Creazione di set di dati

Console

1. Apri la pagina BigQuery nella console Google Cloud.

   Vai alla pagina BigQuery

2. Nel riquadro Explorer, seleziona il progetto in cui vuoi creare il set di dati.

3. Espandi l'opzione more_vert Azioni e fai clic su Crea set di dati:

   

4. Nella pagina Crea set di dati:

   • In ID set di dati, inserisci un nome univoco del set di dati.

   • Per Tipo di località, scegli una posizione geografica per il set di dati. Una volta creato un set di dati, la posizione non può essere modificata.

   • (Facoltativo) Se vuoi che le tabelle di questo set di dati scadano, seleziona Attiva la scadenza delle tabelle e poi specifica la Durata massima predefinita della tabella in giorni.

   • (Facoltativo) Se vuoi utilizzare una chiave di crittografia gestita dal cliente (CMEK), espandi Opzioni avanzate e seleziona Chiave di crittografia gestita dal cliente (CMEK).

   • (Facoltativo) Se vuoi utilizzare nomi di tabelle senza distinzione tra maiuscole e minuscole, espandi Opzioni avanzate, quindi seleziona Abilita nomi tabella senza distinzione tra maiuscole e minuscole.

   • (Facoltativo) Se vuoi utilizzare una regola di confronto predefinita, espandi Opzioni avanzate, seleziona Attiva regole di confronto predefinite, quindi seleziona le Regole di confronto predefinite da utilizzare.

   • (Facoltativo) Se vuoi utilizzare una modalità di arrotondamento predefinita, espandi Opzioni avanzate, poi seleziona la Modalità di arrotondamento predefinita da utilizzare.

   • (Facoltativo) Se vuoi attivare il modello di fatturazione dell'archiviazione fisica, espandi Opzioni avanzate e seleziona Attiva il modello di fatturazione dell'archiviazione fisica.

     Quando modifichi il modello di fatturazione di un set di dati, sono necessarie 24 ore prima che la modifica venga applicata.

     Una volta modificato il modello di fatturazione dello spazio di archiviazione di un set di dati, devi attendere 14 giorni prima di poterlo modificare di nuovo.

   • (Facoltativo) Se vuoi impostare la finestra di viaggio nel tempo del set di dati, espandi Opzioni avanzate e seleziona la Finestra di viaggio nel tempo da utilizzare.

   • Fai clic su Crea set di dati.

SQL

Utilizza l'istruzione CREATE SCHEMA.

Per creare un set di dati in un progetto diverso da quello predefinito, aggiungi l'ID progetto all'ID set di dati nel seguente formato: PROJECT_ID.DATASET_ID.

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, inserisci la seguente istruzione:

   CREATE SCHEMA PROJECT_ID.DATASET_ID
     OPTIONS (
       default_kms_key_name = 'KMS_KEY_NAME',
       default_partition_expiration_days = PARTITION_EXPIRATION,
       default_table_expiration_days = TABLE_EXPIRATION,
       description = 'DESCRIPTION',
       labels = [('KEY_1','VALUE_1'),('KEY_2','VALUE_2')],
       location = 'LOCATION',
       max_time_travel_hours = HOURS,
       storage_billing_model = BILLING_MODEL);

   Sostituisci quanto segue:

