Créer des vues

Ce document explique comment créer des vues dans BigQuery.

Vous pouvez créer une vue dans BigQuery de différentes manières :

  • En utilisant Cloud Console
  • En exécutant la commande bq mk de l'outil de ligne de commande bq
  • En appelant la méthode API tables.insert
  • En utilisant les bibliothèques clientes
  • En soumettant une instruction LDD (langage de définition de données) CREATE VIEW

Dénomination des vues

Lorsque vous créez une vue dans BigQuery, son nom doit être unique pour chaque ensemble de données. Le nom de la vue peut contenir les éléments suivants :

  • Jusqu'à 1 024 caractères
  • Lettres (majuscules ou minuscules), chiffres et traits de soulignement

Limites associées aux vues

Les vues BigQuery font l'objet des limites suivantes :

  • Les vues sont en lecture seule. Vous ne pouvez pas exécuter de requêtes LMD (insertion, mise à jour, suppression) sur une vue.
  • L'ensemble de données contenant la vue et celui contenant les tables référencées par celle-ci doivent se trouver dans le même emplacement.
  • Vous ne pouvez pas exécuter une tâche BigQuery qui exporte des données à partir d'une vue.
  • Vous ne pouvez pas utiliser la méthode d'API JSON TableDataList pour extraire des données d'une vue. Pour en savoir plus, consultez la page sur la méthode Tabledata.list.
  • Lorsque vous utilisez des vues, vous ne pouvez pas combiner des requêtes en SQL standard et en ancien SQL. Une requête en SQL standard ne peut pas référencer une vue définie à l'aide d'une syntaxe en ancien SQL.
  • Vous ne pouvez pas référencer les paramètres de requête dans les vues.
  • Les schémas des tables sous-jacentes sont stockés avec la vue lors de la création de celle-ci. Si des colonnes sont par exemple ajoutées ou supprimées après la création de la vue, le schéma indiqué sera inexact jusqu'à ce que la vue soit mise à jour. Même avec un schéma inexact, toutes les requêtes soumises produisent des résultats corrects.
  • Vous ne pouvez pas mettre à jour automatiquement une vue en ancien SQL vers la syntaxe SQL standard. Pour modifier la requête utilisée pour définir une vue, utilisez l'option Modifier la requête dans Cloud Console, exécutez la commande bq update --view dans l'outil de ligne de commande bq, faites appel aux bibliothèques clientes ou utilisez les méthodes d'API update ou patch.
  • Vous ne pouvez pas inclure une fonction temporaire définie par l'utilisateur ou une table temporaire dans la requête SQL qui définit une vue.
  • Vous ne pouvez pas référencer de vue dans une requête de table générique.

Pour plus d'informations sur les quotas et les limites applicables aux vues, consultez la section Limites associées aux vues.

Autorisations requises

Les vues sont traitées comme des ressources de table dans BigQuery. Par conséquent, la création d'une vue nécessite les mêmes autorisations que la création d'une table. Pour créer une vue, vous devez au minimum disposer des autorisations bigquery.tables.create. Les rôles IAM prédéfinis suivants incluent les autorisations bigquery.tables.create :

  • bigquery.dataEditor
  • bigquery.dataOwner
  • 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 de créer des vues dans l'ensemble de données.

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

Créer une vue

Vous pouvez créer une vue en saisissant une requête SQL utilisée pour définir les données accessibles à la vue.

Pour créer une vue :

Console

  1. Après avoir exécuté une requête, pour enregistrer celle-ci en tant que vue, cliquez sur le bouton Enregistrer l'affichage qui figure au-dessus de la fenêtre des résultats de la requête.

    Enregistrez la vue.

  2. Dans la boîte de dialogue Enregistrer la vue :

    • Comme Nom du projet, sélectionnez le projet qui servira à stocker la vue.
    • Pour Nom de l'ensemble de données, choisissez l'ensemble de données qui contiendra la vue. L'ensemble de données contenant la vue et celui contenant les tables référencées par celle-ci doivent se trouver dans le même emplacement.
    • Dans Nom de la table, saisissez le nom de la vue.
    • Cliquez sur Enregistrer.

bq

Exécutez la commande bq mk avec l'option --view. Pour les requêtes SQL standards, ajoutez l'option --use_legacy_sql et définissez-la sur false. Les paramètres facultatifs incluent --expiration, --description et --label.

Si votre requête fait référence à des ressources externes de fonction définie par l'utilisateur (UDF), stockées dans Cloud Storage ou dans des fichiers locaux, spécifiez ces ressources à l'aide de l'option --view_udf_resource. L'option --view_udf_resource n'est pas présentée ici. Pour en savoir plus sur l'utilisation des fonctions définies par l'utilisateur, consultez la section Fonctions définies par l'utilisateur et outil de ligne de commande bq.

