Como consultar dados do Google Drive

Nesta página, você aprenderá a usar o BigQuery para consultar dados armazenados no Google Drive.

O BigQuery aceita consultas de arquivos pessoais do Google Drive e do Drive de equipe. Para mais informações sobre o Google Drive, consulte o Centro de aprendizagem do G Suite.

É possível consultar arquivos no Google Drive nos seguintes formatos:

  • valores separados por vírgula (CSV, na sigla em inglês)
  • JSON, delimitado por nova linha.
  • arquivos Avro
  • Planilhas Google (apenas a primeira guia)

Para consultar diretamente uma fonte de dados externa do Google Drive, informe o caminho de URI do Google Drive para seus dados e crie uma tabela externa que faça referência a essa fonte. A tabela usada para consultar a fonte de dados do Google Drive pode ser uma tabela permanente ou temporária.

Como recuperar o URI do Google Drive

Para criar uma tabela externa para uma fonte de dados do Google Drive, você precisa fornecer o URI do Google Drive. Para recuperar o URI do Google Drive, faça o seguinte:

  1. Acesse o Google Drive.

  2. Clique com o botão direito do mouse no arquivo e selecione Gerar link compartilhável. O URI precisa ser assim: https://drive.google.com/open?id=[FILE_ID].

    Em que:

    • [FILE_ID] é o código alfanumérico para seu arquivo do Google Drive.

Ativar acesso ao Google Drive

O acesso a dados hospedados no Google Drive exige um escopo adicional do OAuth, tanto durante a definição da origem federada quanto durante a execução da consulta. Embora não esteja ativado por padrão, ele pode estar incluído na IU, na CLI ou pela API por meio dos seguintes mecanismos:

Console

Siga as etapas de autenticação baseada na Web durante a criação de uma tabela permanente na IU da Web do BigQuery. Quando solicitado, clique em Permitir para que o Google Drive possa acessar as Ferramentas de cliente do BigQuery.

IU clássica

Siga as etapas de autenticação baseada na Web durante a criação de uma tabela permanente na IU da Web do BigQuery. Quando solicitado, clique em Permitir para que o Google Drive possa acessar as Ferramentas de cliente do BigQuery.

CLI


Para ativar o acesso ao Google Drive:

  1. Digite o seguinte comando para garantir que você tenha a versão mais recente da ferramenta de linha de comando.

    gcloud components update
    
  2. Digite o comando a seguir para autenticar com o Google Drive.

    gcloud auth login --enable-gdrive-access
    

API


Se você estiver usando a API do BigQuery, solicite o escopo do OAuth para o Google Drive além do escopo do BigQuery.

Python

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python em Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery Python.

import google.auth
# from google.cloud import bigquery

# Create credentials with Drive & BigQuery API scopes
# Both APIs must be enabled for your project before running this code
credentials, project = google.auth.default(scopes=[
    'https://www.googleapis.com/auth/drive',
    'https://www.googleapis.com/auth/bigquery',
])
client = bigquery.Client(credentials=credentials, project=project)

Escopos e controles de acesso

Controles de acesso para tabelas externas permanentes

Você pode compartilhar o acesso a uma tabela externa permanente vinculada a uma fonte de dados do Google Drive. É possível compartilhar o acesso com usuários (incluindo contas de serviço) ou grupos. Para consultar a tabela externa, os usuários ou grupos precisam de pelo menos:

  • acesso READER ou bigquery.dataViewer ao conjunto de dados que contém a tabela externa;
  • acesso bigquery.user ao projeto que contém o conjunto de dados para executar jobs de consulta;
  • acesso Can view ao arquivo do Google Drive vinculado à tabela externa.

Escopos para instâncias do Compute Engine

Ao criar uma instância do Compute Engine, é possível especificar uma lista de escopos para ela. Os escopos controlam o acesso da instância aos produtos do Google Cloud Platform, incluindo o Google Drive. Os aplicativos executados na VM usam a conta do serviço para chamar as APIs do Google Cloud.

Se você configurar uma instância do Compute Engine para ser executada como uma conta de serviço, e essa conta tiver acesso a uma tabela externa vinculada a uma fonte de dados do Google Drive, será preciso adicionar a essa instância o escopo do OAuth para o Google Drive (https://www.googleapis.com/auth/drive).

