Controla el acceso a los recursos con la IAM

Console

1. Ve a la página de BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. En el panel Explorador, expande tu proyecto y selecciona un conjunto de datos para compartir.

3. Haz clic en person_add Compartir > Permisos.

4. Haz clic en person_addAgregar principal.

5. En el campo Principales nuevos, escribe un principal.

6. En la lista Elegir un rol, elige un rol predefinido o una rol personalizado.

7. Haz clic en Guardar.

8. Para volver a la información del conjunto de datos, haz clic en Cerrar.

SQL

Para otorgar a las principales acceso a los conjuntos de datos, usa la declaración DCL GRANT:

1. En la consola de Trusted Cloud , ve a la página BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. En el editor de consultas, escribe la siguiente oración:

   GRANT `ROLE_LIST`
   ON SCHEMA RESOURCE_NAME
   TO "USER_LIST"

   Reemplaza lo siguiente:

   • ROLE_LIST: Un rol o una lista de roles separados por comas que deseas otorgar
   • RESOURCE_NAME: Es el nombre del conjunto de datos al que otorgas acceso.

   • USER_LIST: una lista separada por comas de los usuarios a los que se otorga el rol

     Para obtener una lista de los formatos válidos, consulta user_list.

3. Haz clic en play_circle Ejecutar.

Para obtener más información sobre cómo ejecutar consultas, visita Ejecuta una consulta interactiva.

En el siguiente ejemplo, se otorga el rol de visualizador de datos de BigQuery a myDataset:

GRANT `roles/bigquery.dataViewer`
ON SCHEMA `myProject`.myDataset
TO "user:user@example.com", "user:user2@example.com"

bq

1. In the Trusted Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Trusted Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

2. Para escribir la información del conjunto de datos existente (incluidos los controles de acceso) en un archivo JSON, usa el comando bq show:

   bq show \
       --format=prettyjson \
       PROJECT_ID:DATASET > PATH_TO_FILE

   Reemplaza lo siguiente:

   • PROJECT_ID: El ID de tu proyecto
   • DATASET: nombre del conjunto de datos.
   • PATH_TO_FILE: la ruta al archivo JSON en tu máquina local

3. Realiza cambios a la sección access del archivo JSON. Puedes agregar a cualquiera de las entradas specialGroup: projectOwners, projectWriters, projectReaders y allAuthenticatedUsers. También puedes agregar cualquiera de los siguientes elementos: userByEmail, groupByEmail y domain.

   Por ejemplo, la sección access de un archivo JSON de un conjunto de datos se vería de la siguiente manera:

   {
    "access": [
     {
      "role": "READER",
      "specialGroup": "projectReaders"
     },
     {
      "role": "WRITER",
      "specialGroup": "projectWriters"
     },
     {
      "role": "OWNER",
      "specialGroup": "projectOwners"
     },
     {
      "role": "READER",
      "specialGroup": "allAuthenticatedUsers"
     },
     {
      "role": "READER",
      "domain": "domain_name"
     },
     {
      "role": "WRITER",
      "userByEmail": "user_email"
     },
     {
      "role": "READER",
      "groupByEmail": "group_email"
     }
    ],
    ...
   }

4. Cuando termines de editar, usa el comando bq update con la marca --source para incluir el archivo JSON. Si el conjunto de datos está en un proyecto que no es el predeterminado, agrega el ID del proyecto al nombre del conjunto de datos en el siguiente formato: PROJECT_ID:DATASET.

     bq update 
   
     --source PATH_TO_FILE 
   
     PROJECT_ID:DATASET
     

5. Para verificar los cambios del control de acceso, usa otra vez el comando bq show sin escribir la información en un archivo.

   bq show --format=prettyjson PROJECT_ID:DATASET

Terraform

Usa los recursos google_bigquery_dataset_iam para actualizar el acceso a una conjunto de datos.

Configura la política de control de acceso de un recurso

En el siguiente ejemplo, se muestra cómo usar el recurso google_bigquery_dataset_iam_policy para establecer la política de IAM para el conjunto de datos mydataset. Esto reemplaza cualquier política existente ya adjunta al conjunto de datos:

# This file sets the IAM policy for the dataset created by
# https://github.com/terraform-google-modules/terraform-docs-samples/blob/main/bigquery/bigquery_create_dataset/main.tf.
# You must place it in the same local directory as that main.tf file,
# and you must have already applied that main.tf file to create
# the "default" dataset resource with a dataset_id of "mydataset".

data "google_iam_policy" "iam_policy" {
  binding {
    role = "roles/bigquery.admin"
    members = [
      "user:user@example.com",
    ]
  }
  binding {
    role = "roles/bigquery.dataOwner"
    members = [
      "group:data.admin@example.com",
    ]
  }
  binding {
    role = "roles/bigquery.dataEditor"
    members = [
      "serviceAccount:bqcx-1234567891011-12a3@gcp-sa-bigquery-condel.s3ns-system.iam.gserviceaccount.com",
    ]
  }
}

resource "google_bigquery_dataset_iam_policy" "dataset_iam_policy" {
  dataset_id  = google_bigquery_dataset.default.dataset_id
  policy_data = data.google_iam_policy.iam_policy.policy_data
}

Establece la membresía de roles para un conjunto de datos

En el siguiente ejemplo, se muestra cómo usar el recurso google_bigquery_dataset_iam_binding para establecer la membresía en un rol determinado para el conjunto de datos mydataset. Esto reemplaza cualquier membresía existente en ese rol. Se conservan otros roles dentro de la política de IAM para el conjunto de datos:

# This file sets membership in an IAM role for the dataset created by
# https://github.com/terraform-google-modules/terraform-docs-samples/blob/main/bigquery/bigquery_create_dataset/main.tf.
# You must place it in the same local directory as that main.tf file,
# and you must have already applied that main.tf file to create
# the "default" dataset resource with a dataset_id of "mydataset".

resource "google_bigquery_dataset_iam_binding" "dataset_iam_binding" {
  dataset_id = google_bigquery_dataset.default.dataset_id
  role       = "roles/bigquery.jobUser"

  members = [
    "user:user@example.com",
    "group:group@example.com"
  ]
}

Establece la membresía de roles para una sola principal

En el siguiente ejemplo, se muestra cómo usar el recurso google_bigquery_dataset_iam_member para actualizar la política de IAM del conjunto de datos mydataset para otorgar un rol a un principal. La actualización de esta política de IAM no afecta el acceso de ningún otro principal al que se le haya otorgado ese rol para el conjunto de datos.

# This file adds a member to an IAM role for the dataset created by
# https://github.com/terraform-google-modules/terraform-docs-samples/blob/main/bigquery/bigquery_create_dataset/main.tf.
# You must place it in the same local directory as that main.tf file,
# and you must have already applied that main.tf file to create
# the "default" dataset resource with a dataset_id of "mydataset".

resource "google_bigquery_dataset_iam_member" "dataset_iam_member" {
  dataset_id = google_bigquery_dataset.default.dataset_id
  role       = "roles/bigquery.user"
  member     = "user:user@example.com"
}

Para aplicar tu configuración de Terraform en un proyecto Trusted Cloud , completa los pasos de las siguientes secciones.

Prepara Cloud Shell

1. Inicia Cloud Shell

2. Establece el proyecto Trusted Cloud predeterminado en el que deseas aplicar tus configuraciones de Terraform.

   Solo necesitas ejecutar este comando una vez por proyecto y puedes ejecutarlo en cualquier directorio.

   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

   Las variables de entorno se anulan si configuras valores explícitos en el archivo de configuración de Terraform.

Prepara el directorio

Cada archivo de configuración de Terraform debe tener su propio directorio (también llamado módulo raíz).

1. En Cloud Shell, crea un directorio y un archivo nuevo dentro de ese directorio. El nombre del archivo debe tener la extensión .tf, por ejemplo, main.tf. En este instructivo, el archivo se denomina main.tf.

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

2. Si sigues un instructivo, puedes copiar el código de muestra en cada sección o paso.

   Copia el código de muestra en el main.tf recién creado.

   De manera opcional, copia el código de GitHub. Esto se recomienda cuando el fragmento de Terraform es parte de una solución de extremo a extremo.

3. Revisa y modifica los parámetros de muestra que se aplicarán a tu entorno.
4. Guarda los cambios.
5. Inicializa Terraform. Solo debes hacerlo una vez por directorio.

   terraform init

   De manera opcional, incluye la opción -upgrade para usar la última versión del proveedor de Google:

   terraform init -upgrade

Aplica los cambios

1. Revisa la configuración y verifica que los recursos que creará o actualizará Terraform coincidan con tus expectativas:

   terraform plan

   Corrige la configuración según sea necesario.

