Faça a gestão de tabelas

Consola

Não pode adicionar uma descrição quando cria uma tabela através da Trusted Cloud consola. Depois de criar a tabela, pode adicionar uma descrição na página Detalhes.

1. No painel Explorador, expanda o projeto e o conjunto de dados e, de seguida, selecione a tabela.

2. No painel de detalhes, clique em Detalhes.

3. Na secção Descrição, clique no ícone de lápis para editar a descrição.

   

4. Introduza uma descrição na caixa e clique em Atualizar para guardar.

SQL

Use a declaração ALTER TABLE SET OPTIONS. O exemplo seguinte atualiza a descrição de uma tabela com o nome mytable:

1. Na Trusted Cloud consola, aceda à página BigQuery.

   Aceda ao BigQuery

2. No editor de consultas, introduza a seguinte declaração:

   ALTER TABLE mydataset.mytable
     SET OPTIONS (
       description = 'Description of mytable');

3. Clique em play_circle Executar.

Para mais informações sobre como executar consultas, consulte o artigo Execute uma consulta interativa.

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. Emita o comando bq update com a flag --description. Se estiver a atualizar uma tabela num projeto que não seja o projeto predefinido, adicione o ID do projeto ao nome do conjunto de dados no seguinte formato: project_id:dataset.

   bq update \
   --description "description" \
   project_id:dataset.table

   Substitua o seguinte:

   • description: o texto que descreve a tabela entre aspas
   • project_id: o ID do seu projeto
   • dataset: o nome do conjunto de dados que contém a tabela que está a atualizar
   • table: o nome da tabela que está a atualizar

   Exemplos:

   Para alterar a descrição da tabela mytable no conjunto de dados mydataset para "Descrição de mytable", introduza o seguinte comando. O conjunto de dados mydataset está no seu projeto predefinido.

   bq update --description "Description of mytable" mydataset.mytable
   

   Para alterar a descrição da tabela mytable no conjunto de dados mydataset para "Descrição de mytable", introduza o seguinte comando. O conjunto de dados mydataset está no projeto myotherproject e não no seu projeto predefinido.

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

API

Chame o método tables.patch e use a propriedade description no recurso table para atualizar a descrição da tabela. Uma vez que o método tables.update substitui o recurso de tabela completo, o método tables.patch é o preferido.

Go

Antes de experimentar este exemplo, siga as Goinstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API Go BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

import (
	"context"
	"fmt"

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

// updateTableDescription demonstrates how to fetch a table's metadata and updates the Description metadata.
func updateTableDescription(projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// tableID := "mytable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

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

Java

Antes de experimentar este exemplo, siga as Javainstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API Java BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

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

public class UpdateTableDescription {

  public static void runUpdateTableDescription() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    String newDescription = "this is the new table description";
    updateTableDescription(datasetName, tableName, newDescription);
  }

  public static void updateTableDescription(
      String datasetName, String tableName, String newDescription) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      Table table = bigquery.getTable(datasetName, tableName);
      bigquery.update(table.toBuilder().setDescription(newDescription).build());
      System.out.println("Table description updated successfully to " + newDescription);
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Table description was not updated \n" + e.toString());
    }
  }
}

Python

Antes de experimentar este exemplo, siga as Pythoninstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API Python BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

Configure a propriedade Table.description e chame Client.update_table() para enviar a atualização para a API.

# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# project = client.project
# dataset_ref = bigquery.DatasetReference(project, dataset_id)
# table_ref = dataset_ref.table('my_table')
# table = client.get_table(table_ref)  # API request

assert table.description == "Original description."
table.description = "Updated description."

table = client.update_table(table, ["description"])  # API request

assert table.description == "Updated description."

Gemini

Pode gerar uma descrição da tabela com o Gemini no BigQuery usando estatísticas de dados. As estatísticas de dados são uma forma automática de explorar, compreender e organizar os seus dados.

Para mais informações sobre as estatísticas de dados, incluindo os passos de configuração, as funções do IAM necessárias e as práticas recomendadas para melhorar a precisão das estatísticas geradas, consulte o artigo Gere estatísticas de dados no BigQuery.

1. Na Trusted Cloud consola, aceda à página BigQuery.

   Aceda ao BigQuery

2. No painel Explorador, expanda o projeto e o conjunto de dados e, de seguida, selecione a tabela.

3. No painel de detalhes, clique no separador Esquema.

4. Clique em Gerar.

   O Gemini gera uma descrição da tabela e estatísticas sobre a tabela. Demora alguns minutos até que as informações sejam preenchidas. Pode ver as estatísticas geradas no separador Estatísticas da tabela.

5. Para editar e guardar a descrição da tabela gerada, faça o seguinte:

   1. Clique em Ver descrições das colunas.

      A descrição atual da tabela e a descrição gerada são apresentadas.

   2. Na secção Descrição da tabela, clique em Guardar nos detalhes.

   3. Para substituir a descrição atual pela descrição gerada, clique em Copiar descrição sugerida.

   4. Edite a descrição da tabela conforme necessário e, de seguida, clique em Guardar nos detalhes.

      A descrição da tabela é atualizada imediatamente.

   5. Para fechar o painel Pré-visualizar descrições, clique em closeFechar.

Consola

Não pode adicionar uma hora de validade quando cria uma tabela através da consolaTrusted Cloud . Depois de criar uma tabela, pode adicionar ou atualizar uma data de validade da tabela na página Detalhes da tabela.

1. No painel Explorador, expanda o projeto e o conjunto de dados e, de seguida, selecione a tabela.

2. No painel de detalhes, clique em Detalhes.

3. Clique no ícone de lápis junto a Informações da tabela

4. Para Validade da tabela, selecione Especificar data. Em seguida, selecione a data de validade através do widget de calendário.

