Mit Sammlungen den Überblick behalten
Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Ansicht VECTOR_INDEXES
Die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES enthält eine Zeile für jeden Vektorindex in einem Dataset.
Erforderliche Berechtigungen
Zum Aufrufen der Metadaten des Suchindex benötigen Sie die Berechtigung bigquery.tables.get oder bigquery.tables.list der Identitäts- und Zugriffsverwaltung (Identity and Access Management, IAM) für die Tabelle mit dem Index. Jede der folgenden vordefinierten IAM-Rollen enthält mindestens eine der folgenden Berechtigungen:
Wenn Sie die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES abfragen, wird im Ergebnis jeder Vektorindex in einem Dataset in einer eigenen Zeile dargestellt.
Die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES hat das folgende Schema:
Spaltenname
Datentyp
Wert
index_catalog
STRING
Der Name des Projekts, zu dem das Dataset gehört.
index_schema
STRING
Der Name des Datasets, das den Index enthält.
table_name
STRING
Der Name der Tabelle, für die der Index erstellt wird.
index_name
STRING
Der Name des Vektorindexes.
index_status
STRING
Der Status des Index: ACTIVE, PENDING
DISABLEMENT, TEMPORARILY DISABLED oder
PERMANENTLY DISABLED.
ACTIVE bedeutet, dass der Index verwendet werden kann oder erstellt wird. Informationen zum Fortschritt der Indexerstellung finden Sie unter coverage_percentage
.
PENDING DISABLEMENT bedeutet, dass die Gesamtgröße der indexierten Tabellen das Limit Ihrer Organisation überschreitet. Der Index wird zum Löschen in die Warteschlange gestellt. In diesem Zustand kann der Index für Vektorsuchanfragen verwendet werden und Ihnen wird der Vektorindexspeicher in Rechnung gestellt.
TEMPORARILY DISABLED bedeutet, dass die Gesamtgröße der indexierten Tabellen das Limit Ihrer Organisation überschreitet oder die indexierte Tabelle kleiner als 10 MB ist. In diesem Zustand wird der Index nicht in Vektorsuchanfragen verwendet und Ihnen werden keine Kosten für den Speicher des Vektorindex berechnet.
PERMANENTLY DISABLED bedeutet, dass die Schematabelle nicht kompatibel ist.
creation_time
TIMESTAMP
Der Zeitpunkt, zu dem der Index erstellt wurde.
last_modification_time
TIMESTAMP
Der Zeitpunkt der letzten Änderung der Indexkonfiguration. Beispiel: Löschen einer indexierten Spalte.
last_refresh_time
TIMESTAMP
Der Zeitpunkt der letzten Indexierung der Tabellendaten. Der Wert NULL bedeutet, dass der Index noch nicht verfügbar ist.
disable_time
TIMESTAMP
Die Zeitpunkt, zu dem der Indexstatus auf DISABLED gesetzt wurde. Der Wert ist NULL, wenn der Indexstatus nicht DISABLED ist.
disable_reason
STRING
Der Grund für die Deaktivierung des Index. NULL, wenn der Indexstatus nicht DISABLED ist.
DDL
STRING
Die DDL-Anweisung (Data Definition Language), die zum Erstellen des Index verwendet wurde.
coverage_percentage
INTEGER
Der ungefähre Prozentsatz der indexierten Tabellendaten.
0 % bedeutet, dass der Index in einer VECTOR_SEARCH-Abfrage nicht verwendet werden kann, auch wenn einige Daten bereits indexiert wurden.
unindexed_row_count
INTEGER
Die Anzahl der Zeilen in der Tabelle, die nicht indexiert sind.
total_logical_bytes
INTEGER
Die Anzahl der abrechenbaren logischen Byte für den Index.
total_storage_bytes
INTEGER
Die Anzahl der abrechenbaren Speicherbyte für den Index.
Bereich und Syntax
Für Abfragen dieser Ansicht muss ein Dataset-Qualifizierer verwendet werden. In der folgenden Tabelle wird der Regionsbereich für diese Ansicht erläutert:
Optional: PROJECT_ID: die ID Ihres Google Cloud -Projekts. Wenn keine Angabe erfolgt, wird das Standardprojekt verwendet.
DATASET_ID: die ID Ihres Datasets. Weitere Informationen finden Sie unter Dataset-Qualifier.
