Gestione delle visualizzazioni

Questo documento descrive come gestire le viste in BigQuery. Puoi gestire le visualizzazioni BigQuery nei seguenti modi:

Prima di iniziare

Concedi i ruoli IAM (Identity and Access Management) che concedono agli utenti le autorizzazioni necessarie per eseguire ogni attività descritta in questo documento. Le autorizzazioni necessarie per eseguire sono elencate nella sezione "Autorizzazioni obbligatorie" dell'attività.

Aggiornare una visualizzazione

Dopo aver creato una vista, puoi aggiornare le seguenti proprietà:

Autorizzazioni obbligatorie

Per aggiornare una visualizzazione, devi disporre delle seguenti autorizzazioni IAM:

  • bigquery.tables.update
  • bigquery.tables.get

Ciascuno dei seguenti ruoli IAM predefiniti include autorizzazioni necessarie per aggiornare una vista:

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

Inoltre, se disponi dell'autorizzazione bigquery.datasets.create, puoi aggiornare le tabelle e le visualizzazioni nei set di dati che crei.

Per aggiornare la query SQL della vista, devi anche disporre delle autorizzazioni per eseguire query su qualsiasi a cui fa riferimento la query SQL della vista.

Per ulteriori informazioni su ruoli e autorizzazioni IAM in BigQuery, vedi Autorizzazioni e ruoli predefiniti.

Aggiornamento della query SQL di una vista

Puoi aggiornare la query SQL utilizzata per definire una vista:

  • Utilizzo della console Google Cloud
  • Utilizzo del comando bq update dello strumento a riga di comando bq
  • Chiamata a tables.patch Metodo API
  • Utilizzo delle librerie client

Puoi cambiare il dialetto SQL da SQL precedente a GoogleSQL nell'API o nello strumento a riga di comando bq. Non puoi aggiornare una vista SQL precedente a GoogleSQL nella console Google Cloud.

Per aggiornare la query SQL di una vista:

Console

  1. Nel riquadro Explorer, espandi il progetto e il set di dati, quindi seleziona la vista.

  2. Fai clic sulla scheda Dettagli.

  3. Sopra la casella Query, fai clic sul pulsante Modifica query. Fai clic su Apri nella finestra di dialogo visualizzata.

    Modifica query

  4. Modifica la query SQL nella casella Editor di query e fai clic su Salva. vista.

    Salva vista

  5. Assicurati che tutti i campi siano corretti nella finestra di dialogo Salva vista, quindi fai clic su Salva.

bq

Esegui il comando bq update con il flag --view. Per utilizzare GoogleSQL o per aggiornare il dialetto delle query da SQL precedente a GoogleSQL, includi il flag --use_legacy_sql e impostalo su false.

Se la query fa riferimento a risorse di funzioni definite dall'utente esterne memorizzate in Cloud Storage o in file locali, utilizza il flag --view_udf_resource per specificarle. La La segnalazione di --view_udf_resource non è mostrata qui. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo delle funzioni definite dall'utente, consulta Funzioni definite dall'utente di GoogleSQL.

Se stai aggiornando una visualizzazione in un progetto diverso da quello predefinito, aggiungi l'ID progetto al nome del set di dati nel seguente formato: project_id:dataset.

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

Sostituisci quanto segue:

  • path_to_file: l'URI o il percorso del file system locale di un file di codice carica e valutata immediatamente come risorsa di funzione definita dall'utente usata dalla vista. Ripeti il flag per specificare più file.
  • query: una query GoogleSQL valida
  • project_id: il tuo ID progetto
  • dataset: il nome del set di dati contenente la vista che stai aggiornando
  • view: il nome della visualizzazione da aggiornare

Esempi

Inserisci il comando seguente per aggiornare la query SQL per una visualizzazione denominata myview in mydataset. mydataset si trova nel tuo progetto predefinito. L'esempio Query utilizzata per aggiornare i dati delle query di visualizzazione dai Dati sui nomi USA un set di dati pubblico.

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

Inserisci il comando seguente per aggiornare la query SQL per una visualizzazione denominata myview in mydataset. mydataset si trova in myotherproject, non nel tuo progetto predefinito. La query di esempio utilizzata per aggiornare i dati delle query di visualizzazione da il set di dati pubblico USA Name Data.

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

Puoi aggiornare una vista chiamando il metodo tables.patch con una risorsa tabella contenente una proprietà view aggiornata. Poiché il metodo tables.update sostituisce l'intera risorsa tabella, è preferibile il metodo tables.patch.