2. Para aplicar la configuración de Terraform, ejecuta el siguiente comando y, luego, escribe yes cuando se te solicite:

   terraform apply

   Espera hasta que Terraform muestre el mensaje “¡Aplicación completa!”.

3. Abre tu proyecto Trusted Cloud para ver los resultados. En la consola de Trusted Cloud , navega a tus recursos en la IU para asegurarte de que Terraform los haya creado o actualizado.

API

Para aplicar los controles de acceso cuando se crea el conjunto de datos, llama al método datasets.insert con un recurso de conjunto de datos definido. Para actualizar tus controles de acceso, llama al método datasets.patch y usa la propiedad access en el recurso Dataset.

Debido a que el método datasets.update reemplaza todo el recurso de conjunto de datos, es preferible usar el método datasets.patch para actualizar los controles de acceso.

Go

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Go incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Go.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

Antes de ejecutar muestras de código, configura la variable de entorno GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN como s3nsapis.fr.

Establece la nueva lista de acceso agregando la nueva entrada a la lista existente con el tipo DatasetMetadataToUpdate . Luego, llama a la función dataset.Update() para actualizar la propiedad.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// grantAccessToDataset creates a new ACL conceding the READER role to the group "example-analyst-group@google.com"
// For more information on the types of ACLs available see:
// https://cloud.google.com/storage/docs/access-control/lists
func grantAccessToDataset(w io.Writer, projectID, datasetID string) error {
	// TODO(developer): uncomment and update the following lines:
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"

	ctx := context.Background()

	// Create BigQuery handler.
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	// Create dataset handler
	dataset := client.Dataset(datasetID)

	// Get metadata
	meta, err := dataset.Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.Dataset.Metadata: %w", err)
	}

	// Find more details about BigQuery Entity Types here:
	// https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go/bigquery#EntityType
	//
	// Find more details about BigQuery Access Roles here:
	// https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go/bigquery#AccessRole

	entityType := bigquery.GroupEmailEntity
	entityID := "example-analyst-group@google.com"
	roleType := bigquery.ReaderRole

	// Append a new access control entry to the existing access list.
	update := bigquery.DatasetMetadataToUpdate{
		Access: append(meta.Access, &bigquery.AccessEntry{
			Role:       roleType,
			EntityType: entityType,
			Entity:     entityID,
		}),
	}

	// Leverage the ETag for the update to assert there's been no modifications to the
	// dataset since the metadata was originally read.
	meta, err = dataset.Update(ctx, update, meta.ETag)
	if err != nil {
		return err
	}

	fmt.Fprintf(w, "Details for Access entries in dataset %v.\n", datasetID)
	for _, access := range meta.Access {
		fmt.Fprintln(w)
		fmt.Fprintf(w, "Role: %s\n", access.Role)
		fmt.Fprintf(w, "Entities: %v\n", access.Entity)
	}

	return nil
}

Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Java incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Java.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

Antes de ejecutar muestras de código, configura la variable de entorno GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN como s3nsapis.fr.

import com.google.cloud.bigquery.Acl;
import com.google.cloud.bigquery.Acl.Entity;
import com.google.cloud.bigquery.Acl.Group;
import com.google.cloud.bigquery.Acl.Role;
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 com.google.cloud.bigquery.DatasetId;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class GrantAccessToDataset {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    // Project and dataset from which to get the access policy
    String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    // Group to add to the ACL
    String entityEmail = "group-to-add@example.com";

    grantAccessToDataset(projectId, datasetName, entityEmail);
  }

  public static void grantAccessToDataset(
      String projectId, String datasetName, String entityEmail) {
    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();

      // Create datasetId with the projectId and the datasetName.
      DatasetId datasetId = DatasetId.of(projectId, datasetName);
      Dataset dataset = bigquery.getDataset(datasetId);

      // Create a new Entity with the corresponding type and email
      // "user-or-group-to-add@example.com"
      // For more information on the types of Entities available see:
      // https://cloud.google.com/java/docs/reference/google-cloud-bigquery/latest/com.google.cloud.bigquery.Acl.Entity
      // and
      // https://cloud.google.com/java/docs/reference/google-cloud-bigquery/latest/com.google.cloud.bigquery.Acl.Entity.Type
      Entity entity = new Group(entityEmail);

      // Create a new ACL granting the READER role to the group with the entity email
      // "user-or-group-to-add@example.com"
      // For more information on the types of ACLs available see:
      // https://cloud.google.com/storage/docs/access-control/lists
      Acl newEntry = Acl.of(entity, Role.READER);

      // Get a copy of the ACLs list from the dataset and append the new entry.
      List<Acl> acls = new ArrayList<>(dataset.getAcl());
      acls.add(newEntry);

      // Update the ACLs by setting the new list.
      Dataset updatedDataset = bigquery.update(dataset.toBuilder().setAcl(acls).build());
      System.out.println(
          "ACLs of dataset \""
              + updatedDataset.getDatasetId().getDataset()
              + "\" updated successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("ACLs were not updated \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Node.js incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Node.js.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

Antes de ejecutar muestras de código, configura la variable de entorno GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN como s3nsapis.fr.

Configura la nueva lista de acceso agregando la nueva entrada a la lista existente con el método Dataset#metadata. Luego, llama a la función Dataset#setMetadata() para actualizar la propiedad.

/**
 * TODO(developer): Update and un-comment below lines.
 */

// const datasetId = "my_project_id.my_dataset_name";

// ID of the user or group from whom you are adding access.
// const entityId = "user-or-group-to-add@example.com";

// One of the "Basic roles for datasets" described here:
// https://cloud.google.com/bigquery/docs/access-control-basic-roles#dataset-basic-roles
// const role = "READER";

const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');

// Instantiate a client.
const client = new BigQuery();

// Type of entity you are granting access to.
// Find allowed allowed entity type names here:
// https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/datasets#resource:-dataset
const entityType = 'groupByEmail';

async function grantAccessToDataset() {
  const [dataset] = await client.dataset(datasetId).get();

  // The 'access entries' array is immutable. Create a copy for modifications.
  const entries = [...dataset.metadata.access];

  // Append an AccessEntry to grant the role to a dataset.
  // Find more details about the AccessEntry object in the BigQuery documentation:
  // https://cloud.google.com/python/docs/reference/bigquery/latest/google.cloud.bigquery.dataset.AccessEntry
  entries.push({
    role,
    [entityType]: entityId,
  });

  // Assign the array of AccessEntries back to the dataset.
  const metadata = {
    access: entries,
  };

  // Update will only succeed if the dataset
  // has not been modified externally since retrieval.
  //
  // See the BigQuery client library documentation for more details on metadata updates:
  // https://cloud.google.com/nodejs/docs/reference/bigquery/latest

  // Update just the 'access entries' property of the dataset.
  await client.dataset(datasetId).setMetadata(metadata);

  console.log(
    `Role '${role}' granted for entity '${entityId}' in '${datasetId}'.`
  );
}

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Python.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

Antes de ejecutar muestras de código, configura la variable de entorno GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN como s3nsapis.fr.