Beispiel
-- Returns metadata for vector indexes in a single dataset.SELECT*FROMmyDataset.INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES;
Beispiel
Das folgende Beispiel zeigt alle aktiven Vektorindexe für Tabellen im Dataset my_dataset, das sich im Projekt my_project befindet. Darin enthalten sind die Namen, die zum Erstellen der Indexe verwendeten DDL-Anweisungen und der Deckungsprozentsatz. Ist eine indexierte Basistabelle kleiner als 10 MB, wird der Index nicht ausgefüllt. In diesem Fall ist der Wert coverage_percentage 0.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-08-17 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eThe \u003ccode\u003eINFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES\u003c/code\u003e view provides metadata for each vector index within a dataset, with each row representing a unique index.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAccessing vector index metadata requires \u003ccode\u003ebigquery.tables.get\u003c/code\u003e or \u003ccode\u003ebigquery.tables.list\u003c/code\u003e IAM permissions, which are included in several predefined roles such as \u003ccode\u003eroles/bigquery.admin\u003c/code\u003e and \u003ccode\u003eroles/bigquery.dataViewer\u003c/code\u003e.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe \u003ccode\u003eVECTOR_INDEXES\u003c/code\u003e schema includes details like \u003ccode\u003eindex_name\u003c/code\u003e, \u003ccode\u003eindex_status\u003c/code\u003e (\u003ccode\u003eACTIVE\u003c/code\u003e, \u003ccode\u003ePENDING DISABLEMENT\u003c/code\u003e, \u003ccode\u003eTEMPORARILY DISABLED\u003c/code\u003e, or \u003ccode\u003ePERMANENTLY DISABLED\u003c/code\u003e), \u003ccode\u003ecreation_time\u003c/code\u003e, \u003ccode\u003ecoverage_percentage\u003c/code\u003e, and the \u003ccode\u003eDDL\u003c/code\u003e statement used to create the index.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eQueries on this view must include a dataset qualifier and the query execution location must match the region of the \u003ccode\u003eINFORMATION_SCHEMA\u003c/code\u003e view.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAn index might not be populated if the indexed base table is less than 10MB, in which case the \u003ccode\u003ecoverage_percentage\u003c/code\u003e is 0, meaning it is not usable.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# VECTOR_INDEXES view\n===================\n\nThe `INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES` view contains one row for each vector\nindex in a dataset.\n\nRequired permissions\n--------------------\n\nTo see [vector index](/bigquery/docs/vector-index) metadata, you need the\n`bigquery.tables.get` or `bigquery.tables.list` Identity and Access Management (IAM)\npermission on the table with the index. Each of the following predefined\nIAM roles includes at least one of these permissions:\n\n- `roles/bigquery.admin`\n- `roles/bigquery.dataEditor`\n- `roles/bigquery.dataOwner`\n- `roles/bigquery.dataViewer`\n- `roles/bigquery.metadataViewer`\n- `roles/bigquery.user`\n\nFor more information about BigQuery permissions, see\n[Access control with IAM](/bigquery/docs/access-control).\n\nSchema\n------\n\nWhen you query the `INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES` view, the query results contain one row for each vector index in a dataset.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThe `INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES` view has the following schema:\n\nScope and syntax\n----------------\n\nQueries against this view must have a [dataset qualifier](/bigquery/docs/information-schema-intro#syntax). The\nfollowing table explains the region scope for this view:\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReplace the following:\n\n- Optional: \u003cvar translate=\"no\"\u003ePROJECT_ID\u003c/var\u003e: the ID of your Google Cloud project. If not specified, the default project is used.\n- \u003cvar translate=\"no\"\u003eDATASET_ID\u003c/var\u003e: the ID of your dataset. For more information, see [Dataset qualifier](/bigquery/docs/information-schema-intro#dataset_qualifier).\n\n \u003cbr /\u003e\n\n \u003cbr /\u003e\n\n | **Note:** You must use [a region qualifier](/bigquery/docs/information-schema-intro#region_qualifier) to query `INFORMATION_SCHEMA` views. The location of the query execution must match the region of the `INFORMATION_SCHEMA` view.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n**Example** \n\n -- Returns metadata for vector indexes in a single dataset.\n SELECT * FROM myDataset.INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES;\n\nExample\n-------\n\nThe following example shows all active vector indexes on tables in the dataset\n`my_dataset`, located in the project `my_project`. It includes their names, the\nDDL statements used to create them, and their coverage percentage. If an\nindexed base table is less than 10 MB, then its index is not populated, in\nwhich case the `coverage_percentage` value is 0. \n\n```googlesql\nSELECT table_name, index_name, ddl, coverage_percentage\nFROM my_project.my_dataset.INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES\nWHERE index_status = 'ACTIVE';\n```\n\nThe result is similar to the following: \n\n```\n+------------+------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------+---------------------+\n| table_name | index_name | ddl | coverage_percentage |\n+------------+------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------+---------------------+\n| table1 | indexa | CREATE VECTOR INDEX `indexa` ON `my_project.my_dataset.table1`(embeddings) | 100 |\n| | | OPTIONS (distance_type = 'EUCLIDEAN', index_type = 'IVF', ivf_options = '{\"num_lists\": 100}') | |\n+------------+------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------+---------------------+\n| table2 | indexb | CREATE VECTOR INDEX `indexb` ON `my_project.my_dataset.table2`(vectors) | 42 |\n| | | OPTIONS (distance_type = 'COSINE', index_type = 'IVF', ivf_options = '{\"num_lists\": 500}') | |\n+------------+------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------+---------------------+\n| table3 | indexc | CREATE VECTOR INDEX `indexc` ON `my_project.my_dataset.table3`(vectors) | 98 |\n| | | OPTIONS (distance_type = 'DOT_PRODUCT', index_type = 'TREE_AH', | |\n| | | tree_ah_options = '{\"leaf_node_embedding_count\": 1000, \"normalization_type\": \"NONE\"}') | |\n+------------+------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------+---------------------+\n```"]]
