Aggiornamento delle proprietà delle viste

Questo documento descrive come aggiornare le proprietà o i metadati della vista. Dopo aver creato una vista, puoi aggiornarne le seguenti proprietà:

• Query SQL
• Data di scadenza
• Descrizione
• Etichette

Prima di iniziare

Concedi i ruoli IAM (Gestione di identità e accessi) che concedono agli utenti le autorizzazioni necessarie per eseguire ogni attività in questo documento.

Autorizzazioni obbligatorie

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

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

Ciascuno dei seguenti ruoli IAM predefiniti include le 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 viste nei set di dati che crei.

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

Nota: per aggiornare il codice SQL di una vista autorizzata o di una vista in un set di dati autorizzato, devi disporre di ulteriori autorizzazioni. Per scoprire di più, consulta le autorizzazioni richieste per le viste autorizzate e le autorizzazioni richieste per le viste nei set di dati autorizzati.

Per ulteriori informazioni sui ruoli e sulle autorizzazioni IAM in BigQuery, consulta Ruoli e autorizzazioni predefiniti.

Aggiornamento di una query SQL di una vista

Puoi aggiornare la query SQL utilizzata per definire una vista:

• Utilizzo di Google Cloud Console
• Utilizzo del comando bq update dello strumento a riga di comando bq
• Chiamata al metodo API tables.patch
• Utilizzo delle librerie client

Puoi cambiare il dialetto SQL da SQL precedente a SQL standard di Google nell'API o nello strumento a riga di comando bq. Non puoi aggiornare una visualizzazione SQL precedente a Google Standard SQL in Google Cloud Console.

Per aggiornare la query SQL di una vista:

Console

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

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.

   

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

   

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

bq

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

Se la tua query fa riferimento a risorse di funzioni esterne definite dall'utente archiviate in Cloud Storage o in file locali, utilizza il flag --view_udf_resource per specificare le risorse. Il flag --view_udf_resource non è dimostrato qui. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo delle funzioni definite dall'utente, consulta Funzioni definite dall'utente di Google SQL standard.

Se stai aggiornando una vista 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: URI o percorso del file system locale di un file di codice da caricare e valutare immediatamente come risorsa di funzione definita dall'utente utilizzata dalla vista. Ripeti il flag per specificare più file.
• query: una query SQL standard di Google valida
• project_id: il tuo ID progetto
• dataset: il nome del set di dati contenente la vista che stai aggiornando
• view: il nome della vista che stai aggiornando

Esempi

Inserisci il comando seguente per aggiornare la query SQL per una vista denominata myview in mydataset. mydataset è nel progetto predefinito. La query di esempio utilizzata per aggiornare i dati delle query di visualizzazione dal set di dati pubblico USA Name.

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 vista denominata myview in mydataset. mydataset si trova in myotherproject, non nel progetto predefinito. La query di esempio utilizzata per aggiornare i dati delle query di visualizzazione dal set di dati pubblico Nome USA.

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 della tabella che contiene una proprietà view aggiornata. Poiché il metodo tables.update sostituisce l'intera risorsa tabella, è preferibile il metodo tables.patch.

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go nella guida rapida di BigQuery che utilizza librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Go di BigQuery.

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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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida di BigQuery che utilizza librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java di BigQuery.

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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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di BigQuery che utilizza librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js di BigQuery.

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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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di BigQuery che utilizza librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python di BigQuery.

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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)}")

Aggiornamento della scadenza di una vista

Puoi impostare una data di scadenza della tabella predefinita a livello di set di dati (che influisce sia sulle tabelle che sulle viste) oppure puoi impostare la data di scadenza di una vista quando viene creata la vista. Se imposti la scadenza quando viene creata la vista, la scadenza predefinita della tabella del set di dati viene ignorata. Se non imposti una tabella predefinita con scadenza a livello di set di dati e non imposti una scadenza quando la vista viene creata, la vista non scade mai e devi eliminarla manualmente.

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

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

Nota: se imposti una data di scadenza già trascorsa, la visualizzazione viene eliminata immediatamente.

Per aggiornare la data di scadenza di una vista:

Console

1. Seleziona la visualizzazione nel riquadro di navigazione.

2. Nella pagina Visualizza dettagli, 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, in Visualizza scadenza, fai clic su Specifica data.

