函数的定义。 javascript_code 为字符串字面量。
- 如果代码包含英文引号和反斜杠，则必须进行转义或表示为原始字符串。例如，代码 return "\n"; 可以表示为以下之一：
  - 带英文引号的字符串 "return \"\\n\";"。英文引号和反斜杠都需要进行转义。
  - 带英文三引号的字符串："""return "\\n";"""。反斜杠需要进行转义，而英文引号不需要。
  - 原始字符串：r"""return "\n";"""。无需进行转义。

SQL UDF 结构

使用以下语法创建 SQL UDF：

CREATE [OR REPLACE] [TEMPORARY | TEMP] FUNCTION [IF NOT EXISTS]
    [[`project_name`.]dataset_name.]function_name
    ([named_parameter[, ...]])
  [RETURNS data_type]
  AS (sql_expression)

named_parameter:
  param_name param_type

模板化 SQL UDF 参数

在调用函数时，param_type 为 ANY TYPE 的模板化参数可以匹配多个参数类型。

如果多个参数的类型为 ANY TYPE，则 BigQuery 不会在这些参数之间强制执行任何类型关系。
函数返回类型不能是 ANY TYPE。它要么省略（即系统根据 sql_expression 自动确定），要么是某个明确的类型。
向函数传递与函数定义不兼容类型的参数将导致调用时错误。

SQL UDF 正文中的默认项目

如果 SQL UDF 是在用于运行 CREATE FUNCTION 语句的项目中创建的，则 UDF 正文 sql_expression 可以在不指定项目的情况下引用实体；默认项目是拥有 UDF 的项目。请考虑以下示例查询。

CREATE FUNCTION myProject.myDataset.myFunction() AS (anotherDataset.anotherFunction());

在项目 myProject 中运行上述 CREATE FUNCTION 查询后，您可以运行查询 SELECT myProject.myDataset.myFunction()。无论选择哪个项目来运行此 SELECT 查询，引用的函数 anotherDataset.anotherFunction 始终会根据项目 myProject 进行解析。

如果 UDF 并非是在用于运行 CREATE FUNCTION 语句的项目中创建的，则 UDF 正文 sql_expression 中的所有引用都必须使用项目 ID 进行限定。例如，如果前面的示例 CREATE FUNCTION 查询在 myProject 之外的其他项目中运行，则该查询无效。

SQL UDF 示例

以下示例会创建一个永久性 SQL UDF。它假设活跃项目中存在名为 mydataset 的数据集。如果不存在使用此名称的数据集，请参阅关于如何创建数据集的文档。

CREATE FUNCTION mydataset.multiplyInputs(x FLOAT64, y FLOAT64)
RETURNS FLOAT64
AS (x * y);

执行 CREATE FUNCTION 语句后，您可以在单独的查询中使用新的永久性用户定义函数。将查询编辑器中的内容替换为以下内容，然后运行查询：

WITH numbers AS
  (SELECT 1 AS x, 5 as y
  UNION ALL
  SELECT 2 AS x, 10 as y
  UNION ALL
  SELECT 3 as x, 15 as y)
SELECT x, y, mydataset.multiplyInputs(x, y) as product
FROM numbers;

上面的示例生成以下输出：

+-----+-----+--------------+
| x   | y   | product      |
+-----+-----+--------------+
| 1   | 5   | 5            |
| 2   | 10  | 20           |
| 3   | 15  | 45           |
+-----+-----+--------------+

以下示例展示了使用模板化参数的永久性 SQL UDF。生成的函数可接受各种类型的参数。

CREATE FUNCTION mydataset.addFourAndDivideAny(x ANY TYPE, y ANY TYPE) AS (
  (x + 4) / y
);

执行 CREATE FUNCTION 语句后，您可以在单独的查询中使用新的永久性用户定义函数：

SELECT addFourAndDivideAny(3, 4) AS integer_output,
       addFourAndDivideAny(1.59, 3.14) AS floating_point_output;

此查询返回以下输出：

+----------------+-----------------------+
| integer_output | floating_point_output |
+----------------+-----------------------+
| 1.75           | 1.7802547770700636    |
+----------------+-----------------------+

以下示例所示的 SQL UDF 使用模板化参数返回任何类型的数组的最后一个元素。

CREATE FUNCTION mydataset.lastArrayElement(arr ANY TYPE) AS (
  arr[ORDINAL(ARRAY_LENGTH(arr))]
);

执行 CREATE FUNCTION 语句后，您可以在单独的查询中使用新的永久性用户定义函数：

SELECT
  names[OFFSET(0)] AS first_name,
  lastArrayElement(names) AS last_name
FROM (
  SELECT ['Fred', 'McFeely', 'Rogers'] AS names UNION ALL
  SELECT ['Marie', 'Skłodowska', 'Curie']
);

以上查询返回以下输出：

+------------+-----------+
| first_name | last_name |
+------------+-----------+
| Fred       | Rogers    |
| Marie      | Curie     |
+------------+-----------+

JavaScript UDF 结构

使用以下语法创建永久性 JavaScript UDF。

CREATE [OR REPLACE] [TEMPORARY | TEMP] FUNCTION [IF NOT EXISTS]
    [[`project_name`.]dataset_name.]function_name
    ([named_parameter[, ...]])
  RETURNS data_type
  [DETERMINISTIC | NOT DETERMINISTIC]
  LANGUAGE js
  [OPTIONS (library = library_array)]
  AS javascript_code