Para informações sobre como aplicar escopos a uma instância do Compute Engine, consulte Como alterar a conta de serviço e os escopos de acesso de uma instância. Para mais informações sobre as contas de serviço do Compute Engine, consulte Contas de serviços.

Tabelas externas permanentes x temporárias

É possível consultar uma fonte de dados externa no BigQuery usando uma tabela permanente ou uma temporária. A tabela permanente é criada no conjunto de dados do BigQuery vinculado à fonte de dados externa. Como ela é permanente, você pode usar os controles de acesso em nível de conjunto de dados para compartilhá-la com outros que também tenham acesso à fonte de dados externa subjacente. Além disso, é possível consultar a tabela a qualquer momento.

Ao consultar uma fonte de dados externa usando uma tabela temporária, você envia um comando que inclui uma consulta e cria uma tabela não permanente vinculada a essa fonte. A tabela temporária não é criada em um dos conjuntos de dados do BigQuery. Como ela não fica armazenada permanentemente em um conjunto de dados, não é possível compartilhá-la com outros. A consulta em uma fonte de dados externa usando uma tabela temporária é útil no caso de consultas específicas únicas em dados externos ou para extrair, transformar e carregar (ETL, na sigla em inglês) processos.

Como consultar dados do Google Drive usando tabelas externas permanentes

Para consultar uma fonte de dados externa usando uma tabela permanente, crie-a em um conjunto de dados do BigQuery vinculado a essa fonte de dados externa. Os dados não ficam armazenados na tabela do BigQuery. Como a tabela é permanente, você pode usar os controles de acesso em nível de conjunto de dados para compartilhá-la com outros que também tenham acesso à fonte de dados externa subjacente.

Existem três maneiras de especificar informações de esquema ao criar uma tabela externa permanente no BigQuery:

  • Se você está usando a API para criar uma tabela externa permanente, comece pelo arquivo de definição de tabela que determina o esquema e os metadados para a fonte de dados externa. Ao criar esse arquivo, é possível ativar a detecção automática de esquema para fontes de dados compatíveis.
  • Se você está usando a CLI para criar uma tabela externa permanente, é possível usar um arquivo de definição de tabela, criar e usar seu próprio arquivo de esquema ou inserir o esquema in-line (na linha de comando).
  • Se você está usando o console ou a IU da Web clássica do BigQuery para criar uma tabela externa permanente, é possível inserir o esquema da tabela manualmente ou usar a detecção automática de esquemas para fontes de dados compatíveis.

Para consultar os dados do Google Drive usando uma tabela externa permanente, siga as etapas abaixo:

  • Crie um arquivo de definição de tabela (para a API e, opcionalmente, para a CLI).
  • Crie uma tabela no BigQuery vinculada à fonte de dados externa.
  • Consulte a tabela ligada à fonte de dados externa.

Como criar uma tabela externa permanente

É possível criar uma tabela permanente vinculada à sua fonte de dados externa da seguinte forma:

  • Use o Console do GCP ou a IU da Web clássica do BigQuery.
  • Use o comando mk da ferramenta de linha de comando.
  • Configure as propriedades configuration.query.tableDefinitions em uma tarefa de consulta usando a API.

Console

  1. Abra a IU da Web do BigQuery no Console do GCP.
    Acessar a IU da Web do BigQuery

  2. No painel de navegação, localizado na seção Recursos, expanda seu projeto e selecione um conjunto de dados. Clique em Criar tabela do lado direito da janela.

    Criar tabela

  3. Na página Criar tabela, na seção Origem:

    • Em Criar tabela de, selecione o tipo de origem que você quer no Drive.

      Criar fonte de tabela

    • No campo Selecionar URI do drive, insira o URI do Google Drive. Caracteres curinga não são aceitos com os URIs do Google Drive.

    • Para Formato de arquivo, selecione o formato dos dados. Os formatos válidos para dados do Google Drive incluem:

      • Valores separados por vírgula (CSV, na sigla em inglês)
      • JSON (delimitado por nova linha)
      • Avro
      • Planilhas Google (apenas a primeira guia)
  4. Na página Criar tabela, na seção Destino:

    • Em Nome do conjunto de dados, escolha o conjunto de dados apropriado e, no campo Nome da tabela, insira o nome da tabela que você está criando no BigQuery.

