Como ver rótulos

Nesta página, você aprende a visualizar rótulos nos recursos do BigQuery.

Para visualizar rótulos:

  • Como usar o console do Google Cloud
  • Consulte visualizações INFORMATION_SCHEMA.
  • use o comando bq show da ferramenta de linha de comando bq;
  • chame os métodos de API datasets.get ou tables.get;
  • use as bibliotecas de cliente.

Como as visualizações são tratadas como recursos de tabela, use o método tables.get para acessar as informações de rótulos de visualizações e tabelas.

Antes de começar

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

Permissões necessárias

As permissões necessárias para visualizar rótulos dependem dos tipos de recursos que você pode acessar. Para executar as tarefas neste documento, você precisa das seguintes permissões.

Permissões para visualizar detalhes do conjunto de dados

Para ver os detalhes do job, você precisa da permissão bigquery.datasets.get do IAM.

Cada um dos papéis do IAM predefinidos a seguir inclui as permissões necessárias para visualizar os detalhes do conjunto de dados:

  • roles/bigquery.user
  • 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, será possível ver detalhes dos conjuntos de dados que criar.

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

Permissões para ver detalhes da tabela ou do produto

Para ver os detalhes da tabela ou da visualização, é preciso ter a permissão bigquery.tables.get do IAM.

Todos os papéis predefinidos do IAM incluem as permissões necessárias para visualizar detalhes da tabela ou da visualização, exceto roles/bigquery.user e roles/bigquery.jobUser.

Além disso, se você tiver a permissão bigquery.datasets.create, poderá visualizar os detalhes das tabelas e visualizações nos conjuntos de dados que criar.

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

Permissões para detalhes do job

Para ver os detalhes do job, você precisa da permissão bigquery.jobs.get do IAM.

Cada um dos papéis predefinidos do IAM a seguir inclui as permissões necessárias para visualizar os detalhes do job:

  • roles/bigquery.admin (permite visualizar detalhes de todos os jobs no projeto)
  • roles/bigquery.user (permite visualizar detalhes dos seus jobs)
  • roles/bigquery.jobUser (permite visualizar detalhes dos seus jobs)

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

Como visualizar rótulos de visualizações, tabelas e conjuntos de dados

Para ver os rótulos de um recurso, selecione uma das seguintes opções:

Console

  1. No caso dos conjuntos de dados, a página "Detalhes do conjunto de dados" é aberta automaticamente. Para tabelas e visualizações, clique em Detalhes para abrir essa página. As informações do rótulo são exibidas na tabela de informações do recurso.

    Detalhes da tabela

SQL

Consulte a visualização INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA_OPTIONS para ver os rótulos em um conjunto de dados ou a visualização INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS para ver os identificadores em uma tabela. Por exemplo, a consulta SQL a seguir retorna os rótulos no conjunto de dados chamado mydataset:

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

    Ir para o BigQuery

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

    SELECT
  *
FROM
  INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA_OPTIONS
WHERE
  schema_name = 'mydataset'
  AND option_name = 'labels';

  3. Clique em Executar.

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

bq

Use o comando bq show com o ID do recurso. A sinalização --format pode ser usada para controlar a saída. Se o recurso estiver em um projeto diferente do padrão, adicione o ID do projeto no seguinte formato: [PROJECT_ID]:[DATASET]. Para facilitar a leitura, a saída é controlada com a configuração da sinalização --format como pretty.

bq show --format=pretty [RESOURCE_ID]

Em que [RESOURCE_ID] é um ID válido de conjunto de dados, tabela, visualização ou job.

Exemplos:

Digite o comando a seguir para exibir os rótulos de mydataset no projeto padrão.

bq show --format=pretty mydataset

A saída será assim:

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

Digite o comando a seguir para exibir os rótulos de mydataset.mytable. mydataset está em myotherproject, não no projeto padrão.

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

O resultado será semelhante ao exemplo a seguir relacionado a uma tabela em cluster:

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

Chame o método datasets.get ou tables.get. A resposta inclui todos os rótulos associados a esse recurso.

Como alternativa, também é possível usar datasets.list para visualizar os rótulos de vários conjuntos de dados ou tables.list para ver os rótulos de várias tabelas e visualizações.

Como as visualizações são tratadas como recursos de tabela, use os métodos tables.get e tables.list para ver informações do rótulo sobre visualizações e tabelas.

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"
)

// 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

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.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

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 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

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 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.")

Como ver rótulos de tabela

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"
)

// 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: %w", 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

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 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

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 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

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()

# TODO(dev): Change table_id to the full name of the table you want to create.
table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

table = client.get_table(table_id)  # API Request

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

Como visualizar rótulos de job

Para ver os rótulos em um job, selecione uma das seguintes opções:

SQL

Consulte as visualizações INFORMATION_SCHEMA.JOB_BY_* para ver os rótulos em um job. Por exemplo, a consulta SQL a seguir retorna o texto da consulta e os rótulos nos jobs enviados pelo usuário atual no projeto atual:

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

    Ir para o BigQuery

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

    SELECT
  query,
  labels
FROM
  INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_USER;

  3. Clique em Executar.

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

bq

Para conferir os rótulos de um job de consulta usando a ferramenta de linha de comando bq, digite o comando bq show -j com o ID do job de consulta. É possível usar a sinalização --format para controlar a saída. Por exemplo, se o job de consulta tiver o ID bqjob_r1234d57f78901_000023746d4q12_1, digite o seguinte comando:

bq show -j --format=pretty bqjob_r1234d57f78901_000023746d4q12_1

A saída será semelhante a esta:

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

Chame o método jobs.get. A resposta inclui todos os rótulos associados a esse recurso.

A seguir