如需详细了解可使用的 data_type 值和参数类型，请参阅支持的 JavaScript UDF 数据类型。

JavaScript UDF 示例

CREATE TEMP FUNCTION mydataset.multiplyInputs(x FLOAT64, y FLOAT64)
RETURNS FLOAT64
LANGUAGE js
AS r"""
  return x*y;
""";

执行 CREATE FUNCTION 语句后，您可以在单独的查询中使用新的永久性 JavaScript UDF：

WITH numbers AS
  (SELECT 1 AS x, 5 as y
  UNION ALL
  SELECT 2 AS x, 10 as y
  UNION ALL
  SELECT 3 as x, 15 as y)
SELECT x, y, multiplyInputs(x, y) as product
FROM numbers;

上面的示例返回以下输出：

+-----+-----+--------------+
| x   | y   | product      |
+-----+-----+--------------+
| 1   | 5   | 5            |
| 2   | 10  | 20           |
| 3   | 15  | 45           |
+-----+-----+--------------+

您可以将 UDF 的结果作为输入传递给另一个 UDF。例如，使用以下查询创建永久性 UDF：

CREATE FUNCTION mydataset.multiplyInputs(x FLOAT64, y FLOAT64)
RETURNS FLOAT64
LANGUAGE js
AS r"""
  return x*y;
""";

然后运行另一个查询来创建第二个永久性 UDF：

CREATE FUNCTION mydataset.divideByTwo(x FLOAT64)
RETURNS FLOAT64
LANGUAGE js
AS r"""
  return x/2;
""";

现在，运行以下查询以在同一查询中使用这两个永久性 UDF：

WITH numbers AS
  (SELECT 1 AS x, 5 as y
  UNION ALL
  SELECT 2 AS x, 10 as y
  UNION ALL
  SELECT 3 as x, 15 as y)
SELECT x,
  y,
  mydataset.multiplyInputs(
    mydataset.divideByTwo(x), mydataset.divideByTwo(y)) as half_product
FROM numbers;

上面的示例返回以下输出：

+-----+-----+--------------+
| x   | y   | half_product |
+-----+-----+--------------+
| 1   | 5   | 1.25         |
| 2   | 10  | 5            |
| 3   | 15  | 11.25        |
+-----+-----+--------------+

以下示例对给定 JSON 字符串中名为“foo”的所有字段的值进行求和。

CREATE FUNCTION mydataset.SumFieldsNamedFoo(json_row STRING)
  RETURNS FLOAT64
  LANGUAGE js
  AS r"""
  function SumFoo(obj) {
    var sum = 0;
    for (var field in obj) {
      if (obj.hasOwnProperty(field) && obj[field] != null) {
        if (typeof obj[field] == "object") {
          sum += SumFoo(obj[field]);
        } else if (field == "foo") {
          sum += obj[field];
        }
      }
    }
    return sum;
  }
  var row = JSON.parse(json_row);
  return SumFoo(row);
  """;

执行 CREATE FUNCTION 语句后，您可以在单独的查询中使用新的永久性用户定义函数：

WITH Input AS (
  SELECT STRUCT(1 AS foo, 2 AS bar, STRUCT('foo' AS x, 3.14 AS foo) AS baz) AS s, 10 AS foo UNION ALL
  SELECT NULL, 4 AS foo UNION ALL
  SELECT STRUCT(NULL, 2 AS bar, STRUCT('fizz' AS x, 1.59 AS foo) AS baz) AS s, NULL AS foo
)
SELECT
  TO_JSON_STRING(t) AS json_row,
  mydataset.SumFieldsNamedFoo(TO_JSON_STRING(t)) AS foo_sum
FROM Input AS t;

上面的示例返回以下输出：

+---------------------------------------------------------------------+---------+
| json_row                                                            | foo_sum |
+---------------------------------------------------------------------+---------+
| {"s":{"foo":1,"bar":2,"baz":{"x":"foo","foo":3.14}},"foo":10}       | 14.14   |
| {"s":null,"foo":4}                                                  | 4       |
| {"s":{"foo":null,"bar":2,"baz":{"x":"fizz","foo":1.59}},"foo":null} | 1.59    |
+---------------------------------------------------------------------+---------+

引用规则

必须将 JavaScript 代码用引号括起来。对于一行简单的代码段，可使用带标准英文引号的字符串：

CREATE FUNCTION mydataset.plusOne(x FLOAT64)
RETURNS FLOAT64
LANGUAGE js
AS "return x+1;";

如果代码段包含英文引号或由多行组成，请使用三引号块：

CREATE FUNCTION mydataset.customGreeting(a STRING)
RETURNS STRING
LANGUAGE js AS r"""
  var d = new Date();
  if (d.getHours() < 12) {
    return 'Good Morning, ' + a + '!';
  } else {
    return 'Good Evening, ' + a + '!';
  }
  """;

包括 JavaScript 库

可使用 OPTIONS 部分扩展 JavaScript UDF。此部分可让您指定 UDF 的 JavaScript 代码库。

CREATE FUNCTION mydataset.myFunc(a FLOAT64, b STRING)
  RETURNS STRING
  LANGUAGE js
  OPTIONS (
    library=["gs://my-bucket/path/to/lib1.js", "gs://my-bucket/path/to/lib2.js"]
  )
  AS
  r"""
      // Assumes 'doInterestingStuff' is defined in one of the library files.
      return doInterestingStuff(a, b);
  """;

