Label aus einem Dataset löschen

Mit Sammlungen den Überblick behalten Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.

Label aus einem Dataset entfernen

Weitere Informationen

Eine ausführliche Dokumentation, die dieses Codebeispiel enthält, finden Sie hier:

Codebeispiel

Go

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Go in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Go API. 

import (
	"context"
	"fmt"

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

// deleteDatasetLabel demonstrates removing a specific label from a dataset's metadata.
func deleteDatasetLabel(projectID, datasetID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	ctx := context.Background()

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

	ds := client.Dataset(datasetID)
	meta, err := ds.Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	update := bigquery.DatasetMetadataToUpdate{}
	update.DeleteLabel("color")
	if _, err := ds.Update(ctx, update, meta.ETag); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Java-Einrichtungsanleitung in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Java API. 

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.HashMap;
import java.util.Map;

// Sample tp deletes a label on a dataset.
public class DeleteLabelDataset {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    deleteLabelDataset(datasetName);
  }

  public static void deleteLabelDataset(String datasetName) {
    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();

      // This example dataset starts with existing label { color: 'green' }
      Dataset dataset = bigquery.getDataset(datasetName);
      // Add label to dataset
      Map<String, String> labels = new HashMap<>();
      labels.put("color", null);

      dataset.toBuilder().setLabels(labels).build().update();
      System.out.println("Dataset label deleted successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Dataset label was not deleted. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Node.js-Einrichtungsanleitung in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Node.js API. 

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

async function deleteLabelDataset() {
  // Deletes a label on a dataset.
  // This example dataset starts with existing label { color: 'green' }

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

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

  // Add label to dataset metadata
  metadata.labels = {color: null};
  const [apiResponse] = await dataset.setMetadata(metadata);

  console.log(`${datasetId} labels:`);
  console.log(apiResponse.labels);
}

Python

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Python-Einrichtungsanleitung in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Python API. 


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.

# To delete a label from a dataset, set its value to None.
dataset.labels["color"] = None

dataset = client.update_dataset(dataset, ["labels"])  # Make an API request.
print("Labels deleted from {}".format(dataset_id))

Nächste Schritte

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