   • PROJECT_ID: il tuo ID progetto
   • DATASET_ID: l'ID del set di dati che stai creando
   • KMS_KEY_NAME: il nome della chiave Cloud Key Management Service predefinita utilizzata per proteggere le tabelle appena create in questo set di dati, a meno che non venga fornita una chiave diversa al momento della creazione. Non puoi creare una tabella criptata da Google in un set di dati con questo parametro impostato.
   • PARTITION_EXPIRATION: la durata predefinita (in giorni) per le partizioni nelle tabelle partizionate appena create. La scadenza della partizione predefinita non ha un valore minimo. L'ora di scadenza restituisce la data della partizione più il valore intero. Qualsiasi partizione creata in una tabella partizionata nel set di dati viene eliminata PARTITION_EXPIRATION giorni dopo la data della tabella. Se fornisci l'opzione time_partitioning_expiration quando crei o aggiorni una tabella partizionata, la scadenza della tabella a livello di tabella ha la precedenza sulla scadenza della tabella predefinita a livello di set di dati.
   • TABLE_EXPIRATION: la durata predefinita (in giorni) per le tabelle appena create. Il valore minimo è 0,042 giorni (un'ora). La scadenza viene valutata come l'ora corrente più il valore intero. Qualsiasi tabella creata nel set di dati viene eliminata TABLE_EXPIRATION giorni dopo la data e l'ora di creazione. Questo valore viene applicato se non imposti una scadenza della tabella quando crei la tabella.
   • DESCRIPTION: una descrizione del set di dati
   • KEY_1:VALUE_1: la coppia chiave-valore che vuoi impostare come prima etichetta in questo set di dati
   • KEY_2:VALUE_2: la coppia chiave-valore che vuoi impostare come seconda etichetta
   • LOCATION: la posizione del set di dati. Una volta creato un set di dati, la sua posizione non può essere modificata.
   • HOURS: la durata in ore della finestra di spostamento cronologico per il nuovo set di dati. Il valore HOURS deve essere un numero intero espresso in multipli di 24 (48, 72, 96, 120, 144, 168) compreso tra 48 (2 giorni) e 168 (7 giorni). 168 ore è il valore predefinito se questa opzione non è specificata.
   • BILLING_MODEL: imposta il modello di fatturazione dello spazio di archiviazione per il set di dati. Imposta il valore BILLING_MODEL su PHYSICAL per utilizzare i byte fisici durante il calcolo degli addebiti per lo spazio di archiviazione o su LOGICAL per utilizzare i byte logici. LOGICAL è il valore predefinito.

     Quando modifichi il modello di fatturazione di un set di dati, sono necessarie 24 ore prima che la modifica venga applicata.

     Una volta modificato il modello di fatturazione dello spazio di archiviazione di un set di dati, devi attendere 14 giorni prima di poterlo modificare di nuovo.

3. Fai clic su play_circle Esegui.

Per ulteriori informazioni su come eseguire query, consulta Eseguire una query interattiva.

bq

Per creare un nuovo set di dati, utilizza il comando bq mk con il flag --location. Per un elenco completo dei possibili parametri, consulta la documentazione di riferimento del comando bq mk --dataset.

Per creare un set di dati in un progetto diverso da quello predefinito, aggiungi l'ID progetto al nome del set di dati nel seguente formato: PROJECT_ID:DATASET_ID.

bq --location=LOCATION mk \
    --dataset \
    --default_kms_key=KMS_KEY_NAME \
    --default_partition_expiration=PARTITION_EXPIRATION \
    --default_table_expiration=TABLE_EXPIRATION \
    --description="DESCRIPTION" \
    --label=KEY_1:VALUE_1 \
    --label=KEY_2:VALUE_2 \
    --add_tags=KEY_3:VALUE_3[,...] \
    --max_time_travel_hours=HOURS \
    --storage_billing_model=BILLING_MODEL \
    PROJECT_ID:DATASET_ID

Sostituisci quanto segue:

• LOCATION: la posizione del set di dati. Una volta creato un set di dati, la posizione non può essere modificata. Puoi impostare un valore predefinito per la località utilizzando il file .bigqueryrc.

• KMS_KEY_NAME: il nome della chiave Cloud Key Management Service predefinita utilizzata per proteggere le tabelle appena create in questo set di dati, a meno che non venga fornita una chiave diversa al momento della creazione. Non puoi creare una tabella criptata da Google in un set di dati con questo parametro impostato.

• PARTITION_EXPIRATION: la durata predefinita (in secondi) per le partizioni nelle tabelle partizionate appena create. La scadenza della partizione predefinita non ha un valore minimo. L'ora di scadenza viene valutata come la data della partizione più il valore intero. Qualsiasi partizione creata in una tabella partizionata nel set di dati viene eliminata PARTITION_EXPIRATION secondi dopo la data della partizione. Se fornisci il flag --time_partitioning_expiration quando crei o aggiorni una tabella partizionata, la scadenza della partizione a livello di tabella ha la precedenza sulla scadenza predefinita della partizione a livello di set di dati.