SELECT mydataset.myFunc(3.14, 'foo');

在上述示例中，lib1.js 和 lib2.js 中的代码可用于 UDF 的 javascript_code 部分中的任何代码。请注意，您可以使用单元素或数组语法来指定库文件。

UDF 和 Cloud Console

您可以使用 Cloud Console 创建用户定义的永久性函数。

通过运行查询来创建永久性 UDF

转到 Cloud Console 中的 BigQuery 页面。

转到 BigQuery
点击编写新查询。

在查询编辑器文本区域中，输入 UDF 语句。例如：

  CREATE FUNCTION mydataset.timesTwo(x FLOAT64)
  RETURNS FLOAT64
    LANGUAGE js AS r"""
    return x*2;
  """;

点击运行。
创建永久性用户定义函数后，将编辑器中的内容替换为使用该函数的新查询：
```
  SELECT mydataset.timesTwo(numbers) AS doubles
  FROM UNNEST([1, 2, 3, 4, 5]) AS numbers;
```
点击运行。

UDF 和 bq 命令行工具

您可以使用 Cloud SDK 中的 bq 命令行工具来创建永久性 UDF。

使用以下语法运行查询，以创建永久性 UDF：

bq query --use_legacy_sql=false '
  CREATE FUNCTION mydataset.AddTwo(x INT64) AS (x + 2);
'

`CREATE PROCEDURE` 语句

创建一个过程，该过程是可以从其他查询调用的语句块。

CREATE [OR REPLACE] PROCEDURE [IF NOT EXISTS]
[[project_name.]dataset_name.]procedure_name (procedure_argument[, ...] )
[OPTIONS(procedure_option_list)]
BEGIN
statement_list
END;

procedure_argument: [procedure_argument_mode] argument_name argument_type

procedure_argument_mode: IN | OUT | INOUT

说明

project_name 是您要在其中创建过程的项目的名称。默认为运行此 DDL 查询的项目。如果项目名称包含特殊字符（例如英文冒号），则应使用反引号 ` 将项目名称引起来（示例：`google.com:my_project`）。

dataset_name 是您要在其中创建过程的数据集的名称。默认为请求中的 defaultDataset。

statement_list 是 BigQuery 语句列表。一个语句列表是一个语句系列，其中的每条语句都以英文分号结尾。

argument_type 是任何有效的 BigQuery 类型。

procedure_argument_mode 指定参数是输入还是输出，或者既是输入又是输出。

过程可以递归调用自身。

`procedure_option_list`

procedure_option_list 可让您指定过程选项。过程选项与表选项的语法和要求相同，但包含的 NAME 和 VALUE 列表不同：

NAME VALUE 详细信息

`NAME`	`VALUE`	详细信息
`strict_mode`	`BOOL`	示例：`strict_mode=FALSE` 如果 `strict_mode` 为 `TRUE`，则过程主体将针对诸如表或列不存在之类的错误接受额外的检查。如果主体未通过其中任何检查，则 `CREATE PROCEDURE` 语句将失败。虽然 `strict_mode` 有助于捕获许多常见类型的错误，但并非涵盖所有类型的错误，并且使用 `strict_mode` 成功创建过程并不能保证过程在运行时成功执行。如果 `strict_mode` 为 `FALSE`，则过程主体将仅进行语法检查。应使用 `strict_mode=FALSE` 创建以递归方式调用自身的过程，以避免尚不存在的过程在验证期间引发错误。默认值为 `TRUE`。

strict_mode

BOOL

示例：strict_mode=FALSE

如果 strict_mode 为 TRUE，则过程主体将针对诸如表或列不存在之类的错误接受额外的检查。如果主体未通过其中任何检查，则 CREATE PROCEDURE 语句将失败。

虽然 strict_mode 有助于捕获许多常见类型的错误，但并非涵盖所有类型的错误，并且使用 strict_mode 成功创建过程并不能保证过程在运行时成功执行。

如果 strict_mode 为 FALSE，则过程主体将仅进行语法检查。应使用 strict_mode=FALSE 创建以递归方式调用自身的过程，以避免尚不存在的过程在验证期间引发错误。

默认值为 TRUE。

参数模式

IN 指示参数只是过程的输入。您可以为 IN 参数指定变量或值表达式。

OUT 指示参数是过程的输出。过程开始时，OUT 参数会初始化为 NULL。您必须为 OUT 参数指定变量。

INOUT 指示参数既是过程的输入，也是过程的输出。您必须为 INOUT 参数指定变量。您可以在过程正文中将 INOUT 参数作为变量引用，并且可以为该参数赋予新值。

如果未指定 IN、OUT、INOUT，则参数会被视为 IN 参数。

变量范围

如果变量是在某个过程之外声明的，并且作为 INOUT 或 OUT 参数传递给该过程，而该过程为该变量赋予了新值，则该新值在该过程之外可见。

在某个过程中声明的变量在该过程之外不可见，反之亦然。

您可以使用 SET 为 OUT 或 INOUT 参数赋值，在这种情况下，修改后的值在相应过程之外可见。如果该过程成功退出，则 OUT 或 INOUT 参数的值是赋予该 INOUT 变量的最终值。