Vai

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Go nel Guida rapida di BigQuery con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Go BigQuery documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione su BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per le librerie client.

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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Java riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Java BigQuery documentazione di riferimento.

Per autenticarti a BigQuery, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Node.js nel Guida rapida di BigQuery con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Node.js BigQuery documentazione di riferimento.

Per autenticarti a BigQuery, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

// 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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Python nel Guida rapida di BigQuery con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Python BigQuery documentazione di riferimento.

Per autenticarti a BigQuery, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per le librerie client.

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)}")

Aggiornamento della data di scadenza di una vista

Puoi impostare una scadenza predefinita per le tabelle a livello di set di dati (che influisce sia sulle tabelle sia sulle viste) oppure puoi impostare la scadenza di una vista al momento della sua creazione. Se imposti la scadenza al momento della creazione della vista, lo stato la scadenza predefinita della tabella viene ignorata. Se non imposti una tabella predefinita a livello del set di dati e non imposti una scadenza la vista non scade mai e devi eliminare manualmente.

In qualsiasi momento dopo la creazione della vista, puoi aggiornarne la data di scadenza:

  • Utilizzo della console Google Cloud
  • Utilizzo di un'istruzione DDL (Data Definition Language) scritta nella sintassi GoogleSQL
  • Utilizzo del comando bq update dello strumento a riga di comando bq
  • Chiamata del metodo dell'API tables.patch
  • Utilizzo delle librerie client

Per aggiornare la data di scadenza di una vista:

Console

  1. Nel riquadro di navigazione, seleziona la visualizzazione.

  2. Nella pagina dei dettagli della visualizzazione, fai clic sulla scheda Dettagli.

  3. A destra di Visualizza informazioni, fai clic sull'icona di modifica (a forma di matita).

  4. Nella finestra di dialogo Visualizza informazioni, fai clic su Specifica data in Visualizza scadenza.

  5. Nel selettore della data, inserisci la data e l'ora di scadenza, quindi fai clic su Ok.

  6. Fai clic su Aggiorna. La data di scadenza aggiornata viene riportata nella sezione Visualizza informazioni .

SQL

Utilizza l'istruzione DDL ALTER VIEW SET OPTIONS:

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

    Vai a BigQuery

  2. Nell'editor query, inserisci la seguente istruzione:

     ALTER VIEW DATASET_ID.MY_VIEW
     SET OPTIONS (
      expiration_timestamp = TIMESTAMP('NEW_TIMESTAMP'));

    Sostituisci quanto segue:

    • DATASET_ID: l'ID del set di dati contenente la tua vista
    • MY_VIEW: il nome della visualizzazione da aggiornare
    • NEW_TIMESTAMP: un valore TIMESTAMP

  3. Fai clic su Esegui.

Per ulteriori informazioni su come eseguire query, consulta Eseguire una query interattiva.

bq

Esegui il comando bq update con il flag --expiration. Se stai aggiornando una visualizzazione in un progetto diverso da quello predefinito, aggiungi l'ID progetto al nome del set di dati nel seguente formato: project_id:dataset.

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

Sostituisci quanto segue:

  • integer: la durata predefinita (in secondi) della tabella. Il valore minimo è 3600 secondi (un'ora). La scadenza viene valutata come l'ora corrente più il valore intero.
  • project_id: il tuo ID progetto
  • dataset: il nome del set di dati contenente la vista stai aggiornando
  • view: il nome della vista che stai aggiornando

Esempi

Inserisci il seguente comando per aggiornare la data e l'ora di scadenza di myview in mydataset su 5 giorni (432000 secondi). mydataset si trova nel progetto predefinito.

bq update \
    --expiration 432000 \
    mydataset.myview

Inserisci il seguente comando per aggiornare la scadenza di myview in Da mydataset a 5 giorni (432.000 secondi). mydataset si trova a myotherproject, non è il progetto predefinito.

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

API

Chiama il tables.patch e utilizza la proprietà expirationTime nel risorsa della tabella. Poiché Il metodo tables.update sostituisce l'intera risorsa tabella, È preferibile il metodo tables.patch. Quando utilizzi l'API REST, lo stato della vista la scadenza è espressa in millisecondi.

Vai

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Go riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Go BigQuery documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione su BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per le librerie client.

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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Java riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.

Per autenticarti a BigQuery, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Node.js riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Node.js.

