Como criar e usar tabelas

Este documento descreve como criar e usar tabelas padrão (integradas) no BigQuery. Para informações sobre como criar outros tipos de tabelas, consulte:

• Como criar e usar tabelas particionadas por tempo de ingestão
• Como criar e usar tabelas particionadas por uma coluna DATE ou TIMESTAMP
• Como criar e usar tabelas particionadas por uma coluna de número inteiro
• Como criar e usar tabelas em cluster

Depois de criar uma tabela, você pode:

• controlar o acesso aos dados de sua tabela;
• receber informações sobre suas tabelas;
• listar as tabelas em um conjunto de dados;
• Receber metadados de tabela

Para mais informações sobre como gerenciar tabelas, incluindo atualização de propriedades, cópia e exclusão de tabelas, consulte Como gerenciar tabelas.

Antes de começar

Antes de criar uma tabela no BigQuery:

• defina um projeto seguindo um Guia de primeiros passos do BigQuery;
• crie um conjunto de dados do BigQuery;
• se você quiser, leia Introdução a tabelas para entender as limitações, as cotas e os preços das tabelas.

Nomenclatura de tabelas

Ao criar uma tabela no BigQuery, o nome dela precisa ser exclusivo para cada conjunto de dados. Esse nome pode:

• conter até 1.024 caracteres;
• conter caracteres Unicode na categoria L (letra), M (marca), N (número), Pc (conector, inclusive sublinhado), Pd (travessão), Zs (espaço). Para mais informações, consulte Categoria geral.

Por exemplo, os nomes de tabela a seguir são válidos: table-01, ग्राहक, 00_お客様, étudiant.

Como criar uma tabela

É possível criar uma tabela no BigQuery das seguintes maneiras:

• usando manualmente o Console do Cloud ou o comando bq mk da ferramenta de linha de comando bq;
• programaticamente, chamando o método da API tables.insert;
• usando as bibliotecas de cliente;
• a partir dos resultados da consulta;
• definindo uma tabela que faz referência a uma fonte de dados externa;
• ao carregar dados;
• usando uma instrução DDL CREATE TABLE.

Permissões necessárias

Para criar uma tabela, você precisa ter pelo menos as seguintes permissões:

• bigquery.tables.create para criar a tabela
• bigquery.tables.updateData para gravar dados na tabela usando um job de carregamento, de consulta ou de cópia.
• bigquery.jobs.create para executar jobs de consulta, de carregamento ou de cópia que gravem os dados na tabela

Outras permissões, como bigquery.tables.getData, são necessárias para acessar os dados que você está gravando na tabela.

Os seguintes papéis predefinidos do IAM incluem as permissões bigquery.tables.create e bigquery.tables.updateData:

• bigquery.dataEditor
• bigquery.dataOwner
• bigquery.admin

Os seguintes papéis predefinidos do IAM incluem as permissões bigquery.jobs.create:

• bigquery.user
• bigquery.jobUser
• bigquery.admin

Além disso, quando um usuário tem permissões bigquery.datasets.create e cria um conjunto de dados, ele recebe o acesso bigquery.dataOwner ao conjunto. O acesso bigquery.dataOwner permite que o usuário crie e atualize tabelas no conjunto de dados.

Para mais informações sobre papéis e permissões do IAM no BigQuery, consulte Papéis e permissões predefinidos.

Como criar uma tabela vazia com definição de esquema

É possível criar uma tabela vazia com uma definição de esquema das seguintes maneiras:

• inserir o esquema usando o Console do Cloud;
• fornecer o esquema in-line usando a ferramenta de linha de comando bq;
• usar a ferramenta de linha de comando bq para enviar um arquivo de esquema JSON;
• fornecer o esquema em um recurso de tabela ao chamar o método tables.insert da API.

Para mais informações sobre como especificar um esquema de tabela, consulte Como especificar um esquema.

Após a criação da tabela, é possível carregar dados nela ou preenchê-la gravando resultados da consulta.

Para criar uma tabela vazia com definição de esquema, faça o seguinte:

Console

1. Abra a página do BigQuery no Console do Cloud.

   Acessar a página do BigQuery

2. Na seção Recursos do painel de navegação, amplie o projeto e selecione um conjunto de dados.

3. No lado direito da janela, no painel de detalhes, clique em Criar tabela.

   

4. Na página Criar tabela, na seção Origem, selecione Tabela vazia.

5. Na página Criar tabela, na seção Destino:

   • Em Nome do conjunto de dados, escolha o conjunto de dados apropriado.

     

   • No campo Nome da tabela, insira o nome da tabela que você está criando no BigQuery.

   • Verifique se Tipo de tabela está definido como Tabela nativa.

6. Na seção Esquema, insira a definição do esquema.

   • Insira as informações do esquema manualmente:

     • ative Editar como texto e insira o esquema da tabela como uma matriz JSON.

       Observação: é possível ver o esquema de uma tabela atual no formato JSON. Basta digitar o seguinte comando: bq show --format=prettyjson dataset.table.

     • Use Adicionar campo para inserir manualmente o esquema.

7. Em Configurações de partição e cluster, use o valor padrão No partitioning.

8. Na seção Opções avançadas, para Criptografia, use o valor padrão Google-managed key. Por padrão, o BigQuery criptografa o conteúdo do cliente armazenado em repouso.

9. Clique em Criar tabela.

Observação: ao criar uma tabela vazia usando o Console do Cloud, não será possível adicionar um rótulo, uma descrição ou um prazo de validade. Será possível adicionar essas propriedades opcionais ao criar uma tabela usando a API ou a ferramenta de linha de comando bq. Depois de criar uma tabela no Console do Cloud, será possível adicionar uma expiração, uma descrição e rótulos.

SQL

Com as instruções de linguagem de definição de dados (DDL), é possível criar e modificar tabelas e visualizações usando a sintaxe de consulta do SQL padrão.

Saiba mais sobre Como usar as instruções da linguagem de definição de dados.

Para criar uma tabela no Console do Cloud usando uma instrução DDL, siga estas instruções:

1. Abra a página do BigQuery no Console do Cloud.

   Acesse a página do BigQuery

2. Clique em Escrever nova consulta.

3. Digite a instrução CREATE TABLEDDL na área de texto do editor de consulta.

   A consulta a seguir cria uma tabela chamada newtable que expira em 1º de janeiro de 2023. A descrição da tabela é "a table that expires in 2023" e o rótulo é org_unit:development.

    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
      >
    )
    OPTIONS(
      expiration_timestamp=TIMESTAMP "2023-01-01 00:00:00 UTC",
      description="a table that expires in 2023",
      labels=[("org_unit", "development")]
    )

4. Opcional: clique em Mais e selecione Configurações de consulta.

5. Opcional: em Local de processamento, clique em Seleção automática e escolha o local dos seus dados. Se você deixar o local de processamento definido como não especificado, ele será detectado automaticamente.

6. Clique em Executar. Quando a consulta for concluída, a tabela será exibida no painel Recursos.

bq

Use o comando bq mk com a sinalização --table ou -t. É possível fornecer informações de esquema de tabela in-line ou por meio de um arquivo JSON. Parâmetros opcionais incluem:

• --expiration
• --description
• --time_partitioning_type
• --destination_kms_key
• --label

--time_partitioning_type e --destination_kms_key não são demonstrados aqui. Para mais informações sobre --time_partitioning_type, consulte tabelas particionadas por tempo de processamento ou tabelas particionadas. Para mais informações sobre --destination_kms_key, consulte chaves de criptografia gerenciadas pelo cliente.

Se você estiver criando uma tabela em um projeto diferente do projeto padrão, adicione o ID do projeto ao conjunto de dados no seguinte formato: project_id:dataset.