由于临时表存在于脚本的生命周期内，因此，如果某个过程创建了临时表，则该过程的调用者也可以引用该临时表。

过程正文中的默认项目

过程正文可以在不指定项目的情况下引用实体；默认项目是拥有该过程的项目，而不一定是用于运行 CREATE PROCEDURE 语句的项目。请考虑以下示例查询。

CREATE PROCEDURE myProject.myDataset.QueryTable()
BEGIN
  SELECT * FROM anotherDataset.myTable;
END;

创建上述过程后，您可以运行查询 CALL myProject.myDataset.QueryTable()。无论选择哪个项目来运行此 CALL 查询，引用的表 anotherDataset.myTable 始终会根据项目 myProject 进行解析。

示例

以下示例会创建一个过程，该过程既接收 x 作为输入参数，又返回 x 作为输出；由于参数 delta 没有参数模式，因此该参数是输入参数。该过程由一个包含单一语句的块组成，该语句将这两个输入参数的总和赋予 x。

CREATE PROCEDURE mydataset.AddDelta(INOUT x INT64, delta INT64)
BEGIN
  SET x = x + delta;
END;

以下示例会调用上述示例中的 AddDelta 过程，并将变量 accumulator 传递给该过程两次；由于 AddDelta 内部对 x 的更改在 AddDelta 之外可见，因此这些过程调用使 accumulator 总共增加了 8。

DECLARE accumulator INT64 DEFAULT 0;
CALL mydataset.AddDelta(accumulator, 5);
CALL mydataset.AddDelta(accumulator, 3);
SELECT accumulator;

此示例会返回以下内容：

+-------------+
| accumulator |
+-------------+
|           8 |
+-------------+

以下示例会创建过程 SelectFromTablesAndAppend，该过程接收 target_date 作为输入参数，并返回 rows_added 作为输出。该过程会基于查询创建临时表 DataForTargetDate，然后计算 DataForTargetDate 中的行数并将结果赋予 rows_added。接下来，该过程会在 TargetTable 中插入一个新行，并将 target_date 的值作为列名之一传递。最后，该过程会删除 DataForTargetDate 表并返回 rows_added。

CREATE PROCEDURE mydataset.SelectFromTablesAndAppend(
  target_date DATE, OUT rows_added INT64)
BEGIN
  CREATE TEMP TABLE DataForTargetDate AS
  SELECT t1.id, t1.x, t2.y
  FROM dataset.partitioned_table1 AS t1
  JOIN dataset.partitioned_table2 AS t2
  ON t1.id = t2.id
  WHERE t1.date = target_date
    AND t2.date = target_date;

  SET rows_added = (SELECT COUNT(*) FROM DataForTargetDate);

  SELECT id, x, y, target_date  -- note that target_date is a parameter
  FROM DataForTargetDate;

  DROP TABLE DataForTargetDate;
END;

以下示例会声明变量 rows_added，然后将其作为参数（连同 CURRENT_DATE 的值）传递给上一示例中的 SelectFromTablesAndAppend 过程，最后，该示例会返回一条说明添加了多少行的消息。

DECLARE rows_added INT64;
CALL mydataset.SelectFromTablesAndAppend(CURRENT_DATE(), rows_added);
SELECT FORMAT('Added %d rows', rows_added);

`ALTER TABLE SET OPTIONS` 语句

如需在 BigQuery 中设置表中的选项，请使用 ALTER TABLE SET OPTIONS DDL 语句。

ALTER TABLE [IF EXISTS] [[project_name.]dataset_name.]table_name
SET OPTIONS(table_set_options_list)

其中：

IF EXISTS：如果存在，则指定的表不存在时查询会成功。如果不存在，则指定的表不存在时查询会失败。

project_name 是要修改的表所在项目的名称。默认为运行此 DDL 查询的项目。如果项目名称包含特殊字符（例如英文冒号），则应使用反引号 ` 将项目名称引起来（示例：`google.com:my_project`）。

dataset_name 是要修改的表所在数据集的名称。默认为请求中的 defaultDataset。

table_name 是您要更改的表的名称。

`table_set_options_list`

可通过选项列表设置标签和到期时间等表选项。可使用逗号分隔列表包括多个选项。

请按以下格式指定表选项列表：

NAME=VALUE, ...

NAME 和 VALUE 必须是下述组合之一：

`NAME`	`VALUE`	详细信息
`expiration_timestamp`	`TIMESTAMP`	示例：`expiration_timestamp=TIMESTAMP "2025-01-01 00:00:00 UTC"` 此属性等效于 expirationTime 表资源属性。
`partition_expiration_days`	`FLOAT64`	示例：`partition_expiration_days=7` 此属性等效于 timePartitioning.expirationMs 表资源属性，但单位是天而非毫秒。一天相当于 8640 万毫秒（即 24 小时）。只能对分区表设置此属性。
`require_partition_filter`	`BOOL`	示例：`require_partition_filter=true` 此属性等效于 timePartitioning.requirePartitionFilter 表资源属性。只能对分区表设置此属性。
`kms_key_name`	`STRING`	示例：`kms_key_name="projects/project_id/locations/location/keyRings/keyring/cryptoKeys/key"` 此属性等效于 encryptionConfiguration.kmsKeyName 表资源属性。请查看有关使用 Cloud KMS 密钥保护数据的详细信息。
`friendly_name`	`STRING`	示例：`friendly_name="my_table"` 此属性等效于 friendlyName 表资源属性。
`description`	`STRING`	示例：`description="a table that expires in 2025"` 此属性等效于 description 表资源属性。
`labels`	`ARRAY<STRUCT<STRING, STRING>>`	示例：`labels=[("org_unit", "development")]` 此属性等效于 labels 表资源属性。

