라벨 보기

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이 페이지에서는 BigQuery 리소스의 라벨을 보는 방법을 설명합니다.

개요

다음 방법으로 라벨을 볼 수 있습니다.

Cloud Console 또는 기본 BigQuery 웹 UI 사용
명령줄 도구의 bq show 명령어 사용하기
datasets.get 또는 tables.get API 메서드 호출하기
클라이언트 라이브러리 사용

뷰는 테이블 리소스와 같이 취급되므로 tables.get 메서드를 사용하여 뷰와 테이블의 라벨 정보를 모두 가져올 수 있습니다.

필수 권한

라벨을 보기 위해 필요한 권한은 액세스하는 리소스의 유형에 따라 다릅니다.

데이터세트 권한

데이터세트에 대한 정보를 가져오려면 최소한 bigquery.datasets.get 권한을 부여받아야 합니다. 다음과 같은 사전 정의된 Cloud IAM 역할에는 bigquery.datasets.get 권한이 포함되어 있습니다.

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

또한 bigquery.datasets.create 권한이 있는 사용자는 데이터세트를 만들 때 해당 데이터세트에 대한 bigquery.dataOwner 액세스 권한을 부여받습니다. bigquery.dataOwner 액세스 권한이 있으면 사용자는 데이터세트에 대한 정보를 가져올 수 있습니다.

BigQuery의 Cloud IAM 역할 및 권한에 대한 자세한 내용은 사전 정의된 역할 및 권한을 참조하세요.

테이블 및 뷰 권한

테이블 또는 뷰에 대한 정보를 가져오려면 최소한 bigquery.tables.get 권한을 부여받아야 합니다. bigquery.user와 bigquery.jobUser를 제외하고 사전 정의된 모든 Cloud IAM 역할에는 bigquery.tables.get 권한이 있습니다.

또한 bigquery.datasets.create 권한이 있는 사용자는 데이터세트를 만들 때 해당 데이터세트에 대한 bigquery.dataOwner 액세스 권한을 부여받습니다. bigquery.dataOwner 액세스 권한이 있으면 데이터세트의 테이블 및 뷰에 대한 정보를 가져올 수 있습니다.

BigQuery의 Cloud IAM 역할 및 권한에 대한 자세한 내용은 사전 정의된 역할 및 권한을 참조하세요.

작업 권한

작업 데이터와 메타데이터를 가져오려면 최소한 bigquery.jobs.get 권한을 부여받아야 합니다. 사전 정의된 다음 Cloud IAM 역할에는 bigquery.jobs.get 권한이 포함되어 있습니다.

bigquery.admin

계정에 bigquery.admin 역할을 부여하면 사용자는 작업을 제출한 사람에 관계없이 프로젝트의 모든 작업 데이터를 볼 수 있습니다.

다음 역할에서는 자신이 생성한 작업에 대해서 bigquery.jobs.get 권한이 부여됩니다. 이 사용자는 자신이 제출한 작업의 작업 데이터만 볼 수 있습니다.

bigquery.user
bigquery.jobUser

BigQuery의 Cloud IAM 역할과 권한에 대한 자세한 내용은 액세스 제어를 참조하세요.

데이터세트, 테이블, 뷰 라벨 보기

리소스의 라벨을 보려면 다음 안내를 따르세요.

Console

Cloud Console에서 데이터세트, 테이블 또는 뷰를 선택합니다. Cloud Console에서는 작업 라벨을 볼 수 없습니다.
데이터세트의 경우 데이터세트 세부정보 페이지가 자동으로 열립니다. 테이블 및 뷰의 경우 세부정보를 클릭하여 세부정보 페이지를 엽니다. 리소스 정보 테이블에 라벨 정보가 표시됩니다.

기본 UI

웹 UI에서 데이터세트, 테이블 또는 뷰를 선택합니다. 기본 웹 UI에서는 작업 라벨을 볼 수 없습니다.
데이터세트의 경우 데이터세트 세부정보 페이지가 자동으로 열립니다. 테이블 및 뷰의 경우 세부정보를 클릭하여 세부정보 페이지를 엽니다. 리소스 정보 테이블에 라벨 정보가 표시됩니다.

