Tabellen, Ansichten und Datasets taggen

Console

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Wählen Sie im Bereich Explorer das Projekt aus, in dem Sie das Dataset erstellen möchten.

3. Klicken Sie auf more_vert Aktionen ansehen > Dataset erstellen.

4. Geben Sie die Informationen für den neuen Datensatz ein. Weitere Informationen finden Sie unter Datasets erstellen.

5. Maximieren Sie den Bereich Tags.

   1. So wenden Sie ein vorhandenes Tag an:

      1. Klicken Sie auf den Drop-down-Pfeil neben Umfang auswählen und wählen Sie Aktueller Umfang aus: Aktuelle Organisation auswählen oder Aktuelles Projekt auswählen.

         Alternativ können Sie auf Umfang auswählen klicken, um nach einer Ressource zu suchen oder eine Liste der aktuellen Ressourcen aufzurufen.

      2. Wählen Sie für Schlüssel 1 und Wert 1 die entsprechenden Werte aus den Listen aus.

   2. So geben Sie ein neues Tag manuell ein:

      1. Klicken Sie auf den Drop-down-Pfeil neben Umfang auswählen und wählen Sie IDs manuell eingeben > Organisation, Projekt oder Tags aus.

      2. Wenn Sie ein Tag für Ihr Projekt oder Ihre Organisation erstellen, geben Sie im Dialogfeld die PROJECT_ID oder die ORGANIZATION_ID ein und klicken Sie dann auf Speichern.

      3. Wählen Sie für Schlüssel 1 und Wert 1 die entsprechenden Werte aus den Listen aus.

   3. Optional: Wenn Sie der Tabelle weitere Tags hinzufügen möchten, klicken Sie auf Tag hinzufügen und wiederholen Sie die vorherigen Schritte.

6. Klicken Sie auf Dataset erstellen.

SQL

Verwenden Sie die Anweisung CREATE SCHEMA.

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Geben Sie im Abfrageeditor die folgende Anweisung ein:

   CREATE SCHEMA PROJECT_ID.DATASET_ID
   OPTIONS (
     tags = [('TAG_KEY_1', 'TAG_VALUE_1'), ('TAG_KEY_2', 'TAG_VALUE_2')];)

   Dabei gilt:

   • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
   • DATASET_ID: die ID des zu erstellenden Datasets.
   • TAG_KEY_1: der Namespace-Schlüsselname, den Sie als erstes Tag für das Dataset festlegen möchten, z. B. 'my-project/env' oder '556741164180/department'.
   • TAG_VALUE_1: der Kurzname für den Tag-Wert, z. B. 'prod' oder 'sales'.
   • TAG_KEY_2: der Namespace-Schlüsselname für das zweite Tag.
   • TAG_VALUE_2: Der Kurzname für den Wert des zweiten Tags.

3. Klicken Sie auf play_circle Ausführen.

Informationen zum Ausführen von Abfragen finden Sie unter Interaktive Abfrage ausführen.

bq

Führen Sie den Befehl bq mk --dataset mit dem Flag --add_tags aus:

bq mk --dataset \
    --add_tags=TAG \
    PROJECT_ID:DATASET_ID

Ersetzen Sie Folgendes:

• TAG: das Tag, das Sie dem neuen Datensatz zuweisen. Mehrere Tags werden durch Kommas getrennt. Beispiel: 556741164180/env:prod,myProject/department:sales Jedes Tag muss den Parameter Kurzname des Namespace-Schlüssels und des Namespace haben.
• PROJECT_ID: die ID des Projekts, in dem Sie ein Dataset erstellen.
• DATASET_ID: die ID des neuen Datensatzes.

Terraform

Verwenden Sie die Ressource google_bigquery_dataset.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

Im folgenden Beispiel wird ein Dataset mit dem Namen my_dataset erstellt und dann durch Ausfüllen des Felds resource_tags mit Tags versehen:

# Create tag keys and values
data "google_project" "default" {}

resource "google_tags_tag_key" "env_tag_key" {
  parent     = "projects/${data.google_project.default.project_id}"
  short_name = "env2"
}

resource "google_tags_tag_key" "department_tag_key" {
  parent     = "projects/${data.google_project.default.project_id}"
  short_name = "department2"
}

resource "google_tags_tag_value" "env_tag_value" {
  parent     = "tagKeys/${google_tags_tag_key.env_tag_key.name}"
  short_name = "prod"
}

resource "google_tags_tag_value" "department_tag_value" {
  parent     = "tagKeys/${google_tags_tag_key.department_tag_key.name}"
  short_name = "sales"
}

# Create a dataset
resource "google_bigquery_dataset" "default" {
  dataset_id                      = "my_dataset"
  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

  # Attach tags to the dataset
  resource_tags = {
    (google_tags_tag_key.env_tag_key.namespaced_name) : google_tags_tag_value.env_tag_value.short_name,
    (google_tags_tag_key.department_tag_key.namespaced_name) : google_tags_tag_value.department_tag_value.short_name
  }
}

Führen Sie die Schritte in den folgenden Abschnitten aus, um Ihre Terraform-Konfiguration auf ein Google Cloud -Projekt anzuwenden.

Cloud Shell vorbereiten

1. Rufen Sie Cloud Shell auf.

2. Legen Sie das Google Cloud Standardprojekt fest, auf das Sie Ihre Terraform-Konfigurationen anwenden möchten.

   Sie müssen diesen Befehl nur einmal pro Projekt und in jedem beliebigen Verzeichnis ausführen.

