「TABLES」檢視畫面

INFORMATION_SCHEMA.TABLES 檢視表會針對資料集中的每個資料表或檢視表，分別列出一個相對應的資料列。TABLES 和 TABLE_OPTIONS 檢視表也包含檢視表的高階資訊。如需詳細資訊，請查詢 INFORMATION_SCHEMA.VIEWS 檢視畫面。

所需權限

如要查詢 INFORMATION_SCHEMA.TABLES 檢視畫面，您必須具備下列 Identity and Access Management (IAM) 權限：

  • bigquery.tables.get
  • bigquery.tables.list
  • bigquery.routines.get
  • bigquery.routines.list

下列每個預先定義的 IAM 角色都包含上述權限：

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

如要進一步瞭解 BigQuery 權限，請參閱「使用身分與存取權管理功能控管存取權」一文。

結構定義

查詢 INFORMATION_SCHEMA.TABLES 檢視表時，查詢結果會為資料集中的每個資料表或檢視表包含一個資料列。如要進一步瞭解檢視區塊，請改為查詢 INFORMATION_SCHEMA.VIEWS檢視區塊。

INFORMATION_SCHEMA.TABLES 檢視表具有下列結構定義：

資料欄名稱 資料類型 值
table_catalog STRING 資料集所屬專案的專案 ID。
table_schema STRING 包含資料表或檢視區塊的資料集名稱。也稱為「datasetId」。
table_name STRING 資料表或檢視表的名稱。也稱為「tableId」。
table_type STRING 資料表類型，可能是下列其中一個值：
is_insertable_into STRING YES 或 NO，視資料表是否支援 DML INSERT 陳述式而定
is_fine_grained_mutations_enabled STRING YES 或 NO，視資料表是否啟用細微 DML 突變而定
is_typed STRING 此值一律為 NO
is_change_history_enabled STRING YES 或 NO，視是否已啟用變更記錄而定
creation_time TIMESTAMP 資料表的建立時間
base_table_catalog STRING 如果是資料表本機副本和資料表快照，則為基本資料表的專案。僅適用於 table_type 設為 CLONE 或 SNAPSHOT 的資料表。
base_table_schema STRING 如果是資料表副本和資料表快照，則為基礎資料表的資料集。僅適用於將 table_type 設為 CLONE 或 SNAPSHOT 的資料表。
base_table_name STRING 如果是資料表副本和資料表快照，則為基礎資料表的名稱。僅適用於將 table_type 設為 CLONE 或 SNAPSHOT 的資料表。
snapshot_time_ms TIMESTAMP 如果是資料表本機副本和資料表快照，則為在基本資料表上執行本機副本或快照作業，以建立這個資料表的時間。如果使用時空旅行，這個欄位會包含時空旅行時間戳記。否則，snapshot_time_ms 欄位與 creation_time 欄位相同。僅適用於 table_type 設為 CLONE 或 SNAPSHOT 的資料表。
replica_source_catalog STRING 如果是具體化檢視表副本，則為基礎具體化檢視表的專案。
replica_source_schema STRING 如果是具體化檢視表副本，則為基礎具體化檢視表的資料集。
replica_source_name STRING 如果是具體化檢視表副本，則為基礎具體化檢視表的名稱。
replication_status STRING 如果是具體化檢視表副本，則為從基礎具體化檢視表複製到具體化檢視表副本的狀態，可能為下列其中一種：
  • REPLICATION_STATUS_UNSPECIFIED
  • ACTIVE：複製功能已啟用，沒有發生任何錯誤
  • SOURCE_DELETED：來源具體化檢視表已刪除
  • PERMISSION_DENIED：來源具體化檢視表尚未在包含來源 Amazon S3 BigLake 資料表的資料集上獲得授權，而這些資料表用於建立具體化檢視表的查詢中。
  • UNSUPPORTED_CONFIGURATION：副本的必要條件有問題，但來源 materialized view 授權除外。
replication_error STRING 如果 replication_status 表示具體化檢視區副本有複寫問題，replication_error 會提供問題的詳細資訊。
ddl STRING 可用於重新建立資料表的 DDL 陳述式，例如 CREATE TABLE 或 CREATE VIEW
default_collation_name STRING 預設排序規格的名稱 (如有)，否則為 NULL。
upsert_stream_apply_watermark TIMESTAMP 如果資料表使用變更資料擷取 (CDC)，則為上次套用資料列修改的時間。詳情請參閱「監控資料表 upsert 作業進度」。

範圍和語法

對這個檢視表執行的查詢必須包含資料集或區域限定詞。如果是含有資料集限定符的查詢，您必須具備該資料集的權限。如要查詢含有區域限定符的資料，您必須具備專案權限。 詳情請參閱語法。 下表說明這個檢視畫面的區域和資源範圍：

檢視表名稱 資源範圍 區域範圍
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.TABLES 專案層級 REGION
[PROJECT_ID.]DATASET_ID.INFORMATION_SCHEMA.TABLES 資料集層級 資料集位置
取代下列項目：
  • 選用：PROJECT_ID：您的 Trusted Cloud 專案 ID。如未指定，系統會使用預設專案。
  • REGION：任何資料集區域名稱。 例如：`region-us`。
  • DATASET_ID：資料集的 ID。詳情請參閱資料集限定符。