Para criar uma tabela vazia em um conjunto de dados existente com uma definição de esquema, insira o seguinte:

bq mk \
--table \
--expiration integer \
--description description \
--label key:value, key:value \
project_id:dataset.table \
schema

Substitua:

• integer é a vida útil padrão da tabela em segundos. O valor mínimo é de 3.600 segundos (uma hora). O prazo de validade é a soma do horário UTC atual com o valor inteiro. Quando você define um prazo de validade ao criar a tabela, a configuração de expiração da tabela padrão do conjunto de dados é ignorada;
• description é uma descrição da tabela entre aspas.
• key:value é o par de chave-valor que representa um rótulo. Insira vários marcadores usando uma lista separada por vírgulas;
• project_id é o ID do projeto.
• dataset é um conjunto de dados no projeto;
• table é o nome da tabela que você está criando;
• schema é uma definição de esquema in-line no formato field:data_type,field:data_type ou o caminho para o arquivo de esquema JSON na máquina local.

Quando você especifica o esquema na linha de comando, não é possível incluir um tipo RECORD (STRUCT), uma descrição de coluna nem especificar o modo da coluna. Todos os modos assumem NULLABLE como padrão. Para incluir descrições, modos e tipos RECORD, forneça um arquivo de esquema JSON.

Exemplos:

Digite o comando a seguir para criar uma tabela usando uma definição de esquema in-line. Esse comando cria uma tabela denominada mytable em mydataset no projeto padrão. A expiração da tabela é configurada para 3.600 segundos (uma hora), a descrição é definida como This is my table e o rótulo, como organization:development. O comando usa o atalho -t em vez de --table. O esquema é especificado in-line como: qtr:STRING,sales:FLOAT,year:STRING

bq mk \
-t \
--expiration 3600 \
--description "This is my table" \
--label organization:development \
mydataset.mytable \
qtr:STRING,sales:FLOAT,year:STRING

Digite o comando a seguir para criar uma tabela usando um arquivo de esquema JSON. Esse comando cria uma tabela denominada mytable em mydataset no projeto padrão. A expiração da tabela é configurada para 3.600 segundos (uma hora), a descrição é definida como This is my table e o rótulo, como organization:development. O caminho para o arquivo de esquema é /tmp/myschema.json.

bq mk \
--table \
--expiration 3600 \
--description "This is my table" \
--label organization:development \
mydataset.mytable \
/tmp/myschema.json

Digite o comando a seguir para criar uma tabela usando um arquivo de esquema JSON. Esse comando cria uma tabela denominada mytable em mydataset em myotherproject. A expiração da tabela é configurada para 3.600 segundos (uma hora), a descrição é definida como This is my table e o rótulo, como organization:development. O caminho para o arquivo de esquema é /tmp/myschema.json.

bq mk \
--table \
--expiration 3600 \
--description "This is my table" \
--label organization:development \
myotherproject:mydataset.mytable \
/tmp/myschema.json

Após a criação da tabela, é possível atualizar a expiração, a descrição e os rótulos da tabela. É possível também modificar a definição do esquema.

API

Chame o método tables.insert com um recurso de tabela definido.

C#

Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para C# no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em C#.

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using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using System;

public class BigQueryCreateTable
{
    public BigQueryTable CreateTable(
        string projectId = "your-project-id",
        string datasetId = "your_dataset_id"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        var dataset = client.GetDataset(datasetId);
        // Create schema for new table.
        var schema = new TableSchemaBuilder
        {
            { "full_name", BigQueryDbType.String },
            { "age", BigQueryDbType.Int64 }
        }.Build();
        // Create the table
        return dataset.CreateTable(tableId: "your_table_id", schema: schema);
    }
}

Go

Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para Go no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Go.

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import (
	"context"
	"fmt"
	"time"

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

// createTableExplicitSchema demonstrates creating a new BigQuery table and specifying a schema.
func createTableExplicitSchema(projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydatasetid"
	// tableID := "mytableid"
	ctx := context.Background()

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

	sampleSchema := bigquery.Schema{
		{Name: "full_name", Type: bigquery.StringFieldType},
		{Name: "age", Type: bigquery.IntegerFieldType},
	}

	metaData := &bigquery.TableMetadata{
		Schema:         sampleSchema,
		ExpirationTime: time.Now().AddDate(1, 0, 0), // Table will be automatically deleted in 1 year.
	}
	tableRef := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	if err := tableRef.Create(ctx, metaData); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para 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.

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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.Field;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardSQLTypeName;
import com.google.cloud.bigquery.StandardTableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.TableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TableInfo;

public class CreateTable {

  public static void runCreateTable() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    Schema schema =
        Schema.of(
            Field.of("stringField", StandardSQLTypeName.STRING),
            Field.of("booleanField", StandardSQLTypeName.BOOL));
    createTable(datasetName, tableName, schema);
  }

  public static void createTable(String datasetName, String tableName, Schema schema) {
    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, tableName);
      TableDefinition tableDefinition = StandardTableDefinition.of(schema);
      TableInfo tableInfo = TableInfo.newBuilder(tableId, tableDefinition).build();

      bigquery.create(tableInfo);
      System.out.println("Table created successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Table was not created. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para Node.js no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery Node.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 createTable() {
  // Creates a new table named "my_table" in "my_dataset".

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = "my_dataset";
  // const tableId = "my_table";
  // const schema = 'Name:string, Age:integer, Weight:float, IsMagic:boolean';

  // For all options, see https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/v2/tables#resource
  const options = {
    schema: schema,
    location: 'US',
  };

  // Create a new table in the dataset
  const [table] = await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .createTable(tableId, options);

  console.log(`Table ${table.id} created.`);
}

PHP

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração para PHP no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery PHP.

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use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId = 'The Google project ID';
// $datasetId = 'The BigQuery dataset ID';
// $tableId = 'The BigQuery table ID';
// $fields = [
//    [
//        'name' => 'field1',
//        'type' => 'string',
//        'mode' => 'required'
//    ],
//    [
//        'name' => 'field2',
//        'type' => 'integer'
//    ],
//];

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$dataset = $bigQuery->dataset($datasetId);
$schema = ['fields' => $fields];
$table = $dataset->createTable($tableId, ['schema' => $schema]);
printf('Created table %s' . PHP_EOL, $tableId);

Python

Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para 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.

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from google.cloud import bigquery

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

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the table to create.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

schema = [
    bigquery.SchemaField("full_name", "STRING", mode="REQUIRED"),
    bigquery.SchemaField("age", "INTEGER", mode="REQUIRED"),
]

table = bigquery.Table(table_id, schema=schema)
table = client.create_table(table)  # Make an API request.
print(
    "Created table {}.{}.{}".format(table.project, table.dataset_id, table.table_id)
)

Ruby

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração para Ruby no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de Referência da API BigQuery Ruby.

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require "google/cloud/bigquery"

def create_table dataset_id = "my_dataset"
  bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new
  dataset  = bigquery.dataset dataset_id
  table_id = "my_table"

  table = dataset.create_table table_id do |updater|
    updater.string  "full_name", mode: :required
    updater.integer "age",       mode: :required
  end

  puts "Created table: #{table_id}"
end

Como criar uma tabela vazia sem definição de esquema

Java

Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para 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.

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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.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardTableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.TableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TableInfo;

// Sample to create a table without schema
public class CreateTableWithoutSchema {

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

  public static void createTableWithoutSchema(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();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, tableName);
      TableDefinition tableDefinition = StandardTableDefinition.of(Schema.of());
      TableInfo tableInfo = TableInfo.newBuilder(tableId, tableDefinition).build();

      bigquery.create(tableInfo);
      System.out.println("Table created successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Table was not created. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Como criar uma tabela com base no resultado de uma consulta

Para criar uma tabela com base no resultado de uma consulta, grave-o em uma tabela de destino.

