Crea vistas

En este documento, se describe cómo crear vistas en BigQuery.

Tienes las siguientes opciones para crear una vista en BigQuery:

  • Usar Cloud Console o la IU web clásica de BigQuery
  • Mediante el comando bq mk de la herramienta de línea de comandos
  • Mediante una llamada al método de la API tables.insert
  • Con las bibliotecas cliente
  • Enviar una instrucción CREATE VIEW en el lenguaje de definición de datos (DDL)

Nombres de las vistas

Cuando creas una vista en BigQuery, el nombre de la vista debe ser único por conjunto de datos. El nombre de la vista puede:

  • Contener hasta 1,024 caracteres
  • Contener letras (mayúsculas o minúsculas), números y guiones bajos

Limitaciones de las vistas

Las vistas de BigQuery están sujetas a las siguientes limitaciones:

  • El conjunto de datos que contiene la vista y el conjunto de datos que contiene las tablas a las que hace referencia la vista deben estar en la misma ubicación.
  • No puedes ejecutar un trabajo de BigQuery que exporte datos desde una vista.
  • No puedes usar el método TableDataList de la API de JSON para recuperar datos desde una vista. Para obtener más información, consulta Tabledata: list.
  • No puedes mezclar consultas de SQL estándar y SQL heredado cuando se usan las vistas. Una consulta de SQL estándar no puede hacer referencia a una vista definida mediante la sintaxis de SQL heredado.
  • No puedes hacer referencia a parámetros de consulta en vistas.
  • Los esquemas de las tablas subyacentes se almacenan con la vista cuando esta se crea. Si se agregan columnas, se borran o se realizan otras modificaciones del estilo después de crear la vista, el esquema informado será inexacto hasta que se actualice la vista. A pesar de que el esquema informado puede ser inexacto, todas las consultas enviadas producen resultados precisos.
  • No puedes actualizar de forma automática una vista de SQL heredado en la sintaxis de SQL estándar. Si quieres modificar la consulta que se usó para definir una vista, usa la opción Editar consulta en Cloud Console o la IU web clásica de BigQuery, usa el comando de la CLI bq update --view, usa las bibliotecas cliente o los métodos de la API de actualización o parche.
  • No puedes incluir una función definida por el usuario en la consulta de SQL que define una vista.
  • No puedes hacer referencia a una vista en una consulta de tabla comodín.

Para obtener información sobre las cuotas y límites que se aplican a las vistas, consulta Límites de vistas.

Permisos necesarios

Las vistas se tratan como recursos de tabla en BigQuery, por lo que la creación de una vista requiere los mismos permisos que la creación de una tabla. Como mínimo, para crear una vista, debes tener permisos bigquery.tables.create. Las siguientes funciones predefinidas de Cloud IAM incluyen los permisos bigquery.tables.create:

  • bigquery.dataEditor
  • bigquery.dataOwner
  • bigquery.admin

Además, si un usuario tiene permisos bigquery.datasets.create, se le otorga el acceso bigquery.dataOwner cuando crea un conjunto de datos. El acceso bigquery.dataOwner le da al usuario la capacidad de crear vistas en el conjunto de datos.

Para obtener más información sobre las funciones de Cloud IAM y los permisos en BigQuery, consulta Funciones y permisos predefinidos.

Crea una vista

Puedes crear una vista; para ello, redacta una consulta de SQL que se use con el fin de definir los datos a los que puede acceder la vista.

En la consulta de SQL estándar usada para crear una vista, debes incluir el ID del proyecto en la tabla y las referencias de las vistas en formato `project_id.dataset.table`. Las consultas de SQL estándar requieren ID del proyecto explícitos a fin de evitar la ambigüedad cuando se consultan las vistas desde proyectos diferentes.

Para crear una vista, haz lo siguiente:

Console

  1. Después de ejecutar una consulta, haz clic en el botón Guardar vista en la ventana de resultados de la consulta para guardarla como vista.

    Guardar vista

  2. En el cuadro de diálogo Guardar vista, haz lo siguiente:

    • En Nombre del proyecto, selecciona el proyecto en el que se almacenará la vista.
    • En Nombre del conjunto de datos, elige el conjunto de datos que contendrá la vista. El conjunto de datos que contiene la vista y el conjunto de datos que contiene las tablas a las que hace referencia la vista deben estar en la misma ubicación.
    • En Nombre de la tabla, ingresa el nombre de la vista.
    • Haz clic en Guardar.

IU clásica

  1. Después de ejecutar una consulta, haz clic en el botón Guardar vista en la ventana de resultados de la consulta para guardarla como vista.

    Guardar vista

  2. En el cuadro de diálogo Guardar vista, haz lo siguiente:

    • En Proyecto, selecciona el proyecto en el que se almacenará la vista.
    • En Conjunto de datos, elige el conjunto de datos que contendrá la vista. El conjunto de datos que contiene la vista y el conjunto de datos que contiene las tablas a las que hace referencia la vista deben estar en la misma ubicación.
    • En ID de tabla, ingresa el nombre de la vista.
    • Haz clic en Aceptar.

