Actualiza propiedades de vista

En este documento, se describe cómo actualizar las propiedades de vista o metadatos. Después de crear una vista, puedes actualizar las propiedades de vista siguientes:

Consulta de SQL
Hora de vencimiento
Descripción
Labels

Antes de comenzar

Otorga roles de Identity and Access Management (IAM) que les brindan a los usuarios los permisos necesarios para realizar cada tarea de este documento.

Permisos necesarios

Para actualizar una vista, necesitas los siguientes permisos de IAM:

bigquery.tables.update
bigquery.tables.get

Cada una de las siguientes funciones predefinidas de IAM incluye los permisos que necesitas para actualizar una vista:

roles/bigquery.dataEditor
roles/bigquery.dataOwner
roles/bigquery.admin

Además, si tienes el permiso bigquery.datasets.create, puedes actualizar las tablas y vistas de los conjuntos de datos que crees.

Si actualizas la consulta de SQL de la vista, también debes tener permisos para consultar las tablas a las que hace referencia la consulta de SQL de la vista.

Para obtener más información sobre las funciones y los permisos de IAM en BigQuery, consulta Funciones y permisos predefinidos.

Actualiza una consulta de SQL de una vista

Puedes actualizar la consulta de SQL que se usa para definir una vista si sigues estos pasos:

Usa la consola de Google Cloud
Usar el comando bq update de la herramienta de línea de comandos de bq
Llamar al método de la API tables.patch
Usa bibliotecas cliente.

Puedes cambiar el dialecto de SQL de SQL heredado a SQL estándar de Google en la API o en la herramienta de línea de comandos de bq. No puedes actualizar una vista SQL heredada a SQL estándar de Google en la consola de Google Cloud.

Para actualizar la consulta de SQL de una vista, sigue estos pasos:

Console

En el panel Explorador, expande tu proyecto y conjunto de datos y, luego, selecciona la vista.
Haz clic en la pestaña Detalles.
Por encima del cuadro Consulta, haz clic en el botón Editar consulta. Haz clic en Open (Abrir) en el cuadro de diálogo que aparece.
Edita la consulta de SQL en el cuadro Query editor (Editor de consultas) y, luego, haz clic en Save view (Guardar vista).
Asegúrate de que todos los campos del diálogo Save view (Guardar vista) sean correctos y, luego, haz clic en Save (Guardar).

bq

Ejecuta el comando bq update con la marca --view. Si quieres usar SQL estándar de Google o actualizar el dialecto de consulta de SQL heredado a SQL estándar, debes incluir la marca --use_legacy_sql y establecerla en false.

Si tu consulta hace referencia a recursos de funciones externas definidas por el usuario almacenadas en Cloud Storage o en archivos locales, usa la marca --view_udf_resource para especificar esos recursos. La marca --view_udf_resource no se muestra aquí. Para obtener más información sobre cómo usar UDF, consulta Funciones definidas por el usuario de SQL estándar de Google.

Si actualizas una vista en un proyecto que no es tu proyecto predeterminado, debes agregar el ID del proyecto al nombre del conjunto de datos en el formato siguiente: project_id:dataset.

bq update \
    --use_legacy_sql=false \
    --view_udf_resource=path_to_file \
    --view='query' \
    project_id:dataset.view

Reemplaza lo siguiente:

path_to_file: el URI o la ruta de acceso del sistema de archivos local a un archivo de código que se cargará y evaluará de inmediato como un recurso de función definida por el usuario que usa la vista. Repite la marca para especificar varios archivos.
query: una consulta de SQL estándar de Google válida
project_id: El ID de tu proyecto
dataset: el nombre del conjunto de datos que contiene la vista que deseas actualizar
view: el nombre de la vista que deseas actualizar

Ejemplos

Ingresa el comando siguiente si quieres actualizar la consulta de SQL de una vista llamada myview en mydataset. mydataset está en tu proyecto predeterminado. La consulta de ejemplo que se usa para actualizar los datos de consultas de vista del conjunto de datos públicos Datos de nombres de EE.UU.

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

Ingresa el comando siguiente si quieres actualizar la consulta de SQL de una vista llamada myview en mydataset. mydataset está en myotherproject, no en tu proyecto predeterminado. La consulta de ejemplo que se usa para actualizar la vista solicita información del conjunto de datos públicos de nombres de EE.UU.

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

Puedes actualizar una vista si llamas al método tables.patch con un recurso de tabla que contiene una propiedad view actualizada. Debido a que el método tables.update reemplaza todo el recurso de la tabla, es preferible usar el método tables.patch.

Go

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Go incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Go.

