Crea vistas

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

Para crear una vista en BigQuery, puedes:

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

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 utilizar el método de API JSON TableDataList para recuperar datos desde una vista. Si deseas obtener más información, consulta Tabledata: list.
  • No puedes mezclar consultas de SQL estándar y SQL heredado cuando se utilizan 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 usada para definir una vista, usa la opción Editar consulta en GCP Console o la IU web clásica de BigQuery, usa el comando de la CLI bq update --view, las bibliotecas cliente o los métodos de 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, necesitas permisos bigquery.tables.create. Las siguientes funciones de Cloud IAM predefinidas incluyen los permisos bigquery.tables.create:

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

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

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

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 Save View (Guardar vista) en la ventana de resultados de la consulta para guardar la consulta como una vista.

    Guardar vista

  2. En el cuadro de diálogo Save view (Guardar vista), realiza lo siguiente:

    • En Nombre del proyecto, selecciona el proyecto que 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 Save View (Guardar vista) en la ventana de resultados de la consulta para guardar la consulta como una vista.

    Guardar vista

  2. En el cuadro de diálogo Save View (Guardar vista):

    • Para Project (Proyecto), selecciona el proyecto que 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 tus archivos locales, usa la marca --view_udf_resource para especificar esos recursos. La marca --view_udf_resource no se demuestra aquí. Para obtener más información sobre el uso de UDF, consulta Funciones definidas por el usuario de SQL estándar.

Si creas una vista en un proyecto que no es el 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

En el que:

  • 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 denominada myview en mydataset, en el proyecto predeterminado. La hora de 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 a fin de crear una vista denominada myview en mydataset, en myotherproject. La hora de 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' \
--project_id myotherproject \
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 de 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 Go de BigQuery. 

// To run this sample, you will need to create (or reuse) a context and
// an instance of the bigquery client.  For example:
// import "cloud.google.com/go/bigquery"
// ctx := context.Background()
// client, err := bigquery.NewClient(ctx, "your-project-id")
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
}

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Python 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 Python de BigQuery. 

# 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.

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