Aggiornare le proprietà del set di dati

Console

1. Nel riquadro Spazio di esplorazione, espandi il progetto e seleziona un set di dati.

2. Espandi l'opzione Azionimore_vert e fai clic su Apri.

3. Nel riquadro Dettagli, fai clic su mode_edit Modifica dettagli per modificare il testo della descrizione.

   Nella finestra di dialogo Modifica dettaglio visualizzata, segui questi passaggi:

   1. Nel campo Descrizione, inserisci una descrizione o modifica quella esistente.
   2. Per salvare il nuovo testo della descrizione, fai clic su Salva.

SQL

Per aggiornare la descrizione di un set di dati, utilizza la istruzione ALTER SCHEMA SET OPTIONS per impostare l'opzione description.

L'esempio seguente imposta la descrizione su un set di dati denominato mydataset:

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

   Vai a BigQuery

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

    ALTER SCHEMA mydataset
    SET OPTIONS (
        description = 'Description of mydataset');
    

3. Fai clic su play_circle Esegui.

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

bq

Esegui il comando bq update con il flag --description. Se stai aggiornando 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.

bq update \
--description "string" \
project_id:dataset

Sostituisci quanto segue:

• string: il testo che descrive il set di dati, tra virgolette
• project_id: il tuo ID progetto
• dataset: il nome del set di dati che stai aggiornando

Esempi:

Inserisci il seguente comando per modificare la descrizione di mydataset in "Descrizione di mydataset". mydataset si trova nel tuo progetto predefinito.

bq update --description "Description of mydataset" mydataset

Inserisci il seguente comando per modificare la descrizione di mydataset in "Descrizione di mydataset". Il set di dati si trova in myotherproject, non nel tuo progetto predefinito.

bq update \
--description "Description of mydataset" \
myotherproject:mydataset

API

Chiama datasets.patch e aggiorna la proprietà description nella risorsa set di dati. Poiché il metodo datasets.update sostituisce l'intera risorsa del set di dati, è preferibile il metodo datasets.patch.

Vai

import (
	"context"
	"fmt"

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

// updateDatasetDescription demonstrates how the Description metadata of a dataset can
// be read and modified.
func updateDatasetDescription(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()

	ds := client.Dataset(datasetID)
	meta, err := ds.Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	update := bigquery.DatasetMetadataToUpdate{
		Description: "Updated Description.",
	}
	if _, err = ds.Update(ctx, update, meta.ETag); 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;

public class UpdateDatasetDescription {

  public static void runUpdateDatasetDescription() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String newDescription = "this is the new dataset description";
    updateDatasetDescription(datasetName, newDescription);
  }

  public static void updateDatasetDescription(String datasetName, String newDescription) {
    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();

      Dataset dataset = bigquery.getDataset(datasetName);
      bigquery.update(dataset.toBuilder().setDescription(newDescription).build());
      System.out.println("Dataset description updated successfully to " + newDescription);
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Dataset description was not updated \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

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

async function updateDatasetDescription() {
  // Updates a dataset's description.

  // Retreive current dataset metadata
  const dataset = bigquery.dataset(datasetId);
  const [metadata] = await dataset.getMetadata();

  // Set new dataset description
  const description = 'New dataset description.';
  metadata.description = description;

  const [apiResponse] = await dataset.setMetadata(metadata);
  const newDescription = apiResponse.description;

  console.log(`${datasetId} description: ${newDescription}`);
}

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 fetch.
# dataset_id = 'your-project.your_dataset'

dataset = client.get_dataset(dataset_id)  # Make an API request.
dataset.description = "Updated description."
dataset = client.update_dataset(dataset, ["description"])  # Make an API request.

full_dataset_id = "{}.{}".format(dataset.project, dataset.dataset_id)
print(
    "Updated dataset '{}' with description '{}'.".format(
        full_dataset_id, dataset.description
    )
)

Console

1. Nel riquadro Spazio di esplorazione, espandi il progetto e seleziona un set di dati.

2. Espandi l'opzione Azioni more_vert e fai clic su Apri.

3. Nel riquadro dei dettagli, fai clic sull'icona a forma di matita accanto a Informazioni set di dati per modificare la scadenza.