Console

1. Abra a página do BigQuery no Console do Cloud.

   Acessar a página do BigQuery

2. Na seção Recursos do painel de navegação, amplie o projeto e selecione um conjunto de dados.

3. Se o editor de consultas estiver oculto, clique em Mostrar editor no canto superior direito da janela.

4. Insira uma consulta SQL válida na área de texto do Editor de consultas.

5. Clique em Mais abaixo do editor e selecione Configurações de consulta.

   

6. Marque a caixa Definir uma tabela de destino para os resultados da consulta.

   

7. Na seção Destino, selecione o Nome do projeto e o Nome do conjunto de dados em que a tabela será criada e escolha um Nome de tabela.

8. Na seção Preferência de gravação na tabela de destino, escolha uma das seguintes opções:

   • Gravar apenas se a tabela estiver vazia: grava os resultados da consulta na tabela apenas se ela estiver vazia.
   • Anexar à tabela: anexa os resultados da consulta a uma tabela atual.
   • Substituir tabela: usa os resultados da consulta para substituir uma tabela atual com o mesmo nome.

9. (Opcional) Em Local de processamento, clique em Seleção automática e escolha o local.

10. Clique em Executar consulta. Isso cria um job de consulta que grava os resultados da consulta na tabela que você especificou.

Como alternativa, se você esquecer de especificar uma tabela de destino antes de executar a consulta, clique no botão Salvar resultados abaixo do editor para copiar a tabela de resultados em cache para uma tabela permanente.

SQL

Com as instruções de linguagem de definição de dados (DDL), é possível criar e modificar tabelas usando a sintaxe de consulta do SQL padrão.

Para mais informações, consulte a página de instrução CREATE TABLE e o exemplo CREATE TABLE: Como criar uma nova tabela a partir de uma atual.

bq

Insira o comando bq query e especifique a sinalização --destination_table para criar uma tabela permanente com base nos resultados da consulta. Especifique a sinalização use_legacy_sql=false para usar a sintaxe SQL padrão. Para gravar os resultados da consulta em uma tabela que não esteja no projeto padrão, adicione o ID do projeto ao nome do conjunto de dados no seguinte formato: project_id:dataset.

Opcional: forneça a sinalização --location e defina o valor do local.

Para controlar a disposição de gravação de uma tabela de destino atual, especifique uma das seguintes sinalizações opcionais:

• --append_table: se a tabela de destino existir, os resultados da consulta serão anexados a ela.
• --replace: se a tabela de destino existir, ela será substituída pelos resultados da consulta.

bq --location=location query \
--destination_table project_id:dataset.table \
--use_legacy_sql=false 'query'

Substitua:

• location é o nome do local usado para processar a consulta. A sinalização --location é opcional. Por exemplo, se estiver usando o BigQuery na região de Tóquio, é possível definir o valor da sinalização como asia-northeast1. É possível definir um valor padrão para o local usando o arquivo .bigqueryrc.
• project_id é o ID do projeto.
• dataset é o nome do conjunto de dados que contém a tabela na qual você está gravando os resultados da consulta.
• table é o nome da tabela na qual você está gravando os resultados da consulta.
• query é uma consulta na sintaxe SQL padrão.

Se nenhuma sinalização de disposição de gravação for especificada, o comportamento padrão será gravar os resultados na tabela somente se ela estiver vazia. Se a tabela existir e não estiver vazia, o seguinte erro será retornado: "BigQuery error in query operation: Error processing job project_id:bqjob_123abc456789_00000e1234f_1': Already Exists: Table project_id:dataset.table".

Exemplos:

Observação: nestes exemplos, consultamos um conjunto de dados públicos localizado nos EUA. Como o conjunto de dados público é armazenado no local multirregional dos EUA, o conjunto de dados que contém a tabela de destino também precisa estar nesse país. Não é possível consultar um conjunto de dados em um local e gravar os resultados em uma tabela de destino em outro local.

Digite o comando a seguir para gravar resultados de consulta em uma tabela de destino chamada mytable em mydataset. O conjunto de dados está no projeto padrão. Como nenhuma sinalização de disposição de gravação está especificada no comando, a tabela precisa ser nova ou estar vazia. Caso contrário, é retornado um erro Already exists. A consulta recupera dados do conjunto de dados público USA Name Data (link em inglês).

bq query \
--destination_table mydataset.mytable \
--use_legacy_sql=false \
'SELECT
  name,
  number
FROM
  `bigquery-public-data`.usa_names.usa_1910_current
WHERE
  gender = "M"
ORDER BY
  number DESC'

Digite o comando a seguir para usar resultados da consulta e substituir uma tabela de destino chamada mytable em mydataset. O conjunto de dados está no projeto padrão. O comando usa a sinalização --replace para substituir a tabela de destino.

bq query \
--destination_table mydataset.mytable \
--replace \
--use_legacy_sql=false \
'SELECT
   name,
   number
 FROM
   `bigquery-public-data`.usa_names.usa_1910_current
 WHERE
   gender = "M"
 ORDER BY
   number DESC'
 

Digite o comando a seguir para anexar resultados de consulta a uma tabela de destino chamada mytable em mydataset. O conjunto de dados está em my-other-project, e não no projeto padrão. O comando usa a sinalização --append_table para anexar os resultados da consulta na tabela de destino.

bq query \
--append_table \
--use_legacy_sql=false \
--destination_table my-other-project:mydataset.mytable \
'SELECT
   name,
   number
 FROM
   `bigquery-public-data`.usa_names.usa_1910_current
 WHERE
   gender = "M"
 ORDER BY
   number DESC'
 

A saída de cada um desses exemplos será semelhante ao seguinte. Para facilitar a leitura, ocultamos parte do resultado.

Waiting on bqjob_r123abc456_000001234567_1 ... (2s) Current status: DONE
+---------+--------+
|  name   | number |
+---------+--------+
| Robert  |  10021 |
| John    |   9636 |
| Robert  |   9297 |
| ...              |
+---------+--------+

API

Para salvar resultados de consulta em uma tabela permanente, chame o método jobs.insert, configure um job query e inclua um valor para a property destinationTable. Para controlar a disposição de gravação de uma tabela de destino atual, configure a property writeDisposition.

Para controlar o local de processamento do job de consulta, especifique a property location na seção jobReference do recurso do job.

Go

Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para Go no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Go.

bigquery/snippets/querying/bigquery_query_destination_table.go

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import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// queryWithDestination demonstrates saving the results of a query to a specific table by setting the destination
// via the API properties.
func queryWithDestination(w io.Writer, projectID, destDatasetID, destTableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// tableID := "mytable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	q := client.Query("SELECT 17 as my_col")
	q.Location = "US" // Location must match the dataset(s) referenced in query.
	q.QueryConfig.Dst = client.Dataset(destDatasetID).Table(destTableID)
	// Run the query and print results when the query job is completed.
	job, err := q.Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	status, err := job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	if err := status.Err(); err != nil {
		return err
	}
	it, err := job.Read(ctx)
	for {
		var row []bigquery.Value
		err := it.Next(&row)
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintln(w, row)
	}
	return nil
}

Java

Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para 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 salvar os resultados de consulta em uma tabela permanente, defina a tabela de destino como o TableId desejado em uma QueryJobConfiguration.