示例

-- Returns metadata for tables in a single dataset.
SELECT * FROM myDataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES;

範例

範例 1：

以下範例會擷取名為 mydataset 的資料集中所有資料表的資料表中繼資料。系統傳回的是預設專案中 mydataset 內所有類型的資料表中繼資料。

mydataset 包含下列資料表：

  • mytable1：標準的 BigQuery 資料表
  • myview1：BigQuery 檢視表

如要對預設專案以外的專案執行查詢，請使用以下格式將專案 ID 新增至資料集：`project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view；例如 `myproject`.mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES。

SELECT
  table_catalog, table_schema, table_name, table_type,
  is_insertable_into, creation_time, ddl
FROM
  mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES;

結果大致如下。為了方便閱讀，部分資料欄已從結果中排除。

+----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------------------------------+
| table_catalog  | table_schema  |   table_name   | table_type | is_insertable_into |    creation_time    |                     ddl                     |
+----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------------------------------+
| myproject      | mydataset     | mytable1       | BASE TABLE | YES                | 2018-10-29 20:34:44 | CREATE TABLE `myproject.mydataset.mytable1` |
|                |               |                |            |                    |                     | (                                           |
|                |               |                |            |                    |                     |   id INT64                                  |
|                |               |                |            |                    |                     | );                                          |
| myproject      | mydataset     | myview1        | VIEW       | NO                 | 2018-12-29 00:19:20 | CREATE VIEW `myproject.mydataset.myview1`   |
|                |               |                |            |                    |                     | AS SELECT 100 as id;                        |
+----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------------------------------+
範例 2：

以下範例會從 INFORMATION_SCHEMA.TABLES 檢視表，擷取 CLONE 或 SNAPSHOT 類型所有資料表的資料表中繼資料。系統傳回的是預設專案中 mydataset 內的資料表中繼資料。

如要對預設專案以外的專案執行查詢，請使用以下格式將專案 ID 新增至資料集：`project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view；例如 `myproject`.mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES。

  SELECT
    table_name, table_type, base_table_catalog,
    base_table_schema, base_table_name, snapshot_time_ms
  FROM
    mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
  WHERE
    table_type = 'CLONE'
  OR
    table_type = 'SNAPSHOT';

結果大致如下。為了方便閱讀，部分資料欄已從結果中排除。

  +--------------+------------+--------------------+-------------------+-----------------+---------------------+
  | table_name   | table_type | base_table_catalog | base_table_schema | base_table_name | snapshot_time_ms    |
  +--------------+------------+--------------------+-------------------+-----------------+---------------------+
  | items_clone  | CLONE      | myproject          | mydataset         | items           | 2018-10-31 22:40:05 |
  | orders_bk    | SNAPSHOT   | myproject          | mydataset         | orders          | 2018-11-01 08:22:39 |
  +--------------+------------+--------------------+-------------------+-----------------+---------------------+

範例 3：

以下範例會從 census_bureau_usa 資料集中的 population_by_zip_2010 資料表，擷取 INFORMATION_SCHEMA.TABLES 檢視表的 table_name 和 ddl 資料欄。這個資料集是 BigQuery 公開資料集方案的一部分。

由於您要查詢的資料表位於另一個專案中，因此您應使用下列格式將專案 ID 新增至資料集：`project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view。在本範例中，這個值為 `bigquery-public-data`.census_bureau_usa.INFORMATION_SCHEMA.TABLES。

SELECT
  table_name, ddl
FROM
  `bigquery-public-data`.census_bureau_usa.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
WHERE
  table_name = 'population_by_zip_2010';

結果大致如下：

+------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|       table_name       |                                                                                                            ddl                                                                                                             |
+------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| population_by_zip_2010 | CREATE TABLE `bigquery-public-data.census_bureau_usa.population_by_zip_2010`                                                                                                                                               |
|                        | (                                                                                                                                                                                                                          |
|                        |   geo_id STRING OPTIONS(description="Geo code"),                                                                                                                                                                           |
|                        |   zipcode STRING NOT NULL OPTIONS(description="Five digit ZIP Code Tabulation Area Census Code"),                                                                                                                          |
|                        |   population INT64 OPTIONS(description="The total count of the population for this segment."),                                                                                                                             |
|                        |   minimum_age INT64 OPTIONS(description="The minimum age in the age range. If null, this indicates the row as a total for male, female, or overall population."),                                                          |
|                        |   maximum_age INT64 OPTIONS(description="The maximum age in the age range. If null, this indicates the row as having no maximum (such as 85 and over) or the row is a total of the male, female, or overall population."), |
|                        |   gender STRING OPTIONS(description="male or female. If empty, the row is a total population summary.")                                                                                                                    |
|                        | )                                                                                                                                                                                                                          |
|                        | OPTIONS(                                                                                                                                                                                                                   |
|                        |   labels=[("freebqcovid", "")]                                                                                                                                                                                             |
|                        | );                                                                                                                                                                                                                         |
+------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+