Como receber informações sobre visualizações

Neste documento, descrevemos como listar, receber informações e ver metadados de visualizações no BigQuery.

Para listar visualizações em conjuntos de dados:

• Use o console do Google Cloud
• use o comando bq ls na ferramenta de linha de comando bq;
• chame o tables.list método de API;
• use bibliotecas de cliente.

Antes de começar

Atribua papéis do Identity and Access Management (IAM) que concedam aos usuários as permissões necessárias para realizar cada tarefa deste documento.

Visualizações em lista

O procedimento para listar visualizações é igual ao usado para tabelas.

Permissões necessárias

Para listar visualizações em um conjunto de dados, você precisa da permissão bigquery.tables.list do IAM.

Cada um dos papéis predefinidos do IAM a seguir inclui as permissões necessárias para listar as visualizações em um conjunto de dados:

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

Para mais informações sobre os papéis e as permissões do IAM no BigQuery, consulte Papéis e permissões predefinidos.

Listar visualizações em um conjunto de dados

Para listar as visualizações em um conjunto de dados:

Console

1. No painel Explorer, expanda o projeto e selecione um conjunto de dados.

2. Percorra a lista para ver as tabelas no conjunto de dados. Tabelas e visualizações são identificadas por ícones diferentes.

   

SQL

Use a visualização INFORMATION_SCHEMA.VIEWS:

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Ir para o BigQuery

2. No editor de consultas, digite a seguinte instrução:

   SELECT table_name
   FROM DATASET_ID.INFORMATION_SCHEMA.VIEWS;

   Substitua DATASET_ID pelo nome do conjunto de dados.

3. Clique em Executar.

Para mais informações sobre como executar consultas, acesse Executar uma consulta interativa.

bq

Emita o comando bq ls. A sinalização --format pode ser usada para controlar a saída. Se estiver listando visualizações em um projeto diferente do seu projeto padrão, adicione a ID do projeto ao conjunto de dados no seguinte formato: project_id:dataset.

bq ls --format=pretty project_id:dataset

Em que:

• project_id é o ID do projeto;
• dataset é o nome do conjunto de dados.

Quando você executa o comando, o campo Type exibe TABLE ou VIEW. Exemplo:

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

Exemplos:

Digite o comando a seguir para listar visualizações no conjunto de dados mydataset no seu projeto padrão.

bq ls --format=pretty mydataset

Digite o comando a seguir para listar visualizações no conjunto de dados mydataset em myotherproject.

bq ls --format=pretty myotherproject:mydataset

API

Para listar visualizações usando a API, utilize o método tables.list.

Go

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Go no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Go.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação 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 testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Python.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

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 receber metadados de visualizações:

• Use o console do Google Cloud
• use o comando bq show da ferramenta de linha de comando bq;
• utilize o método da API tables.get ;
• Como usar bibliotecas de cliente
• Consultar as visualizações INFORMATION_SCHEMA

Receber informações sobre visualizações

O processo para receber informações sobre visualizações é idêntico ao usado para tabelas.

Permissões necessárias

Para receber informações sobre uma visualização, é preciso ter a permissão bigquery.tables.get do IAM.

Cada um dos papéis do IAM predefinidos a seguir inclui as permissões necessárias para conseguir informações sobre uma visualização:

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

Além disso, se você tiver a permissão bigquery.datasets.create, poderá conseguir informações sobre visualizações nos conjuntos de dados que criar.

Para mais informações sobre papéis e permissões do IAM no BigQuery, consulte Papéis e permissões predefinidos.

Para receber informações sobre visualizações:

Console

1. Expanda seu conjunto de dados.

2. Clique no nome da visualização.

3. Clique em Detalhes. A guia Detalhes exibe a descrição e as informações da visualização e a consulta SQL que define a visualização.

   

SQL

Consulte a visualização INFORMATION_SCHEMA.VIEWS. O exemplo a seguir recupera todas as colunas, exceto check_option, que é reservada para uso futuro. Os metadados retornados são para todas as visualizações em DATASET_ID no seu projeto padrão:

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Ir para o BigQuery

2. No editor de consultas, digite a seguinte instrução:

     SELECT
       * EXCEPT (check_option)
     FROM
       DATASET_ID.INFORMATION_SCHEMA.VIEWS;
     

   Substitua DATASET_ID pelo nome do conjunto de dados.

3. Clique em Executar.

Para mais informações sobre como executar consultas, acesse Executar uma consulta interativa.

bq

Emita o comando bq show. A sinalização --format pode ser usada para controlar a saída. Se você estiver recebendo informações sobre uma visualização em um projeto diferente do projeto padrão, adicione o ID do projeto ao conjunto de dados no seguinte formato: [PROJECT_ID]:[DATASET].

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

Em que:

• project_id é o ID do projeto;
• dataset é o nome do conjunto de dados.
• view é o nome da visualização.

Exemplos:

Digite o seguinte comando para exibir informações sobre myview no conjunto de dados mydataset em seu projeto padrão.

bq show --format=prettyjson mydataset.myview

Digite o seguinte comando para exibir informações sobre myview no conjunto de dados mydataset em myotherproject.

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

API

Chame o método tables.get e forneça os parâmetros relevantes.

Go

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Go no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Go.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

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 testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Java no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Java.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

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 testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Node.js no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Node.js.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

// 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

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Python.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

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}")

Segurança das visualizações

Para controlar o acesso a visualizações no BigQuery, consulte Visualizações autorizadas.

A seguir

• Consulte Como criar visualizações para informações sobre o assunto.
• Para informações sobre a criação de uma visualização autorizada, consulte Como criar visualizações autorizadas.
• Consulte Como gerenciar visualizações para mais informações.
• Acesse Introdução ao BigQuery INFORMATION_SCHEMA para uma visão geral de INFORMATION_SCHEMA.