Configura la propiedad dataset.access_entries con los controles de acceso para un conjunto de datos. Luego, llama a la función client.update_dataset() para actualizar la propiedad.

from google.api_core.exceptions import PreconditionFailed
from google.cloud import bigquery
from google.cloud.bigquery.enums import EntityTypes

# TODO(developer): Update and uncomment the lines below.

# ID of the dataset to grant access to.
# dataset_id = "my_project_id.my_dataset"

# ID of the user or group receiving access to the dataset.
# Alternatively, the JSON REST API representation of the entity,
# such as the view's table reference.
# entity_id = "user-or-group-to-add@example.com"

# One of the "Basic roles for datasets" described here:
# https://cloud.google.com/bigquery/docs/access-control-basic-roles#dataset-basic-roles
# role = "READER"

# Type of entity you are granting access to.
# Find allowed allowed entity type names here:
# https://cloud.google.com/python/docs/reference/bigquery/latest/enums#class-googlecloudbigqueryenumsentitytypesvalue
entity_type = EntityTypes.GROUP_BY_EMAIL

# Instantiate a client.
client = bigquery.Client()

# Get a reference to the dataset.
dataset = client.get_dataset(dataset_id)

# The `access_entries` list is immutable. Create a copy for modifications.
entries = list(dataset.access_entries)

# Append an AccessEntry to grant the role to a dataset.
# Find more details about the AccessEntry object here:
# https://cloud.google.com/python/docs/reference/bigquery/latest/google.cloud.bigquery.dataset.AccessEntry
entries.append(
    bigquery.AccessEntry(
        role=role,
        entity_type=entity_type,
        entity_id=entity_id,
    )
)

# Assign the list of AccessEntries back to the dataset.
dataset.access_entries = entries

# Update will only succeed if the dataset
# has not been modified externally since retrieval.
#
# See the BigQuery client library documentation for more details on `update_dataset`:
# https://cloud.google.com/python/docs/reference/bigquery/latest/google.cloud.bigquery.client.Client#google_cloud_bigquery_client_Client_update_dataset
try:
    # Update just the `access_entries` property of the dataset.
    dataset = client.update_dataset(
        dataset,
        ["access_entries"],
    )

    # Show a success message.
    full_dataset_id = f"{dataset.project}.{dataset.dataset_id}"
    print(
        f"Role '{role}' granted for entity '{entity_id}'"
        f" in dataset '{full_dataset_id}'."
    )
except PreconditionFailed:  # A read-modify-write error
    print(
        f"Dataset '{dataset.dataset_id}' was modified remotely before this update. "
        "Fetch the latest version and retry."
    )

Console

1. Ve a la página de BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. En el panel Explorador, expande tu proyecto y elige un conjunto de datos.

3. Haz clic en person_add Compartir > Permisos.

   Los controles de acceso del conjunto de datos aparecen en el panel Permisos del conjunto de datos.

bq

1. In the Trusted Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Trusted Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

2. Para obtener una política existente y enviarla a un archivo local en JSON, usa el comando bq show en Cloud Shell:

   bq show \
      --format=prettyjson \
      PROJECT_ID:DATASET > PATH_TO_FILE

   Reemplaza lo siguiente:

   • PROJECT_ID: El ID de tu proyecto
   • DATASET: nombre del conjunto de datos.
   • PATH_TO_FILE: la ruta al archivo JSON en tu máquina local

SQL

Consulta la vista INFORMATION_SCHEMA.OBJECT_PRIVILEGES. Las consultas para recuperar los controles de acceso de un conjunto de datos deben especificar el object_name.

1. En la consola de Trusted Cloud , ve a la página BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. En el editor de consultas, escribe la siguiente oración:

   SELECT
   COLUMN_LIST
   FROM
     PROJECT_ID.`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.OBJECT_PRIVILEGES
   WHERE
   object_name = "DATASET";

   Reemplaza lo siguiente:

   • COLUMN_LIST: Es una lista de columnas separadas por comas de la vista INFORMATION_SCHEMA.OBJECT_PRIVILEGES.
   • PROJECT_ID: El ID de tu proyecto
   • REGION: Un calificador de región
   • DATASET: El nombre de un conjunto de datos en tu proyecto

3. Haz clic en play_circle Ejecutar.

Si deseas obtener información sobre cómo ejecutar consultas, visita Ejecuta una consulta interactiva.

Ejemplo:

Esta consulta obtiene los controles de acceso para mydataset.

SELECT
object_name, privilege_type, grantee
FROM
my_project.`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.OBJECT_PRIVILEGES
WHERE
object_name = "mydataset";

El resultado debe verse de la siguiente manera:

+------------------+-----------------------------+-------------------------+
|   object_name    |  privilege_type             | grantee                 |
+------------------+-----------------------------+-------------------------+
| mydataset        | roles/bigquery.dataOwner    | projectOwner:myproject  |
| mydataset        | roles/bigquery.dataViwer    | user:user@example.com   |
+------------------+-----------------------------+-------------------------+

API

Para ver los controles de acceso de un conjunto de datos, llama al método datasets.get con un recurso dataset definido.

Los controles de acceso aparecen en la propiedad access del recurso dataset.

Go

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Go incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Go.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

Antes de ejecutar muestras de código, configura la variable de entorno GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN como s3nsapis.fr.

Llama a la funciónclient.Dataset().Metadata(). La política de acceso está disponible en la propiedad Access.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// viewDatasetAccessPolicies retrieves the ACL for the given dataset
// For more information on the types of ACLs available see:
// https://cloud.google.com/storage/docs/access-control/lists
func viewDatasetAccessPolicies(w io.Writer, projectID, datasetID string) error {
	// TODO(developer): uncomment and update the following lines:
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"

	ctx := context.Background()

	// Create new client.
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	// Get dataset's metadata.
	meta, err := client.Dataset(datasetID).Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.Client.Dataset.Metadata: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Details for Access entries in dataset %v.\n", datasetID)

	// Iterate over access permissions.
	for _, access := range meta.Access {
		fmt.Fprintln(w)
		fmt.Fprintf(w, "Role: %s\n", access.Role)
		fmt.Fprintf(w, "Entity: %v\n", access.Entity)
	}

	return nil
}

Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Java incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Java.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

Antes de ejecutar muestras de código, configura la variable de entorno GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN como s3nsapis.fr.

import com.google.cloud.bigquery.Acl;
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 com.google.cloud.bigquery.DatasetId;
import java.util.List;

public class GetDatasetAccessPolicy {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    // Project and dataset from which to get the access policy.
    String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    getDatasetAccessPolicy(projectId, datasetName);
  }

  public static void getDatasetAccessPolicy(String projectId, 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();

      // Create datasetId with the projectId and the datasetName.
      DatasetId datasetId = DatasetId.of(projectId, datasetName);
      Dataset dataset = bigquery.getDataset(datasetId);

      // Show ACL details.
      // Find more information about ACL and the Acl Class here:
      // https://cloud.google.com/storage/docs/access-control/lists
      // https://cloud.google.com/java/docs/reference/google-cloud-bigquery/latest/com.google.cloud.bigquery.Acl
      List<Acl> acls = dataset.getAcl();
      System.out.println("ACLs in dataset \"" + dataset.getDatasetId().getDataset() + "\":");
      System.out.println(acls.toString());
      for (Acl acl : acls) {
        System.out.println();
        System.out.println("Role: " + acl.getRole());
        System.out.println("Entity: " + acl.getEntity());
      }
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("ACLs info not retrieved. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Node.js incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Node.js.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

Antes de ejecutar muestras de código, configura la variable de entorno GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN como s3nsapis.fr.

Recupera los metadatos del conjunto de datos con la función Dataset#getMetadata(). La política de acceso está disponible en la propiedad de acceso del objeto de metadatos resultante.

/**
 * TODO(developer): Update and un-comment below lines
 */
// const datasetId = "my_project_id.my_dataset";

const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');

// Instantiate a client.
const bigquery = new BigQuery();

async function viewDatasetAccessPolicy() {
  const dataset = bigquery.dataset(datasetId);

  const [metadata] = await dataset.getMetadata();
  const accessEntries = metadata.access || [];

  // Show the list of AccessEntry objects.
  // More details about the AccessEntry object in the BigQuery documentation:
  // https://cloud.google.com/nodejs/docs/reference/bigquery/latest
  console.log(
    `${accessEntries.length} Access entries in dataset '${datasetId}':`
  );
  for (const accessEntry of accessEntries) {
    console.log(`Role: ${accessEntry.role || 'null'}`);
    console.log(`Special group: ${accessEntry.specialGroup || 'null'}`);
    console.log(`User by Email: ${accessEntry.userByEmail || 'null'}`);
  }
}

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Python.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

Antes de ejecutar muestras de código, configura la variable de entorno GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN como s3nsapis.fr.

Llama a la función client.get_dataset(). La política de acceso está disponible en la propiedad dataset.access_entries.

from google.cloud import bigquery

# Instantiate a client.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Update and uncomment the lines below.

# Dataset from which to get the access policy.
# dataset_id = "my_dataset"

# Get a reference to the dataset.
dataset = client.get_dataset(dataset_id)

# Show the list of AccessEntry objects.
# More details about the AccessEntry object here:
# https://cloud.google.com/python/docs/reference/bigquery/latest/google.cloud.bigquery.dataset.AccessEntry
print(
    f"{len(dataset.access_entries)} Access entries found "
    f"in dataset '{dataset_id}':"
)

for access_entry in dataset.access_entries:
    print()
    print(f"Role: {access_entry.role}")
    print(f"Special group: {access_entry.special_group}")
    print(f"User by Email: {access_entry.user_by_email}")

Console

1. Ve a la página de BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. En el panel Explorador, expande tu proyecto y elige un conjunto de datos.