VALUE 是一个只包含文字、查询参数和标量函数的常数表达式。如果常量表达式的计算结果为 null，则忽略对应的 NAME 选项。

常量表达式不得包含以下内容：

对表的引用
子查询和 SQL 语句，如 SELECT、CREATE 和 UPDATE
用户定义的函数、聚合函数或分析函数
以下标量函数：
- ARRAY_TO_STRING
- REPLACE
- REGEXP_REPLACE
- RAND
- FORMAT
- LPAD
- RPAD
- REPEAT
- SESSION_USER
- GENERATE_ARRAY
- GENERATE_DATE_ARRAY

设置 VALUE 会替换表的该选项的现有值（如果有）。将 VALUE 设置为 NULL 会清除表中该选项的值。

示例

设置表上的到期时间戳和说明

以下示例将表上的到期时间戳设置为执行 ALTER TABLE 语句后七天，还设置了说明：

ALTER TABLE mydataset.mytable
SET OPTIONS (
  expiration_timestamp=TIMESTAMP_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY),
  description="Table that expires seven days from now"
)

对分区表设置 require partition filter 特性

以下示例会对分区表设置 timePartitioning.requirePartitionFilter 特性：

ALTER TABLE mydataset.mypartitionedtable
SET OPTIONS (require_partition_filter=true)

引用此表的查询必须对分区列使用过滤条件，否则 BigQuery 会返回错误。将此选项设置为 true 有助于避免查询超过预期的数据量。

清除表上的到期时间戳

以下示例清除表上的到期时间戳，使其不会过期：

ALTER TABLE mydataset.mytable
SET OPTIONS (expiration_timestamp=NULL)

`ALTER TABLE ADD COLUMN` 语句

ALTER TABLE ADD COLUMN 语句会向现有表架构添加一个或多个新列。如需详细了解 BigQuery 中的架构修改，请参阅修改表架构。

ALTER TABLE [[project_name.]dataset_name.]table_name
ADD COLUMN [IF NOT EXISTS] column_name column_schema [, ...]

其中：

project_name 是包含该表的项目的名称。默认为运行此 DDL 查询的项目。
dataset_name 是包含该表的数据集的名称。
table_name 是要更改的表的名称。该表必须已存在且具有架构。
column_name 是要添加的列的名称。
column_schema 是列的架构。此架构使用的语法与 CREATE TABLE 语句的列架构相同。

您无法使用此语句创建以下列：

分区列。
聚簇列。
现有 RECORD 字段中的嵌套列。

不能向现有表架构添加 REQUIRED 列。但是，您可以创建嵌套的 REQUIRED 列以作为新的 RECORD 字段的一部分。

在没有 IF NOT EXISTS 子句的情况下，如果表已包含使用该名称的列，则语句将返回错误。如果包含 IF NOT EXISTS 子句且列名已存在，则系统不会返回任何错误，也不会执行任何操作。

现有行对应的新列的值设置为下列值之一：

如果采用 NULLABLE 模式添加了新列，则为 NULL。这是默认模式。
如果采用 REPEATED 模式添加了新列，则为空的 ARRAY。

示例

添加列

以下示例会将以下列添加到名为 mytable 的现有表中：

类型为 STRING 的列 A。
类型为 GEOGRAPHY 的列 B。
类型为 NUMERIC 且采用 REPEATED 模式的列 C。
类型为 DATE 且具有说明的列 D。

ALTER TABLE mydataset.mytable
  ADD COLUMN A STRING,
  ADD COLUMN IF NOT EXISTS B GEOGRAPHY,
  ADD COLUMN C ARRAY<NUMERIC>,
  ADD COLUMN D DATE OPTIONS(description="my description")

如果已存在名为 A、C 或 D 的任意列，则语句将失败。如果已存在列 B，则由于 IF NOT EXISTS 子句的原因，语句将会成功。

添加 `RECORD` 列

以下示例添加了一个名为 A 且类型为 STRUCT 的列，其中包含以下嵌套列：

类型为 GEOGRAPHY 的列 B。
类型为 INT64 且采用 REPEATED 模式的列 C。
类型为 INT64 且采用 REQUIRED 模式的列 D。
类型为 TIMESTAMP 且具有说明的列 E。

ALTER TABLE mydataset.mytable
   ADD COLUMN A STRUCT<
       B GEOGRAPHY,
       C ARRAY<INT64>,
       D INT64 NOT NULL,
       E TIMESTAMP OPTIONS(description="creation time")
       >

如果表已有名为 A 的列，则即使该列不包含任何指定的嵌套列，查询也会失败。

名为 A 的新 STRUCT 可为 null，但 A 的任何 STRUCT 值都需要 A 中的嵌套列 D。

`ALTER VIEW SET OPTIONS` 语句

如需在 BigQuery 中设置视图中的选项，请使用 ALTER VIEW SET OPTIONS DDL 语句。

ALTER VIEW [IF EXISTS] [[project_name.]dataset_name.]view_name
SET OPTIONS(view_set_options_list)