Ver no GitHub

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.QueryJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

public class SaveQueryToTable {

  public static void runSaveQueryToTable() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String query = "SELECT corpus FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare` GROUP BY corpus;";
    String destinationTable = "MY_TABLE";
    String destinationDataset = "MY_DATASET";

    saveQueryToTable(destinationDataset, destinationTable, query);
  }

  public static void saveQueryToTable(
      String destinationDataset, String destinationTableId, String query) {
    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();

      // Identify the destination table
      TableId destinationTable = TableId.of(destinationDataset, destinationTableId);

      // Build the query job
      QueryJobConfiguration queryConfig =
          QueryJobConfiguration.newBuilder(query).setDestinationTable(destinationTable).build();

      // Execute the query.
      bigquery.query(queryConfig);

      // The results are now saved in the destination table.

      System.out.println("Saved query ran successfully");
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Saved query did not run \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para Node.js no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery Node.js.

Ver no GitHub Feedback

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

async function queryDestinationTable() {
  // Queries the U.S. given names dataset for the state of Texas
  // and saves results to permanent table.

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

  // Create destination table reference
  const dataset = bigquery.dataset(datasetId);
  const destinationTable = dataset.table(tableId);

  const query = `SELECT name
    FROM \`bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013\`
    WHERE state = 'TX'
    LIMIT 100`;

  // For all options, see https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/v2/tables#resource
  const options = {
    query: query,
    // Location must match that of the dataset(s) referenced in the query.
    location: 'US',
    destination: destinationTable,
  };

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

  console.log(`Job ${job.id} started.`);
  console.log(`Query results loaded to table ${destinationTable.id}`);
}

Python

Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para 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 salvar resultados de consulta em uma tabela permanente, crie um QueryJobConfig e defina o destino como a TableReference desejada. Transmita a configuração do job para o método de consulta (links em inglês).

Ver no GitHub Feedback

from google.cloud import bigquery

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

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the destination table.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

job_config = bigquery.QueryJobConfig(destination=table_id)

sql = """
    SELECT corpus
    FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare`
    GROUP BY corpus;
"""

# Start the query, passing in the extra configuration.
query_job = client.query(sql, job_config=job_config)  # Make an API request.
query_job.result()  # Wait for the job to complete.

print("Query results loaded to the table {}".format(table_id))

Como criar uma tabela que faz referência a uma fonte de dados externa

Uma fonte de dados externa (também chamada de "federada") pode ser consultada diretamente, mesmo que os dados não estejam armazenados no BigQuery. Em vez de carregar os dados ou fazer streaming deles, crie uma tabela que faça referência à fonte de dados externa.

O BigQuery é compatível com consulta de dados diretamente do:

• Cloud Bigtable
• Cloud Storage
• Google Drive
• Cloud SQL

Os formatos compatíveis são estes:

• Avro
• CSV
• JSON (apenas delimitado por nova linha)
• ORC
• Parquet

É possível consultar dados em uma fonte externa compatível. Para fazer isso, crie uma tabela temporária ou permanente que faz referência aos dados armazenados na fonte externa. Para mais informações sobre como trabalhar com fontes de dados externas, consulte:

• Como consultar dados do Cloud Bigtable
• Como consultar dados do Cloud Storage
• Como consultar dados do Drive

Como criar uma tabela ao carregar dados

Ao carregar dados no BigQuery, é possível: carregá-los a uma tabela ou partição nova, anexá-los a uma tabela ou partição ou substituir a tabela ou partição. Não é necessário criar uma tabela vazia antes de carregar dados nela. Você pode criar a nova tabela e carregar seus dados ao mesmo tempo.

Ao carregar dados no BigQuery, forneça o esquema de tabela ou partição. Para formatos de dados compatíveis, use a detecção automática de esquema.

Para mais informações sobre como carregar dados no BigQuery, acesse este link.

Como controlar o acesso a tabelas

Para configurar o acesso a tabelas e visualizações, conceda um papel do IAM a uma entidade nos seguintes níveis, listados em ordem de intervalo de recursos permitidos (do maior para o menor):

• Um nível alto na hierarquia de recursos do Google Cloud, como o nível do projeto, da pasta ou da organização
• O nível do conjunto de dados
• O nível da tabela/visualização.

O acesso a qualquer recurso protegido pelo IAM é aditivo. Por exemplo, se uma entidade não tiver acesso no nível alto, como o projeto, uma opção será conceder à entidade o acesso no nível do conjunto de dados, e ela terá acesso às tabelas e visualizações no conjunto de dados. Da mesma forma, se a entidade não tiver acesso no nível alto ou no nível do conjunto de dados, uma opção será conceder acesso à entidade no nível da tabela/visualização.

A concessão de papéis do IAM em um nível mais alto na hierarquia de recursos do Google Cloud, como projeto, pasta ou organização, concede à entidade acesso a um amplo conjunto de recursos. Por exemplo, conceder um papel a uma entidade no nível do projeto fornece a ela permissões referentes aos conjuntos de dados em todo o projeto.

Conceder um papel no nível do conjunto de dados especifica as operações que uma entidade tem permissão de realizar em tabelas e define as visualizações nesse conjunto de dados específico, mesmo que a entidade não tenha acesso em um nível superior. Para informações sobre como configurar controles de acesso no nível do conjunto de dados, consulte este link.

A concessão de um papel no nível da tabela ou da visualização especifica as operações que uma entidade pode realizar em tabelas e visualizações específicas, mesmo que a entidade não tenha acesso em um nível superior. Para informações sobre como configurar controles de acesso no nível da tabela e da visualização, consulte este link.

Você também pode criar papéis personalizados do IAM. Se você criar um papel personalizado, as permissões concedidas dependerão das operações específicas que a entidade poderá executar.

Não é possível definir uma permissão "deny" em nenhum recurso protegido pelo IAM.

Para mais informações sobre papéis e permissões, consulte estes tópicos:

• Noções básicas sobre papéis na documentação do IAM
• Permissões e papéis predefinidos do BigQuery
• Como controlar o acesso a conjuntos de dados
• Como controlar o acesso a tabelas e visualizações
• Como restringir o acesso com a segurança no nível da coluna do BigQuery

Como usar tabelas

Como conseguir informações sobre tabelas

É possível conseguir informações ou metadados sobre tabelas das seguintes maneiras:

• usando o Console do Cloud;
• usando o comando bq da ferramenta de linha de comando bq show;
• Chamada do método de API tables.get
• usando bibliotecas de cliente.
• consulte as visualizações INFORMATION_SCHEMA (Beta);

Permissões necessárias

Para ver informações sobre tabelas, é preciso ter pelo menos as permissões bigquery.tables.get. Os seguintes papéis predefinidos do IAM incluem as permissões bigquery.tables.get:

• bigquery.metadataViewer
• bigquery.dataViewer
• bigquery.dataOwner
• bigquery.dataEditor
• bigquery.admin

Além disso, quando um usuário tem permissões bigquery.datasets.create e cria um conjunto de dados, ele recebe o acesso bigquery.dataOwner ao conjunto. O acesso bigquery.dataOwner permite que o usuário recupere metadados da tabela.

Para mais informações sobre papéis e permissões do IAM no BigQuery, consulte Controle de acesso.

Como receber informações de tabelas

Para informações sobre tabelas, faça o seguinte:

Console

1. Na seção Recursos do painel de navegação, amplie o projeto e selecione um conjunto de dados. Clique no nome do conjunto de dados para expandi-lo. Isso exibe as tabelas e visualizações no conjunto de dados.