• TABLE_EXPIRATION: la durata predefinita (in secondi) per le tabelle appena create. Il valore minimo è 3600 secondi (un'ora). La data e l'ora di scadenza vengono valutate in base all'ora corrente più il valore intero. Qualsiasi tabella creata nel set di dati viene eliminata TABLE_EXPIRATION secondi dopo la relativa ora di creazione. Questo valore viene applicato se non imposti una scadenza per la tabella quando la crei.

• DESCRIPTION: una descrizione del set di dati

• KEY_1:VALUE_1: la coppia chiave-valore da impostare come prima etichetta per questo set di dati e KEY_2:VALUE_2 è la coppia chiave-valore da impostare come seconda etichetta.

• KEY_3:VALUE_3: la coppia chiave-valore da impostare come tag nel set di dati. Aggiungi più tag sotto lo stesso flag con virgole tra le coppie chiave:valore.

• HOURS: la durata in ore della finestra di spostamento nel tempo per il nuovo set di dati. Il valore HOURS deve essere un numero intero espresso in multipli di 24 (48, 72, 96, 120, 144, 168) compreso tra 48 (2 giorni) e 168 (7 giorni). 168 ore è il valore predefinito se non viene specificata questa opzione.

• BILLING_MODEL: imposta il modello di fatturazione dello spazio di archiviazione per il set di dati. Imposta il valore BILLING_MODEL su PHYSICAL per utilizzare i byte fisici durante il calcolo degli caricamenti sullo spazio di archiviazione o su LOGICAL per utilizzare i byte logici. LOGICAL è il valore predefinito.

  Quando modifichi il modello di fatturazione di un set di dati, sono necessarie 24 ore prima che la modifica venga applicata.

  Una volta modificato il modello di fatturazione dello spazio di archiviazione di un set di dati, devi attendere 14 giorni prima di poterlo modificare di nuovo.

• PROJECT_ID: il tuo ID progetto.

• DATASET_ID è l'ID del set di dati che stai creando.

Ad esempio, il seguente comando crea un set di dati denominato mydataset con la posizione dei dati impostata su US, una scadenza della tabella predefinita di 3600 secondi (1 ora) e una descrizione di This is my dataset. Anziché utilizzare il flag --dataset, il comando utilizza la scorciatoia -d. Se ometti -d e --dataset, il comando viene creato per impostazione predefinita un set di dati.

bq --location=US mk -d \
    --default_table_expiration 3600 \
    --description "This is my dataset." \
    mydataset

Per confermare che il set di dati sia stato creato, inserisci il comando bq ls. Inoltre, puoi creare una tabella quando crei un nuovo set di dati utilizzando il seguente formato: bq mk -t dataset.table. Per ulteriori informazioni sulla creazione di tabelle, consulta Creare una tabella.

Terraform

Utilizza la risorsa google_bigquery_dataset.

Per autenticarti in BigQuery, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

Creare un set di dati

L'esempio seguente crea un set di dati denominato mydataset:

resource "google_bigquery_dataset" "default" {
  dataset_id                      = "mydataset"
  default_partition_expiration_ms = 2592000000  # 30 days
  default_table_expiration_ms     = 31536000000 # 365 days
  description                     = "dataset description"
  location                        = "US"
  max_time_travel_hours           = 96 # 4 days

  labels = {
    billing_group = "accounting",
    pii           = "sensitive"
  }
}

Quando crei un set di dati utilizzando la risorsa google_bigquery_dataset, viene concesso automaticamente l'accesso al set di dati a tutti gli account che fanno parte dei ruoli di base a livello di progetto. Se esegui il comando terraform show dopo aver creato il set di dati, il blocco access per il set di dati è simile al seguente:

Per concedere l'accesso al set di dati, ti consigliamo di utilizzare una delle risorse google_bigquery_iam, come mostrato nell'esempio seguente, a meno che non prevedi di creare oggetti autorizzati, come visualizzazioni autorizzate, all'interno del set di dati. In questo caso, utilizza la risorsa google_bigquery_dataset_access. Per esempi, consulta la documentazione.

