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Visualização VECTOR_INDEXES
A visualização INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES contém uma linha para cada índice vetorial em um conjunto de dados.
Permissões necessárias
Para ver os metadados do índice vetorial, é preciso ter a permissão bigquery.tables.get ou bigquery.tables.list do Identity and Access Management (IAM) na tabela com o índice. Cada um dos seguintes papéis predefinidos
do IAM inclui pelo menos uma destas permissões:
Quando você consulta a visualização INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES, os resultados da consulta contêm uma linha para cada índice vetorial em um conjunto de dados.
A visualização INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES tem o seguinte esquema:
Nome da coluna
Tipo de dados
Valor
index_catalog
STRING
Nome do projeto que contém o conjunto de dados.
index_schema
STRING
O nome do conjunto de dados que contém o índice.
table_name
STRING
O nome da tabela em que o índice é criado.
index_name
STRING
O nome do índice vetorial.
index_status
STRING
O status do índice: ACTIVE, PENDING
DISABLEMENT, TEMPORARILY DISABLED ou
PERMANENTLY DISABLED.
ACTIVE significa que o índice pode ser
usado ou está sendo criado. Consulte o coverage_percentage
para ver o progresso da criação do índice.
PENDING DISABLEMENT significa que o tamanho total das tabelas indexadas excede o limite da sua organização. O índice está na fila para exclusão. Nesse estado, o índice pode ser usado em consultas de pesquisa de vetor, e há cobrança pelo armazenamento do índice vetorial.
TEMPORARILY DISABLED significa que o tamanho total das tabelas indexadas excede o limite da sua organização ou que a tabela indexada é menor que 10 MB. Nesse estado, o índice não será usado em consultas de pesquisa de vetor, e há cobrança pelo armazenamento do índice vetorial.
PERMANENTLY DISABLED significa que há uma alteração de esquema incompatível na tabela indexada.
creation_time
TIMESTAMP
A hora em que o índice foi criado.
last_modification_time
TIMESTAMP
A última vez que a configuração do índice foi modificada. Por exemplo,
a exclusão de uma coluna indexada.
last_refresh_time
TIMESTAMP
A última vez que os dados da tabela foram indexados. Um valor NULL
indica que o índice ainda não está disponível.
disable_time
TIMESTAMP
A hora em que o status do índice foi definido como DISABLED. O
valor será NULL se o status do índice não for
DISABLED.
disable_reason
STRING
O motivo da desativação do índice. NULL se o status do
índice não for DISABLED.
DDL
STRING
A instrução de linguagem de definição de dados (DDL) usada para criar o índice.
coverage_percentage
INTEGER
A porcentagem aproximada dos dados na tabela que foram indexados.
0% significa que o índice não pode ser usado em uma consulta VECTOR_SEARCH, mesmo que alguns dados já tenham sido indexados.
unindexed_row_count
INTEGER
O número de linhas na tabela que não foram indexadas.
total_logical_bytes
INTEGER
O número de bytes lógicos faturáveis para o índice.
total_storage_bytes
INTEGER
O número de bytes de armazenamento faturáveis para o índice.
Escopo e sintaxe
As consultas nesta visualização precisam ter um qualificador de conjunto de dados. A
tabela a seguir explica o escopo da região dessa visualização:
-- Returns metadata for vector indexes in a single dataset.SELECT*FROMmyDataset.INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES;
Exemplo
O exemplo a seguir mostra todos os índices vetoriais ativos das tabelas no conjunto de dados my_dataset, localizado no projeto my_project. Isso inclui os nomes, as instruções DDL usadas para criá-los e a porcentagem de cobertura. Se uma tabela base indexada for menor que 10 MB, o índice não será preenchido. Nesse caso, o valor de coverage_percentage será 0.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 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```"]]