3. En el panel de detalles, haz clic en Compartir > Permisos.

4. En el cuadro de diálogo Permisos del conjunto de datos, expande la principal cuyo acceso deseas revocar.

5. Haz clic en delete Quitar principal.

6. En el cuadro de diálogo ¿Quieres quitar el rol del principal?, haz clic en Quitar.

7. Para volver a los detalles del conjunto de datos, haz clic en Cerrar.

SQL

Para quitar el acceso de una principal a un conjunto de datos, usa la declaración DCL REVOKE:

1. En la consola de Trusted Cloud , ve a la página BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. En el editor de consultas, escribe la siguiente oración:

   REVOKE `ROLE_LIST`
   ON SCHEMA RESOURCE_NAME
   FROM "USER_LIST"

   Reemplaza lo siguiente:

   • ROLE_LIST: Un rol o una lista de roles separados por comas que deseas revocar
   • RESOURCE_NAME: el nombre del recurso en el que deseas revocar el permiso

   • USER_LIST: una lista separada por comas de usuarios a los que se les revocarán los roles

     Para obtener una lista de los formatos válidos, consulta user_list.

3. Haz clic en play_circle Ejecutar.

Para obtener más información sobre cómo ejecutar consultas, visita Ejecuta una consulta interactiva.

En el siguiente ejemplo, se revoca el rol de propietario de datos de BigQuery de myDataset:

REVOKE `roles/bigquery.dataOwner`
ON SCHEMA `myProject`.myDataset
FROM "group:group@example.com", "serviceAccount:user@test-project.s3ns-system.iam.gserviceaccount.com"

bq

1. In the Trusted Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Trusted Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

2. Para escribir la información del conjunto de datos existente (incluidos los controles de acceso) en un archivo JSON, usa el comando bq show:

   bq show \
       --format=prettyjson \
       PROJECT_ID:DATASET > PATH_TO_FILE

   Reemplaza lo siguiente:

   • PROJECT_ID: El ID de tu proyecto
   • DATASET: nombre del conjunto de datos.
   • PATH_TO_FILE: la ruta al archivo JSON en tu máquina local

3. Realiza cambios a la sección access del archivo JSON. Puedes quitar cualquiera de las entradas de specialGroup: projectOwners, projectWriters, projectReaders y allAuthenticatedUsers. También puedes quitar cualquiera de los siguientes elementos: userByEmail, groupByEmail y domain.

   Por ejemplo, la sección access de un archivo JSON de un conjunto de datos se vería de la siguiente manera:

   {
    "access": [
     {
      "role": "READER",
      "specialGroup": "projectReaders"
     },
     {
      "role": "WRITER",
      "specialGroup": "projectWriters"
     },
     {
      "role": "OWNER",
      "specialGroup": "projectOwners"
     },
     {
      "role": "READER",
      "specialGroup": "allAuthenticatedUsers"
     },
     {
      "role": "READER",
      "domain": "domain_name"
     },
     {
      "role": "WRITER",
      "userByEmail": "user_email"
     },
     {
      "role": "READER",
      "groupByEmail": "group_email"
     }
    ],
    ...
   }

4. Cuando termines de editar, usa el comando bq update con la marca --source para incluir el archivo JSON. Si el conjunto de datos está en un proyecto que no es el predeterminado, agrega el ID del proyecto al nombre del conjunto de datos en el siguiente formato: PROJECT_ID:DATASET.

     bq update 
   
         --source PATH_TO_FILE 
   
         PROJECT_ID:DATASET
     

5. Para verificar los cambios del control de acceso, usa el comando show sin escribir la información en un archivo:

   bq show --format=prettyjson PROJECT_ID:DATASET

API

Llama al método datasets.patch y usa la propiedad access en el recurso Dataset para actualizar tus controles de acceso.

Debido a que el método datasets.update reemplaza todo el recurso de conjunto de datos, es preferible usar el método datasets.patch para actualizar los controles de acceso.

Go

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Go incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Go.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

Antes de ejecutar muestras de código, configura la variable de entorno GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN como s3nsapis.fr.

Establece la nueva lista de acceso quitando la entrada de la lista existente con el tipoDatasetMetadataToUpdate . Luego, llama a la función dataset.Update() para actualizar la propiedad.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// revokeAccessToDataset creates a new ACL removing the dataset access to "example-analyst-group@google.com" entity
// For more information on the types of ACLs available see:
// https://cloud.google.com/storage/docs/access-control/lists
func revokeAccessToDataset(w io.Writer, projectID, datasetID, entity string) error {
	// TODO(developer): uncomment and update the following lines:
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// entity := "user@mydomain.com"

	ctx := context.Background()

	// Create BigQuery client.
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	// Get dataset handler
	dataset := client.Dataset(datasetID)

	// Get dataset metadata
	meta, err := dataset.Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Create new access entry list by copying the existing and omiting the access entry entity value
	var newAccessList []*bigquery.AccessEntry
	for _, entry := range meta.Access {
		if entry.Entity != entity {
			newAccessList = append(newAccessList, entry)
		}
	}

	// Only proceed with update if something in the access list was removed.
	// Additionally, we use the ETag from the initial metadata to ensure no
	// other changes were made to the access list in the interim.
	if len(newAccessList) < len(meta.Access) {
		update := bigquery.DatasetMetadataToUpdate{
			Access: newAccessList,
		}
		meta, err = dataset.Update(ctx, update, meta.ETag)
		if err != nil {
			return err
		}
	} else {
		return fmt.Errorf("any access entry was revoked")
	}

	fmt.Fprintf(w, "Details for Access entries in dataset %v.\n", datasetID)

	for _, access := range meta.Access {
		fmt.Fprintln(w)
		fmt.Fprintf(w, "Role: %s\n", access.Role)
		fmt.Fprintf(w, "Entity: %v\n", access.Entity)
	}

	return nil
}

Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Java incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Java.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

Antes de ejecutar muestras de código, configura la variable de entorno GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN como s3nsapis.fr.

import com.google.cloud.bigquery.Acl;
import com.google.cloud.bigquery.Acl.Entity;
import com.google.cloud.bigquery.Acl.Group;
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 com.google.cloud.bigquery.DatasetId;
import java.util.List;

public class RevokeDatasetAccess {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    // Project and dataset from which to get the access policy.
    String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    // Group to remove from the ACL
    String entityEmail = "group-to-remove@example.com";

    revokeDatasetAccess(projectId, datasetName, entityEmail);
  }

  public static void revokeDatasetAccess(String projectId, String datasetName, String entityEmail) {
    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();

      // Create datasetId with the projectId and the datasetName.
      DatasetId datasetId = DatasetId.of(projectId, datasetName);
      Dataset dataset = bigquery.getDataset(datasetId);

      // Create a new Entity with the corresponding type and email
      // "user-or-group-to-remove@example.com"
      // For more information on the types of Entities available see:
      // https://cloud.google.com/java/docs/reference/google-cloud-bigquery/latest/com.google.cloud.bigquery.Acl.Entity
      // and
      // https://cloud.google.com/java/docs/reference/google-cloud-bigquery/latest/com.google.cloud.bigquery.Acl.Entity.Type
      Entity entity = new Group(entityEmail);

      // To revoke access to a dataset, remove elements from the Acl list.
      // Find more information about ACL and the Acl Class here:
      // https://cloud.google.com/storage/docs/access-control/lists
      // https://cloud.google.com/java/docs/reference/google-cloud-bigquery/latest/com.google.cloud.bigquery.Acl
      // Remove the entity from the ACLs list.
      List<Acl> acls =
          dataset.getAcl().stream().filter(acl -> !acl.getEntity().equals(entity)).toList();

      // Update the ACLs by setting the new list.
      bigquery.update(dataset.toBuilder().setAcl(acls).build());
      System.out.println("ACLs of \"" + datasetName + "\" updated successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("ACLs were not updated \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Node.js incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Node.js.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

Antes de ejecutar muestras de código, configura la variable de entorno GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN como s3nsapis.fr.

Actualiza la lista de acceso al conjunto de datos quitando la entrada especificada de la lista existente con el método Dataset#get() para recuperar los metadatos actuales. Modifica la propiedad de acceso para excluir la entidad deseada y, luego, llama a la función Dataset#setMetadata() para aplicar la lista de acceso actualizada.