      Escolher conjunto de dados

    • Verifique se o Tipo de tabela está definido como Tabela externa.

  5. Na seção Esquema, insira a definição do esquema.

    • Em arquivos JSON ou CSV, marque a opção Detecção automática para ativar a detecção automática de esquemas. A detecção automática não está disponível para exportações do Cloud Datastore, exportações do Cloud Firestore e arquivos Avro. As informações de esquema para esses tipos de arquivo são recuperadas automaticamente dos dados de origem autodescritivos.
    • Insira as informações do esquema manualmente:
      • Ative Editar como texto e insira o esquema da tabela como uma matriz JSON. Observação: é possível ver o esquema de uma tabela no formato JSON. Basta digitar o seguinte comando: bq show --format=prettyjson [DATASET].[TABLE].
      • Use Adicionar campo para inserir manualmente o esquema.
  6. Clique em Criar tabela.

  7. Se necessário, selecione sua conta e clique em Permitir para que o Google Drive possa acessar as Ferramentas de cliente do BigQuery.

Depois disso, execute uma consulta na tabela como faria se ela fosse uma tabela nativa do BigQuery, respeitando as limitações nas fontes de dados externas.

Quando sua consulta for concluída, faça o download dos resultados como um arquivo CSV/JSON ou salve os resultados no Planilhas Google. Consulte Fazer download, salvar e exportar dados para mais informações.

IU clássica

  1. Acesse a IU da Web do BigQuery.

    Acessar a IU da Web do BigQuery

  2. No painel de navegação, passe o cursor sobre um conjunto de dados, clique no ícone de seta para baixo imagem do ícone de seta para baixo e selecione Criar nova tabela.

  3. Na página Criar tabela, na seção Dados de origem:

    • Em Local, selecione Google Drive e, no campo de origem, digite o URI do Google Drive. Caracteres curinga não são aceitos com os URIs do Google Drive.
    • Para Formato de arquivo, selecione o formato dos dados. Os formatos válidos para dados do Google Drive incluem os seguintes:

      • valores separados por vírgula (CSV, na sigla em inglês)
      • JSON (delimitado por nova linha)
      • Avro
      • Planilhas Google (apenas a primeira guia)
  4. Na página Criar tabela, na seção Tabela de destino:

    • Em Nome da tabela, escolha o conjunto de dados apropriado e, no campo apropriado, insira o nome da tabela permanente a ser criada no BigQuery.
    • Verifique se o Tipo de tabela está definido como Tabela externa.
  5. Na seção Schema, insira as informações do esquema.

    • Em arquivos JSON ou CSV, marque a opção Detecção automática para ativar a detecção automática de esquemas. A detecção automática de esquemas na IU da Web atualmente não é compatível com as Planilhas do Google, embora esteja disponível usando a CLI e a API. Além disso, a detecção automática não está disponível para fontes de dados Avro. As informações do esquema são recuperadas automaticamente dos arquivos Avro.

    • Em arquivos CSV, JSON ou do Planilhas do Google, é possível inserir informações de esquema manualmente:

      • Clique em Editar como texto e insira o esquema da tabela no formato JSON.
      • Use Adicionar campo para inserir manualmente o esquema.
  6. Selecione os itens aplicáveis na seção Opções e clique em Criar tabela.

  7. Selecione sua conta e clique em Permitir para permitir que as ferramentas de cliente do BigQuery acessem o Google Drive.

    Caixa de diálogo de acesso às ferramentas de cliente

Depois disso, execute uma consulta na tabela como faria se ela fosse uma tabela nativa do BigQuery, respeitando as limitações nas fontes de dados externas.

Quando sua consulta for concluída, faça o download dos resultados como um arquivo CSV/JSON ou salve os resultados no Planilhas Google. Consulte Fazer download, salvar e exportar dados para mais informações.

CLI

Crie uma tabela na ferramenta de linha de comando do BigQuery usando o comando bq mk. Ao usar a CLI para criar uma tabela vinculada a uma fonte de dados externa, você pode identificar o esquema dela usando:

  • um arquivo de definição de tabela (armazenado em sua máquina local);
  • uma definição de esquema in-line;
  • um arquivo de esquema JSON (armazenado em sua máquina local).