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import (
	"context"
	"fmt"

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

// updateView demonstrates updating the query metadata that defines a logical view.
func updateView(projectID, datasetID, viewID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// viewID := "myview"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	view := client.Dataset(datasetID).Table(viewID)
	meta, err := view.Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	newMeta := bigquery.TableMetadataToUpdate{
		// This example updates a view into the shakespeare dataset to exclude works named after kings.
		ViewQuery: "SELECT word, word_count, corpus, corpus_date FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare` WHERE corpus NOT LIKE '%king%'",
	}

	if _, err := view.Update(ctx, newMeta, meta.ETag); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Java incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para 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.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TableInfo;
import com.google.cloud.bigquery.ViewDefinition;

// Sample to update query on a view
public class UpdateViewQuery {

  public static void runUpdateViewQuery() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    String viewName = "MY_VIEW_NAME";
    String updateQuery =
        String.format("SELECT TimestampField, StringField FROM %s.%s", datasetName, tableName);
    updateViewQuery(datasetName, viewName, updateQuery);
  }

  public static void updateViewQuery(String datasetName, String viewName, 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();

      // Retrieve existing view metadata
      TableInfo viewMetadata = bigquery.getTable(TableId.of(datasetName, viewName));

      // Update view query
      ViewDefinition viewDefinition = viewMetadata.getDefinition();
      viewDefinition.toBuilder().setQuery(query).build();

      // Set metadata
      bigquery.update(viewMetadata.toBuilder().setDefinition(viewDefinition).build());

      System.out.println("View query updated successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("View query was not updated. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Node.js incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para 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 updateViewQuery() {
  // Updates a view named "my_existing_view" in "my_dataset".

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = "my_existing_dataset"
  // const tableId = "my_existing_table"
  const dataset = await bigquery.dataset(datasetId);

  // This example updates a view into the USA names dataset to include state.
  const newViewQuery = `SELECT name, state
  FROM \`bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current\`
  LIMIT 10`;

  // Retrieve existing view
  const [view] = await dataset.table(tableId).get();

  // Retrieve existing view metadata
  const [metadata] = await view.getMetadata();

  // Update view query
  metadata.view = newViewQuery;

  // Set metadata
  await view.setMetadata(metadata);

  console.log(`View ${tableId} updated.`);
}

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Python.

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from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

view_id = "my-project.my_dataset.my_view"
source_id = "my-project.my_dataset.my_table"
view = bigquery.Table(view_id)

# The source table in this example is created from a CSV file in Google
# Cloud Storage located at
# `gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv`. It contains
# 50 US states, while the view returns only those states with names
# starting with the letter 'M'.
view.view_query = f"SELECT name, post_abbr FROM `{source_id}` WHERE name LIKE 'M%'"

# Make an API request to update the query property of the view.
view = client.update_table(view, ["view_query"])
print(f"Updated {view.table_type}: {str(view.reference)}")

Actualiza la hora de vencimiento de una vista

Puedes establecer una hora de vencimiento de una tabla predeterminada en el nivel de conjunto de datos (que afecta tanto a las tablas como a las vistas) o puedes establecer la hora de vencimiento de una vista cuando esta se crea. Si estableces el vencimiento cuando se crea la vista, se ignora el vencimiento predeterminado de las tablas del conjunto de datos. Si no estableces un vencimiento de la tabla predeterminada en el nivel de conjunto de datos y no estableces un vencimiento cuando se crea la vista, esta nunca vence y debes borrarla de forma manual.

En cualquier momento posterior a la creación de la vista, puedes actualizar la hora de vencimiento de la vista si sigues estos pasos:

Usa la consola de Google Cloud
Usar una instrucción de lenguaje de definición de datos (DDL) escrita en sintaxis de SQL estándar de Google
Usar el comando bq update de la herramienta de línea de comandos de bq
Llamar al método de la API tables.patch
Con las bibliotecas cliente

Para actualizar el tiempo de vencimiento de una vista, sigue estos pasos:

Console

En el panel de navegación, selecciona la vista.
En la página de detalles de la vista, haz clic en la pestaña Detalles.
A la derecha de Ver información, haz clic en el ícono de edición (lápiz).
En el cuadro de diálogo Información de la vista, en Vencimiento de la vista, haz clic en Especificar fecha.
En el selector de fecha, ingresa la fecha y hora de vencimiento y, luego, haz clic en Aceptar.
Haz clic en Actualizar. La fecha de vencimiento actualizada aparecerá en la sección Información de la vista.

SQL

Las declaraciones del lenguaje de definición de datos (DDL) te permiten crear y modificar tablas y vistas con la sintaxis de consulta de SQL estándar de Google.

Para obtener más información, consulta cómo usar instrucciones del lenguaje de definición de datos.

Usa una declaración DDL para actualizar la fecha de vencimiento de una vista:

En la consola de Google Cloud, ve a la página de BigQuery.