5. Clique em Atualizar para guardar. A hora de validade atualizada é apresentada na secção Informações da tabela.

SQL

Use a declaração ALTER TABLE SET OPTIONS. O exemplo seguinte atualiza a hora de expiração de uma tabela denominada mytable:

1. Na Trusted Cloud consola, aceda à página BigQuery.

   Aceda ao BigQuery

2. No editor de consultas, introduza a seguinte declaração:

   ALTER TABLE mydataset.mytable
     SET OPTIONS (
       -- Sets table expiration to timestamp 2025-02-03 12:34:56
       expiration_timestamp = TIMESTAMP '2025-02-03 12:34:56');

3. Clique em play_circle Executar.

Para mais informações sobre como executar consultas, consulte o artigo Execute uma consulta interativa.

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. Emita o comando bq update com a flag --expiration. Se estiver a atualizar uma tabela num projeto que não seja o seu projeto predefinido, adicione o ID do projeto ao nome do conjunto de dados no seguinte formato: project_id:dataset.

   bq update \
   --expiration integer \
   project_id:dataset.table

   Substitua o seguinte:

   • integer: o tempo de vida predefinido (em segundos) para a tabela. O valor mínimo é de 3600 segundos (uma hora). O tempo de expiração é avaliado como a hora atual mais o valor inteiro. Se especificar 0, a expiração da tabela é removida e a tabela nunca expira. As tabelas sem data de validade têm de ser eliminadas manualmente.
   • project_id: o ID do seu projeto.
   • dataset: o nome do conjunto de dados que contém a tabela que está a atualizar.
   • table: o nome da tabela que está a atualizar.

   Exemplos:

   Para atualizar o tempo de validade da tabela mytable no conjunto de dados mydataset para 5 dias (432 000 segundos), introduza o seguinte comando. O conjunto de dados mydataset está no seu projeto predefinido.

   bq update --expiration 432000 mydataset.mytable
   

   Para atualizar o tempo de validade da tabela mytable no conjunto de dados mydataset para 5 dias (432 000 segundos), introduza o seguinte comando. O conjunto de dados mydataset está no projeto myotherproject e não no seu projeto predefinido.

   bq update --expiration 432000 myotherproject:mydataset.mytable
   

API

Chame o método tables.patch e use a propriedade expirationTime no recurso table para atualizar a validade da tabela em milissegundos. Uma vez que o método tables.update substitui todo o recurso de tabela, o método tables.patch é o preferido.

Go

Antes de experimentar este exemplo, siga as Goinstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API Go BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

import (
	"context"
	"fmt"
	"time"

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

// updateTableExpiration demonstrates setting the table expiration of a table to a specific point in time
// in the future, at which time it will be deleted.
func updateTableExpiration(projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// tableID := "mytable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	tableRef := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	meta, err := tableRef.Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	update := bigquery.TableMetadataToUpdate{
		ExpirationTime: time.Now().Add(time.Duration(5*24) * time.Hour), // table expiration in 5 days.
	}
	if _, err = tableRef.Update(ctx, update, meta.ETag); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

Antes de experimentar este exemplo, siga as Javainstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API Java BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Table;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class UpdateTableExpiration {

  public static void runUpdateTableExpiration() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    // Update table expiration to one day.
    Long newExpiration = TimeUnit.MILLISECONDS.convert(1, TimeUnit.DAYS);
    updateTableExpiration(datasetName, tableName, newExpiration);
  }

  public static void updateTableExpiration(
      String datasetName, String tableName, Long newExpiration) {
    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();

      Table table = bigquery.getTable(datasetName, tableName);
      bigquery.update(table.toBuilder().setExpirationTime(newExpiration).build());

      System.out.println("Table expiration updated successfully to " + newExpiration);
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Table expiration was not updated \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Antes de experimentar este exemplo, siga as Node.jsinstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API Node.js BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

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

async function updateTableExpiration() {
  // Updates a table's expiration.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = 'my_dataset', // Existing dataset
  // const tableId = 'my_table', // Existing table
  // const expirationTime = Date.now() + 1000 * 60 * 60 * 24 * 5 // 5 days from current time in ms

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

  // Set new table expiration to 5 days from current time
  metadata.expirationTime = expirationTime.toString();
  const [apiResponse] = await table.setMetadata(metadata);

  const newExpirationTime = apiResponse.expirationTime;
  console.log(`${tableId} expiration: ${newExpirationTime}`);
}

Python

Antes de experimentar este exemplo, siga as Pythoninstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API Python BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

Configure a propriedade Table.expires e chame Client.update_table() para enviar a atualização para a API.

# Copyright 2022 Google LLC
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#     https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

import datetime


def update_table_expiration(table_id, expiration):
    orig_table_id = table_id
    orig_expiration = expiration

    from google.cloud import bigquery

    client = bigquery.Client()

    # TODO(dev): Change table_id to the full name of the table you want to update.
    table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

    # TODO(dev): Set table to expire for desired days days from now.
    expiration = datetime.datetime.now(datetime.timezone.utc) + datetime.timedelta(
        days=5
    )

    table_id = orig_table_id
    expiration = orig_expiration

    table = client.get_table(table_id)  # Make an API request.
    table.expires = expiration
    table = client.update_table(table, ["expires"])  # API request

    print(f"Updated {table_id}, expires {table.expires}.")