Creare un set di dati e concedervi l'accesso

L'esempio seguente crea un set di dati denominato mydataset e utilizza la risorsa google_bigquery_dataset_iam_policy per concedervi accesso.

resource "google_bigquery_dataset" "default" {
  dataset_id                      = "mydataset"
  default_partition_expiration_ms = 2592000000  # 30 days
  default_table_expiration_ms     = 31536000000 # 365 days
  description                     = "dataset description"
  location                        = "US"
  max_time_travel_hours           = 96 # 4 days

  labels = {
    billing_group = "accounting",
    pii           = "sensitive"
  }
}

# Update the user, group, or service account
# provided by the members argument with the
# appropriate principals for your organization.
data "google_iam_policy" "default" {
  binding {
    role = "roles/bigquery.dataOwner"
    members = [
      "user:raha@altostrat.com",
    ]
  }
  binding {
    role = "roles/bigquery.admin"
    members = [
      "user:raha@altostrat.com",
    ]
  }
  binding {
    role = "roles/bigquery.user"
    members = [
      "group:analysts@altostrat.com",
    ]
  }
  binding {
    role = "roles/bigquery.dataViewer"
    members = [
      "serviceAccount:bqcx-1234567891011-abcd@gcp-sa-bigquery-condel.iam.gserviceaccount.com",
    ]
  }
}

resource "google_bigquery_dataset_iam_policy" "default" {
  dataset_id  = google_bigquery_dataset.default.dataset_id
  policy_data = data.google_iam_policy.default.policy_data
}

Creare un set di dati con una chiave di crittografia gestita dal cliente

L'esempio seguente crea un set di dati denominato mydataset e utilizza anche le risorse google_kms_crypto_key e google_kms_key_ring per specificare una chiave Cloud Key Management Service per il set di dati. Devi abilitare l'API Cloud Key Management Service prima di eseguire questo esempio.

resource "google_bigquery_dataset" "default" {
  dataset_id                      = "mydataset"
  default_partition_expiration_ms = 2592000000  # 30 days
  default_table_expiration_ms     = 31536000000 # 365 days
  description                     = "dataset description"
  location                        = "US"
  max_time_travel_hours           = 96 # 4 days

  default_encryption_configuration {
    kms_key_name = google_kms_crypto_key.crypto_key.id
  }

  labels = {
    billing_group = "accounting",
    pii           = "sensitive"
  }
  depends_on = [google_project_iam_member.service_account_access]
}

resource "google_kms_crypto_key" "crypto_key" {
  name     = "example-key"
  key_ring = google_kms_key_ring.key_ring.id
}

resource "random_id" "default" {
  byte_length = 8
}

resource "google_kms_key_ring" "key_ring" {
  name     = "${random_id.default.hex}-example-keyring"
  location = "us"
}

# Enable the BigQuery service account to encrypt/decrypt Cloud KMS keys
data "google_project" "project" {
}

resource "google_project_iam_member" "service_account_access" {
  project = data.google_project.project.project_id
  role    = "roles/cloudkms.cryptoKeyEncrypterDecrypter"
  member  = "serviceAccount:bq-${data.google_project.project.number}@bigquery-encryption.iam.gserviceaccount.com"
}

Per applicare la configurazione Terraform in un progetto Google Cloud, completa i passaggi nelle seguenti sezioni.

Prepara Cloud Shell

1. Avvia Cloud Shell.

2. Imposta il progetto Google Cloud predefinito in cui vuoi applicare le configurazioni Terraform.

   Devi eseguire questo comando una sola volta per progetto e puoi farlo in qualsiasi directory.

   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

   Le variabili di ambiente vengono sostituite se imposti valori espliciti nel file di configurazione Terraform.

Prepara la directory

Ogni file di configurazione di Terraform deve avere una propria directory (chiamata anche modulo principale).

