Afficher les libellés

Cette page explique comment afficher les libellés de vos ressources BigQuery.

Présentation

Vous pouvez afficher les libellés de plusieurs façons :

• En utilisant Cloud Console
• En exécutant la commande bq show de l'outil de ligne de commande bq
• En appelant les méthodes d'API datasets.get ou tables.get
• En utilisant les bibliothèques clientes

Les vues étant traitées comme des ressources de table, la méthode tables.get vous permet d'obtenir des informations à la fois sur les libellés de vue et de table.

Autorisations requises

Les autorisations requises pour afficher des libellés dépendent du type de ressource auquel vous accédez.

Autorisations d'ensemble de données

Pour obtenir des informations sur un ensemble de données, vous devez au minimum disposer des autorisations bigquery.datasets.get. Les rôles IAM prédéfinis suivants incluent les autorisations bigquery.datasets.get :

• bigquery.user
• 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 bigquery.dataOwner permet à l'utilisateur d'obtenir des informations sur un ensemble de données.

Pour en savoir plus sur les rôles et les autorisations IAM dans BigQuery, consultez la page Rôles prédéfinis et autorisations.

Autorisations liées aux tables et aux vues

Pour obtenir des informations sur les tables ou les vues, vous devez au minimum disposer des autorisations bigquery.tables.get. Tous les rôles IAM prédéfinis incluent les autorisations bigquery.tables.get, à l'exception de bigquery.user et bigquery.jobUser.

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 bigquery.dataOwner donne à l'utilisateur la possibilité d'obtenir des informations sur les tables et les vues d'un ensemble de données.

Pour en savoir plus sur les rôles et les autorisations IAM dans BigQuery, consultez la page Rôles prédéfinis et autorisations.

Autorisations liées aux tâches

Pour obtenir des données et métadonnées sur les tâches, vous devez au minimum disposer des autorisations bigquery.jobs.get. Le rôle IAM prédéfini suivant inclut les autorisations bigquery.jobs.get :

• bigquery.admin

Si vous accordez à un compte le rôle bigquery.admin, l'utilisateur pourra afficher toutes les données de tâche du projet, indépendamment de l'utilisateur ayant envoyé la tâche.

Les rôles suivants disposent des autorisations bigquery.jobs.get pour les tâches créées par vos utilisateurs. Ces utilisateurs ne sont autorisés à afficher les données de tâches que pour les tâches qu'ils envoient :

• bigquery.user
• bigquery.jobUser

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

Afficher des libellés d'ensemble de données, de table et de vue

Pour afficher les libellés d'une ressource, procédez comme suit :

Console

1. Dans Cloud Console, sélectionnez un ensemble de données, une table ou une vue. Vous ne pouvez pas afficher les libellés d'une tâche dans Cloud Console.

2. Pour les ensembles de données, la page des détails correspondante s'ouvre automatiquement. Pour les tables et les vues, cliquez sur Details (Détails) pour ouvrir la page des détails. Les informations sur les libellés apparaissent dans la table d'informations de la ressource.

   

bq

Exécutez la commande bq show en spécifiant l'ID de ressource. Vous pouvez contrôler le format de sortie à l'aide de l'option --format. Si la ressource se trouve dans un projet autre que celui par défaut, ajoutez l'ID du projet en respectant le format suivant : [PROJECT_ID]:[DATASET]. Pour améliorer la lisibilité de la sortie, vous pouvez définir l'option --format sur pretty.

bq show --format=pretty [RESOURCE_ID]

Où [RESOURCE_ID] est un ensemble de données, une table, une vue ou une tâche valide.