/**
 * TODO(developer): Update and un-comment below lines
 */

// const datasetId = "my_project_id.my_dataset"

// ID of the user or group from whom you are revoking access.
// const entityId = "user-or-group-to-remove@example.com"

const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');

// Instantiate a client.
const bigquery = new BigQuery();

async function revokeDatasetAccess() {
  const [dataset] = await bigquery.dataset(datasetId).get();

  // To revoke access to a dataset, remove elements from the access list.
  //
  // See the BigQuery client library documentation for more details on access entries:
  // https://cloud.google.com/nodejs/docs/reference/bigquery/latest

  // Filter access entries to exclude entries matching the specified entity_id
  // and assign a new list back to the access list.
  dataset.metadata.access = dataset.metadata.access.filter(entry => {
    return !(
      entry.entity_id === entityId ||
      entry.userByEmail === entityId ||
      entry.groupByEmail === entityId
    );
  });

  // Update will only succeed if the dataset
  // has not been modified externally since retrieval.
  //
  // See the BigQuery client library documentation for more details on metadata updates:
  // https://cloud.google.com/bigquery/docs/updating-datasets

  // Update just the 'access entries' property of the dataset.
  await dataset.setMetadata(dataset.metadata);

  console.log(`Revoked access to '${entityId}' from '${datasetId}'.`);
}

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Python.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

Antes de ejecutar muestras de código, configura la variable de entorno GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN como s3nsapis.fr.

Configura la propiedad dataset.access_entries con los controles de acceso para un conjunto de datos. Luego, llama a la función client.update_dataset() para actualizar la propiedad.

from google.cloud import bigquery
from google.api_core.exceptions import PreconditionFailed

# TODO(developer): Update and uncomment the lines below.

# ID of the dataset to revoke access to.
# dataset_id = "my-project.my_dataset"

# ID of the user or group from whom you are revoking access.
# Alternatively, the JSON REST API representation of the entity,
# such as a view's table reference.
# entity_id = "user-or-group-to-remove@example.com"

# Instantiate a client.
client = bigquery.Client()

# Get a reference to the dataset.
dataset = client.get_dataset(dataset_id)

# To revoke access to a dataset, remove elements from the AccessEntry list.
#
# See the BigQuery client library documentation for more details on `access_entries`:
# https://cloud.google.com/python/docs/reference/bigquery/latest/google.cloud.bigquery.dataset.Dataset#google_cloud_bigquery_dataset_Dataset_access_entries

# Filter `access_entries` to exclude entries matching the specified entity_id
# and assign a new list back to the AccessEntry list.
dataset.access_entries = [
    entry for entry in dataset.access_entries
    if entry.entity_id != entity_id
]

# Update will only succeed if the dataset
# has not been modified externally since retrieval.
#
# See the BigQuery client library documentation for more details on `update_dataset`:
# https://cloud.google.com/python/docs/reference/bigquery/latest/google.cloud.bigquery.client.Client#google_cloud_bigquery_client_Client_update_dataset
try:
    # Update just the `access_entries` property of the dataset.
    dataset = client.update_dataset(
        dataset,
        ["access_entries"],
    )

    # Notify user that the API call was successful.
    full_dataset_id = f"{dataset.project}.{dataset.dataset_id}"
    print(f"Revoked dataset access for '{entity_id}' to ' dataset '{full_dataset_id}.'")
except PreconditionFailed:  # A read-modify-write error.
    print(
        f"Dataset '{dataset.dataset_id}' was modified remotely before this update. "
        "Fetch the latest version and retry."
    )

Console

1. Ve a la página de BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. En el panel Explorador, expande tu proyecto y elige una tabla o vista para compartir.

3. Haz clic en person_add Compartir

4. Haz clic en person_addAgregar principal.

5. En el campo Principales nuevos, escribe un principal.

6. En la lista Elegir un rol, elige un rol predefinido o una rol personalizado.

7. Haz clic en Guardar.

8. Para volver a la tabla o ver los detalles, haz clic en Cerrar.

SQL

Para otorgar a las principales acceso a tablas o vistas, usa la declaración DCL GRANT:

1. En la consola de Trusted Cloud , ve a la página BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. En el editor de consultas, escribe la siguiente oración:

   GRANT `ROLE_LIST`
   ON RESOURCE_TYPE RESOURCE_NAME
   TO "USER_LIST"

   Reemplaza lo siguiente:

   • ROLE_LIST: Un rol o lista de roles separados por comas que deseas otorgar

   • RESOURCE_TYPE: El tipo de recurso al que se aplica el rol

     Los valores admitidos son TABLE, VIEW, MATERIALIZED VIEW y EXTERNAL TABLE.

   • RESOURCE_NAME: el nombre del recurso en el que deseas otorgar el permiso.

   • USER_LIST: una lista separada por comas de los usuarios a los que se otorga el rol.

     Para obtener una lista de los formatos válidos, consulta user_list.

3. Haz clic en play_circle Ejecutar.

Para obtener más información sobre cómo ejecutar consultas, visita Ejecuta una consulta interactiva.

En el siguiente ejemplo, se otorga el rol de visualizador de datos de BigQuery en myTable:

GRANT `roles/bigquery.dataViewer`
ON TABLE `myProject`.myDataset.myTable
TO "user:user@example.com", "user:user2@example.com"

bq

1. In the Trusted Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Trusted Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

2. Para otorgar acceso a una tabla o vista, usa el comando bq add-iam-policy-binding:

   bq add-iam-policy-binding --member=MEMBER_TYPE:MEMBER --role=ROLE
     --table=true RESOURCE

   Reemplaza lo siguiente:

   • MEMBER_TYPE: Es el tipo de miembro, como user, group, serviceAccount o domain.
   • MEMBER: La dirección de correo electrónico o el nombre de dominio del miembro.
   • ROLE: Es el rol que deseas otorgar al miembro.
   • RESOURCE: El nombre de la tabla o vista cuya política deseas actualizar.

Terraform

Usa los recursos google_bigquery_table_iam para actualizar el acceso a una tabla.

Configura la política de acceso para una tabla

En el siguiente ejemplo, se muestra cómo usar el recurso google_bigquery_table_iam_policy para establecer la política de IAM para la tabla mytable. Esto reemplaza cualquier política existente ya adjunta a la tabla:

# This file sets the IAM policy for the table created by
# https://github.com/terraform-google-modules/terraform-docs-samples/blob/main/bigquery/bigquery_create_table/main.tf.
# You must place it in the same local directory as that main.tf file,
# and you must have already applied that main.tf file to create
# the "default" table resource with a table_id of "mytable".

data "google_iam_policy" "iam_policy" {
  binding {
    role = "roles/bigquery.dataOwner"
    members = [
      "user:user@example.com",
    ]
  }
}

resource "google_bigquery_table_iam_policy" "table_iam_policy" {
  dataset_id  = google_bigquery_table.default.dataset_id
  table_id    = google_bigquery_table.default.table_id
  policy_data = data.google_iam_policy.iam_policy.policy_data
}

Establece la membresía de roles para una tabla

En el siguiente ejemplo, se muestra cómo usar el recurso google_bigquery_table_iam_binding para establecer la membresía en un rol determinado para la tabla mytable. Esto reemplaza cualquier membresía existente en ese rol. Se conservan otros roles dentro de la política de IAM para la tabla.

# This file sets membership in an IAM role for the table created by
# https://github.com/terraform-google-modules/terraform-docs-samples/blob/main/bigquery/bigquery_create_table/main.tf.
# You must place it in the same local directory as that main.tf file,
# and you must have already applied that main.tf file to create
# the "default" table resource with a table_id of "mytable".

resource "google_bigquery_table_iam_binding" "table_iam_binding" {
  dataset_id = google_bigquery_table.default.dataset_id
  table_id   = google_bigquery_table.default.table_id
  role       = "roles/bigquery.dataOwner"

  members = [
    "group:group@example.com",
  ]
}

Establece la membresía de roles para una sola principal

En el siguiente ejemplo, se muestra cómo usar el recurso google_bigquery_table_iam_member para actualizar la política de IAM de la tabla mytable para otorgar un rol a una principal. La actualización de esta política de IAM no afecta el acceso de ningún otro principal al que se le haya otorgado ese rol para el conjunto de datos.