CLI

bq show 명령어를 리소스 ID와 함께 사용합니다. --format 플래그를 사용하면 출력을 제어할 수 있습니다. 리소스가 기본 프로젝트 이외의 프로젝트에 있으면 [PROJECT_ID]:[DATASET] 형식으로 프로젝트 ID를 추가합니다. 가독성을 위해 --format 플래그를 pretty로 설정하여 출력을 제어합니다.

bq show --format=pretty [RESOURCE_ID]

여기서 [RESOURCE_ID]는 유효한 데이터세트, 테이블, 뷰 또는 작업 ID입니다.

예:

다음 명령어를 입력하여 기본 프로젝트에 있는 mydataset의 라벨을 표시합니다.

bq show --format=pretty mydataset

출력 결과는 다음과 같습니다.

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

다음 명령어를 입력하여 mydataset.mytable의 라벨을 표시합니다. mydataset는 기본 프로젝트가 아닌 myotherproject에 있습니다.

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

클러스터형 테이블 출력은 다음과 같습니다.

+-----------------+------------------------------+------------+-------------+-----------------+------------------------------------------------+------------------+---------+
|  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

datasets.get 메서드 또는 tables.get 메서드를 호출합니다. 응답에는 리소스와 연결된 모든 라벨이 포함됩니다.

또는 datasets.list를 사용하여 여러 데이터세트의 라벨을 보거나 tables.list를 사용하여 여러 테이블과 뷰의 라벨을 볼 수 있습니다.

뷰는 테이블 리소스와 같이 취급되므로 tables.get 메서드와 tables.list 메서드를 사용하여 뷰와 테이블의 라벨 정보를 볼 수 있습니다.

Go

이 샘플을 시도하기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Go 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Go API 참조 문서를 확인하세요.

GitHub에서 보기 의견 보내기

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)
	}

	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
}

Python

이 샘플을 시도하기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Python 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Python API 참조 문서를 확인하세요.

GitHub에서 보기 의견 보내기

# TODO(developer): Import the client library.
# from google.cloud import bigquery

# TODO(developer): 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.")

작업 라벨 보기

작업이 제출된 후에는 작업 라벨이 Cloud Console 또는 기본 BigQuery 웹 UI에 표시되지 않습니다. 작업 라벨을 확인하려면 bq show -j [JOB_ID] 명령어를 실행하거나 API 또는 클라이언트 라이브러리를 사용합니다.

Console

Cloud Console을 사용하여 작업 라벨을 볼 수 없습니다.

기본 UI

기본 BigQuery 웹 UI를 사용하여 작업 라벨을 볼 수 없습니다.

CLI

bq 명령줄 도구를 사용하여 쿼리 작업의 라벨을 보려면 bq show -j 명령어를 쿼리 작업의 작업 ID와 함께 입력합니다. --format 플래그를 사용하면 출력을 제어할 수 있습니다. 예를 들어 쿼리 작업의 작업 ID가 bqjob_r1234d57f78901_000023746d4q12_1이면 다음 명령어를 입력합니다.

bq show -j --format=pretty bqjob_r1234d57f78901_000023746d4q12_1

출력은 다음과 같이 표시됩니다.

+----------+---------+-----------------+----------+-------------------+-----------------+--------------+----------------------+
| Job Type |  State  |   Start Time    | Duration |    User Email     | Bytes Processed | Bytes Billed |        Labels        |
+----------+---------+-----------------+----------+-------------------+-----------------+--------------+----------------------+
| query    | SUCCESS | 03 Dec 15:00:41 | 0:00:00  | email@example.com | 255             | 10485760     | department:shipping  |
|          |         |                 |          |                   |                 |              | costcenter:logistics |
+----------+---------+-----------------+----------+-------------------+-----------------+--------------+----------------------+

API

jobs.get 메서드를 호출합니다. 응답에는 리소스와 연결된 모든 라벨이 포함됩니다.

다음 단계

BigQuery 리소스에 라벨 추가 방법 알아보기
BigQuery 리소스의 라벨 업데이트 방법 알아보기
라벨을 사용한 리소스 필터링 방법 알아보기
BigQuery 리소스의 라벨 삭제 방법 알아보기
Resource Manager 문서의 라벨 사용에 대해 읽어보기

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1월 16, 2020에 마지막으로 업데이트되었습니다.

개요

필수 권한

데이터세트 권한

테이블 및 뷰 권한

작업 권한

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