2. Clique no nome da tabela.

3. Abaixo do editor, clique em Detalhes. Essa página exibe a descrição e as informações da tabela.

4. Clique na guia Schema para ver a definição do esquema da tabela.

bq

Emita o comando bq show para exibir todas as informações da tabela. Use a sinalização --schema para exibir somente informações de esquema da tabela. A sinalização --format pode ser usada para controlar a saída.

Se você estiver recebendo informações sobre uma tabela em um projeto diferente do projeto padrão, adicione o ID do projeto ao conjunto de dados no seguinte formato: project_id:dataset.

bq show \
--schema \
--format=prettyjson \
project_id:dataset.table

Em que:

• project_id é o ID do projeto;
• dataset é o nome do conjunto de dados.
• table é o nome da tabela.

Exemplos:

Digite o comando a seguir para exibir todas as informações sobre mytable em mydataset. mydataset está em seu projeto padrão.

bq show --format=prettyjson mydataset.mytable

Digite o comando a seguir para exibir todas as informações sobre mytable em mydataset. mydataset está em myotherproject, e não no seu projeto padrão.

bq show --format=prettyjson myotherproject:mydataset.mytable

Digite o comando a seguir para exibir apenas informações de esquema sobre mytable em mydataset. mydataset está em myotherproject, não no projeto padrão.

bq show --schema --format=prettyjson myotherproject:mydataset.mytable

API

Chame o método tables.get e forneça os parâmetros relevantes.

Go

Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para Go no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Go.

Ver no GitHub Feedback

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// printTableInfo demonstrates fetching metadata from a table and printing some basic information
// to an io.Writer.
func printTableInfo(w io.Writer, projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// tableID := "mytable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	meta, err := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	// Print basic information about the table.
	fmt.Fprintf(w, "Schema has %d top-level fields\n", len(meta.Schema))
	fmt.Fprintf(w, "Description: %s\n", meta.Description)
	fmt.Fprintf(w, "Rows in managed storage: %d\n", meta.NumRows)
	return nil
}

Java

Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para 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.

Ver no GitHub Feedback

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

public class GetTable {

  public static void runGetTable() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "bigquery_public_data";
    String datasetName = "samples";
    String tableName = "shakespeare";
    getTable(projectId, datasetName, tableName);
  }

  public static void getTable(String projectId, 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();

      TableId tableId = TableId.of(projectId, datasetName, tableName);
      Table table = bigquery.getTable(tableId);
      System.out.println("Table info: " + table.getDescription());
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Table not retrieved. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para Node.js no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery Node.js.

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

async function getTable() {
  // Retrieves table named "my_table" in "my_dataset".

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample
   */
  // const datasetId = "my_dataset";
  // const tableId = "my_table";

  // Retrieve table reference
  const dataset = bigquery.dataset(datasetId);
  const [table] = await dataset.table(tableId).get();

  console.log('Table:');
  console.log(table.metadata.tableReference);
}
getTable();

PHP

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração para PHP no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery PHP.

Ver no GitHub Feedback

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
//$projectId = 'The Google project ID';
//$datasetId = 'The BigQuery dataset ID';
//$tableId   = 'The BigQuery table ID';

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$dataset = $bigQuery->dataset($datasetId);
$table = $dataset->table($tableId);

Python

Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para 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.

Ver no GitHub Feedback

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.

# View table properties
print(
    "Got table '{}.{}.{}'.".format(table.project, table.dataset_id, table.table_id)
)
print("Table schema: {}".format(table.schema))
print("Table description: {}".format(table.description))
print("Table has {} rows".format(table.num_rows))

Como receber informações da tabela usando INFORMATION_SCHEMA (Beta)

INFORMATION_SCHEMA é uma série de visualizações que fornecem acesso a metadados sobre conjuntos de dados, rotinas, tabelas, visualizações, jobs, reservas e dados de streaming.

Consulte as visualizações INFORMATION_SCHEMA.TABLES e INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS para recuperar metadados sobre tabelas e visualizações em um projeto. Também é possível consultar as visualizações INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS e INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS para recuperar metadados sobre as colunas (campos) de uma tabela.

As visualizações TABLES e TABLE_OPTIONS também contêm informações de alto nível sobre visualizações. Para ver informações detalhadas, consulte a visualização INFORMATION_SCHEMA.VIEWS.

Visualização TABLES

Os resultados das consultas na visualização INFORMATION_SCHEMA.TABLES contêm uma linha para cada tabela ou visualização do conjunto de dados.

A visualização INFORMATION_SCHEMA.TABLES tem o seguinte esquema:

Nome da coluna	Tipo de dados	Valor
TABLE_CATALOG	STRING	Nome do projeto que contém o conjunto de dados
TABLE_SCHEMA	STRING	O nome do conjunto de dados que contém a tabela ou visualização, também conhecido como datasetId
TABLE_NAME	STRING	O nome da tabela ou visualização, também conhecido como tableId
TABLE_TYPE	STRING	O tipo de tabela: BASE TABLE: uma tabela do BigQuery VIEW: uma visualização do BigQuery MATERIALIZED VIEW: uma visualização materializada do BigQuery EXTERNAL: uma tabela que faz referência a uma fonte de dados externa
IS_INSERTABLE_INTO	STRING	YES ou NO dependendo da compatibilidade da tabela com as instruções DML INSERT
IS_TYPED	STRING	O valor sempre é NO.
CREATION_TIME	TIMESTAMP	O horário de criação da tabela.

Exemplos

Exemplo 1:

O exemplo a seguir recupera metadados de tabela para todas as tabelas no conjunto de dados chamado mydataset. A consulta seleciona todas as colunas da visualização INFORMATION_SCHEMA.TABLES, exceto is_typed, que é reservada para uso futuro. Os metadados retornados correspondem a todas as tabelas em mydataset no projeto padrão (myproject).

mydataset contém as seguintes tabelas:

• mytable1: uma tabela padrão do BigQuery
• myview1: uma visualização do BigQuery

Para executar a consulta em um projeto diferente do projeto padrão, adicione o ID do projeto ao conjunto de dados no seguinte formato: `project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view. Veja um exemplo: `myproject`.mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES.

Para executar a consulta, faça o seguinte:

Console

1. Abra a página do BigQuery no Console do Cloud.

   Acesse a página do BigQuery

2. Insira a consulta SQL padrão a seguir na caixa Editor de consultas. INFORMATION_SCHEMA requer sintaxe SQL padrão. O SQL padrão é a sintaxe padrão do Console do Cloud.

   SELECT
    * EXCEPT(is_typed)
   FROM
    mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
   

   Observação: os nomes da visualização INFORMATION_SCHEMA diferenciam maiúsculas e minúsculas.

3. Clique em Executar.

bq

Use o comando query e especifique a sintaxe SQL padrão usando a sinalização --nouse_legacy_sql ou --use_legacy_sql=false. A sintaxe SQL padrão é obrigatória para consultas INFORMATION_SCHEMA.

Para executar a consulta, insira:

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   * EXCEPT(is_typed)
 FROM
   mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES'

Os resultados terão o seguinte formato:

  +----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+
  | table_catalog  | table_schema  |   table_name   | table_type | is_insertable_into |    creation_time    |
  +----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+
  | myproject      | mydataset     | mytable1       | BASE TABLE | YES                | 2018-10-29 20:34:44 |
  | myproject      | mydataset     | myview1        | VIEW       | NO                 | 2018-12-29 00:19:20 |
  +----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+
  

Exemplo 2:

O exemplo a seguir recupera todas as tabelas do tipo BASE TABLE da visualização INFORMATION_SCHEMA.TABLES. A coluna is_typed é excluída. Os metadados retornados são para tabelas em mydataset em seu projeto padrão — myproject.