4. Nella finestra di dialogo Informazioni set di dati, nella sezione Scadenza tabella predefinita, inserisci un valore per Numero di giorni dopo la creazione della tabella.

5. Fai clic su Salva.

SQL

Per aggiornare la scadenza predefinita della tabella, utilizza l'istruzione ALTER SCHEMA SET OPTIONS per impostare l'opzione default_table_expiration_days.

L'esempio seguente aggiorna la scadenza predefinita della tabella per un set di dati chiamato mydataset.

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

   Vai a BigQuery

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

    ALTER SCHEMA mydataset
    SET OPTIONS(
        default_table_expiration_days = 3.75);
    

3. Fai clic su play_circle Esegui.

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

bq

Per aggiornare la scadenza predefinita per le tabelle appena create in un set di dati, inserisci il comando bq update con il flag --default_table_expiration. Se stai aggiornando 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.

bq update \
--default_table_expiration integer \
project_id:dataset

Sostituisci quanto segue:

• integer: 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 UTC corrente più il valore intero. Specifica 0 per rimuovere la data e l'ora di scadenza esistenti. Qualsiasi tabella creata nel set di dati viene eliminata integer secondi dopo la relativa ora di creazione. Questo valore viene applicato se non imposti la scadenza di una tabella al momento della sua creazione.
• project_id: il tuo ID progetto.
• dataset: il nome del set di dati che stai aggiornando.

Esempi:

Inserisci il seguente comando per impostare la scadenza predefinita delle nuove tabelle create in mydataset su due ore (7200 secondi) dall'ora corrente. Il set di dati si trova nel tuo progetto predefinito.

bq update --default_table_expiration 7200 mydataset

Inserisci il seguente comando per impostare la scadenza predefinita delle nuove tabelle create in mydataset su due ore (7200 secondi) dall'ora corrente. Il set di dati si trova in myotherproject, non nel tuo progetto predefinito.

bq update --default_table_expiration 7200 myotherproject:mydataset

API

Chiama datasets.patch e aggiorna la proprietà defaultTableExpirationMs nella risorsa set di dati. La scadenza è espressa in millisecondi nell'API. Poiché il metodo datasets.update sostituisce l'intera risorsa del set di dati, è preferibile il metodo datasets.patch.

Vai

import (
	"context"
	"fmt"
	"time"

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

// updateDatasetDefaultExpiration demonstrats setting the default expiration of a dataset
// to a specific retention period.
func updateDatasetDefaultExpiration(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()

	ds := client.Dataset(datasetID)
	meta, err := ds.Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	update := bigquery.DatasetMetadataToUpdate{
		DefaultTableExpiration: 24 * time.Hour,
	}
	if _, err := client.Dataset(datasetID).Update(ctx, update, meta.ETag); 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 java.util.concurrent.TimeUnit;

public class UpdateDatasetExpiration {

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

  public static void updateDatasetExpiration(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();

      // Update dataset expiration to one day
      Long newExpiration = TimeUnit.MILLISECONDS.convert(1, TimeUnit.DAYS);

      Dataset dataset = bigquery.getDataset(datasetName);
      bigquery.update(dataset.toBuilder().setDefaultTableLifetime(newExpiration).build());
      System.out.println("Dataset description updated successfully to " + newExpiration);
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Dataset expiration was not updated \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

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

async function updateDatasetExpiration() {
  // Updates the lifetime of all tables in the dataset, in milliseconds.

