Obter informações sobre visualizações
Este documento descreve como listar, obter informações sobre e ver metadados de vistas no BigQuery.
Pode listar as visualizações em conjuntos de dados das seguintes formas:
- Usar a Trusted Cloud consola
- Usar o comando
bq ls
na ferramenta de linhas de comando bq - Chamar o método da API
tables.list
- Usar as bibliotecas de cliente
Antes de começar
Conceda funções de gestão de identidade e acesso (IAM) que dão aos utilizadores as autorizações necessárias para realizar cada tarefa neste documento.
Visualizações de listas
A visualização de fichas é idêntica ao processo de visualização de tabelas.
Autorizações necessárias
Para listar as visualizações de propriedade num conjunto de dados, precisa da bigquery.tables.list
autorização da IAM.
Cada uma das seguintes funções de IAM predefinidas inclui as autorizações de que precisa para listar visualizações num conjunto de dados:
roles/bigquery.user
roles/bigquery.metadataViewer
roles/bigquery.dataViewer
roles/bigquery.dataOwner
roles/bigquery.dataEditor
roles/bigquery.admin
Para mais informações sobre as funções e as autorizações do IAM no BigQuery, consulte o artigo Funções e autorizações predefinidas.
Liste as vistas num conjunto de dados
Para listar as visualizações de propriedades num conjunto de dados:
Consola
No painel Explorador, expanda o projeto e selecione um conjunto de dados.
Percorra a lista para ver as tabelas no conjunto de dados. As tabelas e as vistas são identificadas por ícones diferentes.
SQL
Use a vista INFORMATION_SCHEMA.VIEWS
:
Na Trusted Cloud consola, aceda à página BigQuery.
No editor de consultas, introduza a seguinte declaração:
SELECT table_name FROM DATASET_ID.INFORMATION_SCHEMA.VIEWS;
Substitua
DATASET_ID
pelo nome do conjunto de dados.Clique em
Executar.
Para mais informações sobre como executar consultas, consulte o artigo Execute uma consulta interativa.
bq
Emita o comando bq ls
. A flag --format
pode ser usada para controlar o resultado. Se estiver a listar vistas num projeto que não seja o seu projeto predefinido, adicione o ID do projeto ao conjunto de dados no seguinte formato:
project_id:dataset
.
bq ls --format=pretty project_id:dataset
Onde:
- project_id é o ID do seu projeto.
- dataset é o nome do conjunto de dados.
Quando executa o comando, o campo Type
apresenta TABLE
ou VIEW
. Por exemplo:
+-------------------------+-------+----------------------+-------------------+ | tableId | Type | Labels | Time Partitioning | +-------------------------+-------+----------------------+-------------------+ | mytable | TABLE | department:shipping | | | myview | VIEW | | | +-------------------------+-------+----------------------+-------------------+
Exemplos:
Introduza o seguinte comando para listar as vistas no conjunto de dados mydataset
no seu projeto predefinido.
bq ls --format=pretty mydataset
Introduza o seguinte comando para listar as visualizações no conjunto de dados mydataset
em
myotherproject
.
bq ls --format=pretty myotherproject:mydataset
API
Para listar as visualizações através da API, chame o método tables.list
.
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
.
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
.
Pode obter metadados de visualização das seguintes formas:
- Usar a Trusted Cloud consola
- Usar o comando
bq show
da ferramenta de linhas de comando bq - Chamar o método da API
tables.get
- Usar as bibliotecas de cliente
- Consultar as
INFORMATION_SCHEMA
visualizações
Receba informações sobre visualizações
A obtenção de informações sobre as vistas é idêntica ao processo de obtenção de informações sobre as tabelas.
Autorizações necessárias
Para obter informações sobre uma vista, precisa da autorização de IAM bigquery.tables.get
.
Cada uma das seguintes funções de IAM predefinidas inclui as autorizações de que precisa para obter informações sobre uma vista:
roles/bigquery.metadataViewer
roles/bigquery.dataViewer
roles/bigquery.dataOwner
roles/bigquery.dataEditor
roles/bigquery.admin
Além disso, se tiver a autorização bigquery.datasets.create
, pode obter informações sobre as visualizações nos conjuntos de dados que criar.
Para mais informações sobre as funções e as autorizações do IAM no BigQuery, consulte o artigo Funções e autorizações predefinidas.
Para obter informações sobre as visualizações:
Consola
Expanda o conjunto de dados.
Clique no nome da vista.
Clique em Detalhes. O separador Detalhes apresenta a descrição da vista, as informações da vista e a consulta SQL que define a vista.
SQL
Consulte a vista INFORMATION_SCHEMA.VIEWS
.
O exemplo seguinte obtém todas as colunas, exceto check_option
, que está reservado para utilização futura. Os metadados devolvidos são para todas as vistas em DATASET_ID no seu projeto predefinido:
Na Trusted Cloud consola, aceda à página BigQuery.
No editor de consultas, introduza a seguinte declaração:
SELECT * EXCEPT (check_option) FROM DATASET_ID.INFORMATION_SCHEMA.VIEWS;
Substitua
DATASET_ID
pelo nome do conjunto de dados.Clique em
Executar.
Para mais informações sobre como executar consultas, consulte o artigo Execute uma consulta interativa.
bq
Emita o comando bq show
. A flag --format
pode ser usada para controlar o resultado. Se estiver a receber informações sobre uma vista num projeto que não seja o seu projeto predefinido, adicione o ID do projeto ao conjunto de dados no seguinte formato: [PROJECT_ID]:[DATASET]
.
bq show \ --format=prettyjson \ project_id:dataset.view
Onde:
- project_id é o ID do seu projeto.
- dataset é o nome do conjunto de dados.
- view é o nome da vista.
Exemplos:
Introduza o seguinte comando para apresentar informações sobre myview
no conjunto de dados mydataset
no seu projeto predefinido.
bq show --format=prettyjson mydataset.myview
Introduza o seguinte comando para apresentar informações sobre myview
no conjunto de dados mydataset
em myotherproject
.
bq show --format=prettyjson myotherproject:mydataset.myview
API
Chame o método tables.get
e forneça todos os parâmetros relevantes.
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
.
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
.
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
.
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
.
Ver segurança
Para controlar o acesso a vistas no BigQuery, consulte o artigo Vistas autorizadas.
O que se segue?
- Para obter informações sobre como criar visualizações de propriedade, consulte o artigo Criar visualizações de propriedade.
- Para obter informações sobre como criar uma visualização autorizada, consulte o artigo Criar visualizações autorizadas.
- Para mais informações sobre como gerir visualizações de propriedade, consulte o artigo Gerir visualizações de propriedade.
- Para ver uma vista geral do
INFORMATION_SCHEMA
, aceda a Introdução ao BigQueryINFORMATION_SCHEMA
.