Java

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Dataset;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

// Sample to update partition expiration on a dataset.
public class UpdateDatasetPartitionExpiration {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    // Set the default partition expiration (applies to new tables, only) in
    // milliseconds. This example sets the default expiration to 90 days.
    Long newExpiration = TimeUnit.MILLISECONDS.convert(90, TimeUnit.DAYS);
    updateDatasetPartitionExpiration(datasetName, newExpiration);
  }

  public static void updateDatasetPartitionExpiration(String datasetName, Long newExpiration) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

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

Python

# Copyright 2019 Google LLC
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#     https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.


def update_dataset_default_partition_expiration(dataset_id: str) -> None:

    from google.cloud import bigquery

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

    # TODO(developer): Set dataset_id to the ID of the dataset to fetch.
    # dataset_id = 'your-project.your_dataset'

    dataset = client.get_dataset(dataset_id)  # Make an API request.

    # Set the default partition expiration (applies to new tables, only) in
    # milliseconds. This example sets the default expiration to 90 days.
    dataset.default_partition_expiration_ms = 90 * 24 * 60 * 60 * 1000

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

    print(
        "Updated dataset {}.{} with new default partition expiration {}".format(
            dataset.project, dataset.dataset_id, dataset.default_partition_expiration_ms
        )
    )

Consola

1. No painel Explorador, expanda o projeto e o conjunto de dados e, de seguida, selecione a tabela.

2. No painel de detalhes, clique em Copiar tabela.

3. Na caixa de diálogo Copiar tabela, em Destino:

   • Para Nome do projeto, escolha o projeto que vai armazenar a tabela copiada.
   • Em Nome do conjunto de dados, selecione o conjunto de dados onde quer armazenar a tabela copiada. Os conjuntos de dados de origem e de destino têm de estar na mesma localização.
   • Em Nome da tabela, introduza um nome para a nova tabela. O nome tem de ser exclusivo no conjunto de dados de destino. Não pode substituir uma tabela existente no conjunto de dados de destino através da consola Trusted Cloud . Para mais informações sobre os requisitos dos nomes das tabelas, consulte o artigo Nomenclatura de tabelas.

4. Clique em Copiar para iniciar a tarefa de cópia.

SQL

Use a declaração CREATE TABLE COPY para copiar uma tabela com o nome table1 para uma nova tabela com o nome table1copy:

1. Na Trusted Cloud consola, aceda à página BigQuery.

   Aceda ao BigQuery

2. No editor de consultas, introduza a seguinte declaração:

   CREATE TABLE myproject.mydataset.table1copy
   COPY myproject.mydataset.table1;

3. Clique em play_circle Executar.

Para mais informações sobre como executar consultas, consulte o artigo Execute uma consulta interativa.

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. Emita o comando bq cp. As flags opcionais podem ser usadas para controlar a disposição de escrita da tabela de destino:

   • -a ou --append_table anexa os dados da tabela de origem a uma tabela existente no conjunto de dados de destino.
   • -f ou --force substitui uma tabela existente no conjunto de dados de destino e não lhe pede confirmação.
   • -n ou --no_clobber devolve a seguinte mensagem de erro se a tabela existir no conjunto de dados de destino: Table 'project_id:dataset.table' already exists, skipping. Se -n não for especificado, o comportamento predefinido é pedir-lhe que escolha se quer substituir a tabela de destino.
   • --destination_kms_key é a chave do Cloud KMS gerida pelo cliente usada para encriptar a tabela de destino.

   A funcionalidade --destination_kms_key não é demonstrada aqui. Consulte o artigo Proteger dados com chaves do Serviço de gestão de chaves na nuvem para mais informações.

   Se o conjunto de dados de origem ou de destino estiver num projeto diferente do seu projeto predefinido, adicione o ID do projeto aos nomes dos conjuntos de dados no seguinte formato: project_id:dataset.

   (Opcional) Forneça a flag --location e defina o valor para a sua localização.

   bq --location=location cp \
   -a -f -n \
   project_id:dataset.source_table \
   project_id:dataset.destination_table

   Substitua o seguinte:

   • location: o nome da sua localização. A flag --location é opcional. Por exemplo, se estiver a usar o BigQuery na região de Tóquio, pode definir o valor da flag como asia-northeast1. Pode predefinir um valor para a localização através do ficheiro .bigqueryrc.
   • project_id: o ID do seu projeto.
   • dataset: o nome do conjunto de dados de origem ou de destino.
   • source_table: a tabela que está a copiar.
   • destination_table: o nome da tabela no conjunto de dados de destino.

   Exemplos:

   Para copiar a tabela mydataset.mytable para a tabela mydataset2.mytable2, introduza o seguinte comando. Ambos os conjuntos de dados estão no seu projeto predefinido.

   bq cp mydataset.mytable mydataset2.mytable2
   

   Para copiar a tabela mydataset.mytable e substituir uma tabela de destino com o mesmo nome, introduza o seguinte comando. O conjunto de dados de origem está no seu projeto predefinido. O conjunto de dados de destino está no projeto myotherproject. O atalho -f é usado para substituir a tabela de destino sem um comando.

   bq cp -f \
   mydataset.mytable \
   myotherproject:myotherdataset.mytable

   Para copiar a tabela mydataset.mytable e devolver um erro se o conjunto de dados de destino contiver uma tabela com o mesmo nome, introduza o seguinte comando. O conjunto de dados de origem está no seu projeto predefinido. O conjunto de dados de destino está no projeto myotherproject. O atalho -n é usado para evitar substituir uma tabela com o mesmo nome.

   bq cp -n \
   mydataset.mytable \
   myotherproject:myotherdataset.mytable

   Para copiar a tabela mydataset.mytable e anexar os dados a uma tabela de destino com o mesmo nome, introduza o seguinte comando. O conjunto de dados de origem está no seu projeto predefinido. O conjunto de dados de destino está no projeto myotherproject. O atalho - a é usado para anexar à tabela de destino.

   bq cp -a mydataset.mytable myotherproject:myotherdataset.mytable
   

API

Pode copiar uma tabela existente através da API chamando o método bigquery.jobs.insert e configurando uma tarefa copy. Especifique a sua localização na propriedade location na secção jobReference do recurso de trabalho.