   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

   Umgebungsvariablen werden überschrieben, wenn Sie in der Terraform-Konfigurationsdatei explizite Werte festlegen.

Verzeichnis vorbereiten

Jede Terraform-Konfigurationsdatei muss ein eigenes Verzeichnis haben (auch als Stammmodul bezeichnet).

1. Erstellen Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis und eine neue Datei in diesem Verzeichnis. Der Dateiname muss die Erweiterung .tf haben, z. B. main.tf. In dieser Anleitung wird die Datei als main.tf bezeichnet.

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

2. Wenn Sie einer Anleitung folgen, können Sie den Beispielcode in jedem Abschnitt oder Schritt kopieren.

   Kopieren Sie den Beispielcode in das neu erstellte main.tf.

   Kopieren Sie optional den Code aus GitHub. Dies wird empfohlen, wenn das Terraform-Snippet Teil einer End-to-End-Lösung ist.

3. Prüfen und ändern Sie die Beispielparameter, die auf Ihre Umgebung angewendet werden sollen.
4. Speichern Sie die Änderungen.
5. Initialisieren Sie Terraform. Dies ist nur einmal für jedes Verzeichnis erforderlich.

   terraform init

   Fügen Sie optional die Option -upgrade ein, um die neueste Google-Anbieterversion zu verwenden:

   terraform init -upgrade

Änderungen anwenden

1. Prüfen Sie die Konfiguration und prüfen Sie, ob die Ressourcen, die Terraform erstellen oder aktualisieren wird, Ihren Erwartungen entsprechen:

   terraform plan

   Korrigieren Sie die Konfiguration nach Bedarf.

2. Wenden Sie die Terraform-Konfiguration an. Führen Sie dazu den folgenden Befehl aus und geben Sie yes an der Eingabeaufforderung ein:

   terraform apply

   Warten Sie, bis Terraform die Meldung „Apply complete“ anzeigt.

3. Öffnen Sie Ihr Google Cloud Projekt, um die Ergebnisse aufzurufen. Rufen Sie in der Google Cloud Console Ihre Ressourcen in der Benutzeroberfläche auf, um sicherzustellen, dass Terraform sie erstellt oder aktualisiert hat.

API

Rufen Sie die Methode datasets.insert auf und fügen Sie dem Feld resource_tags Ihre Tags hinzu.

Console

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Maximieren Sie im Bereich Explorer Ihr Projekt und wählen Sie ein Dataset aus.

3. Klicken Sie im Abschnitt Dataset-Informationen auf mode_edit Details bearbeiten.

4. Maximieren Sie den Bereich Tags.

   1. So wenden Sie ein vorhandenes Tag an:

      1. Klicken Sie auf den Drop-down-Pfeil neben Umfang auswählen und wählen Sie Aktueller Umfang aus: Aktuelle Organisation auswählen oder Aktuelles Projekt auswählen.

         Alternativ können Sie auf Umfang auswählen klicken, um nach einer Ressource zu suchen oder eine Liste der aktuellen Ressourcen aufzurufen.

      2. Wählen Sie für Schlüssel 1 und Wert 1 die entsprechenden Werte aus den Listen aus.

   2. So geben Sie ein neues Tag manuell ein:

      1. Klicken Sie auf den Drop-down-Pfeil neben Umfang auswählen und wählen Sie IDs manuell eingeben > Organisation, Projekt oder Tags aus.

      2. Wenn Sie ein Tag für Ihr Projekt oder Ihre Organisation erstellen, geben Sie im Dialogfeld die PROJECT_ID oder die ORGANIZATION_ID ein und klicken Sie dann auf Speichern.

      3. Wählen Sie für Schlüssel 1 und Wert 1 die entsprechenden Werte aus den Listen aus.

   3. Optional: Wenn Sie der Tabelle weitere Tags hinzufügen möchten, klicken Sie auf Tag hinzufügen und wiederholen Sie die vorherigen Schritte.

5. Klicken Sie auf Speichern.

SQL

Verwenden Sie die Anweisung ALTER SCHEMA SET OPTIONS.

Im folgenden Beispiel werden alle Tags für ein vorhandenes Dataset überschrieben.

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Geben Sie im Abfrageeditor die folgende Anweisung ein:

   ALTER SCHEMA PROJECT_ID.DATASET_ID
   SET OPTIONS (
     tags = [('TAG_KEY_1', 'TAG_VALUE_1'), ('TAG_KEY_2', 'TAG_VALUE_2')];)

   Dabei gilt:

   • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
   • DATASET_ID: die ID des Datasets, das die Tabelle enthält.
   • TABLE_ID: der Name der Tabelle, der Sie Tags hinzufügen.
   • TAG_KEY_1: der benannte Schlüssel im Namespace, den Sie als erstes Tag in der Tabelle festlegen möchten, z. B. 'my-project/env' oder '556741164180/department'.
   • TAG_VALUE_1: der Kurzname für den Tag-Wert, z. B. 'prod' oder 'sales'.
   • TAG_KEY_2: der Namespace-Schlüsselname für das zweite Tag.
   • TAG_VALUE_2: Der Kurzname für den Wert des zweiten Tags.

3. Klicken Sie auf play_circle Ausführen.

Informationen zum Ausführen von Abfragen finden Sie unter Interaktive Abfrage ausführen.

Im folgenden Beispiel werden mit dem Operator += Tags an einen Datensatz angehängt, ohne vorhandene Tags zu überschreiben. Wenn ein vorhandenes Tag denselben Schlüssel hat, wird es überschrieben.

