Como atualizar propriedades de visualização
Neste documento, descrevemos como atualizar os metadados ou as propriedades de visualização. Depois de criar uma visualização, é possível atualizar as propriedades a seguir:
Antes de começar
Atribua papéis do Identity and Access Management (IAM) que concedam aos usuários as permissões necessárias para realizar cada tarefa deste documento.
Permissões necessárias
Para atualizar uma visualização, você precisa das seguintes permissões do IAM:
bigquery.tables.update
bigquery.tables.get
Cada um dos papéis predefinidos do IAM a seguir inclui as permissões necessárias para atualizar uma visualização:
roles/bigquery.dataEditor
roles/bigquery.dataOwner
roles/bigquery.admin
Além disso, se você tiver a permissão bigquery.datasets.create
, poderá atualizar tabelas e visualizações nos conjuntos de dados que criar.
Se você for atualizar a consulta SQL da visualização, precisará também ter permissões para consultar as tabelas referenciadas pela consulta.
Para mais informações sobre papéis e permissões do IAM no BigQuery, consulte Papéis e permissões predefinidos.
Como atualizar a consulta SQL de uma visualização
Para atualizar a consulta SQL usada para definir uma visualização:
- Como usar o console do Google Cloud
- Use o comando
bq update
da ferramenta de linha de comandobq
. - chame o
tables.patch
método de API; - Como usar bibliotecas de cliente
É possível alterar o dialeto SQL legado para o padrão na API ou na
ferramenta de linha de comando bq
. Não é possível atualizar uma visualização do SQL legado para o SQL padrão no console do Google Cloud.
Para atualizar a consulta SQL de uma visualização:
Console
No painel Explorador, expanda o projeto e o conjunto de dados e selecione a visualização.
Clique na guia Details.
Acima da caixa Consulta, clique no botão Editar consulta. Clique em Abrir na caixa de diálogo exibida.
Edite a consulta SQL na caixa Editor de consultas e clique em Salvar visualização.
Verifique se todos os campos estão corretos na caixa de diálogo Salvar visualização e clique em Salvar.
bq
Use o comando bq update
com a sinalização --view
. Para usar o SQL padrão ou atualizar o dialeto de consulta do SQL legado para o SQL padrão, inclua a sinalização --use_legacy_sql
e a defina como false
.
Se a consulta se referir a recursos de função externos definidos pelo usuário
armazenados no Cloud Storage ou em arquivos locais, use a
sinalização --view_udf_resource
para especificar esses recursos. A sinalização --view_udf_resource
não é demonstrada aqui. Para mais informações sobre
o uso de UDFs, consulte
Funções definidas pelo usuário do SQL padrão.
Caso esteja atualizando uma visualização em um projeto diferente do projeto padrão, adicione a ID do projeto ao nome do conjunto de dados no seguinte formato: project_id:dataset
.
bq update \ --use_legacy_sql=false \ --view_udf_resource=path_to_file \ --view='query' \ project_id:dataset.view
Substitua:
- path_to_file: o caminho do URI ou do sistema de arquivos local para um arquivo de código a ser carregado e avaliado imediatamente como recurso de função definida pelo usuário, usado pela visualização. Repita a sinalização para especificar vários arquivos;
- query: uma consulta SQL padrão do Google válida
- project_id: ID do projeto
- dataset: o nome do conjunto de dados que contém a visualização que você está atualizando.
- view: o nome da visualização que você está atualizando.