Para criar uma tabela permanente vinculada à sua fonte de dados do Google Drive usando um arquivo de definição de tabela, digite o seguinte comando.

bq mk --external_table_definition=[DEFINITION_FILE] [DATASET_ID].[TABLE_NAME]

Em que:

  • [DEFINITION_FILE] é o caminho do arquivo de definição de tabelas na máquina local;
  • [DATASET_ID] é o nome do conjunto de dados que contém a tabela;
  • [TABLE_NAME] é o nome da tabela que você está criando.

Por exemplo, o seguinte comando cria uma tabela permanente chamada mytable usando um arquivo de definição de tabela chamado mytable_def.

bq mk --external_table_definition=/tmp/mytable_def mydataset.mytable

Para criar uma tabela permanente vinculada à sua fonte de dados externa usando uma definição de esquema in-line, digite o seguinte comando:

bq mk --external_table_definition=[SCHEMA]@[SOURCE_FORMAT]=[DRIVE_URI] [DATASET_ID].[TABLE_NAME]

Em que:

  • [SCHEMA] é a definição do esquema (no formato [FIELD]:[DATA_TYPE], [FIELD]:[DATA_TYPE]);
  • [SOURCE_FORMAT] é CSV, NEWLINE_DELIMITED_JSON, AVRO ou GOOGLE_SHEETS;
  • [DRIVE_URI] é o URI do Google Drive;
  • [DATASET_ID] é o nome do conjunto de dados que contém a tabela;
  • [TABLE_NAME] é o nome da tabela que você está criando.

Por exemplo, o comando a seguir cria uma tabela permanente chamada sales associada a um arquivo do Planilhas Google armazenado no Google Drive com a seguinte definição de esquema: Region:STRING,Quarter:STRING,Total_sales:INTEGER.

bq mk --external_table_definition=Region:STRING,Quarter:STRING,Total_sales:INTEGER@GOOGLE_SHEETS=https://drive.google.com/open?id=1234_AbCD12abCd mydataset.sales

Para criar uma tabela permanente vinculada à sua fonte de dados externa usando um arquivo de esquema JSON, insira o seguinte comando.

bq mk --external_table_definition=[SCHEMA_FILE]@[SOURCE_FORMAT]=[DRIVE_URI] [DATASET_ID].[TABLE_NAME]

Em que:

  • [SCHEMA_FILE] é o caminho para o arquivo de esquema JSON na sua máquina local;
  • [SOURCE_FORMAT] é CSV, NEWLINE_DELIMITED_JSON, AVRO ou GOOGLE_SHEETS;
  • [DRIVE_URI] é o URI do Google Drive;
  • [DATASET_ID] é o nome do conjunto de dados que contém a tabela;
  • [TABLE_NAME] é o nome da tabela que você está criando.

Por exemplo, o comando a seguir cria uma tabela chamada sales, associada a um arquivo CSV armazenado no Google Drive usando o arquivo de esquema /tmp/sales_schema.json.

bq mk --external_table_definition=/tmp/sales_schema.json@CSV=https://drive.google.com/open?id=1234_AbCD12abCd mydataset.sales

Após a criação da tabela permanente, você poderá executar uma consulta nela como se fosse uma tabela nativa do BigQuery, sujeita aos limites das fontes de dados externas.

Quando sua consulta for concluída, faça o download dos resultados como um arquivo CSV/JSON ou salve os resultados no Planilhas Google. Consulte Fazer download, salvar e exportar dados para mais informações.

API

Especifique a fonte de dados externa usando as propriedades externalDataConfiguration.

Python

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python em Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery Python.

import google.auth
# from google.cloud import bigquery
# dataset_id = 'my_dataset'

# Create credentials with Drive & BigQuery API scopes
# Both APIs must be enabled for your project before running this code
credentials, project = google.auth.default(scopes=[
    'https://www.googleapis.com/auth/drive',
    'https://www.googleapis.com/auth/bigquery',
])
client = bigquery.Client(credentials=credentials, project=project)