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Geben Sie im Abfrageeditor die folgende Anweisung ein:

   ALTER SCHEMA PROJECT_ID.DATASET_ID
   SET OPTIONS (
     tags += [('TAG_KEY_1', 'TAG_VALUE_1'), ('TAG_KEY_2', 'TAG_VALUE_2')];)

   Dabei gilt:

   • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
   • DATASET_ID: die ID des Datasets, das die Tabelle enthält.
   • TABLE_ID: der Name der Tabelle, der Sie Tags hinzufügen.
   • TAG_KEY_1: der benannte Schlüssel im Namespace, den Sie als erstes Tag in der Tabelle festlegen möchten, z. B. 'my-project/env' oder '556741164180/department'.
   • TAG_VALUE_1: der Kurzname für den Tag-Wert, z. B. 'prod' oder 'sales'.
   • TAG_KEY_2: der Namespace-Schlüsselname für das zweite Tag.
   • TAG_VALUE_2: Der Kurzname für den Wert des zweiten Tags.

3. Klicken Sie auf play_circle Ausführen.

Informationen zum Ausführen von Abfragen finden Sie unter Interaktive Abfrage ausführen.

bq

Führen Sie den Befehl bq update mit dem Flag --add_tags aus:

bq update \
    --add_tags=TAG \
    PROJECT_ID:DATASET_ID

Ersetzen Sie Folgendes:

• TAG: das Tag, das Sie dem Datensatz zuweisen. Mehrere Tags werden durch Kommas getrennt. Beispiel: 556741164180/env:prod,myProject/department:sales Jedes Tag muss den Parameter Kurzname des Namespace-Schlüssels und des Namespace haben.
• PROJECT_ID: die ID des Projekts, in dem sich das vorhandene Dataset befindet.
• DATASET_ID: die ID des vorhandenen Datasets.

gcloud

Zum Anhängen eines Tags an ein Dataset über die Befehlszeile erstellen Sie mit dem Befehl gcloud resource-manager tags bindings create eine Tag-Bindungsressource:

gcloud resource-manager tags bindings create \
    --tag-value=TAG_VALUE_NAME \
    --parent=RESOURCE_ID \
    --location=LOCATION

Ersetzen Sie Folgendes:

• TAG_VALUE_NAME: die permanente ID oder der Namespace-Name des Tag-Werts, der angehängt werden soll, z. B. tagValues/4567890123 oder 1234567/my_tag_key/my_tag_value.
• RESOURCE_ID: die vollständige ID des Datensatzes, einschließlich des API-Domainnamens (//bigquery.googleapis.com/), um den Ressourcentyp zu identifizieren. Beispiel: //bigquery.googleapis.com/projects/my_project/datasets/my_dataset
• LOCATION: Speicherort des Datensatzes

Terraform

Fügen Sie dem Feld resource_tags des Datensatzes Tags hinzu und wenden Sie dann die aktualisierte Konfiguration mithilfe der Ressource google_bigquery_dataset an. Weitere Informationen finden Sie im Terraform-Beispiel unter Tags beim Erstellen eines neuen Datensatzes anhängen.

API

Rufen Sie die Methode datasets.get auf, um die Dataset-Ressource einschließlich des Felds resource_tags abzurufen. Fügen Sie dem Feld resource_tags Ihre Tags hinzu und geben Sie die aktualisierte Dataset-Ressource mit der Methode datasets.update zurück.

Console

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Maximieren Sie im Bereich Explorer Ihr Projekt und wählen Sie ein Dataset aus.

   Die Tags werden im Bereich Dataset-Informationen angezeigt.

bq

Verwenden Sie den Befehl bq show, um die an ein Dataset angehängten Tags aufzulisten.

bq show PROJECT_ID:DATASET_ID

Ersetzen Sie Folgendes:

• PROJECT_ID: die ID des Projekts, das Ihr Dataset enthält.
• DATASET_ID: die ID des Datensatzes, für den die Tags aufgelistet werden sollen.

gcloud

Verwenden Sie den Befehl gcloud resource-manager tags bindings list, um eine Liste der Tag-Bindungen abzurufen, die an eine Ressource angehängt sind:

gcloud resource-manager tags bindings list \
    --parent=RESOURCE_ID \
    --location=LOCATION

Ersetzen Sie Folgendes:

• RESOURCE_ID: die vollständige ID des Datasets, einschließlich des API-Domainnamens (//bigquery.googleapis.com/), um den Ressourcentyp zu identifizieren, z. B. //bigquery.googleapis.com/projects/my_project/datasets/my_dataset

• LOCATION: der Standort Ihres Datasets

Die Ausgabe sieht etwa so aus:

name: tagBindings/%2F%2Fbigquery.googleapis.com%2Fprojects%2Fmy_project%2Fdatasets%2Fmy_dataset/tagValues/4567890123
parent: //bigquery.googleapis.com/projects/my_project/datasets/my_dataset
tagValue: tagValues/4567890123

Terraform

Verwenden Sie den Befehl terraform state show, um die Attribute des Datensatzes aufzulisten, einschließlich des Felds resource_tags. Führen Sie diesen Befehl in dem Verzeichnis aus, in dem die Terraform-Konfigurationsdatei des Datensatzes ausgeführt wurde.

terraform state show google_bigquery_dataset.default

API

Rufen Sie die Methode datasets.get auf, um die Dataset-Ressource abzurufen. Die Dataset-Ressource enthält Tags, die dem Dataset im Feld resource_tags zugeordnet sind.