Ir a BigQuery
En el editor de consultas, ingresa la siguiente sentencia:
```
 ALTER VIEW DATASET_ID.MY_VIEW
 SET OPTIONS (
  expiration_timestamp = TIMESTAMP('NEW_TIMESTAMP'));
```
Reemplaza lo siguiente:
- DATASET_ID: el ID del conjunto de datos que contiene la vista
- MY_VIEW: el nombre de la vista que se actualizará
- NEW_TIMESTAMP: un valor TIMESTAMP
Haz clic en Ejecutar.

Si quieres obtener información para ejecutar consultas, visita Ejecuta consultas interactivas.

bq

Ejecuta el comando bq update con la marca --expiration. Si actualizas una vista en un proyecto que no es tu proyecto predeterminado, debes agregar el ID del proyecto al nombre del conjunto de datos en el formato siguiente: project_id:dataset.

bq update \
    --expiration integer \
    project_id:dataset.view

Reemplaza lo siguiente:

integer: el ciclo de vida predeterminado (en segundos) de la tabla. El valor mínimo es 3,600 segundos (una hora). El tiempo de caducidad se evalúa según el tiempo actual más el valor del número entero.
project_id: El ID de tu proyecto
dataset: el nombre del conjunto de datos que contiene la vista que deseas actualizar
view: el nombre de la vista que deseas actualizar

Ejemplos

Ingresa el comando siguiente a fin de actualizar la fecha de vencimiento de myview en mydataset a 5 días (432,000 segundos). mydataset está en tu proyecto predeterminado.

bq update \
    --expiration 432000 \
    mydataset.myview

Ingresa el comando siguiente a fin de actualizar la fecha de vencimiento de myview en mydataset a 5 días (432,000 segundos). mydataset está en myotherproject, no en el proyecto predeterminado.

bq update \
    --expiration 432000 \
    myotherproject:mydataset.myview

API

Realiza una llamada al método tables.patch y usa la propiedad expirationTime en el recurso de tabla. Debido a que el método tables.update reemplaza todo el recurso de la tabla, es preferible usar el método tables.patch. Cuando usas la API de REST, el vencimiento de la vista se expresa en milisegundos.

Go

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import (
	"context"
	"fmt"
	"time"

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

// updateTableExpiration demonstrates setting the table expiration of a table to a specific point in time
// in the future, at which time it will be deleted.
func updateTableExpiration(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()

	tableRef := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	meta, err := tableRef.Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	update := bigquery.TableMetadataToUpdate{
		ExpirationTime: time.Now().Add(time.Duration(5*24) * time.Hour), // table expiration in 5 days.
	}
	if _, err = tableRef.Update(ctx, update, meta.ETag); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

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Table beforeTable = bigquery.getTable(datasetName, tableName);

// Set table to expire 5 days from now.
long expirationMillis = DateTime.now().plusDays(5).getMillis();
TableInfo tableInfo = beforeTable.toBuilder()
        .setExpirationTime(expirationMillis)
        .build();
Table afterTable = bigquery.update(tableInfo);

Node.js

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

async function updateTableExpiration() {
  // Updates a table's expiration.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = 'my_dataset', // Existing dataset
  // const tableId = 'my_table', // Existing table
  // const expirationTime = Date.now() + 1000 * 60 * 60 * 24 * 5 // 5 days from current time in ms

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

  // Set new table expiration to 5 days from current time
  metadata.expirationTime = expirationTime.toString();
  const [apiResponse] = await table.setMetadata(metadata);

  const newExpirationTime = apiResponse.expirationTime;
  console.log(`${tableId} expiration: ${newExpirationTime}`);
}

Python

El proceso para actualizar el vencimiento de una vista es el mismo que se usa para actualizar el vencimiento de una tabla.

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import datetime
import pytz

# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# project = client.project
# dataset_ref = bigquery.DatasetReference(project, dataset_id)
# table_ref = dataset_ref.table('my_table')
# table = client.get_table(table_ref)  # API request

assert table.expires is None

# set table to expire 5 days from now
expiration = datetime.datetime.now(pytz.utc) + datetime.timedelta(days=5)
table.expires = expiration
table = client.update_table(table, ["expires"])  # API request

# expiration is stored in milliseconds
margin = datetime.timedelta(microseconds=1000)
assert expiration - margin <= table.expires <= expiration + margin

Actualiza la descripción de una vista

Puedes actualizar la descripción de una vista si sigues estos pasos:

Usa la consola de Google Cloud
Usar una instrucción de lenguaje de definición de datos (DDL) escrita en sintaxis de SQL estándar de Google
Usar el comando bq update de la herramienta de línea de comandos de bq
Llamar al método de la API tables.patch
Con las bibliotecas cliente

Para actualizar la descripción de una vista, sigue estos pasos:

Console

Cuando creas una vista con la consola de Google Cloud, no puedes agregar una descripción. Después de crear la vista, puedes agregar una descripción en la página Detalles.