Tem de especificar os seguintes valores na configuração da tarefa:

"copy": {
      "sourceTable": {       // Required
        "projectId": string, // Required
        "datasetId": string, // Required
        "tableId": string    // Required
      },
      "destinationTable": {  // Required
        "projectId": string, // Required
        "datasetId": string, // Required
        "tableId": string    // Required
      },
      "createDisposition": string,  // Optional
      "writeDisposition": string,   // Optional
    },

Onde sourceTable fornece informações sobre a tabela a copiar, destinationTable fornece informações sobre a nova tabela, createDisposition especifica se deve criar a tabela se não existir e writeDisposition especifica se deve substituir ou anexar a uma tabela existente.

C#

Antes de experimentar este exemplo, siga as C#instruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API C# BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

using Google.Apis.Bigquery.v2.Data;
using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using System;

public class BigQueryCopyTable
{
    public void CopyTable(
        string projectId = "your-project-id",
        string destinationDatasetId = "your_dataset_id"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        TableReference sourceTableRef = new TableReference()
        {
            TableId = "shakespeare",
            DatasetId = "samples",
            ProjectId = "bigquery-public-data"
        };
        TableReference destinationTableRef = client.GetTableReference(
            destinationDatasetId, "destination_table");
        BigQueryJob job = client.CreateCopyJob(
            sourceTableRef, destinationTableRef)
            .PollUntilCompleted() // Wait for the job to complete.
            .ThrowOnAnyError();

        // Retrieve destination table
        BigQueryTable destinationTable = client.GetTable(destinationTableRef);
        Console.WriteLine(
            $"Copied {destinationTable.Resource.NumRows} rows from table "
            + $"{sourceTableRef.DatasetId}.{sourceTableRef.TableId} "
            + $"to {destinationTable.FullyQualifiedId}."
        );
    }
}

Go

Antes de experimentar este exemplo, siga as Goinstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API Go BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

import (
	"context"
	"fmt"

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

// copyTable demonstrates copying a table from a source to a destination, and
// allowing the copy to overwrite existing data by using truncation.
func copyTable(projectID, datasetID, srcID, dstID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// srcID := "sourcetable"
	// dstID := "destinationtable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	dataset := client.Dataset(datasetID)
	copier := dataset.Table(dstID).CopierFrom(dataset.Table(srcID))
	copier.WriteDisposition = bigquery.WriteTruncate
	job, err := copier.Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	status, err := job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	if err := status.Err(); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

Antes de experimentar este exemplo, siga as Javainstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API Java BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.CopyJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

public class CopyTable {

  public static void runCopyTable() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String destinationDatasetName = "MY_DESTINATION_DATASET_NAME";
    String destinationTableId = "MY_DESTINATION_TABLE_NAME";
    String sourceDatasetName = "MY_SOURCE_DATASET_NAME";
    String sourceTableId = "MY_SOURCE_TABLE_NAME";

    copyTable(sourceDatasetName, sourceTableId, destinationDatasetName, destinationTableId);
  }

  public static void copyTable(
      String sourceDatasetName,
      String sourceTableId,
      String destinationDatasetName,
      String destinationTableId) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      TableId sourceTable = TableId.of(sourceDatasetName, sourceTableId);
      TableId destinationTable = TableId.of(destinationDatasetName, destinationTableId);

      // For more information on CopyJobConfiguration see:
      // https://googleapis.dev/java/google-cloud-clients/latest/com/google/cloud/bigquery/JobConfiguration.html
      CopyJobConfiguration configuration =
          CopyJobConfiguration.newBuilder(destinationTable, sourceTable).build();

      // For more information on Job see:
      // https://googleapis.dev/java/google-cloud-clients/latest/index.html?com/google/cloud/bigquery/package-summary.html
      Job job = bigquery.create(JobInfo.of(configuration));

      // Blocks until this job completes its execution, either failing or succeeding.
      Job completedJob = job.waitFor();
      if (completedJob == null) {
        System.out.println("Job not executed since it no longer exists.");
        return;
      } else if (completedJob.getStatus().getError() != null) {
        System.out.println(
            "BigQuery was unable to copy table due to an error: \n" + job.getStatus().getError());
        return;
      }
      System.out.println("Table copied successfully.");
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Table copying job was interrupted. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Antes de experimentar este exemplo, siga as Node.jsinstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API Node.js BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

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

async function copyTable() {
  // Copies src_dataset:src_table to dest_dataset:dest_table.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample
   */
  // const srcDatasetId = "my_src_dataset";
  // const srcTableId = "my_src_table";
  // const destDatasetId = "my_dest_dataset";
  // const destTableId = "my_dest_table";

  // Copy the table contents into another table
  const [job] = await bigquery
    .dataset(srcDatasetId)
    .table(srcTableId)
    .copy(bigquery.dataset(destDatasetId).table(destTableId));

  console.log(`Job ${job.id} completed.`);

  // Check the job's status for errors
  const errors = job.status.errors;
  if (errors && errors.length > 0) {
    throw errors;
  }
}

PHP

Antes de experimentar este exemplo, siga as PHPinstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API PHP BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;
use Google\Cloud\Core\ExponentialBackoff;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId = 'The Google project ID';
// $datasetId = 'The BigQuery dataset ID';
// $sourceTableId   = 'The BigQuery table ID to copy from';
// $destinationTableId = 'The BigQuery table ID to copy to';