Exemples :

Saisissez la commande suivante pour afficher les libellés associés à mydataset dans votre projet par défaut :

bq show --format=pretty mydataset

La sortie ressemble à ceci :

+-----------------+--------------------------------------------------------+---------------------+
|  Last modified  |                          ACLs                          |       Labels        |
+-----------------+--------------------------------------------------------+---------------------+
| 11 Jul 19:34:34 | Owners:                                                | department:shipping |
|                 |   projectOwners,                                       |                     |
|                 | Writers:                                               |                     |
|                 |   projectWriters                                       |                     |
|                 | Readers:                                               |                     |
|                 |   projectReaders                                       |                     |
+-----------------+--------------------------------------------------------+---------------------+

Saisissez la commande ci-dessous pour afficher les libellés associés à mydataset.mytable. mydataset se trouve dans myotherproject, et non dans votre projet par défaut.

bq show --format=pretty myotherproject:mydataset.mytable

Pour une table en cluster, le résultat ressemble à ce qui suit :

+-----------------+------------------------------+------------+-------------+-----------------+------------------------------------------------+------------------+---------+
|  Last modified  |            Schema            | Total Rows | Total Bytes |   Expiration    |               Time Partitioning                | Clustered Fields | Labels  |
+-----------------+------------------------------+------------+-------------+-----------------+------------------------------------------------+------------------+---------+
| 25 Jun 19:28:14 | |- timestamp: timestamp      | 0          | 0           | 25 Jul 19:28:14 | DAY (field: timestamp, expirationMs: 86400000) | customer_id      | org:dev |
|                 | |- customer_id: string       |            |             |                 |                                                |                  |         |
|                 | |- transaction_amount: float |            |             |                 |                                                |                  |         |
+-----------------+------------------------------+------------+-------------+-----------------+------------------------------------------------+------------------+---------+

API

Appelez la méthode datasets.get ou tables.get. La réponse inclut tous les libellés associés à cette ressource.

Vous pouvez également utiliser datasets.list pour afficher les libellés de plusieurs ensembles de données ou tables.list pour afficher les libellés de plusieurs tables et vues.

Les vues étant traitées comme des ressources de table, les méthodes tables.get et tables.list vous permettent d'obtenir des informations à la fois sur les libellés de vue et de table.

Go

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

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import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// printDatasetLabels retrieves label metadata from a dataset and prints it to an io.Writer.
func printDatasetLabels(w io.Writer, projectID, datasetID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	ctx := context.Background()

	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	meta, err := client.Dataset(datasetID).Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "Dataset %s labels:\n", datasetID)
	if len(meta.Labels) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "Dataset has no labels defined.")
		return nil
	}
	for k, v := range meta.Labels {
		fmt.Fprintf(w, "\t%s:%s\n", k, v)
	}
	return nil
}

Java

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

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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.Dataset;

// Sample to get dataset labels
public class GetDatasetLabels {

  public static void runGetDatasetLabels() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    getDatasetLabels(datasetName);
  }

  public static void getDatasetLabels(String datasetName) {
    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();

      Dataset dataset = bigquery.getDataset(datasetName);
      dataset
          .getLabels()
          .forEach((key, value) -> System.out.println("Retrieved labels successfully"));
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Label was not found. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez la procédure de configuration pour Node.js décrite dans le guide de démarrage rapide de BigQuery : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery en langage Node.js.

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

async function getDatasetLabels() {
  // Gets labels on a dataset.

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

  // Retrieve current dataset metadata.
  const dataset = bigquery.dataset(datasetId);
  const [metadata] = await dataset.getMetadata();
  const labels = metadata.labels;

  console.log(`${datasetId} Labels:`);
  for (const [key, value] of Object.entries(labels)) {
    console.log(`${key}: ${value}`);
  }
}
getDatasetLabels();

Python

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

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from google.cloud import bigquery

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

# TODO(developer): Set dataset_id to the ID of the dataset to fetch.
# dataset_id = "your-project.your_dataset"

dataset = client.get_dataset(dataset_id)  # Make an API request.

# View dataset labels.
print("Dataset ID: {}".format(dataset_id))
print("Labels:")
if dataset.labels:
    for label, value in dataset.labels.items():
        print("\t{}: {}".format(label, value))
else:
    print("\tDataset has no labels defined.")