En el panel Explorador, expande tu proyecto y conjunto de datos y, luego, selecciona la vista.
Haz clic en la pestaña Detalles.
Haz clic en el ícono de lápiz junto a Description (Descripción).
Ingresa una descripción en el cuadro de diálogo. Haz clic en Actualizar para guardar la descripción nueva.

SQL

Las declaraciones del lenguaje de definición de datos (DDL) te permiten crear y modificar tablas y vistas con la sintaxis de consulta de SQL estándar de Google.

Para obtener más información, consulta cómo usar instrucciones del lenguaje de definición de datos.

Usa una declaración DDL para actualizar la descripción de una vista:

En la consola de Google Cloud, ve a la página de BigQuery.

Ir a BigQuery
En el editor de consultas, ingresa la siguiente sentencia:
```
 ALTER VIEW DATASET_ID.MY_VIEW
 SET OPTIONS (
  description = 'NEW_DESCRIPTION');
```
Reemplaza lo siguiente:
- DATASET_ID: el ID del conjunto de datos que contiene la vista
- MY_VIEW: el nombre de la vista que se actualizará
- NEW_DESCRIPTION: la descripción de la vista nueva
Haz clic en Ejecutar.

Si quieres obtener información para ejecutar consultas, visita Ejecuta consultas interactivas.

bq

Ejecuta el comando bq update con la marca --description. Si actualizas una vista en un proyecto que no es tu proyecto predeterminado, debes agregar el ID del proyecto al nombre del conjunto de datos en el formato siguiente: [PROJECT_ID]:[DATASET].

bq update \
    --description "description" \
    project_id:dataset.view

Reemplaza lo siguiente:

description: el texto que describe la vista entre comillas
project_id: el ID de tu proyecto
dataset: el nombre del conjunto de datos que contiene la vista que deseas actualizar
view: el nombre de la vista que deseas actualizar

Ejemplos

Ingresa el comando siguiente para cambiar la descripción de myview en mydataset a “Descripción de mi vista” (Description of myview). mydataset está en tu proyecto predeterminado.

bq update \
    --description "Description of myview" \
    mydataset.myview

Ingresa el comando siguiente para cambiar la descripción de myview en mydataset a “Descripción de mi vista” (Description of myview). mydataset está en myotherproject, no en el proyecto predeterminado.

bq update \
    --description "Description of myview" \
    myotherproject:mydataset.myview

API

Realiza una llamada al método tables.patch y usa la propiedad description para actualizar la descripción de la vista en el recurso de tabla. Debido a que el método tables.update reemplaza todo el recurso de la tabla, es preferible usar el método tables.patch.

Go

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import (
	"context"
	"fmt"

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

// updateTableDescription demonstrates how to fetch a table's metadata and updates the Description metadata.
func updateTableDescription(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()

	tableRef := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	meta, err := tableRef.Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	update := bigquery.TableMetadataToUpdate{
		Description: "Updated description.",
	}
	if _, err = tableRef.Update(ctx, update, meta.ETag); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

El proceso para actualizar la descripción de una vista es el mismo que se usa para actualizar la de una tabla.

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// String datasetName = "my_dataset_name";
// String tableName = "my_table_name";
// String newDescription = "new_description";

Table beforeTable = bigquery.getTable(datasetName, tableName);
TableInfo tableInfo = beforeTable.toBuilder()
    .setDescription(newDescription)
    .build();
Table afterTable = bigquery.update(tableInfo);

Node.js

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

async function updateTableDescription() {
  // Updates a table's description.

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

  // Set new table description
  const description = 'New table description.';
  metadata.description = description;
  const [apiResponse] = await table.setMetadata(metadata);
  const newDescription = apiResponse.description;

  console.log(`${tableId} description: ${newDescription}`);
}

Python

El proceso para actualizar la descripción de una vista es el mismo que se usa para actualizar la de una tabla.

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# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# project = client.project
# dataset_ref = bigquery.DatasetReference(project, dataset_id)
# table_ref = dataset_ref.table('my_table')
# table = client.get_table(table_ref)  # API request

assert table.description == "Original description."
table.description = "Updated description."

table = client.update_table(table, ["description"])  # API request

assert table.description == "Updated description."

Ver la seguridad

Para controlar el acceso a las vistas en BigQuery, consulta Vistas autorizadas.

Próximos pasos

Si quieres obtener más información sobre la administración de vistas, incluso su copia y borrado, consulta Administra vistas.
Para obtener información sobre cómo crear vistas, consulta Crea vistas.
Para obtener información sobre cómo crear una vista autorizada, consulta Crea vistas autorizadas.
Para obtener información sobre las vistas de listado, consulta Enumera vistas.
Para conocer el método sobre cómo obtener metadatos de vistas, consulta Obtén información sobre las vistas.