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$dataset = $bigQuery->dataset($datasetId);
$sourceTable = $dataset->table($sourceTableId);
$destinationTable = $dataset->table($destinationTableId);
$copyConfig = $sourceTable->copy($destinationTable);
$job = $sourceTable->runJob($copyConfig);

// poll the job until it is complete
$backoff = new ExponentialBackoff(10);
$backoff->execute(function () use ($job) {
    print('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
    $job->reload();
    if (!$job->isComplete()) {
        throw new Exception('Job has not yet completed', 500);
    }
});
// check if the job has errors
if (isset($job->info()['status']['errorResult'])) {
    $error = $job->info()['status']['errorResult']['message'];
    printf('Error running job: %s' . PHP_EOL, $error);
} else {
    print('Table copied successfully' . PHP_EOL);
}

Python

Antes de experimentar este exemplo, siga as Pythoninstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API Python BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

from google.cloud import bigquery

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

# TODO(developer): Set source_table_id to the ID of the original table.
# source_table_id = "your-project.source_dataset.source_table"

# TODO(developer): Set destination_table_id to the ID of the destination table.
# destination_table_id = "your-project.destination_dataset.destination_table"

job = client.copy_table(source_table_id, destination_table_id)
job.result()  # Wait for the job to complete.

print("A copy of the table created.")

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. Emita o comando bq cp e inclua várias tabelas de origem como uma lista separada por vírgulas. As flags opcionais podem ser usadas para controlar a disposição de escrita da tabela de destino:

   • -a ou --append_table anexa os dados das tabelas de origem a uma tabela existente no conjunto de dados de destino.
   • -f ou --force substitui uma tabela de destino existente no conjunto de dados de destino e não lhe pede confirmação.
   • -n ou --no_clobber devolve a seguinte mensagem de erro se a tabela existir no conjunto de dados de destino: Table 'project_id:dataset.table' already exists, skipping. se -n não for especificado, o comportamento predefinido é pedir-lhe que escolha se quer substituir a tabela de destino.
   • --destination_kms_key é a chave do Cloud Key Management Service gerida pelo cliente usada para encriptar a tabela de destino.

   A funcionalidade --destination_kms_key não é demonstrada aqui. Consulte o artigo Proteger dados com chaves do Serviço de gestão de chaves na nuvem para mais informações.

   Se o conjunto de dados de origem ou de destino estiver num projeto diferente do seu projeto predefinido, adicione o ID do projeto aos nomes dos conjuntos de dados no seguinte formato: project_id:dataset.

   (Opcional) Forneça a flag --location e defina o valor para a sua localização.

   bq --location=location cp \
   -a -f -n \
   project_id:dataset.source_table,project_id:dataset.source_table \
   project_id:dataset.destination_table

   Substitua o seguinte:

   • location: o nome da sua localização. A flag --location é opcional. Por exemplo, se estiver a usar o BigQuery na região de Tóquio, pode definir o valor da flag como asia-northeast1. Pode predefinir um valor para a localização através do ficheiro .bigqueryrc.
   • project_id: o ID do seu projeto.
   • dataset: o nome do conjunto de dados de origem ou de destino.
   • source_table: a tabela que está a copiar.
   • destination_table: o nome da tabela no conjunto de dados de destino.

   Exemplos:

   Para copiar a tabela mydataset.mytable e a tabela mydataset.mytable2 para a tabela mydataset2.tablecopy, introduza o seguinte comando . Todos os conjuntos de dados estão no seu projeto predefinido.

   bq cp \
   mydataset.mytable,mydataset.mytable2 \
   mydataset2.tablecopy

   Para copiar a tabela mydataset.mytable e a tabela mydataset.mytable2 para a tabela myotherdataset.mytable e substituir uma tabela de destino com o mesmo nome, introduza o seguinte comando. O conjunto de dados de destino está no projeto myotherproject e não no seu projeto predefinido. O atalho -f é usado para substituir a tabela de destino sem um comando.

   bq cp -f \
   mydataset.mytable,mydataset.mytable2 \
   myotherproject:myotherdataset.mytable

   Para copiar a tabela myproject:mydataset.mytable e a tabela myproject:mydataset.mytable2 e devolver um erro se o conjunto de dados de destino contiver uma tabela com o mesmo nome, introduza o seguinte comando. O conjunto de dados de destino está no projeto myotherproject. O atalho -n é usado para evitar a substituição de uma tabela com o mesmo nome.

   bq cp -n \
   myproject:mydataset.mytable,myproject:mydataset.mytable2 \
   myotherproject:myotherdataset.mytable

   Para copiar a tabela mydataset.mytable e a tabela mydataset.mytable2 e anexar os dados a uma tabela de destino com o mesmo nome, introduza o seguinte comando. O conjunto de dados de origem está no seu projeto predefinido. O conjunto de dados de destino está no projeto myotherproject. O atalho -a é usado para anexar à tabela de destino.

   bq cp -a \
   mydataset.mytable,mydataset.mytable2 \
   myotherproject:myotherdataset.mytable

API

Para copiar várias tabelas através da API, chame o método jobs.insert, configure uma tarefa copy e especifique a propriedade sourceTables.

Especifique a sua região na propriedade location na secção jobReference do recurso de trabalho.