Aufrufe

Wählen Sie das Dropdown-Menü INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA_OPTIONS Ansicht aus:

Die folgende Abfrage zeigt beispielsweise alle Tags an, die mit allen Datasets in einer Region verknüpft sind. Diese Abfrage gibt eine Tabelle mit Spalten zurück, wie schema_name (die Dataset-Namen), option_name (immer 'tags'), object_type (immer ARRAY<STRUCT<STRING, STRING>>) und option_value, das Arrays von STRUCT-Objekten enthält, die Tags darstellen, die mit jedem Dataset verknüpft sind. Für Datensätze ohne zugewiesene Tags gibt die Spalte option_value ein leeres Array zurück.

SELECT * from region-REGION.INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA_OPTIONS
WHERE option_name='tags'

Ersetzen Sie Folgendes:

• REGION: die Region, in der sich Ihre Datensätze befinden.

Console

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Maximieren Sie im Bereich Explorer Ihr Projekt und wählen Sie ein Dataset aus.

3. Klicken Sie im Abschnitt Dataset-Informationen auf mode_edit Details bearbeiten.

4. Klicken Sie im Bereich Tags neben dem Tag, das Sie löschen möchten, auf deleteElement löschen.

5. Klicken Sie auf Speichern.

SQL

Verwenden Sie die Anweisung ALTER SCHEMA SET OPTIONS.

Im folgenden Beispiel werden Tags mithilfe des Operators -= von einem Datensatz getrennt. Wenn Sie alle Tags von einem Datensatz trennen möchten, können Sie tags=NULL oder tags=[] angeben.

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Geben Sie im Abfrageeditor die folgende Anweisung ein:

   ALTER TABLE PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_ID
   SET OPTIONS (
     tags -= [('TAG_KEY_1', 'TAG_VALUE_1'), ('TAG_KEY_2', 'TAG_VALUE_2')];)

   Dabei gilt:

   • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
   • DATASET_ID: die ID des Datasets, das die Tabelle enthält.
   • TABLE_ID: der Name der Tabelle, von der Sie die Tags lösen.
   • TAG_KEY_1: der Namespace-Schlüsselname des ersten Tags, das getrennt werden soll, z. B. 'my-project/env' oder '556741164180/department'.
   • TAG_VALUE_1: der Kurzname des Werts für das Tag, das getrennt werden soll, z. B. 'prod' oder 'sales'.
   • TAG_KEY_2: der Namespace-Schlüsselname für das zweite Tag, das Sie trennen.
   • TAG_VALUE_2: Der Kurzname für den Wert des zweiten Tags, das Sie trennen.

3. Klicken Sie auf play_circle Ausführen.

Informationen zum Ausführen von Abfragen finden Sie unter Interaktive Abfrage ausführen.

bq

Führen Sie den Befehl bq update mit dem Flag --remove_tags aus:

bq update \
    --remove_tags=REMOVED_TAG \
    PROJECT_ID:DATASET_ID

Ersetzen Sie Folgendes:

• REMOVED_TAG: das Tag, das Sie aus dem Datensatz entfernen. Mehrere Tags werden durch Kommas getrennt. Es werden nur Schlüssel ohne Wertpaare akzeptiert. Beispiel: 556741164180/env,myProject/department. Jeder Tag muss den Namespace-Schlüsselnamen haben.
• PROJECT_ID: Die ID des Projekts, das Ihr Dataset enthält.
• DATASET_ID: die ID des Datasets, aus dem Tags getrennt werden sollen.

Wenn Sie alle Tags aus einem Dataset entfernen möchten, verwenden Sie alternativ den Befehl bq update mit dem Flag --clear_all_tags:

bq update \
    --clear_all_tags
    PROJECT_ID:DATASET_ID

gcloud

Zum Trennen eines Tags von einem Dataset über die Befehlszeile löschen Sie die Tag-Bindung mit dem Befehl gcloud resource-manager tags bindings delete:

gcloud resource-manager tags bindings delete \
    --tag-value=TAG_VALUE_NAME \
    --parent=RESOURCE_ID \
    --location=LOCATION

Ersetzen Sie Folgendes:

• TAG_VALUE_NAME: die permanente ID oder der Namespace-Name des Tag-Werts, der angehängt werden soll, z. B. tagValues/4567890123 oder 1234567/my_tag_key/my_tag_value
• RESOURCE_ID: die vollständige ID des Datasets, einschließlich des API-Domainnamens (//bigquery.googleapis.com/), um den Ressourcentyp zu identifizieren, z. B. //bigquery.googleapis.com/projects/my_project/datasets/my_dataset
• LOCATION: der Standort Ihres Datasets

Terraform

Entfernen Sie Ihre Tags aus dem Feld resource_tags des Datensatzes und wenden Sie dann die aktualisierte Konfiguration mithilfe der Ressource google_bigquery_dataset an.

API

Rufen Sie die Methode datasets.get auf, um die Dataset-Ressource einschließlich des Felds resource_tags abzurufen. Entfernen Sie Ihre Tags aus dem Feld resource_tags und geben Sie die aktualisierte Dataset-Ressource mit der Methode datasets.update zurück.

Console

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Maximieren Sie im Bereich Explorer Ihr Projekt und wählen Sie dann ein Dataset aus.