Para executar a consulta em um projeto diferente do projeto padrão, adicione o ID do projeto ao conjunto de dados no seguinte formato: `project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view. Veja um exemplo: `myproject`.mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES.

Para executar a consulta, faça o seguinte:

Console

1. Abra a página do BigQuery no Console do Cloud.

   Acesse a página do BigQuery

2. Insira a consulta SQL padrão a seguir na caixa Editor de consultas. INFORMATION_SCHEMA requer sintaxe SQL padrão. O SQL padrão é a sintaxe padrão do Console do Cloud.

   SELECT
    * EXCEPT(is_typed)
   FROM
    mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
   WHERE
    table_type="BASE TABLE"
   

   Observação: os nomes da visualização INFORMATION_SCHEMA diferenciam maiúsculas e minúsculas.

3. Clique em Executar.

bq

Use o comando query e especifique a sintaxe SQL padrão usando a sinalização --nouse_legacy_sql ou --use_legacy_sql=false. A sintaxe SQL padrão é obrigatória para consultas INFORMATION_SCHEMA.

Para executar a consulta, insira:

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   * EXCEPT(is_typed)
 FROM
   mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
 WHERE
   table_type="BASE TABLE"'

Os resultados terão o seguinte formato:

  +----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+
  | table_catalog  | table_schema  |   table_name   | table_type | is_insertable_into |    creation_time    |
  +----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+
  | myproject      | mydataset     | mytable1       | BASE TABLE | NO                 | 2018-10-31 22:40:05 |
  +----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+
  

Visualização TABLE_OPTIONS

Os resultados das consultas na visualização INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS contêm uma linha para cada tabela ou visualização do conjunto de dados.

A visualização INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS tem o seguinte esquema:

Nome da coluna	Tipo de dados	Valor
TABLE_CATALOG	STRING	Nome do projeto que contém o conjunto de dados
TABLE_SCHEMA	STRING	O nome do conjunto de dados que contém a tabela ou visualização, também conhecido como datasetId
TABLE_NAME	STRING	O nome da tabela ou visualização, também conhecido como tableId
OPTION_NAME	STRING	Um dos valores de nome na tabela opções.
OPTION_TYPE	STRING	Um dos valores de tipo de dados na tabela de opções.
OPTION_VALUE	STRING	Uma das opções de valor na tabela de opções.

Tabela de opções

OPTION_NAME	OPTION_TYPE	OPTION_VALUE
partition_expiration_days	FLOAT64	A vida útil padrão, em dias, de todas as partições em uma tabela particionada
expiration_timestamp	FLOAT64	A hora em que esta tabela expira
kms_key_name	STRING	O nome da chave do Cloud KMS usada para criptografar a tabela
friendly_name	STRING	O nome descritivo da tabela.
description	STRING	Uma descrição da tabela
labels	ARRAY<STRUCT<STRING, STRING>>	Uma matriz de STRUCTs que representa as identificações na tabela
require_partition_filter	BOOL	Se as consultas na tabela exigem um filtro de partição

Exemplos

Exemplo 1:

O exemplo a seguir recupera os prazos de validade da tabela padrão para todas as tabelas em mydataset no seu projeto padrão (myproject) consultando a visualização INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS.

Para executar a consulta em um projeto diferente do projeto padrão, adicione o código do projeto ao conjunto de dados no seguinte formato: `project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view. Veja um exemplo: `myproject`.mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS.

Para executar a consulta, faça o seguinte:

Console

1. Abra a página do BigQuery no Console do Cloud.

   Acesse a página do BigQuery

2. Insira a consulta SQL padrão a seguir na caixa Editor de consultas. INFORMATION_SCHEMA requer sintaxe SQL padrão. O SQL padrão é a sintaxe padrão do Console do Cloud.

   SELECT
    *
   FROM
    mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS
   WHERE
    option_name="expiration_timestamp"
   

   Observação: os nomes da visualização INFORMATION_SCHEMA diferenciam maiúsculas e minúsculas.

3. Clique em Executar.

bq

Use o comando query e especifique a sintaxe SQL padrão usando a sinalização --nouse_legacy_sql ou --use_legacy_sql=false. A sintaxe SQL padrão é obrigatória para consultas INFORMATION_SCHEMA.

Para executar a consulta, insira:

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   *
 FROM
   mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS
 WHERE
   option_name="expiration_timestamp"'

Os resultados terão o seguinte formato:

  +----------------+---------------+------------+----------------------+-------------+--------------------------------------+
  | table_catalog  | table_schema  | table_name |     option_name      | option_type |             option_value             |
  +----------------+---------------+------------+----------------------+-------------+--------------------------------------+
  | myproject      | mydataset     | mytable1   | expiration_timestamp | TIMESTAMP   | TIMESTAMP "2020-01-16T21:12:28.000Z" |
  | myproject      | mydataset     | mytable2   | expiration_timestamp | TIMESTAMP   | TIMESTAMP "2021-01-01T21:12:28.000Z" |
  +----------------+---------------+------------+----------------------+-------------+--------------------------------------+
  

Observação: tabelas sem prazo de validade são excluídas dos resultados da consulta.

Exemplo 2:

O exemplo a seguir recupera os metadados sobre todas as tabelas em mydataset que contêm dados de teste. A consulta usa os valores da opção description para encontrar tabelas que contenham "teste" em qualquer parte da descrição. mydataset está no projeto padrão (myproject).

Para executar a consulta em um projeto diferente do projeto padrão, adicione o ID do projeto ao conjunto de dados no seguinte formato: `project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view (por exemplo, `myproject`.mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS).

Para executar a consulta, faça o seguinte:

Console

1. Abra a página do BigQuery no Console do Cloud.

   Acesse a página do BigQuery

2. Insira a consulta SQL padrão a seguir na caixa Editor de consultas. INFORMATION_SCHEMA requer sintaxe SQL padrão. O SQL padrão é a sintaxe padrão do Console do Cloud.

   SELECT
    *
   FROM
    mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS
   WHERE
    option_name="description" AND option_value LIKE "%test%"
   

   Observação: os nomes da visualização INFORMATION_SCHEMA diferenciam maiúsculas e minúsculas.

3. Clique em Executar.

bq

Use o comando query e especifique a sintaxe SQL padrão usando a sinalização --nouse_legacy_sql ou --use_legacy_sql=false. A sintaxe SQL padrão é obrigatória para consultas INFORMATION_SCHEMA.

Para executar a consulta, insira:

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   *
 FROM
   mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS
 WHERE
   option_name="description" AND option_value LIKE "%test%"'

Os resultados terão o seguinte formato:

  +----------------+---------------+------------+-------------+-------------+--------------+
  | table_catalog  | table_schema  | table_name | option_name | option_type | option_value |
  +----------------+---------------+------------+-------------+-------------+--------------+
  | myproject      | mydataset     | mytable1   | description | STRING      | "test data"  |
  | myproject      | mydataset     | mytable2   | description | STRING      | "test data"  |
  +----------------+---------------+------------+-------------+-------------+--------------+
  

Visualização COLUMNS

Os resultados das consultas na visualização INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS contêm uma linha para cada coluna (campo) da tabela.