# This file adds a member to an IAM role for the table created by
# https://github.com/terraform-google-modules/terraform-docs-samples/blob/main/bigquery/bigquery_create_table/main.tf.
# You must place it in the same local directory as that main.tf file,
# and you must have already applied that main.tf file to create
# the "default" table resource with a table_id of "mytable".

resource "google_bigquery_table_iam_member" "table_iam_member" {
  dataset_id = google_bigquery_table.default.dataset_id
  table_id   = google_bigquery_table.default.table_id
  role       = "roles/bigquery.dataEditor"
  member     = "serviceAccount:bqcx-1234567891011-12a3@gcp-sa-bigquery-condel.s3ns-system.iam.gserviceaccount.com"
}

Para aplicar tu configuración de Terraform en un proyecto Trusted Cloud , completa los pasos de las siguientes secciones.

Prepara Cloud Shell

1. Inicia Cloud Shell

2. Establece el proyecto Trusted Cloud predeterminado en el que deseas aplicar tus configuraciones de Terraform.

   Solo necesitas ejecutar este comando una vez por proyecto y puedes ejecutarlo en cualquier directorio.

   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

   Las variables de entorno se anulan si configuras valores explícitos en el archivo de configuración de Terraform.

Prepara el directorio

Cada archivo de configuración de Terraform debe tener su propio directorio (también llamado módulo raíz).

1. En Cloud Shell, crea un directorio y un archivo nuevo dentro de ese directorio. El nombre del archivo debe tener la extensión .tf, por ejemplo, main.tf. En este instructivo, el archivo se denomina main.tf.

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

2. Si sigues un instructivo, puedes copiar el código de muestra en cada sección o paso.

   Copia el código de muestra en el main.tf recién creado.

   De manera opcional, copia el código de GitHub. Esto se recomienda cuando el fragmento de Terraform es parte de una solución de extremo a extremo.

3. Revisa y modifica los parámetros de muestra que se aplicarán a tu entorno.
4. Guarda los cambios.
5. Inicializa Terraform. Solo debes hacerlo una vez por directorio.

   terraform init

   De manera opcional, incluye la opción -upgrade para usar la última versión del proveedor de Google:

   terraform init -upgrade

Aplica los cambios

1. Revisa la configuración y verifica que los recursos que creará o actualizará Terraform coincidan con tus expectativas:

   terraform plan

   Corrige la configuración según sea necesario.

2. Para aplicar la configuración de Terraform, ejecuta el siguiente comando y, luego, escribe yes cuando se te solicite:

   terraform apply

   Espera hasta que Terraform muestre el mensaje “¡Aplicación completa!”.

3. Abre tu proyecto Trusted Cloud para ver los resultados. En la consola de Trusted Cloud , navega a tus recursos en la IU para asegurarte de que Terraform los haya creado o actualizado.

API

1. Para recuperar la política actual, llama al método tables.getIamPolicy.

2. Edita la política para agregar miembros o controles de acceso, o ambos. Para obtener más información sobre el formato de una política, consulta el tema de referencia Política.

3. Llama a tables.setIamPolicy para escribir la política actualizada.

Go

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Go incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Go.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

Antes de ejecutar muestras de código, configura la variable de entorno GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN como s3nsapis.fr.

Llama a la función IAM().SetPolicy() del recurso para guardar los cambios en la política de acceso de una tabla o vista.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// grantAccessToResource creates a new ACL conceding the VIEWER role to the group "example-analyst-group@google.com"
// For more information on the types of ACLs available see:
// https://cloud.google.com/storage/docs/access-control/lists
func grantAccessToResource(w io.Writer, projectID, datasetID, resourceID string) error {
	// Resource can be a table or a view
	//
	// TODO(developer): uncomment and update the following lines:
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// resourceID := "myresource"

	ctx := context.Background()

	// Create new client
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	// Get resource policy.
	policy, err := client.Dataset(datasetID).Table(resourceID).IAM().Policy(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.Dataset.Table.IAM.Policy: %w", err)
	}

	// Find more details about IAM Roles here:
	// https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go/iam#RoleName
	entityID := "example-analyst-group@google.com"
	roleType := iam.Viewer

	// Add new policy.
	policy.Add(fmt.Sprintf("group:%s", entityID), roleType)

	// Update resource's policy.
	err = client.Dataset(datasetID).Table(resourceID).IAM().SetPolicy(ctx, policy)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.Dataset.Table.IAM.Policy: %w", err)
	}

	// Get resource policy again expecting the update.
	policy, err = client.Dataset(datasetID).Table(resourceID).IAM().Policy(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.Dataset.Table.IAM.Policy: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Details for Access entries in table or view %v.\n", resourceID)

	for _, role := range policy.Roles() {
		fmt.Fprintln(w)
		fmt.Fprintf(w, "Role: %s\n", role)
		fmt.Fprintf(w, "Entities: %v\n", policy.Members(role))
	}

	return nil
}

Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Java incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Java.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

Antes de ejecutar muestras de código, configura la variable de entorno GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN como s3nsapis.fr.

import com.google.cloud.Identity;
import com.google.cloud.Policy;
import com.google.cloud.Role;
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

public class GrantAccessToTableOrView {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    // Project, dataset and resource (table or view) from which to get the access policy.
    String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String resourceName = "MY_TABLE_NAME";
    // Role to add to the policy access
    Role role = Role.of("roles/bigquery.dataViewer");
    // Identity to add to the policy access
    Identity identity = Identity.user("user-add@example.com");
    grantAccessToTableOrView(projectId, datasetName, resourceName, role, identity);
  }

  public static void grantAccessToTableOrView(
      String projectId, String datasetName, String resourceName, Role role, Identity identity) {
    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();

      // Create table identity given the projectId, the datasetName and the resourceName.
      TableId tableId = TableId.of(projectId, datasetName, resourceName);

      // Add new user identity to current IAM policy.
      Policy policy = bigquery.getIamPolicy(tableId);
      policy = policy.toBuilder().addIdentity(role, identity).build();

      // Update the IAM policy by setting the new one.
      bigquery.setIamPolicy(tableId, policy);

      System.out.println("IAM policy of resource \"" + resourceName + "\" updated successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("IAM policy was not updated. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Node.js incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Node.js.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

Antes de ejecutar muestras de código, configura la variable de entorno GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN como s3nsapis.fr.

Llama a la función Table#getIamPolicy() para recuperar la política de IAM actual de una tabla o vista, modifica la política agregando vinculaciones nuevas y, luego, usa la función Table#setIamPolicy() para guardar los cambios en la política de acceso.

/**
 * TODO(developer): Update and un-comment below lines
 */
// const projectId = "YOUR_PROJECT_ID";
// const datasetId = "YOUR_DATASET_ID";
// const tableId = "YOUR_TABLE_ID";
// const principalId = "YOUR_PRINCIPAL_ID";
// const role = "YOUR_ROLE";

const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');

// Instantiate a client.
const client = new BigQuery();

async function grantAccessToTableOrView() {
  const dataset = client.dataset(datasetId);
  const table = dataset.table(tableId);

  // Get the IAM access policy for the table or view.
  const [policy] = await table.getIamPolicy();

  // Initialize bindings array.
  if (!policy.bindings) {
    policy.bindings = [];
  }

  // To grant access to a table or view
  // add bindings to the Table or View policy.
  //
  // Find more details about Policy and Binding objects here:
  // https://cloud.google.com/security-command-center/docs/reference/rest/Shared.Types/Policy
  // https://cloud.google.com/security-command-center/docs/reference/rest/Shared.Types/Binding
  const binding = {
    role,
    members: [principalId],
  };
  policy.bindings.push(binding);

  // Set the IAM access policy with updated bindings.
  await table.setIamPolicy(policy);

  // Show a success message.
  console.log(
    `Role '${role}' granted for principal '${principalId}' on resource '${datasetId}.${tableId}'.`
  );
}

await grantAccessToTableOrView();

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Python.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

Antes de ejecutar muestras de código, configura la variable de entorno GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN como s3nsapis.fr.