1. In Cloud Shell, crea una directory e un nuovo file al suo interno. Il nome file deve avere l'estensione .tf, ad esempio main.tf. In questo tutorial, il file è denominato main.tf.

   mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

2. Se stai seguendo un tutorial, puoi copiare il codice campione in ogni sezione o passaggio.

   Copia il codice campione nel main.tf appena creato.

   Se vuoi, copia il codice da GitHub. Questa opzione è consigliata quando lo snippet Terraform fa parte di una soluzione end-to-end.

3. Esamina e modifica i parametri di esempio da applicare al tuo ambiente.
4. Salva le modifiche.
5. Inizializza Terraform. Devi eseguire questa operazione una sola volta per directory.

   terraform init

   Se vuoi, per utilizzare la versione più recente del provider Google, includi l'opzione -upgrade:

   terraform init -upgrade

Applica le modifiche

1. Rivedi la configurazione e verifica che le risorse che Terraform sta per creare o aggiornare corrispondano alle tue aspettative:

   terraform plan

   Apporta le correzioni necessarie alla configurazione.

2. Applica la configurazione di Terraform eseguendo il seguente comando e inserendo yes al prompt:

   terraform apply

   Attendi che Terraform mostri il messaggio "Applicazione completata".

3. Apri il tuo progetto Google Cloud per visualizzare i risultati. Nella console Google Cloud, vai alle risorse nell'interfaccia utente per assicurarti che Terraform le abbia create o aggiornate.

API

Chiama il metodo datasets.insert con una risorsa set di dati definita.

C#

using Google.Apis.Bigquery.v2.Data;
using Google.Cloud.BigQuery.V2;

public class BigQueryCreateDataset
{
    public BigQueryDataset CreateDataset(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "US"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        var dataset = new Dataset
        {
            // Specify the geographic location where the dataset should reside.
            Location = location
        };
        // Create the dataset
        return client.CreateDataset(
            datasetId: "your_new_dataset_id", dataset);
    }
}

Vai

import (
	"context"
	"fmt"

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

// createDataset demonstrates creation of a new dataset using an explicit destination location.
func createDataset(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 := &bigquery.DatasetMetadata{
		Location: "US", // See https://cloud.google.com/bigquery/docs/locations
	}
	if err := client.Dataset(datasetID).Create(ctx, meta); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Dataset;
import com.google.cloud.bigquery.DatasetInfo;

public class CreateDataset {

  public static void runCreateDataset() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    createDataset(datasetName);
  }

  public static void createDataset(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();

      DatasetInfo datasetInfo = DatasetInfo.newBuilder(datasetName).build();

      Dataset newDataset = bigquery.create(datasetInfo);
      String newDatasetName = newDataset.getDatasetId().getDataset();
      System.out.println(newDatasetName + " created successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Dataset was not created. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

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

async function createDataset() {
  // Creates a new dataset named "my_dataset".

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = "my_new_dataset";

  // Specify the geographic location where the dataset should reside
  const options = {
    location: 'US',
  };

  // Create a new dataset
  const [dataset] = await bigquery.createDataset(datasetId, options);
  console.log(`Dataset ${dataset.id} created.`);
}
createDataset();

PHP

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId = 'The Google project ID';
// $datasetId = 'The BigQuery dataset ID';

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$dataset = $bigQuery->createDataset($datasetId);
printf('Created dataset %s' . PHP_EOL, $datasetId);

Python

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 create.
# dataset_id = "{}.your_dataset".format(client.project)

# Construct a full Dataset object to send to the API.
dataset = bigquery.Dataset(dataset_id)

# TODO(developer): Specify the geographic location where the dataset should reside.
dataset.location = "US"

# Send the dataset to the API for creation, with an explicit timeout.
# Raises google.api_core.exceptions.Conflict if the Dataset already
# exists within the project.
dataset = client.create_dataset(dataset, timeout=30)  # Make an API request.
print("Created dataset {}.{}".format(client.project, dataset.dataset_id))

Ruby

require "google/cloud/bigquery"

def create_dataset dataset_id = "my_dataset", location = "US"
  bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new

  # Create the dataset in a specified geographic location
  bigquery.create_dataset dataset_id, location: location

  puts "Created dataset: #{dataset_id}"
end