Atualizar o filtro de exigência de partição

A atualização exige um filtro de partição em uma tabela.

Mais informações

Para ver a documentação detalhada que inclui este exemplo de código, consulte:

• Como gerenciar tabelas particionadas

Exemplo de código

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.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

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

// Sample to update require partition filter on a table.
public class UpdateTableRequirePartitionFilter {

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

  public static void updateTableRequirePartitionFilter(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();

      Table table = bigquery.getTable(datasetName, tableName);
      table.toBuilder().setRequirePartitionFilter(true).build().update();

      System.out.println("Table require partition filter updated successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Table require partition filter 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.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

from google.cloud import bigquery

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

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the model to fetch.
# table_id = 'your-project.your_dataset.your_table'

table = client.get_table(table_id)  # Make an API request.
table.require_partition_filter = True
table = client.update_table(table, ["require_partition_filter"])

# View table properties
print(
    "Updated table '{}.{}.{}' with require_partition_filter={}.".format(
        table.project,
        table.dataset_id,
        table.table_id,
        table.require_partition_filter,
    )
)

A seguir

Para pesquisar e filtrar exemplos de código de outros produtos do Google Cloud, consulte a pesquisa de exemplos de código do Google Cloud.