Per autenticarti a BigQuery, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

// 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

L'aggiornamento della scadenza di una vista è la stessa procedura dell'aggiornamento della scadenza di una tabella la scadenza del periodo di conservazione.

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Python nel Guida rapida di BigQuery con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Python BigQuery documentazione di riferimento.

Per autenticarti a BigQuery, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per le librerie client.

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

# TODO(dev): Change table_id to the full name of the table you want to update.
table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

# TODO(dev): Set table to expire for desired days days from now.
expiration = datetime.datetime.now(datetime.timezone.utc) + datetime.timedelta(
    days=5
)
table = client.get_table(table_id)  # Make an API request.
table.expires = expiration
table = client.update_table(table, ["expires"])  # API request

print(f"Updated {table_id}, expires {table.expires}.")

Aggiornamento della descrizione di una vista

Per aggiornare la descrizione di una visualizzazione:

  • Utilizzo della console Google Cloud
  • Utilizzo di un'istruzione DDL (Data Definition Language) scritta nella sintassi GoogleSQL
  • Utilizzo del comando bq update dello strumento a riga di comando bq
  • Chiamata del metodo dell'API tables.patch
  • Utilizzo delle librerie client

Per aggiornare la descrizione di una visualizzazione:

Console

Non puoi aggiungere una descrizione quando crei una visualizzazione utilizzando la console Google Cloud. Dopo aver creato la vista, puoi aggiungere una descrizione nella sezione Dettagli .

  1. Nel riquadro Explorer, espandi il progetto e il set di dati, quindi seleziona la vista.

  2. Fai clic sulla scheda Dettagli.

  3. Fai clic sull'icona a forma di matita accanto a Descrizione.

    Modifica descrizione vista

  4. Inserisci una descrizione nella finestra di dialogo. Fai clic su Aggiorna per salvare la nuova descrizione.

SQL

Utilizza l'istruzione DDL ALTER VIEW SET OPTIONS:

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

    Vai a BigQuery

  2. Nell'editor query, inserisci la seguente istruzione:

     ALTER VIEW DATASET_ID.MY_VIEW
     SET OPTIONS (
      description = 'NEW_DESCRIPTION');

    Sostituisci quanto segue:

    • DATASET_ID: l'ID del set di dati contenente la tua vista
    • MY_VIEW: il nome della vista da aggiornare
    • NEW_DESCRIPTION: la descrizione della nuova visualizzazione

  3. Fai clic su Esegui.

Per ulteriori informazioni su come eseguire query, consulta Eseguire una query interattiva.

bq

Esegui il comando bq update con il flag --description. Se l'aggiornamento di una vista in un progetto diverso da quello predefinito, aggiungi al nome del set di dati nel seguente formato: [PROJECT_ID]:[DATASET].

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

Sostituisci quanto segue:

  • description: il testo che descrive la vista tra virgolette
  • project_id: il tuo ID progetto.
  • dataset: il nome del set di dati contenente la vista stai aggiornando
  • view: il nome della vista che stai aggiornando

Esempi

Inserisci il seguente comando per modificare la descrizione di myview in mydatasetin "Descrizione di myview". mydataset si trova nel progetto predefinito.

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

Inserisci il comando seguente per modificare la descrizione di myview in mydataset in "Descrizione di myview". mydataset si trova a myotherproject, non è il progetto predefinito.

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

API

Chiama il tables.patch e utilizza la proprietà description per aggiornare la descrizione della vista nella risorsa della tabella. Poiché il metodo tables.update sostituisce l'intera risorsa tabella, è preferibile il metodo tables.patch.

Vai

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Go riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.

Per eseguire l'autenticazione su BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per le librerie client.

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

L'aggiornamento della descrizione di una vista è la stessa procedura di aggiornamento della descrizione o l'audiodescrizione.

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Java riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Java BigQuery documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione su BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per le librerie client.

// 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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Node.js riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Node.js BigQuery documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione su BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

// 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

L'aggiornamento della descrizione di una vista avviene nello stesso modo dell'aggiornamento della descrizione di una tabella.

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Python nel Guida rapida di BigQuery con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Python BigQuery documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione su BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

# 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."

Copiare le visualizzazioni

Puoi copiare una vista utilizzando la console Google Cloud.

Non puoi copiare una vista utilizzando lo strumento a riga di comando bq, l'API REST o il client librerie, ma puoi copiare una vista nel set di dati di destinazione.

