Recupero delle informazioni sulle viste

Questo documento descrive come elencare, ottenere informazioni e visualizzare i metadati delle viste in BigQuery.

Puoi elencare le viste nei set di dati in base a:

  • Utilizzo della console Google Cloud
  • Utilizzo del comando bq ls nello strumento a riga di comando bq
  • Chiamata del metodo API tables.list
  • Utilizzo delle librerie client

Prima di iniziare

Concedi ruoli IAM (Identity and Access Management) che forniscono agli utenti le autorizzazioni necessarie per eseguire ogni attività descritta in questo documento.

Visualizzazioni elenco

La visualizzazione degli elenchi è identica alla procedura per le tabelle degli elenchi.

Autorizzazioni obbligatorie

Per elencare le visualizzazioni in un set di dati, devi disporre dell'autorizzazione IAM bigquery.tables.list.

Ognuno dei seguenti ruoli IAM predefiniti include le autorizzazioni necessarie per elencare le viste in un set di dati:

  • roles/bigquery.user
  • roles/bigquery.metadataViewer
  • roles/bigquery.dataViewer
  • roles/bigquery.dataOwner
  • roles/bigquery.dataEditor
  • roles/bigquery.admin

Per ulteriori informazioni sui ruoli e sulle autorizzazioni IAM in BigQuery, vedi Ruoli e autorizzazioni predefiniti.

Elenca le visualizzazioni in un set di dati

Per elencare le visualizzazioni in un set di dati:

Console

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

  2. Scorri l'elenco per visualizzare le tabelle nel set di dati. Tabelle e visualizzazioni sono identificate da icone diverse.

    Icone di tabelle e visualizzazioni

SQL

Utilizza la visualizzazione INFORMATION_SCHEMA.VIEWS:

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

    Vai a BigQuery

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

    SELECT table_name
    FROM DATASET_ID.INFORMATION_SCHEMA.VIEWS;

    Sostituisci DATASET_ID con il nome del set di dati.

  3. Fai clic su Esegui.

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

bq

Esegui il comando bq ls. Il flag --format può essere utilizzato per controllare l'output. Se elenchi le visualizzazioni in un progetto diverso da quello predefinito, aggiungi l'ID progetto al set di dati nel seguente formato: project_id:dataset.

bq ls --format=pretty project_id:dataset

Dove:

  • project_id è l'ID progetto.
  • dataset è il nome del set di dati.

Quando esegui il comando, il campo Type mostra TABLE o VIEW. Ad esempio:

+-------------------------+-------+----------------------+-------------------+
|         tableId         | Type  |        Labels        | Time Partitioning |
+-------------------------+-------+----------------------+-------------------+
| mytable                 | TABLE | department:shipping  |                   |
| myview                  | VIEW  |                      |                   |
+-------------------------+-------+----------------------+-------------------+

Esempi:

Inserisci il comando seguente per elencare le viste nel set di dati mydataset nel tuo progetto predefinito.

bq ls --format=pretty mydataset

Inserisci il seguente comando per elencare le viste nel set di dati mydataset in myotherproject.

bq ls --format=pretty myotherproject:mydataset

API

Per elencare le visualizzazioni utilizzando l'API, chiama il metodo tables.list.

Vai

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// listTables demonstrates iterating through the collection of tables in a given dataset.
func listTables(w io.Writer, projectID, datasetID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// tableID := "mytable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	ts := client.Dataset(datasetID).Tables(ctx)
	for {
		t, err := ts.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintf(w, "Table: %q\n", t.TableID)
	}
	return nil
}

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.


from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set dataset_id to the ID of the dataset that contains
#                  the tables you are listing.
# dataset_id = 'your-project.your_dataset'

tables = client.list_tables(dataset_id)  # Make an API request.

print("Tables contained in '{}':".format(dataset_id))
for table in tables:
    print("{}.{}.{}".format(table.project, table.dataset_id, table.table_id))

Puoi ottenere i metadati della visualizzazione:

  • Utilizzo della console Google Cloud
  • Utilizzo del comando bq show dello strumento a riga di comando bq
  • Chiamare il metodo API tables.get
  • Utilizzo delle librerie client
  • Esecuzione di query sulle visualizzazioni INFORMATION_SCHEMA

Recuperare informazioni sulle visualizzazioni

Il recupero delle informazioni sulle viste è identico alla procedura per ottenere informazioni sulle tabelle.