# Configure the external data source
dataset_ref = client.dataset(dataset_id)
table_id = 'us_states'
schema = [
    bigquery.SchemaField('name', 'STRING'),
    bigquery.SchemaField('post_abbr', 'STRING')
]
table = bigquery.Table(dataset_ref.table(table_id), schema=schema)
external_config = bigquery.ExternalConfig('GOOGLE_SHEETS')
# Use a shareable link or grant viewing access to the email address you
# used to authenticate with BigQuery (this example Sheet is public)
sheet_url = (
    'https://docs.google.com/spreadsheets'
    '/d/1i_QCL-7HcSyUZmIbP9E6lO_T5u3HnpLe7dnpHaijg_E/edit?usp=sharing')
external_config.source_uris = [sheet_url]
external_config.options.skip_leading_rows = 1  # optionally skip header row
table.external_data_configuration = external_config

# Create a permanent table linked to the Sheets file
table = client.create_table(table)  # API request

# Example query to find states starting with 'W'
sql = 'SELECT * FROM `{}.{}` WHERE name LIKE "W%"'.format(
    dataset_id, table_id)

query_job = client.query(sql)  # API request

w_states = list(query_job)  # Waits for query to finish
print('There are {} states with names starting with W.'.format(
    len(w_states)))

Como consultar dados do Google Drive usando tabelas temporárias

Para consultar uma fonte de dados externa sem criar uma tabela permanente, você executa um comando para combinar:

  • um arquivo de definição de tabela com uma consulta;
  • uma definição de esquema in-line com uma consulta;
  • um arquivo de definição de esquema JSON com uma consulta.

O arquivo de definição de tabela ou esquema fornecido é usado para criar a tabela externa temporária, e a consulta será executada nela. Na CLI e na API do BigQuery, é permitido consultar uma fonte de dados externa usando uma tabela temporária.

A tabela externa temporária não é criada em um dos conjuntos de dados do BigQuery. Como ela não fica armazenada permanentemente em um conjunto de dados, não é possível compartilhá-la com outros. A consulta a uma fonte de dados externa usando uma tabela temporária é útil quando você quer consultar dados externos apenas uma vez, com um propósito específico, ou executar processos de extração, transformação e carregamento (ETL, na sigla em inglês).

Como criar e consultar uma tabela temporária

Você pode criar e consultar uma tabela temporária vinculada a uma fonte de dados externa usando a CLI ou a API.

CLI

Consulte uma tabela temporária vinculada a uma fonte de dados externa usando o comando bq query com a sinalização --external_table_definition. Ao usar a CLI para consultar uma tabela temporária vinculada a uma fonte de dados externa, você pode identificar o esquema dela usando:

  • um arquivo de definição de tabela (armazenado em sua máquina local);
  • uma definição de esquema in-line;
  • um arquivo de esquema JSON (armazenado em sua máquina local).

Para consultar uma tabela temporária vinculada à sua fonte de dados externa usando um arquivo de definição de tabela, insira o seguinte comando:

bq --location=[LOCATION] query --external_table_definition=[TABLE_NAME]::[DEFINITION_FILE] '[QUERY]'

Em que:

  • [LOCATION] é o local. A sinalização --location é opcional;
  • [TABLE_NAME] é o nome da tabela temporária que você está criando;
  • [DEFINITION_FILE] é o caminho do arquivo de definição de tabelas na máquina local;
  • [QUERY] é a consulta que você está enviando para a tabela temporária.

Por exemplo, o seguinte comando cria e consulta uma tabela temporária chamada sales usando um arquivo de definição de tabela chamado sales_def.

bq --location=US query --external_table_definition=sales::sales_def 'SELECT Region,Total_sales FROM sales;'

Para consultar uma tabela temporária vinculada à sua fonte de dados externa usando uma definição de esquema in-line, digite o seguinte comando:

bq --location=[LOCATION] query --external_table_definition=[TABLE_NAME]::[SCHEMA]@[SOURCE_FORMAT]=[DRIVE_URI] '[QUERY]'

Em que:

  • [LOCATION] é o local. A sinalização --location é opcional;
  • [TABLE_NAME] é o nome da tabela temporária que você está criando;
  • [SCHEMA] é a definição de esquema in-line (no formato [FIELD]:[DATA_TYPE],[FIELD]:[DATA_TYPE]);
  • [SOURCE_FORMAT] é CSV, NEWLINE_DELIMITED_JSON, AVRO ou GOOGLE_SHEETS;
  • [DRIVE_URI] é o URI do Google Drive;
  • [QUERY] é a consulta que você está enviando para a tabela temporária.