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

  // Retreive current dataset metadata
  const dataset = bigquery.dataset(datasetId);
  const [metadata] = await dataset.getMetadata();

  // Set new dataset metadata
  const expirationTime = 24 * 60 * 60 * 1000;
  metadata.defaultTableExpirationMs = expirationTime.toString();

  const [apiResponse] = await dataset.setMetadata(metadata);
  const newExpirationTime = apiResponse.defaultTableExpirationMs;

  console.log(`${datasetId} expiration: ${newExpirationTime}`);
}

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 fetch.
# dataset_id = 'your-project.your_dataset'

dataset = client.get_dataset(dataset_id)  # Make an API request.
dataset.default_table_expiration_ms = 24 * 60 * 60 * 1000  # In milliseconds.

dataset = client.update_dataset(
    dataset, ["default_table_expiration_ms"]
)  # Make an API request.

full_dataset_id = "{}.{}".format(dataset.project, dataset.dataset_id)
print(
    "Updated dataset {} with new expiration {}".format(
        full_dataset_id, dataset.default_table_expiration_ms
    )
)

Console

L'aggiornamento della scadenza predefinita di una partizione di un set di dati non è attualmente supportato dalla Google Cloud console.

SQL

Per aggiornare la scadenza predefinita della partizione, utilizza la istruzione ALTER SCHEMA SET OPTIONS per impostare l'opzione default_partition_expiration_days.

L'esempio seguente aggiorna la scadenza predefinita della partizione per un set di dati denominato mydataset:

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

   Vai a BigQuery

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

    ALTER SCHEMA mydataset
    SET OPTIONS(
        default_partition_expiration_days = 3.75);
    

3. Fai clic su play_circle Esegui.

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

bq

Per aggiornare la scadenza predefinita di un set di dati, inserisci il comando bq update con il flag --default_partition_expiration. Se stai aggiornando 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.

bq update \
--default_partition_expiration integer \
project_id:dataset

Sostituisci quanto segue:

• integer: la durata predefinita, in secondi, per le partizioni nelle tabelle partizionate appena create. Questo flag non ha un valore minimo. Specifica 0 per rimuovere la data e l'ora di scadenza esistenti. Tutte le partizioni nelle tabelle partizionate appena create vengono eliminate integer secondi dopo la data UTC della partizione. Questo valore viene applicato se non imposti una scadenza della partizione nella tabella al momento della sua creazione.
• project_id: il tuo ID progetto.
• dataset: il nome del set di dati che stai aggiornando.

Esempi:

Inserisci il seguente comando per impostare la scadenza predefinita della partizione per le nuove tabelle partizionate create in mydataset su 26 ore (93.600 secondi). Il set di dati si trova nel tuo progetto predefinito.

bq update --default_partition_expiration 93600 mydataset

Inserisci il seguente comando per impostare la scadenza predefinita della partizione per le nuove tabelle partizionate create in mydataset su 26 ore (93.600 secondi). Il set di dati si trova in myotherproject, non nel tuo progetto predefinito.

bq update --default_partition_expiration 93600 myotherproject:mydataset

API

Chiama datasets.patch e aggiorna la proprietà defaultPartitionExpirationMs nella risorsa set di dati. La scadenza è espressa in millisecondi. Poiché il metodo datasets.update sostituisce l'intera risorsa set di dati, è preferito il metodo datasets.patch.

Console

1. Nel riquadro Spazio di esplorazione, espandi il progetto e seleziona un set di dati.
2. Espandi l'opzione Azionimore_vert e fai clic su Apri.
3. Nel riquadro Dettagli, fai clic su mode_edit Modifica dettagli.
4. Espandi Opzioni avanzate, quindi seleziona la Finestra di viaggio nel tempo da utilizzare.
5. Fai clic su Salva.

SQL

Utilizza l'istruzione ALTER SCHEMA SET OPTIONS con l'opzione max_time_travel_hours per specificare la finestra di scorrimento temporale quando modifichi un set di dati. Il valore max_time_travel_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).

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

   Vai a BigQuery

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

   ALTER SCHEMA DATASET_NAME
   SET OPTIONS(
     max_time_travel_hours = HOURS);

   Sostituisci quanto segue:

   • DATASET_NAME: il nome del set di dati che aggiorni
   • HOURS con la durata della finestra di spostamento cronologico in ore.

