구체화된 뷰 업데이트

컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

API를 사용하여 구체화된 뷰 속성을 변경합니다.

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이 코드 샘플이 포함된 자세한 문서는 다음을 참조하세요.

코드 샘플

Go

이 샘플을 사용해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용Go 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Go API 참조 문서를 확인하세요.

import (
	"context"
	"fmt"
	"time"

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

// updateMaterializedView updates a materialized view by manipulating MV properties.
func updateMaterializedView(projectID, datasetID, viewID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// viewID := "myview"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	// Retrieve current view metadata.
	viewRef := client.Dataset(datasetID).Table(viewID)
	meta, err := viewRef.Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("couldn't retrieve view metadata: %w", err)
	}

	if meta.MaterializedView == nil {
		return fmt.Errorf("provided view %q is not a materialized view", viewID)
	}

	// construct an updated MV definition.
	newMV := &bigquery.MaterializedViewDefinition{
		Query:           meta.MaterializedView.Query,
		EnableRefresh:   true,
		RefreshInterval: meta.MaterializedView.RefreshInterval + time.Minute,
	}

	// Issue the update to alter the view.
	_, err = viewRef.Update(ctx, bigquery.TableMetadataToUpdate{
		MaterializedView: newMV,
	}, meta.ETag)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Update(): %w", err)
	}
	return nil
}

Java

이 샘플을 사용해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용Java 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Java API 참조 문서를 확인하세요.

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

// Sample to update materialized view
public class UpdateMaterializedView {

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

  public static void updateMaterializedView(String datasetName, String materializedViewName) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, materializedViewName);

      // Get existing materialized view
      Table table = bigquery.getTable(tableId);
      MaterializedViewDefinition materializedViewDefinition = table.getDefinition();
      // Update materialized view
      materializedViewDefinition
          .toBuilder()
          .setEnableRefresh(true)
          .setRefreshIntervalMs(1000L)
          .build();
      table.toBuilder().setDefinition(materializedViewDefinition).build().update();
      System.out.println("Materialized view updated successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Materialized view was not updated. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Python

이 샘플을 사용해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용Python 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Python API 참조 문서를 확인하세요.

import datetime
from google.cloud import bigquery

bigquery_client = bigquery.Client()

view_id = "my-project.my_dataset.my_materialized_view"
view = bigquery.Table(view_id)
view.mview_enable_refresh = True
view.mview_refresh_interval = datetime.timedelta(hours=1)

# Make an API request to update the materialized view.
view = bigquery_client.update_table(
    view,
    # Pass in a list of any fields you need to modify.
    ["mview_enable_refresh", "mview_refresh_interval"],
)
print(f"Updated {view.table_type}: {str(view.reference)}")

다음 단계

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