Exemplos
Use o seguinte comando para atualizar a consulta SQL para uma visualização nomeada myview
em mydataset
. mydataset
está em seu projeto padrão. A consulta de exemplo usada para atualizar os dados de consultas de visualização do conjunto de dados público Dados de nomes dos EUA.
bq update \
--use_legacy_sql=false \
--view \
'SELECT
name,
number
FROM
`bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current`
WHERE
gender = "M"
ORDER BY
number DESC;' \
mydataset.myview
Use o seguinte comando para atualizar a consulta SQL para uma visualização nomeada myview
em mydataset
. mydataset
está em myotherproject
, não no seu projeto padrão. A consulta de exemplo usada para atualizar os dados de consultas de visualização do conjunto de dados público Dados de nomes dos EUA.
bq update \
--use_legacy_sql=false \
--view \
'SELECT
name,
number
FROM
`bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current`
WHERE
gender = "M"
ORDER BY
number DESC;' \
myotherproject:mydataset.myview
API
É possível atualizar uma visualização chamando o método tables.patch
com um recurso de tabela que contenha uma property view
atualizada. Como o método tables.update
substitui todo o recurso da tabela, é melhor usar o método tables.patch
.
Go
Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do 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.
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.
Node.js
Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do 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 em Node.js.
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.
Como atualizar o prazo de validade de uma visualização
É possível configurar o tempo de expiração padrão da tabela no nível do conjunto de dados (o que afeta tanto as tabelas quanto as visualizações) ou definir o tempo de expiração de uma visualização quando ela é criada. Caso você faça isso durante a criação da visualização, a expiração padrão da tabela do conjunto de dados será ignorada. Se você não definir uma validade padrão de tabela no nível do conjunto de dados nem a validade durante a criação da visualização, esta nunca expirará e será necessário excluí-la manualmente.
É possível atualizar o prazo de validade de uma visualização a qualquer momento após criá-la. Para fazer isso:
- Use o console do Google Cloud
- Use uma instrução de linguagem de definição de dados (DDL) escrita na sintaxe SQL padrão
- Use o comando
bq update
da ferramenta de linha de comandobq
. - chame o
tables.patch
método de API; - use bibliotecas de cliente.
Para atualizar o prazo de validade de uma visualização:
Console
No painel de navegação, selecione a visualização.
Na página de detalhes da visualização, clique na guia Detalhes.
À direita de Informações da visualização, clique no ícone de edição (lápis).
Na caixa de diálogo Informações da visualização, em Validade da visualização, clique em Especificar data.
No seletor de data, insira a data e a hora de validade e clique em Ok.
Clique em Atualizar. O prazo de validade atualizado é exibido na seção Informações de visualização.
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.
Usar uma instrução DDL para atualizar o prazo de validade de uma visualização:
No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.
No editor de consultas, digite a seguinte instrução:
ALTER VIEW DATASET_ID.MY_VIEW SET OPTIONS ( expiration_timestamp = TIMESTAMP('NEW_TIMESTAMP'));
Substitua:
- DATASET_ID: o ID do conjunto de dados que contém a visualização.
- MY_VIEW: o nome da visualização que será atualizada.
- NEW_TIMESTAMP: um valor TIMESTAMP
Clique em
Executar.
Para informações sobre como executar consultas, consulte Como executar consultas interativas.
bq
Use o comando bq update
com a sinalização --expiration
. Caso esteja atualizando uma visualização em um projeto diferente daquele padrão, adicione o ID do projeto ao nome do conjunto de dados no seguinte formato: project_id:dataset
.
bq update \ --expiration integer \ project_id:dataset.view
Substitua:
- integer: o ciclo de vida padrão (em segundos) da tabela. O valor mínimo é de 3.600 segundos (uma hora). O prazo de validade é avaliado para a hora atual mais o número inteiro.
- project_id: o ID do projeto
- dataset: o nome do conjunto de dados que contém a visualização que você está atualizando.
- view: o nome da visualização que você está atualizando.
Exemplos
Insira o seguinte comando para atualizar o prazo de validade de myview
em mydataset
para 5 dias (432.000 segundos). mydataset
está em seu projeto padrão.
bq update \
--expiration 432000 \
mydataset.myview
Insira o seguinte comando para atualizar o prazo de validade de myview
em mydataset
para 5 dias (432.000 segundos). mydataset
está em myotherproject
, e não no projeto padrão.
bq update \
--expiration 432000 \
myotherproject:mydataset.myview
API
Chame o método tables.patch
e use a property expirationTime
no recurso de tabela. Em razão do método tables.update
substituir todo o recurso da tabela, o método tables.patch
é preferível. Quando você usa a API REST, a validade da visualização é expressa em milissegundos.