A visualização INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS tem o seguinte esquema:

Nome da coluna	Tipo de dados	Valor
TABLE_CATALOG	STRING	Nome do projeto que contém o conjunto de dados
TABLE_SCHEMA	STRING	O nome do conjunto de dados que contém a tabela, também conhecido como datasetId
TABLE_NAME	STRING	O nome da tabela ou visualização, também conhecido como tableId
COLUMN_NAME	STRING	O nome da coluna
ORDINAL_POSITION	INT64	O deslocamento de índice 1 da coluna na tabela. Se for uma pseudocoluna, como _PARTITIONTIME ou _PARTITIONDATE, o valor será NULL
IS_NULLABLE	STRING	YES ou NO, dependendo do modo da coluna permitir valores NULL
DATA_TYPE	STRING	O tipo de dados SQL padrão da coluna
IS_GENERATED	STRING	O valor sempre é NEVER.
GENERATION_EXPRESSION	STRING	O valor sempre é NULL
IS_STORED	STRING	O valor sempre é NULL.
IS_HIDDEN	STRING	YES ou NO, dependendo do tipo de coluna (se é ou não é uma pseudocoluna, como _PARTITIONTIME ou _PARTITIONDATE)
IS_UPDATABLE	STRING	O valor sempre é NULL.
IS_SYSTEM_DEFINED	STRING	YES ou NO, dependendo do tipo de coluna (se é ou não é uma pseudocoluna, como _PARTITIONTIME ou _PARTITIONDATE)
IS_PARTITIONING_COLUMN	STRING	YES ou NO dependendo se a coluna é uma coluna de particionamento ou não
CLUSTERING_ORDINAL_POSITION	INT64	O deslocamento de índice 1 da coluna nas colunas de cluster da tabela. O valor será NULL se a tabela não for uma tabela em cluster

Exemplos

O exemplo a seguir recupera metadados da visualização INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS para a tabela population_by_zip_2010 no conjunto de dados census_bureau_usa. Ele faz parte do programa de conjunto de dados públicos do BigQuery.

Como a tabela que você está consultando está em outro projeto, bigquery-public-data, adicione o código do projeto ao conjunto de dados no seguinte formato: `project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view; por exemplo, `bigquery-public-data`.census_bureau_usa.INFORMATION_SCHEMA.TABLES.

As colunas a seguir são excluídas dos resultados da consulta porque atualmente estão reservadas para uso futuro:

• IS_GENERATED
• GENERATION_EXPRESSION
• IS_STORED
• IS_UPDATABLE

Para executar a consulta, faça o seguinte:

Console

1. Abra a página do BigQuery no Console do Cloud.

   Acesse a página do BigQuery

2. Insira a consulta SQL padrão a seguir na caixa Editor de consultas. INFORMATION_SCHEMA requer sintaxe SQL padrão. O SQL padrão é a sintaxe padrão do Console do Cloud.

   SELECT
    * EXCEPT(is_generated, generation_expression, is_stored, is_updatable)
   FROM
    `bigquery-public-data`.census_bureau_usa.INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
   WHERE
    table_name="population_by_zip_2010"
   

   Observação: os nomes da visualização INFORMATION_SCHEMA diferenciam maiúsculas e minúsculas.

3. Clique em Executar.

bq

Use o comando query e especifique a sintaxe SQL padrão usando a sinalização --nouse_legacy_sql ou --use_legacy_sql=false. A sintaxe SQL padrão é obrigatória para consultas INFORMATION_SCHEMA.

Para executar a consulta, insira:

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   * EXCEPT(is_generated, generation_expression, is_stored, is_updatable)
 FROM
   `bigquery-public-data`.census_bureau_usa.INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
 WHERE
   table_name="population_by_zip_2010"'

Os resultados terão a aparência abaixo. Para facilitar a leitura, table_catalog e table_schema foram excluídos dos resultados:

+------------------------+-------------+------------------+-------------+-----------+-----------+-------------------+------------------------+-----------------------------+
|       table_name       | column_name | ordinal_position | is_nullable | data_type | is_hidden | is_system_defined | is_partitioning_column | clustering_ordinal_position |
+------------------------+-------------+------------------+-------------+-----------+-----------+-------------------+------------------------+-----------------------------+
| population_by_zip_2010 | zipcode     |                1 | NO          | STRING    | NO        | NO                | NO                     |                        NULL |
| population_by_zip_2010 | geo_id      |                2 | YES         | STRING    | NO        | NO                | NO                     |                        NULL |
| population_by_zip_2010 | minimum_age |                3 | YES         | INT64     | NO        | NO                | NO                     |                        NULL |
| population_by_zip_2010 | maximum_age |                4 | YES         | INT64     | NO        | NO                | NO                     |                        NULL |
| population_by_zip_2010 | gender      |                5 | YES         | STRING    | NO        | NO                | NO                     |                        NULL |
| population_by_zip_2010 | population  |                6 | YES         | INT64     | NO        | NO                | NO                     |                        NULL |
+------------------------+-------------+------------------+-------------+-----------+-----------+-------------------+------------------------+-----------------------------+
  

Visualização COLUMN_FIELD_PATHS

Os resultados das consultas na visualização INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS contêm uma linha para cada coluna aninhada dentro de uma coluna RECORD (ou STRUCT).

A visualização INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS tem o seguinte esquema:

Nome da coluna	Tipo de dados	Valor
TABLE_CATALOG	STRING	Nome do projeto que contém o conjunto de dados
TABLE_SCHEMA	STRING	O nome do conjunto de dados que contém a tabela, também conhecido como datasetId
TABLE_NAME	STRING	O nome da tabela ou visualização, também conhecido como tableId
COLUMN_NAME	STRING	O nome da coluna
FIELD_PATH	STRING	O caminho para uma coluna aninhada em uma coluna `RECORD` ou `STRUCT`.
DATA_TYPE	STRING	O tipo de dados SQL padrão da coluna.
DESCRIPTION	STRING	A descrição da coluna

Exemplos

O exemplo a seguir recupera metadados da visualização INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS para a tabela commits no conjunto de dados github_repos. Ele faz parte do programa de conjunto de dados públicos do BigQuery.

Como a tabela que você está consultando está em outro projeto, bigquery-public-data, adicione o código do projeto ao conjunto de dados no seguinte formato: `project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view; por exemplo, `bigquery-public-data`.github_repos.INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS.

A tabela commits contém as seguintes colunas aninhadas e repetidas ou só aninhadas:

• author: coluna RECORD aninhada
• committer: coluna RECORD aninhada
• trailer: coluna RECORD aninhada e repetida
• difference: coluna RECORD aninhada e repetida

A consulta vai recuperar os metadados sobre as colunas author e difference.

Para executar a consulta, faça o seguinte:

Console

1. Abra a página do BigQuery no Console do Cloud.

   Acesse a página do BigQuery

2. Insira a consulta SQL padrão a seguir na caixa Editor de consultas. INFORMATION_SCHEMA requer sintaxe SQL padrão. O SQL padrão é a sintaxe padrão do Console do Cloud.

   SELECT
    *
   FROM
    `bigquery-public-data`.github_repos.INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS
   WHERE
    table_name="commits"
    AND column_name="author"
    OR column_name="difference"
   

   Observação: os nomes da visualização INFORMATION_SCHEMA diferenciam maiúsculas e minúsculas.

3. Clique em Executar.

bq

Use o comando query e especifique a sintaxe SQL padrão usando a sinalização --nouse_legacy_sql ou --use_legacy_sql=false. A sintaxe SQL padrão é obrigatória para consultas INFORMATION_SCHEMA.

Para executar a consulta, insira:

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   *
 FROM
   `bigquery-public-data`.github_repos.INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS
 WHERE
   table_name="commits"
   AND column_name="author"
   OR column_name="difference"'

Os resultados terão o seguinte formato: Para facilitar a leitura, table_catalog e table_schema foram excluídos dos resultados.

