Obtenir des informations sur les vues

Ce document explique comment obtenir des informations ou des métadonnées sur des vues dans BigQuery.

Vous pouvez obtenir des métadonnées sur des vues selon les méthodes suivantes :

En utilisant Cloud Console ou l'UI Web classique de BigQuery
En utilisant la commande CLI bq show
En appelant la méthode API tables.get
En utilisant les bibliothèques clientes
En interrogeant les vues INFORMATION_SCHEMA (version bêta)

Autorisations requises

Pour obtenir des informations sur les vues, vous devez au minimum disposer des autorisations bigquery.tables.get. Les rôles Cloud IAM prédéfinis suivants incluent les autorisations bigquery.tables.get :

bigquery.metadataViewer
bigquery.dataViewer
bigquery.dataOwner
bigquery.dataEditor
bigquery.admin

En outre, si un utilisateur possède les autorisations bigquery.datasets.create, il obtient également un accès bigquery.dataOwner à l'ensemble de données qu'il crée. L'accès correspondant au rôle bigquery.dataOwner permet à l'utilisateur d'obtenir des informations sur les vues de l'ensemble de données.

Pour en savoir plus sur les rôles et les autorisations IAM dans BigQuery, consultez la page Contrôle des accès.

Obtenir des informations sur la vue

Le processus permettant d'obtenir des informations sur les vues est le même que pour les tables.

Pour obtenir des informations sur les vues, procédez comme suit :

Console

Développez votre ensemble de données.
Cliquez sur le nom de la vue.
Cliquez sur Details (Détails). L'onglet Details (Détails) affiche la description de la vue, ses informations et la requête SQL qui la définit.

UI classique

Développez votre ensemble de données.
Cliquez sur le nom de la vue.
Cliquez sur Details (Détails). La page Détails de la vue affiche la description de la vue, ses informations et la requête SQL qui la définit.

CLI

Exécutez la commande bq show. L'option --format peut être utilisée pour contrôler le résultat. Si vous souhaitez obtenir des informations sur une vue se trouvant dans un projet autre que celui par défaut, ajoutez l'ID du projet à l'ensemble de données, en respectant le format suivant : [PROJECT_ID]:[DATASET].

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

Où :

project_id est l'ID du projet.
dataset est le nom de l'ensemble de données.
view est le nom de la vue.

Exemples :

Saisissez la commande suivante pour afficher des informations sur myview dans l'ensemble de données mydataset de votre projet par défaut.

bq show --format=prettyjson mydataset.myview

Saisissez la commande suivante pour afficher des informations sur myview dans l'ensemble de données mydataset de myotherproject.

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

API

Appelez la méthode tables.get et définissez tous les paramètres pertinents.

Go

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez la procédure de configuration pour Go décrite dans le guide de démarrage rapide de BigQuery sur l'utilisation des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence sur l'API BigQuery Go.

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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)
	}

	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
}

Python

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez la procédure de configuration pour Python décrite dans le guide de démarrage rapide de BigQuery sur l'utilisation des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery en langage Python.

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# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# shared_dataset_id = 'my_shared_dataset'

view_ref = client.dataset(shared_dataset_id).table("my_shared_view")
view = client.get_table(view_ref)  # API Request

# Display view properties
print("View at {}".format(view.full_table_id))
print("View Query:\n{}".format(view.view_query))

`INFORMATION_SCHEMA` (version bêta)

INFORMATION_SCHEMA est une série de vues offrant un accès aux métadonnées sur les ensembles de données, les routines, les tables et les vues.

Vue `VIEWS`

Lorsque vous interrogez la vue INFORMATION_SCHEMA.VIEWS, les résultats de la requête contiennent une ligne pour chaque vue d'un ensemble de données.

La vue INFORMATION_SCHEMA.VIEWS présente le schéma suivant :

Nom de la colonne	Type de données	Valeur
`TABLE_CATALOG`	`STRING`	Nom du projet qui contient l'ensemble de données
`TABLE_SCHEMA`	`STRING`	Nom de l'ensemble de données contenant la vue, également appelé `id` de l'ensemble de données
`TABLE_NAME`	`STRING`	Nom de la vue, également appelé `id` de la table
`VIEW_DEFINITION`	`STRING`	Requête SQL qui définit la vue
`CHECK_OPTION`	`STRING`	La valeur renvoyée est toujours `NULL`
`USE_STANDARD_SQL`	`STRING`	`YES` si la vue a été créée à l'aide d'une requête en SQL standard ; `NO` si `useLegacySql` est défini sur `true`

Exemples

Exemple 1 :

L'exemple suivant récupère toutes les colonnes de la vue INFORMATION_SCHEMA.VIEWS, à l'exception de check_option qui est réservée en vue d'une utilisation ultérieure. Les métadonnées renvoyées concernent toutes les vues de mydataset dans votre projet par défaut (myproject).