Llama a la función client.set_iam_policy() para guardar los cambios en la política de acceso de una tabla o vista.

from google.cloud import bigquery

# TODO(developer): Update and uncomment the lines below.

# Google Cloud Platform project.
# project_id = "my_project_id"

# Dataset where the table or view is.
# dataset_id = "my_dataset"

# Table or view name to get the access policy.
# resource_name = "my_table"

# Principal to grant access to a table or view.
# For more information about principal identifiers see:
# https://cloud.google.com/iam/docs/principal-identifiers
# principal_id = "user:bob@example.com"

# Role to grant to the principal.
# For more information about BigQuery roles see:
# https://cloud.google.com/bigquery/docs/access-control
# role = "roles/bigquery.dataViewer"

# Instantiate a client.
client = bigquery.Client()

# Get the full table or view name.
full_resource_name = f"{project_id}.{dataset_id}.{resource_name}"

# Get the IAM access policy for the table or view.
policy = client.get_iam_policy(full_resource_name)

# To grant access to a table or view, add bindings to the IAM policy.
#
# Find more details about Policy and Binding objects here:
# https://cloud.google.com/security-command-center/docs/reference/rest/Shared.Types/Policy
# https://cloud.google.com/security-command-center/docs/reference/rest/Shared.Types/Binding
binding = {
    "role": role,
    "members": [principal_id, ],
}
policy.bindings.append(binding)

# Set the IAM access policy with updated bindings.
updated_policy = client.set_iam_policy(full_resource_name, policy)

# Show a success message.
print(
    f"Role '{role}' granted for principal '{principal_id}'"
    f" on resource '{full_resource_name}'."
)

Console

1. Ve a la página de BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. En el panel Explorador, expande tu proyecto y un conjunto de datos, y selecciona una tabla o vista.

3. Haz clic en person_add Compartir

   Los controles de acceso a la tabla o la vista aparecen en el panel Compartir.

bq

1. In the Trusted Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Trusted Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

2. Para obtener una política de acceso existente y enviarla a un archivo local en JSON, usa el comando bq get-iam-policy en Cloud Shell:

   bq get-iam-policy \
       --table=true \
       PROJECT_ID:DATASET.RESOURCE > PATH_TO_FILE

   Reemplaza lo siguiente:

   • PROJECT_ID: El ID de tu proyecto
   • DATASET: nombre del conjunto de datos.
   • RESOURCE: el nombre de la tabla o vista cuya política deseas ver
   • PATH_TO_FILE: la ruta al archivo JSON en tu máquina local

SQL

Consulta la vista INFORMATION_SCHEMA.OBJECT_PRIVILEGES. Las consultas para recuperar los controles de acceso de una tabla o vista deben especificar object_schema y object_name.

1. En la consola de Trusted Cloud , ve a la página BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. En el editor de consultas, escribe la siguiente oración:

   SELECT
   COLUMN_LIST
   FROM
     PROJECT_ID.`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.OBJECT_PRIVILEGES
   WHERE
   object_schema = "DATASET" AND object_name = "TABLE";

   Reemplaza lo siguiente:

   • COLUMN_LIST: Es una lista de columnas separadas por comas de la vista INFORMATION_SCHEMA.OBJECT_PRIVILEGES.
   • PROJECT_ID: El ID de tu proyecto
   • REGION: Un calificador de región
   • DATASET: El nombre de un conjunto de datos que contiene la tabla o la vista
   • TABLE: El nombre de la tabla o vista

3. Haz clic en play_circle Ejecutar.

Si deseas obtener información sobre cómo ejecutar consultas, visita Ejecuta una consulta interactiva.

Ejemplo:

SELECT
object_name, privilege_type, grantee
FROM
my_project.`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.OBJECT_PRIVILEGES
WHERE
object_schema = "mydataset" AND object_name = "mytable";

+------------------+-----------------------------+--------------------------+
|   object_name    |  privilege_type             | grantee                  |
+------------------+-----------------------------+--------------------------+
| mytable          | roles/bigquery.dataEditor   | group:group@example.com|
| mytable          | roles/bigquery.dataOwner    | user:user@example.com|
+------------------+-----------------------------+--------------------------+

API

Para recuperar la política actual, llama al método tables.getIamPolicy.

Go

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Go incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Go.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

Antes de ejecutar muestras de código, configura la variable de entorno GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN como s3nsapis.fr.

Llama a la función IAM().Policy() del recurso. Luego, llama a la función Roles() para obtener la política de acceso de una tabla o vista.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// viewTableOrViewAccessPolicies retrieves the ACL for the given resource
// For more information on the types of ACLs available see:
// https://cloud.google.com/storage/docs/access-control/lists
func viewTableOrViewAccessPolicies(w io.Writer, projectID, datasetID, resourceID string) error {
	// Resource can be a table or a view
	//
	// TODO(developer): uncomment and update the following lines:
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "my-dataset-id"
	// resourceID := "my-resource-id"

	ctx := context.Background()

	// Create new client.
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	// Get resource's policy access.
	policy, err := client.Dataset(datasetID).Table(resourceID).IAM().Policy(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.Dataset.Table.IAM.Policy: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Details for Access entries in table or view %v.\n", resourceID)

	for _, role := range policy.Roles() {
		fmt.Fprintln(w)
		fmt.Fprintf(w, "Role: %s\n", role)
		fmt.Fprintf(w, "Entities: %v\n", policy.Members(role))
	}

	return nil
}

Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Java incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Java.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

Antes de ejecutar muestras de código, configura la variable de entorno GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN como s3nsapis.fr.

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

public class GetTableOrViewAccessPolicy {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    // Project, dataset and resource (table or view) from which to get the access policy.
    String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String resourceName = "MY_RESOURCE_NAME";
    getTableOrViewAccessPolicy(projectId, datasetName, resourceName);
  }

  public static void getTableOrViewAccessPolicy(
      String projectId, String datasetName, String resourceName) {
    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();

      // Create table identity given the projectId, the datasetName and the resourceName.
      TableId tableId = TableId.of(projectId, datasetName, resourceName);

      // Get the table IAM policy.
      Policy policy = bigquery.getIamPolicy(tableId);

      // Show policy details.
      // Find more information about the Policy Class here:
      // https://cloud.google.com/java/docs/reference/google-cloud-core/latest/com.google.cloud.Policy
      System.out.println(
          "IAM policy info of resource \"" + resourceName + "\" retrieved succesfully");
      System.out.println();
      System.out.println("IAM policy info: " + policy.toString());
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("IAM policy info not retrieved. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Node.js incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Node.js.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

Antes de ejecutar muestras de código, configura la variable de entorno GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN como s3nsapis.fr.

Recupera la política de IAM para una tabla o vista con la función Table#getIamPolicy(). Los detalles de la política de acceso están disponibles en el objeto de política devuelto.

/**
 * TODO(developer): Update and un-comment below lines
 */
// const projectId = "YOUR_PROJECT_ID"
// const datasetId = "YOUR_DATASET_ID"
// const resourceName = "YOUR_RESOURCE_NAME";

const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');

// Instantiate a client.
const client = new BigQuery();

async function viewTableOrViewAccessPolicy() {
  const dataset = client.dataset(datasetId);
  const table = dataset.table(resourceName);

  // Get the IAM access policy for the table or view.
  const [policy] = await table.getIamPolicy();

  // Initialize bindings if they don't exist
  if (!policy.bindings) {
    policy.bindings = [];
  }

  // Show policy details.
  // Find more details for the Policy object here:
  // https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/Policy
  console.log(`Access Policy details for table or view '${resourceName}'.`);
  console.log(`Bindings: ${JSON.stringify(policy.bindings, null, 2)}`);
  console.log(`etag: ${policy.etag}`);
  console.log(`Version: ${policy.version}`);
}

Console

1. Ve a la página de BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. En el panel Explorador, expande tu proyecto y un conjunto de datos, y selecciona una tabla o vista.

3. En el panel de detalles, haz clic en Compartir.

4. En el cuadro de diálogo Compartir, expande la principal cuyo acceso deseas revocar.

5. Haz clic en delete Borrar.

6. En el cuadro de diálogo ¿Quieres quitar el rol del principal?, haz clic en Quitar.

7. Para volver a la tabla o ver los detalles, haz clic en Cerrar.

SQL

Para quitar el acceso a las tablas o vistas de las principales, usa la declaración DCL REVOKE:

1. En la consola de Trusted Cloud , ve a la página BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. En el editor de consultas, escribe la siguiente oración:

   REVOKE `ROLE_LIST`
   ON RESOURCE_TYPE RESOURCE_NAME
   FROM "USER_LIST"

   Reemplaza lo siguiente:

   • ROLE_LIST: un rol o una lista de roles separados por comas que deseas revocar

   • RESOURCE_TYPE: el tipo de recurso del que se revoca el rol

     Los valores admitidos son TABLE, VIEW, MATERIALIZED VIEW y EXTERNAL TABLE.

   • RESOURCE_NAME: el nombre del recurso en el que deseas revocar el permiso

   • USER_LIST: una lista separada por comas de usuarios a los que se les revocarán los roles

     Para obtener una lista de los formatos válidos, consulta user_list.