Autorizzazioni obbligatorie

Per copiare una visualizzazione nella console Google Cloud, devi disporre delle autorizzazioni IAM per i set di dati di origine e di destinazione.

  • Nel set di dati di origine, è necessario quanto segue:

    • bigquery.tables.get
    • bigquery.tables.getData (necessario per accedere alle tabelle a cui fa riferimento la query SQL della vista)
  • Nel set di dati di destinazione sono necessari i seguenti elementi:

    • bigquery.tables.create (consente di creare una copia della visualizzazione nel set di dati di destinazione)

Ciascuno dei seguenti ruoli IAM predefiniti include le autorizzazioni necessarie per copiare una vista:

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

Inoltre, se disponi dell'autorizzazione bigquery.datasets.create, puoi copiare le visualizzazioni nei set di dati che crei. Devi inoltre avere accesso al set di dati di destinazione, a meno che non lo abbia creato tu.

Per ulteriori informazioni su ruoli e autorizzazioni IAM in BigQuery, vedi Autorizzazioni e ruoli predefiniti.

Copiare una vista

Per copiare una vista:

  1. Nel riquadro Explorer, espandi il progetto e il set di dati, quindi seleziona la visualizzazione.

  2. Nel riquadro dei dettagli, fai clic su Copia vista.

  3. Nella finestra di dialogo Copia vista:

    • Nella sezione Origine, verifica che Nome progetto, Set di dati nome e Nome tabella sono corretti.
    • Nella sezione Destinazione:

      • In Nome progetto, scegli il progetto a cui stai copiando la vista.
      • Per Nome set di dati, scegli quello che conterrà il set di dati copiato vista.
      • In Nome tabella, inserisci il nome della vista. Puoi rinominare la visualizzazione inserendo un nuovo nome nella casella. Se inserisci un nuovo nome, deve rispettare le regole di denominazione delle visualizzazioni.

      Finestra di dialogo Copia vista

    • Fai clic su Copia.

Si applicano i limiti per i job di copia. Per ulteriori informazioni, consulta Quote e limiti.

Rinominare una visualizzazione

Al momento, puoi rinominare una vista solo quando utilizzi la console Google Cloud per copia la vista. Per istruzioni su come rinominare una vista quando la copi, consulta Copiare una vista.

Non puoi modificare il nome di una vista esistente utilizzando lo strumento a riga di comando bq, l'API o le librerie client. Devi invece ricrea la vista con il nuovo nome.

Eliminare le visualizzazioni

Per eliminare una vista puoi:

  • Utilizzo della console Google Cloud
  • Utilizzo del comando bq rm dello strumento a riga di comando bq
  • Chiamata all'API tables.delete metodo

Al momento, utilizzando qualsiasi metodo disponibile, puoi eliminare solo una visualizzazione alla volta.

Per eliminare automaticamente le visualizzazioni dopo un determinato periodo di tempo, imposta il valore predefinito tempo di scadenza a livello del set di dati o imposta la scadenza al momento della creazione della vista.

Quando elimini una visualizzazione autorizzata, potrebbero essere necessarie fino a 24 ore per rimuovere la visualizzazione eliminata dall'elenco delle visualizzazioni autorizzate del set di dati di origine.

L'eliminazione di una vista comporta anche l'eliminazione di tutte le autorizzazioni associate. Quando ricrei una vista eliminata, devi anche riconfigurare manualmente le eventuali autorizzazioni di accesso associate in precedenza.

Autorizzazioni obbligatorie

Per eliminare una visualizzazione, devi disporre delle seguenti autorizzazioni IAM:

  • bigquery.tables.delete

Ciascuno dei seguenti ruoli IAM predefiniti include le autorizzazioni necessarie per eliminare una visualizzazione:

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

Inoltre, se disponi dell'autorizzazione bigquery.datasets.create, puoi eliminare le viste nei set di dati che crei.

Per ulteriori informazioni su ruoli e autorizzazioni IAM in BigQuery, vedi Autorizzazioni e ruoli predefiniti.

