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Obtener información sobre las vistas

En este documento se describe cómo listar, obtener información y ver metadatos de las vistas de BigQuery.

Puedes enumerar las vistas de los conjuntos de datos de las siguientes formas:

Usar la Google Cloud consola
Usar el comando bq ls en la herramienta de línea de comandos bq
Llamar al método de API tables.list
Usar las bibliotecas de cliente

Antes de empezar

Concede roles de gestión de identidades y accesos (IAM) que proporcionen a los usuarios los permisos necesarios para realizar cada tarea de este documento.

Mostrar vistas

El proceso para ver las vistas es idéntico al de las tablas.

Permisos obligatorios

Para enumerar las vistas de un conjunto de datos, necesitas el permiso de gestión de identidades y accesos bigquery.tables.list.

Cada uno de los siguientes roles de gestión de identidades y accesos predefinidos incluye los permisos que necesitas para enumerar las vistas de un conjunto de datos:

roles/bigquery.user
roles/bigquery.metadataViewer
roles/bigquery.dataViewer
roles/bigquery.dataOwner
roles/bigquery.dataEditor
roles/bigquery.admin

Para obtener más información sobre los roles y permisos de gestión de identidades y accesos en BigQuery, consulta el artículo sobre roles y permisos predefinidos.

Mostrar las vistas de un conjunto de datos

Para mostrar las vistas de un conjunto de datos, sigue estos pasos:

Consola

En el panel Explorador, expande tu proyecto y selecciona un conjunto de datos.
Desplázate por la lista para ver las tablas del conjunto de datos. Las tablas y las vistas se identifican con iconos diferentes.

SQL

Usa la vista INFORMATION_SCHEMA.VIEWS:

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

Ir a BigQuery
En el editor de consultas, introduce la siguiente instrucción:
```
SELECT table_name
FROM DATASET_ID.INFORMATION_SCHEMA.VIEWS;
```
Sustituye DATASET_ID por el nombre del conjunto de datos.
Haz clic en Ejecutar.

Para obtener más información sobre cómo ejecutar consultas, consulta Ejecutar una consulta interactiva.

bq

Ejecuta el comando bq ls. La marca --format se puede usar para controlar la salida. Si vas a enumerar las vistas de un proyecto que no sea el predeterminado, añade el ID del proyecto al conjunto de datos con el siguiente formato: project_id:dataset.

bq ls --format=pretty project_id:dataset

Donde:

project_id es el ID del proyecto.
dataset es el nombre del conjunto de datos.

Cuando ejecutes el comando, el campo Type mostrará TABLE o VIEW. Por ejemplo:

+-------------------------+-------+----------------------+-------------------+
|         tableId         | Type  |        Labels        | Time Partitioning |
+-------------------------+-------+----------------------+-------------------+
| mytable                 | TABLE | department:shipping  |                   |
| myview                  | VIEW  |                      |                   |
+-------------------------+-------+----------------------+-------------------+

Ejemplos:

Introduce el siguiente comando para ver una lista de las vistas del conjunto de datos mydataset de tu proyecto predeterminado.

bq ls --format=pretty mydataset

Introduce el siguiente comando para enumerar las vistas del conjunto de datos mydataset en myotherproject.

bq ls --format=pretty myotherproject:mydataset

API

Para enumerar las vistas mediante la API, llama al método tables.list.

Go

Antes de probar este ejemplo, sigue las Goinstrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de BigQuery con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Go de BigQuery.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación para bibliotecas de cliente.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// listTables demonstrates iterating through the collection of tables in a given dataset.
func listTables(w io.Writer, projectID, datasetID 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()

	ts := client.Dataset(datasetID).Tables(ctx)
	for {
		t, err := ts.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintf(w, "Table: %q\n", t.TableID)
	}
	return nil
}

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las Pythoninstrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de BigQuery con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Python de BigQuery.


from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set dataset_id to the ID of the dataset that contains
#                  the tables you are listing.
# dataset_id = 'your-project.your_dataset'

tables = client.list_tables(dataset_id)  # Make an API request.

print("Tables contained in '{}':".format(dataset_id))
for table in tables:
    print("{}.{}.{}".format(table.project, table.dataset_id, table.table_id))

Para obtener los metadatos de una vista, puedes hacer lo siguiente:

Usar la Google Cloud consola
Usar el comando bq show de la herramienta de línea de comandos bq
Llamar al método de API tables.get
Usar las bibliotecas de cliente
Consultar las vistas INFORMATION_SCHEMA

Obtener información sobre las vistas

El proceso para obtener información sobre las vistas es idéntico al que se sigue para obtener información sobre las tablas.