3. Haz clic en play_circle Ejecutar.

Para obtener más información sobre cómo ejecutar consultas, visita Ejecuta una consulta interactiva.

En el siguiente ejemplo, se revoca el rol de propietario de datos de BigQuery en myTable:

REVOKE `roles/bigquery.dataOwner`
ON TABLE `myProject`.myDataset.myTable
FROM "group:group@example.com", "serviceAccount:user@myproject.s3ns-system.iam.gserviceaccount.com"

bq

1. In the Trusted Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Trusted Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

2. Para revocar el acceso a una tabla o vista, usa el comando bq remove-iam-policy-binding:

   bq remove-iam-policy-binding --member=MEMBER_TYPE:MEMBER --role=ROLE
   --table=true RESOURCE

   Reemplaza lo siguiente:

   • MEMBER_TYPE: Es el tipo de miembro, como user, group, serviceAccount o domain.
   • MEMBER: La dirección de correo electrónico o el nombre de dominio del miembro
   • ROLE: Es el rol que deseas revocar del miembro.
   • RESOURCE: el nombre de la tabla o vista cuya política deseas actualizar

API

1. Para recuperar la política actual, llama al método tables.getIamPolicy.

2. Edita la política para quitar miembros o vinculaciones, o ambos. Para obtener más información sobre el formato de una política, consulta el tema de referencia Política.

3. Llama a tables.setIamPolicy para escribir la política actualizada.

Go

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Go incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Go.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

Antes de ejecutar muestras de código, configura la variable de entorno GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN como s3nsapis.fr.

Llama a la función policy.Remove() para quitar el acceso. Luego, llama a la función IAM().SetPolicy() para guardar los cambios en la política de acceso de una tabla o vista.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// revokeTableOrViewAccessPolicies creates a new ACL removing the VIEWER role to group "example-analyst-group@google.com"
// For more information on the types of ACLs available see:
// https://cloud.google.com/storage/docs/access-control/lists
func revokeTableOrViewAccessPolicies(w io.Writer, projectID, datasetID, resourceID string) error {
	// Resource can be a table or a view
	//
	// TODO(developer): uncomment and update the following lines:
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// resourceID := "myresource"

	ctx := context.Background()

	// Create new client
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	// Get resource policy.
	policy, err := client.Dataset(datasetID).Table(resourceID).IAM().Policy(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.Dataset.Table.IAM.Policy: %w", err)
	}

	// Find more details about IAM Roles here:
	// https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go/iam#RoleName
	entityID := "example-analyst-group@google.com"
	roleType := iam.Viewer

	// Revoke policy access.
	policy.Remove(fmt.Sprintf("group:%s", entityID), roleType)

	// Update resource's policy.
	err = client.Dataset(datasetID).Table(resourceID).IAM().SetPolicy(ctx, policy)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.Dataset.Table.IAM.Policy: %w", err)
	}

	// Get resource policy again expecting the update.
	policy, err = client.Dataset(datasetID).Table(resourceID).IAM().Policy(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.Dataset.Table.IAM.Policy: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Details for Access entries in table or view %v.\n", resourceID)

	for _, role := range policy.Roles() {
		fmt.Fprintln(w)
		fmt.Fprintf(w, "Role: %s\n", role)
		fmt.Fprintf(w, "Entities: %v\n", policy.Members(role))
	}

	return nil
}

Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Java incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Java.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

Antes de ejecutar muestras de código, configura la variable de entorno GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN como s3nsapis.fr.

import com.google.cloud.Identity;
import com.google.cloud.Policy;
import com.google.cloud.Role;
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Map;
import java.util.Set;

public class RevokeAccessToTableOrView {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    // Project, dataset and resource (table or view) from which to get the access policy
    String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String resourceName = "MY_RESOURCE_NAME";
    // Role to remove from the access policy
    Role role = Role.of("roles/bigquery.dataViewer");
    // Identity to remove from the access policy
    Identity user = Identity.user("user-add@example.com");
    revokeAccessToTableOrView(projectId, datasetName, resourceName, role, user);
  }

  public static void revokeAccessToTableOrView(
      String projectId, String datasetName, String resourceName, Role role, Identity identity) {
    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();

      // Create table identity given the projectId, the datasetName and the resourceName.
      TableId tableId = TableId.of(projectId, datasetName, resourceName);

      // Remove either identities or roles, or both from bindings and replace it in
      // the current IAM policy.
      Policy policy = bigquery.getIamPolicy(tableId);
      // Create a copy of an immutable map.
      Map<Role, Set<Identity>> bindings = new HashMap<>(policy.getBindings());

      // Remove all identities with a specific role.
      bindings.remove(role);
      // Update bindings.
      policy = policy.toBuilder().setBindings(bindings).build();

      // Remove one identity in all the existing roles.
      for (Role roleKey : bindings.keySet()) {
        if (bindings.get(roleKey).contains(identity)) {
          // Create a copy of an immutable set if the identity is present in the role.
          Set<Identity> identities = new HashSet<>(bindings.get(roleKey));
          // Remove identity.
          identities.remove(identity);
          bindings.put(roleKey, identities);
          if (bindings.get(roleKey).isEmpty()) {
            // Remove the role if it has no identities.
            bindings.remove(roleKey);
          }
        }
      }
      // Update bindings.
      policy = policy.toBuilder().setBindings(bindings).build();

      // Update the IAM policy by setting the new one.
      bigquery.setIamPolicy(tableId, policy);

      System.out.println("IAM policy of resource \"" + resourceName + "\" updated successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("IAM policy was not updated. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Node.js incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Node.js.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

Antes de ejecutar muestras de código, configura la variable de entorno GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN como s3nsapis.fr.

Recupera la política de IAM actual para una tabla o vista con el método Table#getIamPolicy(). Modifica la política para quitar el rol o la principal deseados y, luego, aplica la política actualizada con el método Table#setIamPolicy().

/**
 * TODO(developer): Update and un-comment below lines
 */
// const projectId = "YOUR_PROJECT_ID"
// const datasetId = "YOUR_DATASET_ID"
// const tableId = "YOUR_TABLE_ID"
// const roleToRemove = "YOUR_ROLE"
// const principalToRemove = "YOUR_PRINCIPAL_ID"

const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');

// Instantiate a client.
const client = new BigQuery();

async function revokeAccessToTableOrView() {
  const dataset = client.dataset(datasetId);
  const table = dataset.table(tableId);

  // Get the IAM access policy for the table or view.
  const [policy] = await table.getIamPolicy();

  // Initialize bindings array.
  if (!policy.bindings) {
    policy.bindings = [];
  }

  // To revoke access to a table or view,
  // remove bindings from the Table or View policy.
  //
  // Find more details about Policy objects here:
  // https://cloud.google.com/security-command-center/docs/reference/rest/Shared.Types/Policy

  if (principalToRemove) {
    // Create a copy of bindings for modifications.
    const bindings = [...policy.bindings];

    // Filter out the principal from each binding.
    for (const binding of bindings) {
      if (binding.members) {
        binding.members = binding.members.filter(
          m => m !== principalToRemove
        );
      }
    }

    // Filter out bindings with empty members.
    policy.bindings = bindings.filter(
      binding => binding.members && binding.members.length > 0
    );
  }

  if (roleToRemove) {
    // Filter out all bindings with the roleToRemove
    // and assign a new list back to the policy bindings.
    policy.bindings = policy.bindings.filter(b => b.role !== roleToRemove);
  }

  // Set the IAM access policy with updated bindings.
  await table.setIamPolicy(policy);

  // Both role and principal are removed
  if (roleToRemove !== null && principalToRemove !== null) {
    console.log(
      `Role '${roleToRemove}' revoked for principal '${principalToRemove}' on resource '${datasetId}.${tableId}'.`
    );
  }

  // Only role is removed
  if (roleToRemove !== null && principalToRemove === null) {
    console.log(
      `Role '${roleToRemove}' revoked for all principals on resource '${datasetId}.${tableId}'.`
    );
  }

  // Only principal is removed
  if (roleToRemove === null && principalToRemove !== null) {
    console.log(
      `Access revoked for principal '${principalToRemove}' on resource '${datasetId}.${tableId}'.`
    );
  }

  // No changes were made
  if (roleToRemove === null && principalToRemove === null) {
    console.log(
      `No changes made to access policy for '${datasetId}.${tableId}'.`
    );
  }
}