  +------------+-------------+---------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-------------+
  | table_name | column_name |     field_path      |                                                                      data_type                                                                      | description |
  +------------+-------------+---------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-------------+
  | commits    | author      | author              | STRUCT<name STRING, email STRING, time_sec INT64, tz_offset INT64, date TIMESTAMP>                                                                  | NULL        |
  | commits    | author      | author.name         | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | author      | author.email        | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | author      | author.time_sec     | INT64                                                                                                                                               | NULL        |
  | commits    | author      | author.tz_offset    | INT64                                                                                                                                               | NULL        |
  | commits    | author      | author.date         | TIMESTAMP                                                                                                                                           | NULL        |
  | commits    | difference  | difference          | ARRAY<STRUCT<old_mode INT64, new_mode INT64, old_path STRING, new_path STRING, old_sha1 STRING, new_sha1 STRING, old_repo STRING, new_repo STRING>> | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.old_mode | INT64                                                                                                                                               | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.new_mode | INT64                                                                                                                                               | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.old_path | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.new_path | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.old_sha1 | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.new_sha1 | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.old_repo | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.new_repo | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  +------------+-------------+---------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-------------+
  

Como listar tabelas em um conjunto de dados

É possível listar tabelas em conjuntos de dados das seguintes maneiras:

• usando o Console do Cloud;
• usando o comando bq da ferramenta de linha de comando bq ls;
• Chamada do método de API tables.list
• Como usar bibliotecas de cliente.

Permissões necessárias

Para listar tabelas em um conjunto de dados, é preciso ter pelo menos as permissões bigquery.tables.list. Os seguintes papéis predefinidos do IAM incluem as permissões bigquery.tables.list:

• bigquery.user
• bigquery.metadataViewer
• bigquery.dataViewer
• bigquery.dataEditor
• bigquery.dataOwner
• bigquery.admin

Para mais informações sobre papéis e permissões do IAM no BigQuery, consulte Controle de acesso.

Como listar tabelas

Para listar as tabelas em um conjunto de dados, faça o seguinte:

Console

1. No Console do Cloud, no painel de navegação, clique no seu conjunto de dados para expandi-lo. Isso exibe as tabelas e visualizações do conjunto de dados.

2. Percorra a lista para ver as tabelas no conjunto de dados. Tabelas e visualizações são identificadas por ícones diferentes.

bq

Emita o comando bq ls. A sinalização --format pode ser usada para controlar a saída. Se estiver listando tabelas em um projeto diferente do projeto padrão, adicione a ID do projeto ao conjunto de dados no seguinte formato: project_id:dataset.

Veja a seguir algumas outras sinalizações:

• --max_results ou -n: um número inteiro que indica o valor máximo de resultados. O valor padrão é 50.

bq ls \
--format=pretty \
--max_results integer \
project_id:dataset

Em que:

• integer é um número inteiro que representa o total de tabelas a serem listadas;
• project_id é o ID do projeto;
• dataset é o nome do conjunto de dados.

Quando você executa o comando, o campo Type exibe TABLE ou VIEW. Por exemplo:

+-------------------------+-------+----------------------+-------------------+
|         tableId         | Type  |        Labels        | Time Partitioning |
+-------------------------+-------+----------------------+-------------------+
| mytable                 | TABLE | department:shipping  |                   |
| myview                  | VIEW  |                      |                   |
+-------------------------+-------+----------------------+-------------------+

Exemplos:

Digite o comando a seguir para listar tabelas no conjunto de dados mydataset no seu projeto padrão.

bq ls --format=pretty mydataset

Digite o comando a seguir para retornar mais do que a saída padrão de 50 tabelas de mydataset. mydataset está em seu projeto padrão.

bq ls --format=pretty --max_results 60 mydataset

Digite o comando a seguir para listar tabelas no conjunto de dados mydataset em myotherproject.

bq ls --format=pretty myotherproject:mydataset

API

Para listar tabelas usando a API, chame o método tables.list.

C#

Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para C# no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em C#.

Ver no GitHub Feedback

using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;

public class BigQueryListTables
{
    public void ListTables(
        string projectId = "your-project-id",
        string datasetId = "your_dataset_id"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        // Retrieve list of tables in the dataset
        List<BigQueryTable> tables = client.ListTables(datasetId).ToList();
        // Display the results
        if (tables.Count > 0)
        {
            Console.WriteLine($"Tables in dataset {datasetId}:");
            foreach (var table in tables)
            {
                Console.WriteLine($"\t{table.Reference.TableId}");
            }
        }
        else
        {
            Console.WriteLine($"{datasetId} does not contain any tables.");
        }
    }
}

Go

Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para Go no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Go.

Ver no GitHub Feedback

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// listTables demonstrates iterating through the collection of tables in a given dataset.
func listTables(w io.Writer, projectID, datasetID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// tableID := "mytable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	ts := client.Dataset(datasetID).Tables(ctx)
	for {
		t, err := ts.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintf(w, "Table: %q\n", t.TableID)
	}
	return nil
}

Java

Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para 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.

Ver no GitHub Feedback

import com.google.api.gax.paging.Page;
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery.TableListOption;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.DatasetId;
import com.google.cloud.bigquery.Table;

public class ListTables {

  public static void runListTables() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "bigquery-public-data";
    String datasetName = "samples";
    listTables(projectId, datasetName);
  }

  public static void listTables(String projectId, 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();

      DatasetId datasetId = DatasetId.of(projectId, datasetName);
      Page<Table> tables = bigquery.listTables(datasetId, TableListOption.pageSize(100));
      tables.iterateAll().forEach(table -> System.out.print(table.getTableId().getTable() + "\n"));

      System.out.println("Tables listed successfully.");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Tables were not listed. Error occurred: " + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para Node.js no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery Node.js.

Ver no GitHub Feedback

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

async function listTables() {
  // Lists tables in 'my_dataset'.

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

  // List all tables in the dataset
  const [tables] = await bigquery.dataset(datasetId).getTables();

  console.log('Tables:');
  tables.forEach(table => console.log(table.id));
}

PHP

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração para PHP no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery PHP.

Ver no GitHub Feedback

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId  = 'The Google project ID';
// $datasetId  = 'The BigQuery dataset ID';

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$dataset = $bigQuery->dataset($datasetId);
$tables = $dataset->tables();
foreach ($tables as $table) {
    print($table->id() . PHP_EOL);
}

Python

Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para 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.

Ver no GitHub Feedback

from google.cloud import bigquery

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

# TODO(developer): Set dataset_id to the ID of the dataset that contains
#                  the tables you are listing.
# dataset_id = 'your-project.your_dataset'

tables = client.list_tables(dataset_id)  # Make an API request.

print("Tables contained in '{}':".format(dataset_id))
for table in tables:
    print("{}.{}.{}".format(table.project, table.dataset_id, table.table_id))

Ruby

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração para Ruby no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de Referência da API BigQuery Ruby.

Ver no GitHub Feedback

require "google/cloud/bigquery"

def list_tables dataset_id = "your_dataset_id"
  bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new
  dataset  = bigquery.dataset dataset_id

  puts "Tables in dataset #{dataset_id}:"
  dataset.tables.each do |table|
    puts "\t#{table.table_id}"
  end
end

Próximas etapas

• Para mais informações sobre conjuntos de dados, consulte Introdução aos conjuntos de dados.
• Para mais informações sobre o gerenciamento de dados da tabela, consulte Como gerenciar dados da tabela.
• Para mais informações sobre como especificar esquemas de tabela, consulte Como especificar um esquema.
• Para mais informações sobre como modificar esquemas de tabelas, consulte esta página.
• Para mais informações sobre como gerenciar tabelas, consulte Como gerenciar tabelas.
• Acesse Introdução ao BigQuery INFORMATION_SCHEMA para uma visão geral de INFORMATION_SCHEMA.