其中：

IF EXISTS：如果存在，则指定的视图不存在时查询会成功。如果不存在，则指定的视图不存在时查询会失败。

project_name 是要修改的视图所在项目的名称。默认为运行此 DDL 查询的项目。如果项目名称包含特殊字符（例如英文冒号），则应使用反引号 ` 将项目名称引起来（示例：`google.com:my_project`）。

dataset_name 是要修改的视图所在数据集的名称。默认为请求中的 defaultDataset。

view_name 是您要更改的视图的名称。

`view_set_options_list`

通过选项列表，您可以设置视图选项，例如标签和到期时间。可使用逗号分隔列表包括多个选项。

请按以下格式指定视图选项列表：

NAME=VALUE, ...

NAME 和 VALUE 必须是下述组合之一：

`NAME`	`VALUE`	详细信息
`expiration_timestamp`	`TIMESTAMP`	示例：`expiration_timestamp=TIMESTAMP "2025-01-01 00:00:00 UTC"` 此属性等效于 expirationTime 表资源属性。
`friendly_name`	`STRING`	示例：`friendly_name="my_view"` 此属性等效于 friendlyName 表资源属性。
`description`	`STRING`	示例：`description="a view that expires in 2025"` 此属性等效于 description 表资源属性。
`labels`	`ARRAY<STRUCT<STRING, STRING>>`	示例：`labels=[("org_unit", "development")]` 此属性等效于 labels 表资源属性。

VALUE 是一个只包含文字、查询参数和标量函数的常数表达式。如果常量表达式的计算结果为 null，则忽略对应的 NAME 选项。

常量表达式不得包含以下内容：

对表的引用
子查询和 SQL 语句，如 SELECT、CREATE 和 UPDATE
用户定义的函数、聚合函数或分析函数
以下标量函数：
- ARRAY_TO_STRING
- REPLACE
- REGEXP_REPLACE
- RAND
- FORMAT
- LPAD
- RPAD
- REPEAT
- SESSION_USER
- GENERATE_ARRAY
- GENERATE_DATE_ARRAY

设置 VALUE 会替换视图上该选项的现有值（如果有）。将 VALUE 设置为 NULL 会清除视图上该选项的值。

示例

设置视图上的到期时间戳和说明

以下示例将视图上的到期时间戳设置为执行 ALTER VIEW 语句后七天，还设置了说明：

ALTER VIEW mydataset.myview
SET OPTIONS (
  expiration_timestamp=TIMESTAMP_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY),
  description="View that expires seven days from now"
)

`ALTER MATERIALIZED VIEW SET OPTIONS` 语句

如需在 BigQuery 中设置具体化视图选项，请使用 ALTER MATERIALIZED VIEW SET OPTIONS DDL 语句。

ALTER MATERIALIZED VIEW [IF EXISTS] [[project_name.]dataset_name.]materialized_view_name
SET OPTIONS(materialized_view_set_options_list)

其中：

IF EXISTS：如果存在，则指定的视图不存在时查询会成功。如果不存在，则指定的视图不存在时查询会失败。

project_name 是要修改的具体化视图所在项目的名称。默认为运行此 DDL 查询的项目。如果项目名称包含特殊字符（例如英文冒号），则应使用反引号 ` 将项目名称引起来（示例：`google.com:my_project`）。

dataset_name 是要修改的具体化视图所在数据集的名称。默认为请求中的 defaultDataset。

materialized_view_name 是您要更改的具体化视图的名称。

`materialized_view_set_options_list`

通过选项列表，您可以设置具体化视图选项，例如是否启用刷新、刷新间隔、标签和到期时间。您可以使用逗号分隔列表添加多个选项。

请按以下格式指定具体化视图选项列表：

NAME=VALUE, ...

NAME 和 VALUE 必须是下述组合之一：

`NAME`	`VALUE`	详细信息
`enable_refresh`	`BOOLEAN`	示例：`enable_refresh=false`
`refresh_interval_minutes`	`FLOAT64`	示例：`refresh_interval_minutes=20`
`expiration_timestamp`	`TIMESTAMP`	示例：`expiration_timestamp=TIMESTAMP "2025-01-01 00:00:00 UTC"` 此属性等效于 expirationTime 表资源属性。
`friendly_name`	`STRING`	示例：`friendly_name="my_mv"` 此属性等效于 friendlyName 表资源属性。
`description`	`STRING`	示例：`description="a materialized view that expires in 2025"` 此属性等效于 description 表资源属性。
`labels`	`ARRAY<STRUCT<STRING, STRING>>`	示例：`labels=[("org_unit", "development")]` 此属性等效于 labels 表资源属性。

设置 VALUE 会针对具体化视图替换该选项的现有值（如果有）。将 VALUE 设置为 NULL 会针对具体化视图清除该选项的值。

示例

在具体化视图上设置启用刷新状态和刷新间隔

以下示例在具体化视图上启用了刷新功能并将刷新间隔设置为 20 分钟：

ALTER MATERIALIZED VIEW mydataset.my_mv
SET OPTIONS (
  enable_refresh=true,
  refresh_interval_minutes=20
)