Go

Antes de experimentar este exemplo, siga as Goinstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API Go BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

import (
	"context"
	"fmt"

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

// copyMultiTable demonstrates using a copy job to copy multiple source tables into a single destination table.
func copyMultiTable(projectID, srcDatasetID string, srcTableIDs []string, dstDatasetID, dstTableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// srcDatasetID := "sourcedataset"
	// srcTableIDs := []string{"table1","table2"}
	// dstDatasetID = "destinationdataset"
	// dstTableID = "destinationtable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	srcDataset := client.Dataset(srcDatasetID)
	dstDataset := client.Dataset(dstDatasetID)
	var tableRefs []*bigquery.Table
	for _, v := range srcTableIDs {
		tableRefs = append(tableRefs, srcDataset.Table(v))
	}
	copier := dstDataset.Table(dstTableID).CopierFrom(tableRefs...)
	copier.WriteDisposition = bigquery.WriteTruncate
	job, err := copier.Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	status, err := job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	if err := status.Err(); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

Antes de experimentar este exemplo, siga as Javainstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API Java BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.CopyJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import java.util.Arrays;

public class CopyMultipleTables {

  public static void runCopyMultipleTables() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String destinationDatasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String destinationTableId = "MY_TABLE_NAME";
    copyMultipleTables(destinationDatasetName, destinationTableId);
  }

  public static void copyMultipleTables(String destinationDatasetName, String destinationTableId) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      TableId destinationTable = TableId.of(destinationDatasetName, destinationTableId);

      // For more information on CopyJobConfiguration see:
      // https://googleapis.dev/java/google-cloud-clients/latest/com/google/cloud/bigquery/JobConfiguration.html
      CopyJobConfiguration configuration =
          CopyJobConfiguration.newBuilder(
                  destinationTable,
                  Arrays.asList(
                      TableId.of(destinationDatasetName, "table1"),
                      TableId.of(destinationDatasetName, "table2")))
              .build();

      // For more information on Job see:
      // https://googleapis.dev/java/google-cloud-clients/latest/index.html?com/google/cloud/bigquery/package-summary.html
      Job job = bigquery.create(JobInfo.of(configuration));

      // Blocks until this job completes its execution, either failing or succeeding.
      Job completedJob = job.waitFor();
      if (completedJob == null) {
        System.out.println("Job not executed since it no longer exists.");
        return;
      } else if (completedJob.getStatus().getError() != null) {
        System.out.println(
            "BigQuery was unable to copy tables due to an error: \n" + job.getStatus().getError());
        return;
      }
      System.out.println("Table copied successfully.");
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Table copying job was interrupted. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Antes de experimentar este exemplo, siga as Node.jsinstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API Node.js BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

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

async function copyTableMultipleSource() {
  // Copy multiple source tables to a given destination.

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

  // Create a client
  const dataset = bigquery.dataset(datasetId);

  const metadata = {
    createDisposition: 'CREATE_NEVER',
    writeDisposition: 'WRITE_TRUNCATE',
  };

  // Create table references
  const table = dataset.table(sourceTable);
  const yourTable = dataset.table(destinationTable);

  // Copy table
  const [apiResponse] = await table.copy(yourTable, metadata);
  console.log(apiResponse.configuration.copy);
}

Python

Antes de experimentar este exemplo, siga as Pythoninstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API Python BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

from google.cloud import bigquery

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

# TODO(developer): Set dest_table_id to the ID of the destination table.
# dest_table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

# TODO(developer): Set table_ids to the list of the IDs of the original tables.
# table_ids = ["your-project.your_dataset.your_table_name", ...]

job = client.copy_table(table_ids, dest_table_id)  # Make an API request.
job.result()  # Wait for the job to complete.

print("The tables {} have been appended to {}".format(table_ids, dest_table_id))

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. Execute o comando bq cp:

   bq cp \
   -f -n \
   SOURCE_PROJECT:SOURCE_DATASET.SOURCE_TABLE \
   DESTINATION_PROJECT:DESTINATION_DATASET.DESTINATION_TABLE
   

Substitua o seguinte:

• SOURCE_PROJECT: ID do projeto de origem. Se o conjunto de dados de origem estiver num projeto diferente do seu projeto predefinido, adicione o ID do projeto ao nome do conjunto de dados de origem.

• DESTINATION_PROJECT: ID do projeto de destino. Se o conjunto de dados de destino estiver num projeto diferente do seu projeto predefinido, adicione o ID do projeto ao nome do conjunto de dados de destino.

• SOURCE_DATASET: o nome do conjunto de dados de origem.

• DESTINATION_DATASET: o nome do conjunto de dados de destino.

• SOURCE_TABLE: a tabela que está a copiar.

• DESTINATION_TABLE: o nome da tabela no conjunto de dados de destino.

O exemplo seguinte é um comando que copia a tabela mydataset_us.mytable da região múltipla us para a tabela mydataset_eu.mytable2 na região múltipla eu. Ambos os conjuntos de dados estão no projeto predefinido.

bq cp --sync=false mydataset_us.mytable mydataset_eu.mytable2

Para copiar uma tabela entre regiões para um conjunto de dados de destino com CMEK ativada, tem de ativar a CMEK na tabela com uma chave da região da tabela. A CMEK na tabela não tem de ser a mesma CMEK usada pelo conjunto de dados de destino. O exemplo seguinte copia uma tabela com CMEK para um conjunto de dados de destino através do comando bq cp.

bq cp source-project-id:source-dataset-id.source-table-id destination-project-id:destination-dataset-id.destination-table-id

Por outro lado, para copiar uma tabela com CMEK entre regiões para um conjunto de dados de destino, pode ativar a CMEK no conjunto de dados de destino com uma chave da região do conjunto de dados de destino. Também pode usar a flag destination_kms_keys no comando bq cp, conforme mostrado no exemplo seguinte:

bq cp --destination_kms_key=projects/project_id/locations/eu/keyRings/eu_key/cryptoKeys/eu_region mydataset_us.mytable mydataset_eu.mytable2

API

Para copiar uma tabela entre regiões através da API, chame o método jobs.insert e configure uma tarefa copy.