Autorizzazioni obbligatorie

Per ottenere informazioni su una vista, devi disporre dell'autorizzazione IAM bigquery.tables.get.

Ognuno dei seguenti ruoli IAM predefiniti include le autorizzazioni necessarie per ottenere informazioni su una vista:

  • roles/bigquery.metadataViewer
  • roles/bigquery.dataViewer
  • roles/bigquery.dataOwner
  • roles/bigquery.dataEditor
  • roles/bigquery.admin

Inoltre, se disponi dell'autorizzazione bigquery.datasets.create, puoi ottenere informazioni sulle visualizzazioni nei set di dati che crei.

Per saperne di più sui ruoli e sulle autorizzazioni IAM in BigQuery, consulta Ruoli e autorizzazioni predefiniti.

Per ottenere informazioni sulle visualizzazioni:

Console

  1. Espandi il set di dati.

  2. Fai clic sul nome della visualizzazione.

  3. Fai clic su Dettagli. La scheda Dettagli mostra la descrizione della vista, le informazioni sulla vista e la query SQL che la definisce.

    Visualizza dettagli

SQL

Esegui query sulla vista INFORMATION_SCHEMA.VIEWS. Il seguente esempio recupera tutte le colonne tranne check_option, che è riservata per un uso futuro. I metadati restituiti riguardano tutte le visualizzazioni in DATASET_ID nel tuo progetto predefinito:

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

    Vai a BigQuery

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

      SELECT
        * EXCEPT (check_option)
      FROM
        DATASET_ID.INFORMATION_SCHEMA.VIEWS;
      

    Sostituisci DATASET_ID con il nome del set di dati.

  3. Fai clic su Esegui.

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

bq

Esegui il comando bq show. Il flag --format può essere utilizzato per controllare l'output. Se stai recuperando informazioni su una vista in un progetto diverso da quello predefinito, aggiungi l'ID progetto al set di dati nel seguente formato: [PROJECT_ID]:[DATASET].

bq show \
--format=prettyjson \
project_id:dataset.view

Dove:

  • project_id è l'ID progetto.
  • dataset è il nome del set di dati.
  • view è il nome della vista.

Esempi:

Inserisci il seguente comando per visualizzare informazioni su myview nel set di dati mydataset nel tuo progetto predefinito.

bq show --format=prettyjson mydataset.myview

Inserisci il seguente comando per visualizzare le informazioni su myview nel set di dati mydataset in myotherproject.

bq show --format=prettyjson myotherproject:mydataset.myview

API

Chiama il metodo tables.get e fornisci eventuali parametri pertinenti.

Vai

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// getView demonstrates fetching the metadata from a BigQuery logical view and printing it to an io.Writer.
func getView(w io.Writer, projectID, datasetID, viewID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// viewID := "myview"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	view := client.Dataset(datasetID).Table(viewID)
	meta, err := view.Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "View %s, query: %s\n", view.FullyQualifiedName(), meta.ViewQuery)
	return nil
}

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Table;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

// Sample to get a view
public class GetView {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String viewName = "MY_VIEW_NAME";
    getView(datasetName, viewName);
  }

  public static void getView(String datasetName, String viewName) {
    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();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, viewName);
      Table view = bigquery.getTable(tableId);
      System.out.println("View retrieved successfully" + view.getDescription());
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("View not retrieved. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Node.js.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

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

async function getView() {
  // Retrieves view properties.

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

  // Retrieve view
  const dataset = bigquery.dataset(datasetId);
  const [view] = await dataset.table(tableId).get();

  const fullTableId = view.metadata.id;
  const viewQuery = view.metadata.view.query;

  // Display view properties
  console.log(`View at ${fullTableId}`);
  console.log(`View query: ${viewQuery}`);
}
getView();

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

view_id = "my-project.my_dataset.my_view"
# Make an API request to get the table resource.
view = client.get_table(view_id)

# Display view properties
print(f"Retrieved {view.table_type}: {str(view.reference)}")
print(f"View Query:\n{view.view_query}")

Visualizzare la sicurezza

Per controllare l'accesso alle viste in BigQuery, consulta Visualizzazioni autorizzate.

Passaggi successivi