Go
Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do 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.
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.
Node.js
Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do 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 em Node.js.
Python
A atualização da validade de uma visualização é o mesmo processo de atualizar a validade de uma tabela.
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.
Como atualizar a descrição de uma visualização
É possível atualizar a descrição de uma visualização. Para fazer isso:
- Use o console do Google Cloud
- Use uma instrução de linguagem de definição de dados (DDL) escrita na sintaxe SQL padrão
- Use o comando
bq update
da ferramenta de linha de comandobq
. - chame o
tables.patch
método de API; - use bibliotecas de cliente.
Para atualizar a descrição de uma visualização:
Console
Não é possível adicionar uma descrição durante a criação de uma visualização usando o console do Google Cloud. No entanto, depois de criá-la, é possível adicionar a descrição na página Detalhes.
No painel Explorador, expanda o projeto e o conjunto de dados e selecione a visualização.
Clique na guia Details.
Clique no ícone de lápis ao lado de Descrição.
Insira uma descrição na caixa de diálogo. Clique em Atualizar para salvar a nova descrição.
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.
Usar uma instrução DDL para atualizar a descrição de uma visualização:
No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.
No editor de consultas, digite a seguinte instrução:
ALTER VIEW DATASET_ID.MY_VIEW SET OPTIONS ( description = 'NEW_DESCRIPTION');
Substitua:
- DATASET_ID: o ID do conjunto de dados que contém a visualização.
- MY_VIEW: o nome da visualização que será atualizada.
- NEW_DESCRIPTION: a descrição da nova visualização
Clique em
Executar.
Para informações sobre como executar consultas, consulte Como executar consultas interativas.
bq
Use o comando bq update
com a sinalização --description
. Caso esteja atualizando uma visualização em um projeto diferente daquele padrão, adicione o ID do projeto ao nome do conjunto de dados no seguinte formato: [PROJECT_ID]:[DATASET]
.
bq update \ --description "description" \ project_id:dataset.view
Substitua:
- description: o texto que descreve a visualização entre aspas
- project_id: o ID do projeto
- dataset: o nome do conjunto de dados que contém a visualização que você está atualizando.
- view: o nome da visualização que você está atualizando.
Exemplos
Use o seguinte comando para alterar a descrição de myview
em mydataset
para “Descrição da minha visualização.” mydataset
está em seu projeto padrão.
bq update \
--description "Description of myview" \
mydataset.myview
Use o seguinte comando para alterar a descrição de myview
em mydataset
para “Descrição de myview.” mydataset
está em myotherproject
, não no projeto padrão.
bq update \
--description "Description of myview" \
myotherproject:mydataset.myview
API
Chame o método tables.patch
e use a property description
para atualizar a descrição da visualização no recurso de tabela. Em razão do método tables.update
substituir todo o recurso da tabela, o método tables.patch
é preferível.
Go
Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do 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.
Java
A atualização da descrição de uma visualização é o mesmo processo de atualizar a descrição de uma tabela.
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.
Node.js
Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do 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 em Node.js.
Python
A atualização da descrição de uma visualização é o mesmo processo de atualizar a descrição de uma tabela.
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.
Segurança das visualizações
Para controlar o acesso a visualizações no BigQuery, consulte Visualizações autorizadas.
Próximas etapas
- Para mais informações sobre como gerenciar, copiar e excluir visualizações, consulte Como gerenciar visualizações.
- Para informações sobre a criação de visualizações, consulte Como criar visualizações.
- Para informações sobre a criação de uma visualização autorizada, consulte Como criar visualizações autorizadas.
- Para informações sobre a listagem de visualizações, consulte Como listar visualizações.
- Para informações sobre como receber metadados de visualizações, consulte Como receber informações sobre visualizações.