`DROP TABLE` 语句

如需在 BigQuery 中删除表，请使用 DROP TABLE DDL 语句。

DROP TABLE [IF EXISTS] [[project_name.]dataset_name.]table_name

其中：

IF EXISTS：如果存在，则指定的表不存在时查询会成功。如果不存在，则指定的表不存在时查询会失败。

project_name 是要删除的表所在项目的名称。默认为运行此 DDL 查询的项目。如果项目名称包含特殊字符（例如英文冒号），则应使用反引号 ` 将项目名称引起来（示例：`google.com:my_project`）。

dataset_name 是要删除的表所在数据集的名称。默认为请求中的 defaultDataset。

table_name：要删除的表的名称。

示例

删除表

以下示例演示了如何删除 mydataset 中名为 mytable 的表：

DROP TABLE mydataset.mytable

如果数据集内不存在表名称，会返回以下错误：

Error: Not found: Table myproject:mydataset.mytable

仅当某个表存在时才删除该表

仅当某个表存在时，以下示例才会删除 mydataset 中名为 mytable 的表。如果数据集内不存在该表名称，则不会返回任何错误，也不会执行任何操作。

DROP TABLE IF EXISTS mydataset.mytable

`DROP EXTERNAL TABLE` 语句

DROP EXTERNAL TABLE 语句会删除外部表。

DROP EXTERNAL TABLE [IF EXISTS] [[project_name.]dataset_name.]table_name

其中：

project_name 是包含该表的项目的名称。默认为运行此 DDL 查询的项目。
dataset_name 是包含该表的数据集的名称。
table_name 是要删除的表的名称。

在没有 IF EXISTS 子句的情况下，如果外部表不存在，则语句将返回错误。如果包含 IF EXISTS 子句，而表不存在，则系统不会返回任何错误，也不会执行任何操作。

如果 table_name 存在但不是外部表，则语句会返回以下错误：

Cannot drop table_name which has type TYPE. An external table was expected.

DROP EXTERNAL 语句只会从 BigQuery 中移除外部表定义。存储在外部位置的数据不受影响。

示例

以下示例会丢弃数据集 mydataset 中名为 external_table 的外部表。如果外部表不存在，则该示例会返回错误。

DROP EXTERNAL TABLE mydataset.external_table

以下示例会丢弃数据集 mydataset 中名为 external_table 的外部表。如果外部表不存在，则系统不会返回任何错误。

DROP EXTERNAL TABLE IF EXISTS mydataset.external_table

`DROP VIEW` 语句

如需在 BigQuery 中删除视图，请使用 DROP VIEW DDL 语句。

DROP VIEW [IF EXISTS] [[project_name.]dataset_name.]view_name

其中：

IF EXISTS：如果存在，则指定的视图不存在时查询会成功。如果不存在，则指定的视图不存在时查询会失败。

project_name 是要删除的视图所在项目的名称。默认为运行此 DDL 查询的项目。如果项目名称包含特殊字符（例如英文冒号），则应使用反引号 ` 将项目名称引起来（示例：`google.com:my_project`）。

dataset_name 是要删除的视图所在数据集的名称。默认为请求中的 defaultDataset。

view_name 是您要删除的视图的名称。

示例

删除视图

以下示例演示如何删除 mydataset 中名为 myview 的视图：

DROP VIEW mydataset.myview

如果数据集内不存在视图名称，会返回以下错误：

Error: Not found: Table myproject:mydataset.myview

仅当某个视图存在时才删除该视图

仅当某个视图存在时，以下示例才会删除 mydataset 中名为 myview 的视图。如果数据集内不存在该视图名称，则不会返回任何错误，也不会执行任何操作。

DROP VIEW IF EXISTS mydataset.myview

`DROP MATERIALIZED VIEW` 语句

如需在 BigQuery 中删除具体化视图，请使用 DROP MATERIALIZED VIEW DDL 语句。

DROP MATERIALIZED VIEW [IF EXISTS] [[project_name.]dataset_name.]mv_name

其中：

IF EXISTS：如果存在，则指定的具体化视图不存在时查询会成功。如果不存在，则指定的具体化视图不存在时查询会失败。

project_name 是要删除的具体化视图所在项目的名称。默认为运行此 DDL 查询的项目。如果项目名称包含特殊字符（例如英文冒号），则应使用反引号 ` 将项目名称引起来（示例：`google.com:my_project`）。

dataset_name 是要删除的具体化视图所在数据集的名称。默认为请求中的 defaultDataset。

mv_name 是您要删除的具体化视图的名称。

示例

删除具体化视图

以下示例演示了如何删除 mydataset 中名为 my_mv 的具体化视图：

DROP MATERIALIZED VIEW mydataset.my_mv

如果数据集中不存在该具体化视图名称，会返回以下错误：

Error: Not found: Table myproject:mydataset.my_mv

如果要删除其他项目中的具体化视图，您必须按以下格式指定项目、数据集和具体化视图：`project_id.dataset.materialized_view`（如果 project_id 包含特殊字符，则包括反引号）；例如 `myproject.mydataset.my_mv`。

仅当某个具体化视图存在时才删除该视图。

仅当某个具体化视图存在时，以下示例才会删除 mydataset 中名为 my_mv 的具体化视图。如果数据集中不存在该具体化视图名称，则不会返回任何错误，也不会执行任何操作。