Si vous créez une vue dans un projet autre que votre projet par défaut, ajoutez l'ID du projet à la commande en utilisant l'option --project_id.

bq mk \
--use_legacy_sql=false \
--view_udf_resource=PATH_TO_FILE \
--expiration INTEGER \
--description "DESCRIPTION" \
--label KEY:VALUE \
--view 'QUERY' \
--project_id PROJECT_ID \
DATASET.VIEW

Remplacez les éléments suivants :

  • PATH_TO_FILE est le chemin de l'URI ou du système de fichiers local permettant d'accéder à un fichier de code, qui doit être chargé et évalué immédiatement en tant que ressource de fonction définie par l'utilisateur utilisée par la vue. Répétez l'option pour spécifier plusieurs fichiers.
  • INTEGER définit la durée de vie (en secondes) de la vue. Si INTEGER est défini sur 0, la vue n'expire jamais. Si vous n'incluez pas l'option --expiration, BigQuery crée la vue avec la durée de vie définie par défaut pour les tables de l'ensemble de données.
  • DESCRIPTION est la description du libellé.
  • KEY:VALUE est la paire clé-valeur qui représente un libellé. Répétez l'option --label pour spécifier plusieurs libellés.
  • QUERY est une requête valide.
  • PROJECT_ID est l'ID de votre projet (si vous n'avez pas configuré de projet par défaut).
  • DATASET est un ensemble de données dans votre projet.
  • VIEW est le nom de la vue que vous souhaitez créer.

Exemples :

Saisissez la commande suivante pour créer une vue nommée myview dans l'ensemble de données mydataset au sein de votre projet par défaut. Le délai d'expiration est défini sur 3 600 secondes (une heure), la description est définie sur This is my view et le libellé est défini sur organization:development. La requête utilisée pour créer la vue interroge les données de l'ensemble de données public USA Name Data.

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

Saisissez la commande suivante pour créer une vue nommée myview dans l'ensemble de données mydataset au sein du projet myotherproject. La description est définie sur This is my view, le libellé est défini sur organization:development et le délai d'expiration de la vue est défini sur le délai d'expiration par défaut pour les tables de l'ensemble de données. La requête utilisée pour créer la vue interroge les données de l'ensemble de données public USA Name Data.

bq mk \
--use_legacy_sql=false \
--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

Une fois la vue créée, vous pouvez mettre à jour son délai d'expiration, sa description et ses libellés. Pour en savoir plus, consultez la page Mettre à jour les propriétés d'une vue.

API

Appelez la méthode tables.insert avec une ressource de table contenant une propriété view.

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. 

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)
	}
	defer client.Close()

	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
}

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. 

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TableInfo;
import com.google.cloud.bigquery.ViewDefinition;

// Sample to create a view
public class CreateView {

  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";
    String viewName = "MY_VIEW_NAME";
    String query =
        String.format(
            "SELECT TimestampField, StringField, BooleanField FROM %s.%s", datasetName, tableName);
    createView(datasetName, viewName, query);
  }

  public static void createView(String datasetName, String viewName, String query) {
    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();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, viewName);

      ViewDefinition viewDefinition =
          ViewDefinition.newBuilder(query).setUseLegacySql(false).build();

      bigquery.create(TableInfo.of(tableId, viewDefinition));
      System.out.println("View created successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("View was not created. \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. 

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

async function createView() {
  // Creates a new view named "my_shared_view" in "my_dataset".

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const myDatasetId = "my_table"
  // const myTableId = "my_table"
  // const projectId = "bigquery-public-data";
  // const sourceDatasetId = "usa_names"
  // const sourceTableId = "usa_1910_current";
  const myDataset = await bigquery.dataset(myDatasetId);

  // For all options, see https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/v2/tables#resource
  const options = {
    view: `SELECT name
    FROM \`${projectId}.${sourceDatasetId}.${sourceTableId}\`
    LIMIT 10`,
  };

  // Create a new view in the dataset
  const [view] = await myDataset.createTable(myTableId, options);

  console.log(`View ${view.id} created.`);
}

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. 

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

view_id = "my-project.my_dataset.my_view"
source_id = "my-project.my_dataset.my_table"
view = bigquery.Table(view_id)

# The source table in this example is created from a CSV file in Google
# Cloud Storage located at
# `gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv`. It contains
# 50 US states, while the view returns only those states with names
# starting with the letter 'W'.
view.view_query = f"SELECT name, post_abbr FROM `{source_id}` WHERE name LIKE 'W%'"

# Make an API request to create the view.
view = client.create_table(view)
print(f"Created {view.table_type}: {str(view.reference)}")

Une fois la vue créée, vous l'interrogez de la même manière qu'une table.

Étapes suivantes