Por exemplo, o seguinte comando cria e consulta uma tabela temporária chamada sales associada a um arquivo CSV armazenado no Google Drive com a seguinte definição de esquema: Region:STRING,Quarter:STRING,Total_sales:INTEGER.

bq --location=US query --external_table_definition=sales::Region:STRING,Quarter:STRING,Total_sales:INTEGER@CSV=https://drive.google.com/open?id=1234_AbCD12abCd 'SELECT Region,Total_sales FROM sales;'

Para consultar uma tabela temporária vinculada à sua fonte de dados externa usando um arquivo de esquema JSON, insira o seguinte comando:

bq --location=[LOCATION] query --external_table_definition=[SCHEMA_FILE]@[SOURCE_FORMAT]=[DRIVE_URI] '[QUERY]'

Em que:

  • [LOCATION] é o local. A sinalização --location é opcional;
  • [SCHEMA_FILE] é o caminho para o arquivo de esquema JSON na sua máquina local;
  • [SOURCE_FORMAT] é CSV, NEWLINE_DELIMITED_JSON, AVRO ou GOOGLE_SHEETS;
  • [DRIVE_URI] é o URI do Google Drive;
  • [QUERY] é a consulta que você está enviando para a tabela temporária.

Por exemplo, o comando a seguir cria e consulta uma tabela temporária chamada sales, associada a um arquivo CSV armazenado no Google Drive usando o arquivo de esquema /tmp/sales_schema.json.

bq --location=US query --external_table_definition=sales::/tmp/sales_schema.json@CSV=https://drive.google.com/open?id=1234_AbCD12abCd 'SELECT Total_sales FROM sales;'

API

Python

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python em Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery Python.

import google.auth
# from google.cloud import bigquery

# Create credentials with Drive & BigQuery API scopes
# Both APIs must be enabled for your project before running this code
credentials, project = google.auth.default(scopes=[
    'https://www.googleapis.com/auth/drive',
    'https://www.googleapis.com/auth/bigquery',
])
client = bigquery.Client(credentials=credentials, project=project)

# Configure the external data source and query job
external_config = bigquery.ExternalConfig('GOOGLE_SHEETS')
# Use a shareable link or grant viewing access to the email address you
# used to authenticate with BigQuery (this example Sheet is public)
sheet_url = (
    'https://docs.google.com/spreadsheets'
    '/d/1i_QCL-7HcSyUZmIbP9E6lO_T5u3HnpLe7dnpHaijg_E/edit?usp=sharing')
external_config.source_uris = [sheet_url]
external_config.schema = [
    bigquery.SchemaField('name', 'STRING'),
    bigquery.SchemaField('post_abbr', 'STRING')
]
external_config.options.skip_leading_rows = 1  # optionally skip header row
table_id = 'us_states'
job_config = bigquery.QueryJobConfig()
job_config.table_definitions = {table_id: external_config}

# Example query to find states starting with 'W'
sql = 'SELECT * FROM `{}` WHERE name LIKE "W%"'.format(table_id)

query_job = client.query(sql, job_config=job_config)  # API request

w_states = list(query_job)  # Waits for query to finish
print('There are {} states with names starting with W.'.format(
    len(w_states)))

A pseudocoluna _FILE_NAME

Tabelas baseadas em fontes de dados externas fornecem uma pseudocoluna chamada _FILE_NAME. Ela contém o caminho totalmente qualificado para o arquivo ao qual a linha pertence. Esta coluna está disponível apenas para tabelas que fazem referência a dados externos armazenados no Cloud Storage e no Google Drive.

O nome de coluna _FILE_NAME é reservado. Não crie nenhuma coluna com esse nome nas tabelas. Para selecionar o valor de _FILE_NAME, use um alias. O exemplo de consulta a seguir mostra a seleção de _FILE_NAME por meio da atribuição do alias fn à pseudocoluna.

bq query --project_id=[PROJECT_ID] --use_legacy_sql=false 'SELECT name, _FILE_NAME AS fn from [DATASET].[TABLE_NAME] where name contains "Alex";' 

Em que:

  • [PROJECT_ID] é um código de projeto válido (essa sinalização não será necessária se você usar o Cloud Shell ou configurar um projeto padrão no SDK do Cloud);
  • [DATASET] é o nome do conjunto de dados que armazena a tabela externa permanente;
  • [TABLE_NAME] é o nome da tabela externa permanente.

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