Permisos obligatorios

Para obtener información sobre una vista, necesita el permiso de gestión de identidades y accesos bigquery.tables.get.

Cada uno de los siguientes roles de gestión de identidades y accesos predefinidos incluye los permisos que necesitas para obtener información sobre una vista:

roles/bigquery.metadataViewer
roles/bigquery.dataViewer
roles/bigquery.dataOwner
roles/bigquery.dataEditor
roles/bigquery.admin

Además, si tienes el permiso bigquery.datasets.create, puedes obtener información sobre las vistas de los conjuntos de datos que crees.

Para obtener más información sobre los roles y permisos de IAM en BigQuery, consulta el artículo sobre funciones y permisos predefinidos.

Para obtener información sobre las vistas, sigue estos pasos:

Consola

Despliega el conjunto de datos.
Haga clic en el nombre de la vista.
Haz clic en Detalles. En la pestaña Detalles se muestra la descripción de la vista, la información de la vista y la consulta de SQL que define la vista.

SQL

Consulta la INFORMATION_SCHEMA.VIEWSvista. En el siguiente ejemplo, se recuperan todas las columnas excepto check_option, que se reserva para uso futuro. Los metadatos devueltos corresponden a todas las vistas de DATASET_ID de tu proyecto predeterminado:

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

Ir a BigQuery
En el editor de consultas, introduce la siguiente instrucción:
```
  SELECT
    * EXCEPT (check_option)
  FROM
    DATASET_ID.INFORMATION_SCHEMA.VIEWS;
  
```
Sustituye DATASET_ID por el nombre del conjunto de datos.
Haz clic en Ejecutar.

Para obtener más información sobre cómo ejecutar consultas, consulta Ejecutar una consulta interactiva.

bq

Ejecuta el comando bq show. La marca --format se puede usar para controlar la salida. Si quieres obtener información sobre una vista de un proyecto que no sea el predeterminado, añade el ID del proyecto al conjunto de datos con el siguiente formato: [PROJECT_ID]:[DATASET].

bq show \
--format=prettyjson \
project_id:dataset.view

Donde:

project_id es el ID del proyecto.
dataset es el nombre del conjunto de datos.
view es el nombre de la vista.

Ejemplos:

Introduce el siguiente comando para mostrar información sobre myview en el conjunto de datos mydataset de tu proyecto predeterminado.

bq show --format=prettyjson mydataset.myview

Introduce el siguiente comando para mostrar información sobre myview en el conjunto de datos mydataset de myotherproject.

bq show --format=prettyjson myotherproject:mydataset.myview

API

Llama al método tables.get y proporciona los parámetros pertinentes.

Go

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// getView demonstrates fetching the metadata from a BigQuery logical view and printing it to an io.Writer.
func getView(w io.Writer, 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
	}
	fmt.Fprintf(w, "View %s, query: %s\n", view.FullyQualifiedName(), meta.ViewQuery)
	return nil
}

Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las Javainstrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de BigQuery con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Java de BigQuery.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Table;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

// Sample to get a view
public class GetView {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String viewName = "MY_VIEW_NAME";
    getView(datasetName, viewName);
  }

  public static void getView(String datasetName, String viewName) {
    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();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, viewName);
      Table view = bigquery.getTable(tableId);
      System.out.println("View retrieved successfully" + view.getDescription());
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("View not retrieved. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las Node.jsinstrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de BigQuery con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Node.js de BigQuery.

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

async function getView() {
  // Retrieves view properties.

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

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

  const fullTableId = view.metadata.id;
  const viewQuery = view.metadata.view.query;

  // Display view properties
  console.log(`View at ${fullTableId}`);
  console.log(`View query: ${viewQuery}`);
}
getView();

Python

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

view_id = "my-project.my_dataset.my_view"
# Make an API request to get the table resource.
view = client.get_table(view_id)

# Display view properties
print(f"Retrieved {view.table_type}: {str(view.reference)}")
print(f"View Query:\n{view.view_query}")

Ver seguridad

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

Siguientes pasos

Para obtener información sobre cómo crear vistas, consulte Crear vistas.
Para obtener información sobre cómo crear una vista autorizada, consulta el artículo Crear vistas autorizadas.
Para obtener más información sobre cómo gestionar vistas, consulta el artículo Gestionar vistas.
Para ver un resumen de INFORMATION_SCHEMA, consulta el artículo Introducción a BigQueryINFORMATION_SCHEMA.