3. Klicken Sie im Abschnitt Dataset-Informationen auf add_box Tabelle erstellen.

4. Geben Sie die Informationen für die neue Tabelle ein. Weitere Informationen finden Sie unter Tabellen erstellen und verwenden.

5. Maximieren Sie den Bereich Tags.

   1. So wenden Sie ein vorhandenes Tag an:

      1. Klicken Sie auf den Drop-down-Pfeil neben Umfang auswählen und wählen Sie Aktueller Umfang aus: Aktuelle Organisation auswählen oder Aktuelles Projekt auswählen.

         Alternativ können Sie auf Umfang auswählen klicken, um nach einer Ressource zu suchen oder eine Liste der aktuellen Ressourcen aufzurufen.

      2. Wählen Sie für Schlüssel 1 und Wert 1 die entsprechenden Werte aus den Listen aus.

   2. So geben Sie ein neues Tag manuell ein:

      1. Klicken Sie auf den Drop-down-Pfeil neben Umfang auswählen und wählen Sie IDs manuell eingeben > Organisation, Projekt oder Tags aus.

      2. Wenn Sie ein Tag für Ihr Projekt oder Ihre Organisation erstellen, geben Sie im Dialogfeld die PROJECT_ID oder die ORGANIZATION_ID ein und klicken Sie dann auf Speichern.

      3. Wählen Sie für Schlüssel 1 und Wert 1 die entsprechenden Werte aus den Listen aus.

   3. Optional: Wenn Sie der Tabelle weitere Tags hinzufügen möchten, klicken Sie auf Tag hinzufügen und wiederholen Sie die vorherigen Schritte.

6. Klicken Sie auf Tabelle erstellen.

SQL

Verwenden Sie die Anweisung CREATE TABLE.

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Geben Sie im Abfrageeditor die folgende Anweisung ein:

   CREATE TABLE PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_ID
   OPTIONS (
     tags = [('TAG_KEY_1', 'TAG_VALUE_1'), ('TAG_KEY_2', 'TAG_VALUE_2')];)

   Dabei gilt:

   • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
   • DATASET_ID: die ID des Datasets, in dem Sie die Tabelle erstellen.
   • TABLE_ID ist der Name der neuen Tabelle.
   • TAG_KEY_1: der benannte Schlüssel im Namespace, den Sie als erstes Tag in der Tabelle festlegen möchten, z. B. 'my-project/env' oder '556741164180/department'.
   • TAG_VALUE_1: der Kurzname für den Tag-Wert, z. B. 'prod' oder 'sales'.
   • TAG_KEY_2: der Namespace-Schlüsselname für das zweite Tag.
   • TAG_VALUE_2: Der Kurzname für den Wert des zweiten Tags.

3. Klicken Sie auf play_circle Ausführen.

Informationen zum Ausführen von Abfragen finden Sie unter Interaktive Abfrage ausführen.

bq

Führen Sie den Befehl bq mk --table mit dem Flag --add_tags aus:

bq mk --table \
    --schema=SCHEMA \
    --add_tags=TAG \
    PROJECT_ID:DATASET_ID.TABLE_ID

Ersetzen Sie Folgendes:

• SCHEMA: Die Inline-Schemadefinition.
• TAG: das Tag, das Sie an die neue Tabelle anhängen. Mehrere Tags werden durch Kommas getrennt. Beispiel: 556741164180/env:prod,myProject/department:sales Jedes Tag muss den Parameter Kurzname des Namespace-Schlüssels und des Namespace haben.
• PROJECT_ID: die ID des Projekts, in dem Sie eine Tabelle erstellen.
• DATASET_ID: der Name des Datasets, in dem Sie eine Tabelle erstellen.
• TABLE_ID: Die ID der neuen Tabelle.

Terraform

Verwenden Sie die Ressource google_bigquery_table:

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

Im folgenden Beispiel wird eine Tabelle mit dem Namen mytable erstellt und dann werden Tags angehängt, indem das Feld resource_tags ausgefüllt wird:

# Create tag keys and values
data "google_project" "default" {}

resource "google_tags_tag_key" "env_tag_key" {
  parent     = "projects/${data.google_project.default.project_id}"
  short_name = "env3"
}

resource "google_tags_tag_key" "department_tag_key" {
  parent     = "projects/${data.google_project.default.project_id}"
  short_name = "department3"
}

resource "google_tags_tag_value" "env_tag_value" {
  parent     = "tagKeys/${google_tags_tag_key.env_tag_key.name}"
  short_name = "prod"
}

resource "google_tags_tag_value" "department_tag_value" {
  parent     = "tagKeys/${google_tags_tag_key.department_tag_key.name}"
  short_name = "sales"
}

# Create a dataset
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
}

# Create a table
resource "google_bigquery_table" "default" {
  dataset_id          = google_bigquery_dataset.default.dataset_id
  table_id            = "mytable"
  description         = "table description"
  deletion_protection = false # set to "true" in production

  # Attach tags to the table
  resource_tags = {
    (google_tags_tag_key.env_tag_key.namespaced_name) : google_tags_tag_value.env_tag_value.short_name,
    (google_tags_tag_key.department_tag_key.namespaced_name) : google_tags_tag_value.department_tag_value.short_name
  }
}

Führen Sie die Schritte in den folgenden Abschnitten aus, um Ihre Terraform-Konfiguration auf ein Google Cloud -Projekt anzuwenden.