Especifique a sua região na propriedade location na secção jobReference do recurso de trabalho.

C#

Antes de experimentar este exemplo, siga as C#instruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API C# BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

using Google.Apis.Bigquery.v2.Data;
using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using System;

public class BigQueryCopyTable
{
    public void CopyTable(
        string projectId = "your-project-id",
        string destinationDatasetId = "your_dataset_id"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        TableReference sourceTableRef = new TableReference()
        {
            TableId = "shakespeare",
            DatasetId = "samples",
            ProjectId = "bigquery-public-data"
        };
        TableReference destinationTableRef = client.GetTableReference(
            destinationDatasetId, "destination_table");
        BigQueryJob job = client.CreateCopyJob(
            sourceTableRef, destinationTableRef)
            .PollUntilCompleted() // Wait for the job to complete.
            .ThrowOnAnyError();

        // Retrieve destination table
        BigQueryTable destinationTable = client.GetTable(destinationTableRef);
        Console.WriteLine(
            $"Copied {destinationTable.Resource.NumRows} rows from table "
            + $"{sourceTableRef.DatasetId}.{sourceTableRef.TableId} "
            + $"to {destinationTable.FullyQualifiedId}."
        );
    }
}

Go

Antes de experimentar este exemplo, siga as Goinstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API Go BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

import (
	"context"
	"fmt"

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

// copyTable demonstrates copying a table from a source to a destination, and
// allowing the copy to overwrite existing data by using truncation.
func copyTable(projectID, datasetID, srcID, dstID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// srcID := "sourcetable"
	// dstID := "destinationtable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	dataset := client.Dataset(datasetID)
	copier := dataset.Table(dstID).CopierFrom(dataset.Table(srcID))
	copier.WriteDisposition = bigquery.WriteTruncate
	job, err := copier.Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	status, err := job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	if err := status.Err(); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

Antes de experimentar este exemplo, siga as Javainstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API Java BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.CopyJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

public class CopyTable {

  public static void runCopyTable() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String destinationDatasetName = "MY_DESTINATION_DATASET_NAME";
    String destinationTableId = "MY_DESTINATION_TABLE_NAME";
    String sourceDatasetName = "MY_SOURCE_DATASET_NAME";
    String sourceTableId = "MY_SOURCE_TABLE_NAME";

    copyTable(sourceDatasetName, sourceTableId, destinationDatasetName, destinationTableId);
  }

  public static void copyTable(
      String sourceDatasetName,
      String sourceTableId,
      String destinationDatasetName,
      String destinationTableId) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      TableId sourceTable = TableId.of(sourceDatasetName, sourceTableId);
      TableId destinationTable = TableId.of(destinationDatasetName, destinationTableId);

      // For more information on CopyJobConfiguration see:
      // https://googleapis.dev/java/google-cloud-clients/latest/com/google/cloud/bigquery/JobConfiguration.html
      CopyJobConfiguration configuration =
          CopyJobConfiguration.newBuilder(destinationTable, sourceTable).build();

      // For more information on Job see:
      // https://googleapis.dev/java/google-cloud-clients/latest/index.html?com/google/cloud/bigquery/package-summary.html
      Job job = bigquery.create(JobInfo.of(configuration));

      // Blocks until this job completes its execution, either failing or succeeding.
      Job completedJob = job.waitFor();
      if (completedJob == null) {
        System.out.println("Job not executed since it no longer exists.");
        return;
      } else if (completedJob.getStatus().getError() != null) {
        System.out.println(
            "BigQuery was unable to copy table due to an error: \n" + job.getStatus().getError());
        return;
      }
      System.out.println("Table copied successfully.");
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Table copying job was interrupted. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Antes de experimentar este exemplo, siga as Node.jsinstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API Node.js BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

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

async function copyTable() {
  // Copies src_dataset:src_table to dest_dataset:dest_table.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample
   */
  // const srcDatasetId = "my_src_dataset";
  // const srcTableId = "my_src_table";
  // const destDatasetId = "my_dest_dataset";
  // const destTableId = "my_dest_table";

  // Copy the table contents into another table
  const [job] = await bigquery
    .dataset(srcDatasetId)
    .table(srcTableId)
    .copy(bigquery.dataset(destDatasetId).table(destTableId));

  console.log(`Job ${job.id} completed.`);

  // Check the job's status for errors
  const errors = job.status.errors;
  if (errors && errors.length > 0) {
    throw errors;
  }
}

PHP

Antes de experimentar este exemplo, siga as PHPinstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API PHP BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;
use Google\Cloud\Core\ExponentialBackoff;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId = 'The Google project ID';
// $datasetId = 'The BigQuery dataset ID';
// $sourceTableId   = 'The BigQuery table ID to copy from';
// $destinationTableId = 'The BigQuery table ID to copy to';

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$dataset = $bigQuery->dataset($datasetId);
$sourceTable = $dataset->table($sourceTableId);
$destinationTable = $dataset->table($destinationTableId);
$copyConfig = $sourceTable->copy($destinationTable);
$job = $sourceTable->runJob($copyConfig);

// poll the job until it is complete
$backoff = new ExponentialBackoff(10);
$backoff->execute(function () use ($job) {
    print('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
    $job->reload();
    if (!$job->isComplete()) {
        throw new Exception('Job has not yet completed', 500);
    }
});
// check if the job has errors
if (isset($job->info()['status']['errorResult'])) {
    $error = $job->info()['status']['errorResult']['message'];
    printf('Error running job: %s' . PHP_EOL, $error);
} else {
    print('Table copied successfully' . PHP_EOL);
}

Python

Antes de experimentar este exemplo, siga as Pythoninstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API Python BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

from google.cloud import bigquery

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

# TODO(developer): Set source_table_id to the ID of the original table.
# source_table_id = "your-project.source_dataset.source_table"

# TODO(developer): Set destination_table_id to the ID of the destination table.
# destination_table_id = "your-project.destination_dataset.destination_table"

job = client.copy_table(source_table_id, destination_table_id)
job.result()  # Wait for the job to complete.

print("A copy of the table created.")