Eliminare una vista

Per eliminare una visualizzazione:

Console

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

    Vai a BigQuery

  2. Nel riquadro Explorer, espandi il progetto e il set di dati, quindi seleziona la visualizzazione.

  3. Nel riquadro dei dettagli, fai clic su Elimina visualizzazione.

  4. Digita "delete" nella finestra di dialogo e fai clic su Elimina per confermare.

SQL

Utilizza l'istruzione DDL DROP VIEW:

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

    Vai a BigQuery

  2. Nell'editor di query, inserisci la seguente istruzione:

    DROP VIEW mydataset.myview;

    Sostituisci quanto segue:

    • DATASET_ID: l'ID del set di dati contenente la tua vista
    • MY_VIEW: il nome della vista da aggiornare
    • NEW_DESCRIPTION: la descrizione della nuova visualizzazione

  3. Fai clic su Esegui.

Per ulteriori informazioni su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.

bq

Utilizza il comando bq rm con il flag --table (o la scorciatoia -t) per eliminare una visualizzazione. Quando utilizzi lo strumento a riga di comando bq per rimuovere una vista, devi confermare l'azione. Puoi utilizzare il flag --force (o la scorciatoia -f) per saltare la conferma.

Se la vista si trova in un set di dati in un progetto diverso da quello predefinito aggiungi l'ID progetto al nome del set di dati nel seguente formato: project_id:dataset.

bq rm \
-f \
-t \
project_id:dataset.view

Dove:

  • project_id è l'ID progetto.
  • dataset è il nome del set di dati che contiene la tabella.
  • view è il nome della visualizzazione che stai eliminando.

Esempi:

Puoi utilizzare lo strumento a riga di comando bq per eseguire i comandi bq.

Nella console Google Cloud, attiva Cloud Shell.

Attiva Cloud Shell

Inserisci il seguente comando per eliminare myview da mydataset. mydataset è incluso nel progetto predefinito.

bq rm -t mydataset.myview

Inserisci il seguente comando per eliminare myview da mydataset. mydataset si trova in myotherproject, non nel tuo progetto predefinito.

bq rm -t myotherproject:mydataset.myview

Inserisci il seguente comando per eliminare myview da mydataset. mydataset si trova nel tuo progetto predefinito. Il comando utilizza la scorciatoia -f per bypassare la conferma.

bq rm -f -t mydataset.myview

API

Chiama il metodo dell'API tables.delete e specifica la vista da eliminare utilizzando il parametro tableId.

C#

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione C# riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery C#.

Per eseguire l'autenticazione su BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per le librerie client.


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

public class BigQueryDeleteTable
{
    public void DeleteTable(
        string projectId = "your-project-id",
        string datasetId = "your_dataset_id",
        string tableId = "your_table_id"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        client.DeleteTable(datasetId, tableId);
        Console.WriteLine($"Table {tableId} deleted.");
    }
}

Vai

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Go nel Guida rapida di BigQuery con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Go BigQuery documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione su BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per le librerie client.

import (
	"context"
	"fmt"

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

// deleteTable demonstrates deletion of a BigQuery table.
func deleteTable(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()

	table := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	if err := table.Delete(ctx); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Java nel Guida rapida di BigQuery con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Java BigQuery documentazione di riferimento.

Per autenticarti a BigQuery, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per le librerie client.

TableId tableId = TableId.of(projectId, datasetName, tableName);
boolean deleted = bigquery.delete(tableId);
if (deleted) {
  // the table was deleted
} else {
  // the table was not found
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Node.js nel Guida rapida di BigQuery con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Node.js.

Per autenticarti a BigQuery, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

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

async function deleteTable() {
  // Deletes "my_table" from "my_dataset".

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

  // Delete the table
  await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .table(tableId)
    .delete();

  console.log(`Table ${tableId} deleted.`);
}

PHP

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione PHP riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery PHP.

Per eseguire l'autenticazione su BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

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);
$table->delete();
printf('Deleted table %s.%s' . PHP_EOL, $datasetId, $tableId);

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Python nel Guida rapida di BigQuery con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.

Per eseguire l'autenticazione su BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.


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 fetch.
# table_id = 'your-project.your_dataset.your_table'

# If the table does not exist, delete_table raises
# google.api_core.exceptions.NotFound unless not_found_ok is True.
client.delete_table(table_id, not_found_ok=True)  # Make an API request.
print("Deleted table '{}'.".format(table_id))

Ruby

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Ruby riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Ruby BigQuery documentazione di riferimento.

Per autenticarti a BigQuery, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

require "google/cloud/bigquery"

def delete_table dataset_id = "my_dataset_id", table_id = "my_table_id"
  bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new
  dataset  = bigquery.dataset dataset_id
  table    = dataset.table table_id

  table.delete

  puts "Table #{table_id} deleted."
end

Visualizza sicurezza

Per controllare l'accesso alle visualizzazioni in BigQuery, consulta Visualizzazioni autorizzate.

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