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

6. Fai clic su Aggiorna. La scadenza aggiornata viene visualizzata nella sezione Visualizza informazioni.

SQL

Le istruzioni DDL (Data Definition Language) consentono di creare e modificare tabelle e viste utilizzando la sintassi delle query Google Standard SQL.

Scopri di più sull'utilizzo delle istruzioni per la lingua della definizione dei dati.

Utilizza un'istruzione DDL per aggiornare la data di scadenza di una vista:

1. In Google Cloud Console, 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 vista da aggiornare.
   • NEW_TIMESTAMP: un valore TIMESTAMP

3. Fai clic su Esegui.

Per ulteriori informazioni su come eseguire le query, consulta la sezione Esecuzione di query interattive.

bq

Esegui il comando bq update con il flag --expiration. Se stai aggiornando una vista 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 con l'ora corrente più il valore intero.
• project_id: il tuo ID progetto
• dataset: il nome del set di dati contenente la vista che stai aggiornando
• view: il nome della vista che stai aggiornando

Esempi

Inserisci il comando seguente per aggiornare la data di scadenza di myview in mydataset da 5 giorni (432000 secondi). mydataset è nel tuo progetto predefinito.

bq update \
    --expiration 432000 \
    mydataset.myview

Inserisci il comando seguente per aggiornare la data di scadenza di myview in mydataset da 5 giorni (432000 secondi). mydataset si trova in myotherproject, non è il tuo progetto predefinito.

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

API

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

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go nella guida rapida di BigQuery che utilizza librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Go di BigQuery.

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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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida di BigQuery che utilizza librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java di BigQuery.

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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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di BigQuery che utilizza librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js di BigQuery.

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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

L'aggiornamento della scadenza di una vista è lo stesso processo dell'aggiornamento di una tabella.

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di BigQuery che utilizza librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python di BigQuery.

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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

Aggiornamento della descrizione di una vista

Puoi aggiornare la descrizione di una vista:

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

Per aggiornare la descrizione di una vista:

Console

Non puoi aggiungere una descrizione quando crei una vista utilizzando Google Cloud Console. Dopo aver creato la vista, puoi aggiungere una descrizione nella pagina Dettagli.

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

2. Fai clic sulla scheda Dettagli.

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

   

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

SQL

Le istruzioni DDL (Data Definition Language) consentono di creare e modificare tabelle e viste utilizzando la sintassi delle query Google Standard SQL.

Scopri di più sull'utilizzo delle istruzioni per la lingua della definizione dei dati.

Utilizza un'istruzione DDL per aggiornare la descrizione di una vista:

1. In Google Cloud Console, 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 le query, consulta la sezione Esecuzione di query interattive.

bq

Esegui il comando bq update con il flag --description. Se stai aggiornando una vista 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 \
    --description "description" \
    project_id:dataset.view

Sostituisci quanto segue:

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

Esempi

Inserisci il comando seguente per modificare la descrizione di myview in mydataseta "Descrizione di myview." mydataset è nel tuo 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 in myotherproject, non è il tuo progetto predefinito.

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

API

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

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go nella guida rapida di BigQuery che utilizza librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Go di BigQuery.

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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

L'aggiornamento della descrizione di una vista è uguale all'aggiornamento della descrizione di una tabella.

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida di BigQuery che utilizza librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java di BigQuery.

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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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di BigQuery che utilizza librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js di BigQuery.

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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

L'aggiornamento della descrizione di una vista è uguale all'aggiornamento della descrizione di una tabella.

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di BigQuery che utilizza librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python di BigQuery.

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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."

Visualizza le impostazioni di sicurezza

Per controllare l'accesso alle viste in BigQuery, consulta Viste autorizzate.

Passaggi successivi

• Per ulteriori informazioni sulla gestione delle viste, inclusa la copia e l'eliminazione di una vista, consulta Gestione delle viste.
• Per informazioni sulla creazione delle viste, consulta Creazione delle viste.
• Per informazioni sulla creazione di una vista autorizzata, consulta la sezione Creazione di viste autorizzate.
• Per informazioni sulle visualizzazioni delle schede, consulta Visualizzazioni delle schede.
• Per informazioni su come ottenere i metadati della vista, consulta Informazioni sulle viste.