Cloud Shell vorbereiten

1. Rufen Sie Cloud Shell auf.

2. Legen Sie das Google Cloud Standardprojekt fest, auf das Sie Ihre Terraform-Konfigurationen anwenden möchten.

   Sie müssen diesen Befehl nur einmal pro Projekt und in jedem beliebigen Verzeichnis ausführen.

   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

   Umgebungsvariablen werden überschrieben, wenn Sie in der Terraform-Konfigurationsdatei explizite Werte festlegen.

Verzeichnis vorbereiten

Jede Terraform-Konfigurationsdatei muss ein eigenes Verzeichnis haben (auch als Stammmodul bezeichnet).

1. Erstellen Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis und eine neue Datei in diesem Verzeichnis. Der Dateiname muss die Erweiterung .tf haben, z. B. main.tf. In dieser Anleitung wird die Datei als main.tf bezeichnet.

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

2. Wenn Sie einer Anleitung folgen, können Sie den Beispielcode in jedem Abschnitt oder Schritt kopieren.

   Kopieren Sie den Beispielcode in das neu erstellte main.tf.

   Kopieren Sie optional den Code aus GitHub. Dies wird empfohlen, wenn das Terraform-Snippet Teil einer End-to-End-Lösung ist.

3. Prüfen und ändern Sie die Beispielparameter, die auf Ihre Umgebung angewendet werden sollen.
4. Speichern Sie die Änderungen.
5. Initialisieren Sie Terraform. Dies ist nur einmal für jedes Verzeichnis erforderlich.

   terraform init

   Fügen Sie optional die Option -upgrade ein, um die neueste Google-Anbieterversion zu verwenden:

   terraform init -upgrade

Änderungen anwenden

1. Prüfen Sie die Konfiguration und prüfen Sie, ob die Ressourcen, die Terraform erstellen oder aktualisieren wird, Ihren Erwartungen entsprechen:

   terraform plan

   Korrigieren Sie die Konfiguration nach Bedarf.

2. Wenden Sie die Terraform-Konfiguration an. Führen Sie dazu den folgenden Befehl aus und geben Sie yes an der Eingabeaufforderung ein:

   terraform apply

   Warten Sie, bis Terraform die Meldung „Apply complete“ anzeigt.

3. Öffnen Sie Ihr Google Cloud Projekt, um die Ergebnisse aufzurufen. Rufen Sie in der Google Cloud Console Ihre Ressourcen in der Benutzeroberfläche auf, um sicherzustellen, dass Terraform sie erstellt oder aktualisiert hat.

API

Rufen Sie die Methode tables.insert mit einer definierten Tabellenressource auf und fügen Sie die Tags in das Feld resource_tags ein.

Console

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Maximieren Sie im Bereich Explorer Ihr Projekt und das Dataset und wählen Sie dann eine Tabelle aus.

3. Klicken Sie auf den Tab Details und dann auf mode_edit Details bearbeiten.

4. Maximieren Sie den Bereich Tags.

   1. So wenden Sie ein vorhandenes Tag an:

      1. Klicken Sie auf den Drop-down-Pfeil neben Umfang auswählen und wählen Sie Aktueller Umfang aus: Aktuelle Organisation auswählen oder Aktuelles Projekt auswählen.

         Alternativ können Sie auf Umfang auswählen klicken, um nach einer Ressource zu suchen oder eine Liste der aktuellen Ressourcen aufzurufen.

      2. Wählen Sie für Schlüssel 1 und Wert 1 die entsprechenden Werte aus den Listen aus.

   2. So geben Sie ein neues Tag manuell ein:

      1. Klicken Sie auf den Drop-down-Pfeil neben Umfang auswählen und wählen Sie IDs manuell eingeben > Organisation, Projekt oder Tags aus.

      2. Wenn Sie ein Tag für Ihr Projekt oder Ihre Organisation erstellen, geben Sie im Dialogfeld die PROJECT_ID oder die ORGANIZATION_ID ein und klicken Sie dann auf Speichern.

      3. Wählen Sie für Schlüssel 1 und Wert 1 die entsprechenden Werte aus den Listen aus.

   3. Optional: Wenn Sie der Tabelle weitere Tags hinzufügen möchten, klicken Sie auf Tag hinzufügen und wiederholen Sie die vorherigen Schritte.

5. Klicken Sie auf Speichern.

SQL

Verwenden Sie die Anweisung ALTER TABLE SET OPTIONS.

Im folgenden Beispiel werden alle Tags für eine vorhandene Tabelle überschrieben.

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Geben Sie im Abfrageeditor die folgende Anweisung ein:

   ALTER TABLE PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_ID
   SET OPTIONS (
     tags = [('TAG_KEY_1', 'TAG_VALUE_1'), ('TAG_KEY_2', 'TAG_VALUE_2')];)

   Dabei gilt:

   • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
   • DATASET_ID: die ID des Datasets, das die Tabelle enthält.
   • TABLE_ID: der Name der Tabelle, der Sie Tags hinzufügen.
   • TAG_KEY_1: der benannte Schlüssel im Namespace, den Sie als erstes Tag in der Tabelle festlegen möchten, z. B. 'my-project/env' oder '556741164180/department'.
   • TAG_VALUE_1: der Kurzname für den Tag-Wert, z. B. 'prod' oder 'sales'.
   • TAG_KEY_2: der Namespace-Schlüsselname für das zweite Tag.
   • TAG_VALUE_2: Der Kurzname für den Wert des zweiten Tags.

3. Klicken Sie auf play_circle Ausführen.

Informationen zum Ausführen von Abfragen finden Sie unter Interaktive Abfrage ausführen.

