Ansichtsattribute aktualisieren

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie Ansichtsattribute oder -metadaten aktualisieren. Für eine erstellte Ansicht können Sie folgende Ansichtsattribute ändern:

Erforderliche Berechtigungen

Zum Aktualisieren einer Ansicht müssen Sie mindestens die Berechtigungen bigquery.tables.update und bigquery.tables.get haben. Wenn Sie die SQL-Abfrage der Ansicht aktualisieren, benötigen Sie außerdem Berechtigungen zum Abfragen der Tabellen, auf die die SQL-Abfrage der Ansicht verweist.

Die folgenden vordefinierten Cloud IAM-Rollen enthalten die Berechtigungen bigquery.tables.update und bigquery.tables.get:

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

Wenn ein Nutzer mit Berechtigungen vom Typ bigquery.datasets.create ein Dataset erstellt, hat er dafür außerdem bigquery.dataOwner-Zugriff. Mit bigquery.dataOwner-Zugriff hat der Nutzer die Möglichkeit, Tabellen und Ansichten im Dataset zu aktualisieren.

Weitere Informationen zu Cloud IAM-Rollen und -Berechtigungen in BigQuery finden Sie unter Vordefinierte Rollen und Berechtigungen.

SQL-Abfrage einer Ansicht aktualisieren

Sie können die zum Definieren einer Ansicht verwendete SQL-Abfrage so aktualisieren:

  • Mit der Cloud Console oder der klassischen BigQuery-Web-UI
  • Mit dem Befehl bq update des Befehlszeilentools
  • Durch Aufrufen der API-Methode tables.patch
  • Mit den Clientbibliotheken

Sie können den SQL-Dialekt in der Befehlszeile oder mit der API von Legacy-SQL in Standard-SQL ändern. Dagegen lässt sich in der Cloud Console und in der klassischen BigQuery-Web-UI eine Legacy-SQL-Ansicht nicht auf Standard-SQL aktualisieren.

So aktualisieren Sie die SQL-Abfrage einer Ansicht:

Console

  1. Maximieren Sie im Bereich Resources (Ressourcen) Ihr Projekt und das Dataset und wählen Sie die Ansicht aus.

  2. Klicken Sie auf den Tab Details.

    Details ansehen

  3. Klicken Sie über dem Feld Query (Abfrage) auf die Schaltfläche Edit query (Abfrage bearbeiten). Klicken Sie im angezeigten Dialogfeld auf Open (Öffnen).

    Abfrage bearbeiten

  4. Bearbeiten Sie im Feld Query editor (Abfrageeditor) die SQL-Abfrage und klicken Sie dann auf Save view (Ansicht speichern).

    Ansicht speichern

  5. Prüfen Sie, ob alle Felder im Dialogfeld Save view (Ansicht speichern) korrekt ausgefüllt wurden, bevor Sie auf Save (Speichern) klicken.

Klassische UI

  1. Wählen Sie die Ansicht aus.

  2. Klicken Sie im Bereich Ansichtsdetails auf Details.

  3. Klicken Sie unterhalb des Felds Abfrage auf Abfrage bearbeiten.

  4. Bearbeiten Sie die SQL-Abfrage im Feld Query (Abfrage) und klicken Sie dann auf Save view (Ansicht speichern).

    Ansicht aktualisieren

Befehlszeile

Führen Sie den Befehl bq update mit dem Flag --view aus. Um Standard-SQL zu verwenden oder den Abfragedialekt von Legacy-SQL zu Standard-SQL zu aktualisieren, geben Sie zusätzlich das Flag --use_legacy_sql ein und setzen es auf false.

Wenn die Abfrage auf externe, benutzerdefinierte Funktionsressourcen verweist, die in Google Cloud Storage oder lokalen Dateien gespeichert sind, geben Sie diese Ressourcen mit dem Flag --view_udf_resource an. Das Flag --view_udf_resource wird hier nicht erläutert. Weitere Informationen zum Verwenden von benutzerdefinierten Funktionen finden Sie unter Benutzerdefinierte Standard-SQL-Funktionen.