DROP MATERIALIZED VIEW IF EXISTS mydataset.my_mv

如果要删除其他项目中的具体化视图，您必须按以下格式指定项目、数据集和具体化视图：`project_id.dataset.materialized_view`,（如果 project_id 包含特殊字符，则包括反引号）；例如 `myproject.mydataset.my_mv`。

`DROP FUNCTION` 语句

DROP FUNCTION [IF EXISTS] [[project_name.]dataset_name.]function_name

其中：

IF EXISTS：如果存在，则指定的函数不存在时查询会成功。如果不存在，则指定的函数不存在时查询会失败。

project_name 是要删除的函数所在项目的名称。默认为运行此 DDL 查询的项目。如果项目名称包含特殊字符（例如英文冒号），则应使用反引号 ` 将项目名称引起来（示例：`google.com:my_project`）。

dataset_name 是要删除的函数所在数据集的名称。默认为请求中的 defaultDataset。

function_name 是您要删除的函数的名称。

示例

以下示例语句会删除数据集 mydataset 中包含的函数 parseJsonAsStruct。

DROP FUNCTION mydataset.parseJsonAsStruct;

以下示例语句会删除项目 other_project 的数据集 sample_dataset 中的函数 parseJsonAsStruct。

DROP FUNCTION `other_project`.sample_dataset.parseJsonAsStruct;

`DROP PROCEDURE` 语句

DROP PROCEDURE [IF EXISTS] [[project_name.]dataset_name.]procedure_name

其中：

IF EXISTS：如果存在，则指定的过程不存在时查询会成功。如果不存在，则指定的过程不存在时查询会失败。

project_name 是要删除的过程所在项目的名称。默认为运行此 DDL 查询的项目。如果项目名称包含特殊字符（例如英文冒号），则应使用反引号 ` 将项目名称引起来（示例：`google.com:my_project`）。

dataset_name 是要删除的过程所在数据集的名称。默认为请求中的 defaultDataset。

procedure_name 是您要删除的过程的名称。

示例

以下示例语句会删除数据集 mydataset 中包含的过程 myprocedure。

DROP PROCEDURE mydataset.myProcedure;

以下示例语句会删除项目 other_project 的数据集 sample_dataset 中的过程 myProcedure。

DROP PROCEDURE `other-project`.sample_dataset.myprocedure;

使用数据定义语言语句

运行 DDL 语句

控制台

bq

API

Java

Node.js

Python

CREATE TABLE 语句

表路径

“column_name”和“column_schema”

partition_expression

clustering_column_list

table_option_list

column_option_list

query_statement

临时表

语法

示例

创建新表

从现有表创建新表

仅当某个表不存在时才创建该表

创建或替换表

使用 REQUIRED 列创建表

创建分区表

从查询结果创建分区表

创建聚簇表

示例 1

示例 2

示例 3

从查询结果创建聚簇表

示例 1

示例 2

CREATE VIEW 语句

view_option_list

视图正文中的默认项目

示例

创建新视图

仅当某个视图不存在时才创建该视图

创建或替换视图

CREATE MATERIALIZED VIEW 语句

materialized_view_option_list

具体化视图正文中的默认项目

示例

创建新的具体化视图

仅当某个具体化视图不存在时才创建该视图

使用分区和聚簇创建具体化视图

CREATE EXTERNAL TABLE 语句

external_table_option_list

示例

CREATE FUNCTION 语句

UDF 语法

SQL UDF 结构

模板化 SQL UDF 参数

SQL UDF 正文中的默认项目

SQL UDF 示例

JavaScript UDF 结构

JavaScript UDF 示例

引用规则

包括 JavaScript 库

UDF 和 Cloud Console

通过运行查询来创建永久性 UDF

UDF 和 bq 命令行工具

CREATE PROCEDURE 语句

说明

procedure_option_list

参数模式

变量范围

过程正文中的默认项目

示例

ALTER TABLE SET OPTIONS 语句

table_set_options_list

示例

设置表上的到期时间戳和说明

对分区表设置 require partition filter 特性

清除表上的到期时间戳

ALTER TABLE ADD COLUMN 语句

示例

添加列

添加 RECORD 列

`CREATE TABLE` 语句

“`column_name`”和“`column_schema`”

`partition_expression`

`clustering_column_list`

`table_option_list`

`column_option_list`

使用 `REQUIRED` 列创建表

`CREATE VIEW` 语句

`view_option_list`

`CREATE MATERIALIZED VIEW` 语句

`materialized_view_option_list`

`CREATE EXTERNAL TABLE` 语句

`external_table_option_list`

`CREATE FUNCTION` 语句

`CREATE PROCEDURE` 语句

`procedure_option_list`

`ALTER TABLE SET OPTIONS` 语句

`table_set_options_list`

`ALTER TABLE ADD COLUMN` 语句

添加 `RECORD` 列

`ALTER VIEW SET OPTIONS` 语句

`view_set_options_list`

`ALTER MATERIALIZED VIEW SET OPTIONS` 语句

`materialized_view_set_options_list`

`DROP TABLE` 语句

`DROP EXTERNAL TABLE` 语句

`DROP VIEW` 语句

`DROP MATERIALIZED VIEW` 语句

`DROP FUNCTION` 语句

`DROP PROCEDURE` 语句