Im folgenden Beispiel wird mit dem Operator += ein Tag an eine Tabelle angehängt, ohne vorhandene Tags zu überschreiben. Wenn ein vorhandenes Tag denselben Schlüssel hat, wird es überschrieben.

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Geben Sie im Abfrageeditor die folgende Anweisung ein:

   ALTER TABLE PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_ID
   SET OPTIONS (
     tags += [('TAG_KEY_1', 'TAG_VALUE_1'), ('TAG_KEY_2', 'TAG_VALUE_2')];)

   Dabei gilt:

   • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
   • DATASET_ID: die ID des Datasets, das die Tabelle enthält.
   • TABLE_ID: der Name der Tabelle, der Sie Tags hinzufügen.
   • TAG_KEY_1: der benannte Schlüssel im Namespace, den Sie als erstes Tag in der Tabelle festlegen möchten, z. B. 'my-project/env' oder '556741164180/department'.
   • TAG_VALUE_1: der Kurzname für den Tag-Wert, z. B. 'prod' oder 'sales'.
   • TAG_KEY_2: der Namespace-Schlüsselname für das zweite Tag.
   • TAG_VALUE_2: Der Kurzname für den Wert des zweiten Tags.

3. Klicken Sie auf play_circle Ausführen.

Informationen zum Ausführen von Abfragen finden Sie unter Interaktive Abfrage ausführen.

bq

Führen Sie den Befehl bq update mit dem Flag --add_tags aus:

bq update \
    --add_tags=TAG \
    PROJECT_ID:DATASET_ID.TABLE_ID

Ersetzen Sie Folgendes:

• TAG: das Tag, das Sie an die Tabelle anhängen. Mehrere Tags werden durch Kommas getrennt. Beispiel: 556741164180/env:prod,myProject/department:sales Jedes Tag muss den Parameter Kurzname des Namespace-Schlüssels und des Namespace haben.
• PROJECT_ID: Die ID des Projekts, das Ihre Tabelle enthält.
• DATASET_ID: die ID des Datasets, das Ihre Tabelle enthält.
• TABLE_ID: Die ID der Tabelle, die Sie aktualisieren.

gcloud

Zum Anhängen eines Tags an ein Dataset über die Befehlszeile erstellen Sie mit dem Befehl gcloud resource-manager tags bindings create eine Tag-Bindungsressource:

gcloud resource-manager tags bindings create \
    --tag-value=TAG_VALUE_NAME \
    --parent=RESOURCE_ID \
    --location=LOCATION

Ersetzen Sie Folgendes:

• TAG_VALUE_NAME: die permanente ID oder der Namespace-Name des Tag-Werts, der angehängt werden soll, z. B. tagValues/4567890123 oder 1234567/my_tag_key/my_tag_value
• RESOURCE_ID: die vollständige ID des Datasets, einschließlich des API-Domainnamens (//bigquery.googleapis.com/), um den Ressourcentyp zu identifizieren, z. B. //bigquery.googleapis.com/projects/my_project/datasets/my_dataset/tables/my_table
• LOCATION: der Speicherort Ihrer Tabelle.

Terraform

Fügen Sie dem Feld resource_tags der Tabelle Tags hinzu und wenden Sie dann die aktualisierte Konfiguration mit der Ressource google_bigquery_table an. Weitere Informationen finden Sie im Terraform-Beispiel unter Tags beim Erstellen einer neuen Tabelle anhängen.

API

Rufen Sie die Methode tables.update mit einer definierten Tabellenressource auf und fügen Sie die Tags in das Feld resource_tags ein.

Console

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Maximieren Sie im Bereich Explorer Ihr Projekt und das Dataset und wählen Sie dann eine Tabelle aus.

   Die Tags werden auf dem Tab Details angezeigt.

bq

Verwenden Sie den Befehl bq show und suchen Sie nach der Spalte tags. Wenn die Tabelle keine Tags enthält, wird die Spalte tags nicht angezeigt.

bq show \
    PROJECT_ID:DATASET_ID.TABLE_ID

Ersetzen Sie Folgendes:

• PROJECT_ID: Die ID des Projekts, das Ihre Tabelle enthält.
• DATASET_ID: die ID des Datasets, das Ihre Tabelle enthält.
• TABLE_ID: Die ID Ihrer Tabelle

gcloud

Verwenden Sie den Befehl gcloud resource-manager tags bindings list, um eine Liste der Tag-Bindungen abzurufen, die an eine Ressource angehängt sind:

gcloud resource-manager tags bindings list \
    --parent=RESOURCE_ID \
    --location=LOCATION

Ersetzen Sie Folgendes:

• RESOURCE_ID: die vollständige ID der Tabelle, einschließlich des API-Domainnamens (//bigquery.googleapis.com/), um den Ressourcentyp zu identifizieren, z. B. //bigquery.googleapis.com/projects/my_project/datasets/my_dataset/tables/my_table

• LOCATION: der Standort Ihres Datasets

Die Ausgabe sieht etwa so aus:

name: tagBindings/%2F%2Fbigquery.googleapis.com%2Fprojects%2Fmy_project%2Fdatasets%2Fmy_dataset/tagValues/4567890123
parent: //bigquery.googleapis.com/projects/my_project/datasets/my_dataset
tagValue: tagValues/4567890123

Terraform

Verwenden Sie den Befehl terraform state show, um die Attribute der Tabelle aufzulisten, einschließlich des Felds resource_tags. Führen Sie diesen Befehl in dem Verzeichnis aus, in dem die Terraform-Konfigurationsdatei der Tabelle ausgeführt wurde.

terraform state show google_bigquery_table.default

API

Rufen Sie die Methode tables.get mit einer definierten Tabellenressource auf und suchen Sie nach dem Feld resource_tags.