CLI

Usa el comando mk con la marca --view. Para las consultas de SQL estándar, agrega la marca --use_legacy_sql y establécela en false. Los parámetros opcionales incluyen --expiration, --description y --label.

Si tu consulta hace referencia a recursos de funciones externas definidas por el usuario almacenadas en Google Cloud Storage o en archivos locales, usa la marca --view_udf_resource para especificar esos recursos. La marca --view_udf_resource no se muestra aquí. Para obtener más información sobre cómo usar UDF, consulta Funciones definidas por el usuario de SQL estándar.

Si creas una vista en un proyecto que no es tu proyecto predeterminado, especifica el ID del proyecto con la marca --project_id.

bq mk \
--use_legacy_sql=false \
--view_udf_resource=path_to_file \
--expiration integer \
--description "description" \
--label key:value, key:value \
--view 'query' \
--project_id project_id \
dataset.view

Donde:

  • path_to_file es la ruta de URI o del sistema de archivos local a un archivo de código que se cargará y evaluará de inmediato como un recurso de función definida por el usuario que usa la vista. Repite la marca para especificar varios archivos.
  • integer es el ciclo de vida predeterminado (en segundos) de la vista. El valor mínimo es 3,600 segundos (una hora). La hora de vencimiento se evalúa según la hora actual más el valor del número entero. Si configuras la hora de vencimiento cuando creas una vista, se ignora la configuración de vencimiento de la tabla predeterminada para el conjunto de datos.
  • description es una descripción de la vista entre comillas.
  • key:value es el par clave-valor que representa una etiqueta. Puedes ingresar múltiples etiquetas mediante una lista separada por comas.
  • query es una consulta válida. Para las vistas de SQL estándar, la consulta debe incluir el ID del proyecto en la tabla y las referencias de las vistas con el formato `[PROJECT_ID].[DATASET].[TABLE]`.
  • project_id es el ID del proyecto (si no tienes un proyecto predeterminado configurado).
  • dataset es un conjunto de datos en tu proyecto.
  • view es el nombre de la vista que deseas crear.

Ejemplos:

Ingresa el siguiente comando para crear una vista llamada myview en mydataset en tu proyecto predeterminado. El vencimiento se establece en 3,600 segundos (1 hora), la descripción se establece en This is my view y la etiqueta se establece en organization:development. La consulta usada para crear los datos de las consultas de vistas desde el conjunto de datos públicos Datos de nombres de EE.UU.

bq mk \
--use_legacy_sql=false \
--expiration 3600 \
--description "This is my view" \
--label organization:development \
--view \
'SELECT
  name,
  number
FROM
  `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current`
WHERE
  gender = "M"
ORDER BY
  number DESC' \
mydataset.myview

Ingresa el siguiente comando para crear una vista llamada myview en mydataset en myotherproject. El vencimiento se establece en 3,600 segundos (1 hora), la descripción se establece en This is my view y la etiqueta se establece en organization:development. La consulta usada para crear los datos de las consultas de vistas desde el conjunto de datos públicos Datos de nombres de EE.UU.

bq mk \
--use_legacy_sql=false \
--expiration 3600 \
--description "This is my view" \
--label organization:development \
--project_id myotherproject \
--view \
'SELECT
  name,
  number
FROM
  `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current`
WHERE
  gender = "M"
ORDER BY
  number DESC' \
mydataset.myview

Después de crear la vista, puedes actualizar su hora de vencimiento, descripción y etiquetas. Para obtener más información, consulta Actualiza vistas.

API

Llama al método tables.insert con un recurso de tabla que contenga una propiedad view.

Go

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Go incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery con bibliotecas cliente. A fin de obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Go.

import (
	"context"
	"fmt"

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

// createView demonstrates creation of a BigQuery logical view.
func createView(projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydatasetid"
	// tableID := "mytableid"
	ctx := context.Background()

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

	meta := &bigquery.TableMetadata{
		// This example shows how to create a view of the shakespeare sample dataset, which
		// provides word frequency information.  This view restricts the results to only contain
		// results for works that contain the "king" in the title, e.g. King Lear, King Henry V, etc.
		ViewQuery: "SELECT word, word_count, corpus, corpus_date FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare` WHERE corpus LIKE '%king%'",
	}
	if err := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).Create(ctx, meta); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery con bibliotecas cliente. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Python.

# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# project = 'my-project'
# source_dataset_id = 'my_source_dataset'
# source_table_id = 'us_states'
# shared_dataset_ref = client.dataset('my_shared_dataset')

# This example shows how to create a shared view of a source table of
# US States. The source table contains all 50 states, while the view will
# contain only states with names starting with 'W'.
view_ref = shared_dataset_ref.table("my_shared_view")
view = bigquery.Table(view_ref)
sql_template = 'SELECT name, post_abbr FROM `{}.{}.{}` WHERE name LIKE "W%"'
view.view_query = sql_template.format(project, source_dataset_id, source_table_id)
view = client.create_table(view)  # API request

print("Successfully created view at {}".format(view.full_table_id))

Después de crear la vista, puedes consultarla como consultas una tabla.

Próximos pasos

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