Pour exécuter la requête sur un projet autre que celui par défaut, ajoutez l'ID du projet au nom de l'ensemble de données, en respectant le format suivant : `project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view. Par exemple : `myproject`.mydataset.INFORMATION_SCHEMA.VIEWS.

Pour exécuter la requête :

Console

Ouvrez l'UI Web de BigQuery dans Cloud Console.

Accéder à Cloud Console
Saisissez la requête SQL standard suivante dans la zone Éditeur de requête. INFORMATION_SCHEMA requiert la syntaxe SQL standard. Le langage SQL standard est la syntaxe par défaut dans Cloud Console.
```
SELECT
 * EXCEPT(check_option)
FROM
 mydataset.INFORMATION_SCHEMA.VIEWS
```
Remarque : Les noms des vues INFORMATION_SCHEMA sont sensibles à la casse.
Cliquez sur Exécuter.

Ligne de commande

Exécutez la commande query, puis spécifiez la syntaxe SQL standard à l'aide de l'option --nouse_legacy_sql ou --use_legacy_sql=false. La syntaxe SQL standard est requise pour les requêtes INFORMATION_SCHEMA.

Pour exécuter la requête, saisissez :

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   * EXCEPT(check_option)
 FROM
   mydataset.INFORMATION_SCHEMA.VIEWS'

Les résultats doivent se présenter sous la forme suivante :

  +----------------+---------------+---------------+---------------------------------------------------------------------+------------------+
  | table_catalog  | table_schema  |  table_name   |                        view_definition                              | use_standard_sql |
  +----------------+---------------+---------------+---------------------------------------------------------------------+------------------+
  | myproject      | mydataset     | myview        | SELECT column1, column2 FROM [myproject:mydataset.mytable] LIMIT 10 | NO               |
  +----------------+---------------+---------------+---------------------------------------------------------------------+------------------+

Notez que les résultats montrent que cette vue a été créée à l'aide d'une requête en ancien SQL.

Exemple 2 :

L'exemple suivant récupère la requête SQL et la syntaxe de requête utilisées pour définir myview dans mydataset dans votre projet par défaut (myproject).

Pour exécuter la requête :

Console

Ouvrez l'UI Web de BigQuery dans Cloud Console.

Accéder à Cloud Console
Saisissez la requête SQL standard suivante dans la zone Éditeur de requête. INFORMATION_SCHEMA requiert la syntaxe SQL standard. Le langage SQL standard est la syntaxe par défaut dans Cloud Console.
```
SELECT
 table_name, view_definition, use_standard_sql
FROM
 mydataset.INFORMATION_SCHEMA.VIEWS
WHERE
 table_name="myview"
```
Remarque : Les noms des vues INFORMATION_SCHEMA sont sensibles à la casse.
Cliquez sur Exécuter.

Ligne de commande

Pour exécuter la requête, saisissez :

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   table_name, view_definition, use_standard_sql
 FROM
   mydataset.INFORMATION_SCHEMA.VIEWS
 WHERE
   table_name="myview"'

Les résultats doivent se présenter sous la forme suivante :

  +---------------+---------------------------------------------------------------+------------------+
  |  table_name   |                        view_definition                        | use_standard_sql |
  +---------------+---------------------------------------------------------------+------------------+
  | myview        | SELECT column1, column2, column3 FROM mydataset.mytable       | YES              |
  +---------------+---------------------------------------------------------------+------------------+

Notez que les résultats montrent que cette vue a été créée à l'aide d'une requête en SQL standard.

Étapes suivantes

Pour en savoir plus sur la création de vues, consultez la page Créer des vues.
Pour en savoir plus sur la création de vues autorisées, consultez la page Créer des vues autorisées.
Pour savoir comment répertorier les vues, consultez la page Répertorier des vues.
Pour en savoir plus sur la mise à jour de vues, consultez la page Mettre à jour des vues.
Pour en savoir plus sur la gestion des vues, consultez la page Gérer les vues.
Pour obtenir une présentation de INFORMATION_SCHEMA, consultez la page Présentation de BigQuery .

Obtenir des informations sur les vues

Autorisations requises

Obtenir des informations sur la vue

Console

UI classique

CLI

API

Go

Python

INFORMATION_SCHEMA (version bêta)

Vue VIEWS

Exemples

Exemple 1 :

Console

Ligne de commande

Exemple 2 :

Console

Ligne de commande

Étapes suivantes

`INFORMATION_SCHEMA` (version bêta)

Vue `VIEWS`