Aufrufe

Wählen Sie das Dropdown-Menü INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS Ansicht aus:

In der folgenden Abfrage werden beispielsweise alle Tags angezeigt, die an alle Tabellen in einem Dataset angehängt sind. Diese Abfrage gibt eine Tabelle mit Spalten zurück, wie schema_name (der Dataset-Name), option_name (immer 'tags'), object_type (immer ARRAY<STRUCT<STRING, STRING>>) und option_value, das Arrays von STRUCT-Objekten enthält, die Tags darstellen, die mit jedem Dataset verknüpft sind. Bei Tabellen ohne zugewiesene Tags gibt die Spalte option_value ein leeres Array zurück.

SELECT * from DATASET_ID.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS
WHERE option_name='tags'

Ersetzen Sie DATASET_ID durch die ID des Datasets, das Ihre Tabelle enthält.

Console

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Maximieren Sie im Bereich Explorer Ihr Projekt und das Dataset und wählen Sie dann eine Tabelle aus.

3. Klicken Sie auf den Tab Details und dann auf mode_edit Details bearbeiten.

4. Klicken Sie im Bereich Tags neben dem Tag, das Sie löschen möchten, auf deleteElement löschen.

5. Klicken Sie auf Speichern.

SQL

Verwenden Sie die Anweisung ALTER TABLE SET OPTIONS.

Im folgenden Beispiel werden Tags mithilfe des Operators -= aus einer Tabelle getrennt. Wenn Sie alle Tags von einer Tabelle lösen möchten, können Sie tags=NULL oder tags=[] angeben.

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Geben Sie im Abfrageeditor die folgende Anweisung ein:

   ALTER TABLE PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_ID
   SET OPTIONS (
     tags -= [('TAG_KEY_1', 'TAG_VALUE_1'), ('TAG_KEY_2', 'TAG_VALUE_2')];)

   Dabei gilt:

   • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
   • DATASET_ID: die ID des Datasets, das die Tabelle enthält.
   • TABLE_ID: der Name der Tabelle, von der Sie die Tags lösen.
   • TAG_KEY_1: der Namespace-Schlüsselname des ersten Tags, das Sie trennen möchten, z. B. 'my-project/env' oder '556741164180/department'.
   • TAG_VALUE_1: der Kurzname des Werts für das Tag, das getrennt werden soll, z. B. 'prod' oder 'sales'.
   • TAG_KEY_2: der Namespace-Schlüsselname für das zweite Tag, das Sie trennen
   • TAG_VALUE_2: Der Kurzname für den Wert des zweiten Tags, das Sie trennen.

3. Klicken Sie auf play_circle Ausführen.

Informationen zum Ausführen von Abfragen finden Sie unter Interaktive Abfrage ausführen.

bq

Verwenden Sie zum Entfernen einiger Tags aus einer Tabelle den Befehl bq update mit dem Flag --remove_tags:

bq update \
    --remove_tags=TAG_KEYS \
    PROJECT_ID:DATASET_ID.TABLE_ID

Ersetzen Sie Folgendes:

• TAG_KEYS: die Tag-Schlüssel, die Sie aus der Tabelle trennen, durch Kommas getrennt. Beispiel: 556741164180/env,myProject/department Jeder Tag-Schlüssel muss den Namespace-Schlüsselnamen haben.
• PROJECT_ID: Die ID des Projekts, das Ihre Tabelle enthält.
• DATASET_ID: die ID des Datasets, das Ihre Tabelle enthält.
• TABLE_ID: Die ID der Tabelle, die Sie aktualisieren.

Verwenden Sie zum Entfernen aller Tags aus einer Tabelle den Befehl bq update mit dem Flag --clear_all_tags:

bq update \
    --clear_all_tags \
    PROJECT_ID:DATASET_ID.TABLE_ID

gcloud

Wenn Sie eine Tag-Verknüpfung über die Befehlszeile aus einer Tabelle entfernen möchten, löschen Sie die Tag-Bindung mit dem Befehl gcloud resource-manager tags bindings delete:

gcloud resource-manager tags bindings delete \
    --tag-value=TAG_VALUE_NAME \
    --parent=RESOURCE_ID \
    --location=LOCATION

Ersetzen Sie Folgendes:

• TAG_VALUE_NAME: die permanente ID oder der Namespace-Name des Tag-Werts, der angehängt werden soll, z. B. tagValues/4567890123 oder 1234567/my_tag_key/my_tag_value
• RESOURCE_ID: die vollständige ID der Tabelle, einschließlich des API-Domainnamens (//bigquery.googleapis.com/), um den Ressourcentyp zu identifizieren, z. B. //bigquery.googleapis.com/projects/my_project/datasets/my_dataset/tables/my_table
• LOCATION: der Standort Ihres Datasets

Terraform

Entfernen Sie Ihre Tags aus dem Feld resource_tags der Tabelle und wenden Sie dann die aktualisierte Konfiguration mit der Ressource google_bigquery_table an.

API

Rufen Sie die Methode tables.update mit einer definierten Tabellenressource auf und entfernen Sie die Tags im Feld resource_tags. Wenn Sie alle Tags entfernen möchten, entfernen Sie das Feld resource_tags.