Wenn Sie eine Ansicht in einem anderen Projekt als dem Standardprojekt aktualisieren, fügen Sie dem Dataset-Namen die Projekt-ID im folgenden Format hinzu: project_id:dataset.

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

Dabei gilt:

  • path_to_file ist der URI oder lokale Dateisystempfad zu einer Codedatei. Dieser wird sofort als benutzerdefinierte Funktionsressource, die von der Ansicht verwendet werden kann, geladen und ausgewertet. Wiederholen Sie das Flag, um mehrere Dateien anzugeben.
  • query ist eine gültige Standard-SQL-Abfrage.
  • project_id ist die Projekt-ID.
  • dataset ist ein Dataset, das die Ansicht enthält.
  • view ist der Name der Ansicht, die Sie aktualisieren möchten.

Beispiele:

Geben Sie den folgenden Befehl ein, um die SQL-Abfrage für eine Ansicht namens myview in mydataset zu aktualisieren. mydataset befindet sich in Ihrem Standardprojekt. Die zum Aktualisieren der Ansicht verwendete Beispielabfrage fragt Daten aus dem öffentlichen Dataset USA Name Data ab.

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

Geben Sie den folgenden Befehl ein, um die SQL-Abfrage für eine Ansicht namens myview in mydataset zu aktualisieren. mydataset befindet sich in myotherproject, nicht in Ihrem Standardprojekt. Die zum Aktualisieren der Ansicht verwendete Beispielabfrage fragt Daten aus dem öffentlichen Dataset USA Name Data ab.

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

Zum Aktualisieren einer Ansicht rufen Sie die Methode tables.patch mit einer Tabellenressource auf, die ein aktualisiertes view-Attribut enthält. Da die Methode tables.update die gesamte Tabellenressource ersetzt, ist die Methode tables.patch zu bevorzugen.

Go

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Go in der BigQuery-Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Go API.

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
}

Node.js

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Node.js in der BigQuery-Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Node.js API.

// 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();

  // Uodate view query
  metadata.view = newViewQuery;

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

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

Python

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Python in der BigQuery-Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Python API.

# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# project = 'my-project'
# source_dataset_id = 'my_source_dataset'
# source_table_id = 'us_states'
# shared_dataset_ref = client.dataset('my_shared_dataset')

# This example shows how to update a shared view of a source table of
# US States. The view's query will be updated to contain only states with
# names starting with 'M'.
view_ref = shared_dataset_ref.table("my_shared_view")
view = bigquery.Table(view_ref)
sql_template = 'SELECT name, post_abbr FROM `{}.{}.{}` WHERE name LIKE "M%"'
view.view_query = sql_template.format(project, source_dataset_id, source_table_id)
view = client.update_table(view, ["view_query"])  # API request

Ablaufzeit einer Ansicht aktualisieren

Sie können eine Standardablaufzeit für Tabellen auf Dataset-Ebene festlegen, die sowohl für Tabellen als auch für Ansichten gilt, oder die Ablaufzeit einer Ansicht bei der Erstellung der Ansicht festlegen. Wenn Sie den Ablauf einer Ansicht bei ihrer Erstellung festlegen, wird der Standardtabellenablauf des Datasets ignoriert. Wenn Sie keine Standardablaufzeit für Tabellen auf Dataset-Ebene und keine Ablaufzeit beim Erstellen der Ansicht festlegen, ist die Ansicht unbegrenzt gültig. Sie müssen die Ansicht dann manuell löschen.

Nach dem Erstellen der Ansicht können Sie die Ablaufzeit der Ansicht jederzeit so aktualisieren:

  • Mit der klassischen BigQuery-Web-UI
    • Die Änderung von Ablaufzeiten für Ansichten wird derzeit von der Cloud Console nicht unterstützt.
  • Über die Befehlszeile mit dem Befehl bq update
  • Durch Aufrufen der API-Methode tables.patch
  • Mit den Clientbibliotheken

So aktualisieren Sie die Ablaufzeit einer Ansicht:

Console

  1. Wählen Sie im Navigationsbereich Ihre Ansicht aus.

  2. Klicken Sie auf der Seite "Details ansehen" auf den Tab Details.

  3. Klicken Sie rechts neben Ansichtsinformationen auf das Symbol "Bearbeiten" (Stift).

  4. Klicken Sie im Dialogfeld Ansichtsinformationen für Ablauf der Ansicht auf Datum angeben.

  5. Geben Sie in der Datumsauswahl das Datum und die Uhrzeit für den Ablauf ein und klicken Sie dann auf Ok.

  6. Klicken Sie auf Aktualisieren. Die aktualisierte Ablaufzeit wird im Bereich Ansichtsinformationen angezeigt.

DDL

DDL-Anweisungen (Data Definition Language) ermöglichen das Erstellen und Ändern von Tabellen und Ansichten mithilfe der Standard-SQL-Abfragesyntax.

Weitere Informationen finden Sie unter DDL-Anweisungen verwenden.

So verwenden Sie eine DDL-Anweisung in der Cloud Console:

  1. Klicken Sie auf Neue Abfrage erstellen.

  2. Geben Sie die DDL-Anweisung in den Textbereich des Query editor (Abfrageeditor) ein.

    ALTER VIEW mydataset.myview
    SET OPTIONS (
    -- Sets view expiration to timestamp 2025-02-03 12:34:56 in the America/Los Angeles time zone
    expiration_timestamp=TIMESTAMP("2025-02-03 12:34:56", "America/Los Angeles")
    );
    
  3. Klicken Sie auf Run query (Abfrage ausführen).

Klassische UI

  1. Wählen Sie im Navigationsbereich Ihre Ansicht aus.

  2. Klicken Sie auf der Seite Ansichtsdetails auf Details.

  3. Klicken Sie unter Ablaufzeit auf Bearbeiten.

  4. Klicken Sie im Dialogfeld Update Expiration (Ablauf aktualisieren) auf In und geben Sie eine Ablaufzeit in Tagen ein.

  5. Klicken Sie auf OK. Die aktualisierte Ablaufzeit wird auf der Seite Details angezeigt.

    Ablauf der Ansicht

Befehlszeile

Führen Sie den Befehl bq update mit dem Flag --expiration aus. Wenn Sie eine Ansicht in einem anderen Projekt als Ihrem Standardprojekt aktualisieren, fügen Sie dem Dataset-Namen die Projekt-ID im folgenden Format hinzu: project_id:dataset.

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

Dabei gilt:

  • integer ist die Standardlebensdauer der Tabelle in Sekunden. Der Mindestwert beträgt 3.600 Sekunden bzw. eine Stunde. Die Ablaufzeit entspricht der aktuellen Zeit plus dem ganzzahligen Wert.
  • project_id ist die Projekt-ID.
  • dataset ist der Name des Datasets, das die zu aktualisierende Ansicht enthält.
  • view ist der Name der zu aktualisierenden Ansicht.

Beispiele:

Geben Sie den folgenden Befehl ein, um die Ablaufzeit von myview in mydataset auf 5 Tage (432000 Sekunden) zu aktualisieren. mydataset befindet sich in Ihrem Standardprojekt.

bq update --expiration 432000 mydataset.myview

Geben Sie den folgenden Befehl ein, um die Ablaufzeit von myview in mydataset auf 5 Tage (432000 Sekunden) zu aktualisieren. mydataset befindet sich nicht in Ihrem Standardprojekt, sondern in myotherproject.

bq update --expiration 432000 myotherproject:mydataset.myview

API

Rufen Sie die Methode tables.patch auf und verwenden Sie das Attribut expirationTime in der Tabellenressource. Da die Methode tables.update die gesamte Tabellenressource ersetzt, ist die Methode tables.patch zu bevorzugen. Wenn Sie die REST API verwenden, geben Sie die Ablaufzeit der Ansicht in Millisekunden an.

Go

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Go in der BigQuery-Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Go API.

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
}

Node.js

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Node.js in der BigQuery-Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Node.js API.

// 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

Das Aktualisieren der Ablaufzeit einer Ansicht funktioniert genauso wie bei einer Tabelle.