3. Fai clic su play_circle Esegui.

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

bq

Utilizza il comando bq update con il flag --max_time_travel_hours per specificare la finestra di viaggio nel tempo quando modifichi un set di dati. Il valore --max_time_travel_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).

bq update \
--dataset=true --max_time_travel_hours=HOURS \
PROJECT_ID:DATASET_NAME

Sostituisci quanto segue:

• PROJECT_ID: il tuo ID progetto
• DATASET_NAME: il nome del set di dati che stai aggiornando
• HOURS con la durata della finestra di spostamento cronologico in ore

API

Chiama il metodo datasets.patch o datasets.update con una risorsa set di dati definita in cui hai specificato un valore per il campo maxTimeTravelHours. Il valore maxTimeTravelHours 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).

Console

1. Nel riquadro Spazio di esplorazione, espandi il progetto e seleziona un set di dati.
2. Espandi l'opzione Azionimore_vert e fai clic su Apri.
3. Nel riquadro Dettagli, fai clic su mode_edit Modifica dettagli.
4. Espandi Opzioni avanzate, quindi seleziona Abilita il modello di fatturazione dell'archiviazione fisica per utilizzare la fatturazione dell'archiviazione fisica o deselezionalo per utilizzare la fatturazione dell'archiviazione logica.
5. Fai clic su Salva.

SQL

Per aggiornare il modello di fatturazione di un set di dati, utilizza la istruzione ALTER SCHEMA SET OPTIONS e imposta l'opzione storage_billing_model:

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

   Vai a BigQuery

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

   ALTER SCHEMA DATASET_NAME
   SET OPTIONS(
    storage_billing_model = 'BILLING_MODEL');

   Sostituisci quanto segue:

   • DATASET_NAME con il nome del set di dati che stai modificando
   • BILLING_MODEL con il tipo di archiviazione che vuoi utilizzare, LOGICAL o PHYSICAL

3. Fai clic su play_circle Esegui.

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

Per aggiornare il modello di fatturazione dello spazio di archiviazione per tutti i set di dati di un progetto, utilizza la seguente query SQL per ogni regione in cui si trovano i set di dati:

FOR record IN
 (SELECT CONCAT(catalog_name, '.', schema_name) AS dataset_path
 FROM PROJECT_ID.region-REGION.INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA)
DO
 EXECUTE IMMEDIATE
   "ALTER SCHEMA `" || record.dataset_path || "` SET OPTIONS(storage_billing_model = 'BILLING_MODEL')";
END FOR;

Sostituisci quanto segue:

• PROJECT_ID con l'ID del tuo progetto
• REGION con un qualificatore regione
• BILLING_MODEL con il tipo di archiviazione che vuoi utilizzare, LOGICAL o PHYSICAL

bq

Per aggiornare il modello di fatturazione per un set di dati, utilizza il comando bq update e imposta il flag --storage_billing_model:

bq update -d --storage_billing_model=BILLING_MODEL PROJECT_ID:DATASET_NAME

Sostituisci quanto segue:

• PROJECT_ID: il tuo ID progetto
• DATASET_NAME: il nome del set di dati che stai aggiornando
• BILLING_MODEL: il tipo di archiviazione che vuoi utilizzare, LOGICAL o PHYSICAL

API

Chiama il metodo datasets.update con una risorsa set di dati definita in cui è impostato il campo storageBillingModel.

L'esempio seguente mostra come chiamare datasets.update utilizzando curl:

curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json" -L -X PUT https://bigquery.googleapis.com/bigquery/v2/projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET_ID -d '{"datasetReference": {"projectId": "PROJECT_ID", "datasetId": "DATASET_NAME"}, "storageBillingModel": "BILLING_MODEL"}'

Sostituisci quanto segue:

• PROJECT_ID: il tuo ID progetto
• DATASET_NAME: il nome del set di dati che stai aggiornando
• BILLING_MODEL: il tipo di archiviazione che vuoi utilizzare, LOGICAL o PHYSICAL