Afficher les libellés d'une table

Go

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

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import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// tableLabels demonstrates fetching metadata from a table and printing the Label metadata to an io.Writer.
func tableLabels(w io.Writer, 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()

	meta, err := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "Table %s labels:\n", datasetID)
	if len(meta.Labels) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "Table has no labels defined.")
		return nil
	}
	for k, v := range meta.Labels {
		fmt.Fprintf(w, "\t%s:%s\n", k, v)
	}
	return nil
}

Java

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

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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.Table;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

// Sample to get table labels
public class GetTableLabels {

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

  public static void getTableLabels(String datasetName, String tableName) {
    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();

      // This example table starts with existing label { color: 'green' }
      Table table = bigquery.getTable(TableId.of(datasetName, tableName));
      table
          .getLabels()
          .forEach((key, value) -> System.out.println("Retrieved labels successfully"));
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Label was not deleted. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez la procédure de configuration pour Node.js décrite dans le guide de démarrage rapide de BigQuery : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery en langage Node.js.

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

async function getTableLabels() {
  // Gets labels on a dataset.

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

  // Retrieve current dataset metadata.
  const table = bigquery.dataset(datasetId).table(tableId);
  const [metadata] = await table.getMetadata();
  const labels = metadata.labels;

  console.log(`${tableId} Labels:`);
  for (const [key, value] of Object.entries(labels)) {
    console.log(`${key}: ${value}`);
  }
}
getTableLabels();

Python

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

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# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# dataset_id = 'my_dataset'
# table_id = 'my_table'

project = client.project
dataset_ref = bigquery.DatasetReference(project, dataset_id)
table_ref = dataset_ref.table(table_id)
table = client.get_table(table_ref)  # API Request

# View table labels
print("Table ID: {}".format(table_id))
print("Labels:")
if table.labels:
    for label, value in table.labels.items():
        print("\t{}: {}".format(label, value))
else:
    print("\tTable has no labels defined.")

==== YOURS //steffanyb:py-freeze:130:citc/google3/googledata/devsite/site-cloud/en/bigquery/docs/viewing-labels.md

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

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from google.cloud import bigquery

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

# TODO(developer): Set dataset_id to the ID of the dataset to fetch.
# dataset_id = "your-project.your_dataset"

dataset = client.get_dataset(dataset_id)  # Make an API request.

# View dataset labels.
print("Dataset ID: {}".format(dataset_id))
print("Labels:")
if dataset.labels:
    for label, value in dataset.labels.items():
        print("\t{}: {}".format(label, value))
else:
    print("\tDataset has no labels defined.")

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Afficher les libellés d'une tâche

Une fois une tâche envoyée, les libellés correspondants n'apparaissent pas dans Cloud Console. Pour afficher les libellés d'une tâche, exécutez la commande bq show -j [JOB_ID] ou utilisez l'API ou les bibliothèques clientes.

Console

Vous ne pouvez pas afficher les libellés d'une tâche à l'aide de Cloud Console.

bq

Pour afficher les libellés d'une tâche de requête à l'aide de l'outil de ligne de commande bq, saisissez la commande bq show -j avec l'ID de la tâche de requête. L'option --format peut être utilisée pour contrôler la sortie. Par exemple, si l'ID de votre tâche de requête correspond à bqjob_r1234d57f78901_000023746d4q12_1, saisissez la commande suivante :

bq show -j --format=pretty bqjob_r1234d57f78901_000023746d4q12_1

Le résultat doit se présenter sous la forme suivante :

+----------+---------+-----------------+----------+-------------------+-----------------+--------------+----------------------+
| Job Type |  State  |   Start Time    | Duration |    User Email     | Bytes Processed | Bytes Billed |        Labels        |
+----------+---------+-----------------+----------+-------------------+-----------------+--------------+----------------------+
| query    | SUCCESS | 03 Dec 15:00:41 | 0:00:00  | [e-mail] | 255             | 10485760     | department:shipping  |
|          |         |                 |          |                   |                 |              | costcenter:logistics |
+----------+---------+-----------------+----------+-------------------+-----------------+--------------+----------------------+

API

Appelez la méthode jobs.get. La réponse inclut tous les libellés associés à cette ressource.

Étapes suivantes

• Apprenez à ajouter des libellés aux ressources BigQuery.
• Apprenez à mettre à jour des libellés sur des ressources BigQuery.
• Apprenez à filtrer des ressources à l'aide de libellés.
• Apprenez à supprimer des libellés sur des ressources BigQuery.
• Consultez la documentation Resource Manager pour savoir comment utiliser des libellés.