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Python in der BigQuery-Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Python API.

import datetime
import pytz

# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# table_ref = client.dataset('my_dataset').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

Beschreibung einer Ansicht aktualisieren

Sie können die Beschreibung einer Ansicht so aktualisieren:

  • Mit der Cloud Console oder der klassischen BigQuery-Web-UI
  • Mit dem Befehl bq update über die Befehlszeile
  • Durch Aufrufen der API-Methode tables.patch
  • Mit den Clientbibliotheken

So aktualisieren Sie die Beschreibung einer Ansicht:

Console

Sie können keine Beschreibung hinzufügen, wenn Sie eine Ansicht mit der BigQuery-Webbenutzeroberfläche erstellen. Nachdem die Ansicht erstellt wurde, können Sie auf der Seite Details eine Beschreibung hinzufügen.

  1. Wählen Sie in der Liste Ressourcen Ihre Ansicht aus.

  2. Klicken Sie auf den Tab Details.

    Details ansehen

  3. Klicken Sie auf das Stiftsymbol neben Description (Beschreibung).

    Ansichtsbeschreibung bearbeiten

  4. Geben Sie eine Beschreibung in das Dialogfeld ein. Klicken Sie auf Update (Aktualisieren), um die neue Beschreibung zu speichern.

DDL

DDL-Anweisungen (Data Definition Language) ermöglichen das Erstellen und Ändern von Tabellen und Ansichten mithilfe der Standard-SQL-Abfragesyntax.

Weitere Informationen finden Sie unter DDL-Anweisungen verwenden.

So verwenden Sie eine DDL-Anweisung in der Cloud Console:

  1. Klicken Sie auf Neue Abfrage erstellen.

  2. Geben Sie die DDL-Anweisung in den Textbereich des Query editor (Abfrageeditor) ein.

     ALTER VIEW mydataset.myview
     SET OPTIONS (
       description="Description of myview"
     );
     

  3. Klicken Sie auf Run query (Abfrage ausführen).

Klassische UI

  1. Wählen Sie im Navigationsbereich Ihre Ansicht aus.

  2. Klicken Sie auf der Seite Ansichtsdetails auf Details.

  3. Klicken Sie im Abschnitt Beschreibung auf Diese Ansicht beschreiben, um das Beschreibungsfeld zu öffnen.

  4. Geben Sie eine Beschreibung in das Feld ein. Klicken Sie außerhalb des Feldes, um den Text zu speichern.

    Tabellenbeschreibung

Befehlszeile

Führen Sie den Befehl bq update mit dem Flag --description aus. Wenn Sie eine Ansicht in einem anderen Projekt als Ihrem Standardprojekt aktualisieren, fügen Sie dem Dataset-Namen die Projekt-ID im folgenden Format hinzu: [PROJECT_ID]:[DATASET].

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

Dabei gilt:

  • description ist der Text zur Beschreibung der Ansicht in Anführungszeichen.
  • project_id ist die Projekt-ID.
  • dataset ist der Name des Datasets, das die zu aktualisierende Ansicht enthält.
  • view ist der Name der zu aktualisierenden Ansicht.

Beispiele:

Geben Sie den folgenden Befehl ein, um die Beschreibung von myview in mydataset zu "Description of myview" zu ändern. mydataset befindet sich in Ihrem Standardprojekt.

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

Geben Sie den folgenden Befehl ein, um die Beschreibung von myview in mydataset zu "Description of myview" zu ändern. mydataset befindet sich nicht in Ihrem Standardprojekt, sondern in myotherproject.

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

API

Zum Aktualisieren der Ansichtsbeschreibung in der Tabellenressource rufen Sie die Methode tables.patch auf und verwenden das Attribut description. Da die Methode tables.update die gesamte Tabellenressource ersetzt, ist die Methode tables.patch zu bevorzugen.

Go

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Go in der BigQuery-Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Go API.

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

Das Aktualisieren der Beschreibung einer Ansicht funktioniert genauso wie bei einer Tabelle.

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Java in der BigQuery-Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Java API.

// 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

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Node.js in der BigQuery-Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Node.js API.

// 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

Das Aktualisieren der Beschreibung einer Ansicht funktioniert genauso wie bei einer Tabelle.

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Python in der BigQuery-Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Python API.

# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# table_ref = client.dataset('my_dataset').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."

Weitere Informationen