Consola

1. No painel Explorador, expanda o projeto e o conjunto de dados e, de seguida, selecione a tabela.

2. No painel de detalhes, clique em Eliminar tabela.

3. Escreva "delete" na caixa de diálogo e, de seguida, clique em Eliminar para confirmar.

SQL

Use a declaração DROP TABLE. O exemplo seguinte elimina uma tabela com o nome mytable:

1. Na Trusted Cloud consola, aceda à página BigQuery.

   Aceda ao BigQuery

2. No editor de consultas, introduza a seguinte declaração:

   DROP TABLE mydataset.mytable;

3. Clique em play_circle Executar.

Para mais informações sobre como executar consultas, consulte o artigo Execute uma consulta interativa.

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. Use o comando bq rm com a flag --table (ou o atalho -t) para eliminar uma tabela. Quando usa a ferramenta de linhas de comando bq para remover uma tabela, tem de confirmar a ação. Pode usar a flag --force (ou o atalho -f) para ignorar a confirmação.

   Se a tabela estiver num conjunto de dados num projeto diferente do seu projeto predefinido, adicione o ID do projeto ao nome do conjunto de dados no seguinte formato: project_id:dataset.

   bq rm \
   -f \
   -t \
   project_id:dataset.table

   Substitua o seguinte:

   • project_id: o ID do seu projeto
   • dataset: o nome do conjunto de dados que contém a tabela
   • table: o nome da tabela que está a eliminar

   Exemplos:

   Para eliminar a tabela mytable do conjunto de dados mydataset, introduza o seguinte comando. O conjunto de dados mydataset está no seu projeto predefinido.

   bq rm -t mydataset.mytable
   

   Para eliminar a tabela mytable do conjunto de dados mydataset, introduza o seguinte comando. O conjunto de dados mydataset está no projeto myotherproject e não no seu projeto predefinido.

   bq rm -t myotherproject:mydataset.mytable
   

   Para eliminar a tabela mytable do conjunto de dados mydataset, introduza o seguinte comando. O conjunto de dados mydataset está no seu projeto predefinido. O comando usa o atalho -f para ignorar a confirmação.

   bq rm -f -t mydataset.mytable
   

API

Chame o método da API tables.delete e especifique a tabela a eliminar através do parâmetro tableId.

C#

Antes de experimentar este exemplo, siga as C#instruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API C# BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using System;

public class BigQueryDeleteTable
{
    public void DeleteTable(
        string projectId = "your-project-id",
        string datasetId = "your_dataset_id",
        string tableId = "your_table_id"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        client.DeleteTable(datasetId, tableId);
        Console.WriteLine($"Table {tableId} deleted.");
    }
}

Go

Antes de experimentar este exemplo, siga as Goinstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API Go BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

import (
	"context"
	"fmt"

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

// deleteTable demonstrates deletion of a BigQuery table.
func deleteTable(projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// tableID := "mytable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	table := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	if err := table.Delete(ctx); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

Antes de experimentar este exemplo, siga as Javainstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API Java BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

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 DeleteTable {

  public static void runDeleteTable() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    deleteTable(datasetName, tableName);
  }

  public static void deleteTable(String datasetName, String tableName) {
    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();
      boolean success = bigquery.delete(TableId.of(datasetName, tableName));
      if (success) {
        System.out.println("Table deleted successfully");
      } else {
        System.out.println("Table was not found");
      }
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Table was not deleted. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Antes de experimentar este exemplo, siga as Node.jsinstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API Node.js BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

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

async function deleteTable() {
  // Deletes "my_table" from "my_dataset".

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

  // Delete the table
  await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .table(tableId)
    .delete();

  console.log(`Table ${tableId} deleted.`);
}

PHP

Antes de experimentar este exemplo, siga as PHPinstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API PHP BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId = 'The Google project ID';
// $datasetId = 'The BigQuery dataset ID';
// $tableId = 'The BigQuery table ID';

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$dataset = $bigQuery->dataset($datasetId);
$table = $dataset->table($tableId);
$table->delete();
printf('Deleted table %s.%s' . PHP_EOL, $datasetId, $tableId);

Python

Antes de experimentar este exemplo, siga as Pythoninstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API Python BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

from google.cloud import bigquery

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

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the table to fetch.
# table_id = 'your-project.your_dataset.your_table'

# If the table does not exist, delete_table raises
# google.api_core.exceptions.NotFound unless not_found_ok is True.
client.delete_table(table_id, not_found_ok=True)  # Make an API request.
print("Deleted table '{}'.".format(table_id))

Ruby

Antes de experimentar este exemplo, siga as Rubyinstruções de configuração no início rápido do BigQuery com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a API Ruby BigQuery documentação de referência.

Para se autenticar no BigQuery, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para bibliotecas de cliente.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN environment como s3nsapis.fr.

require "google/cloud/bigquery"

def delete_table dataset_id = "my_dataset_id", table_id = "my_table_id"
  bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new
  dataset  = bigquery.dataset dataset_id
  table    = dataset.table table_id

  table.delete

  puts "Table #{table_id} deleted."
end