Recupero delle informazioni sulle viste

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

Prima di iniziare

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

Elenco delle viste

L'elenco delle viste è identico alla procedura per elencare le tabelle.

Autorizzazioni obbligatorie

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

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

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

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

Elenco delle viste in un set di dati

Per elencare le viste in un set di dati:

Console

1. Nel riquadro a sinistra, fai clic su Spazio di esplorazione:

   

   Se non vedi il riquadro a sinistra, fai clic su Espandi riquadro a sinistra per aprirlo.

2. Nel riquadro Spazio di esplorazione , espandi il progetto, fai clic su Set di dati e seleziona un set di dati.

3. Fai clic su Panoramica > Tabelle. Scorri l'elenco per visualizzare la vista nel set di dati. Le tabelle e le viste sono identificate dai valori nella colonna Tipo.

SQL

Utilizza la INFORMATION_SCHEMA.VIEWS vista:

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

   Vai a BigQuery

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

   SELECT table_name
   FROM DATASET_ID.INFORMATION_SCHEMA.VIEWS;

   Sostituisci DATASET_ID con il nome del set di dati.

3. Fai clic su Esegui.

Per saperne di più su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.

bq

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

bq ls --format=pretty project_id:dataset

Dove:

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

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

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

Esempi:

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

bq ls --format=pretty mydataset

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

bq ls --format=pretty myotherproject:mydataset

API

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

Vai

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

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

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

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

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

Python

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

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

from google.cloud import bigquery

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

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

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

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

Recupero delle informazioni sulle viste

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

Autorizzazioni obbligatorie

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

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

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

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

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

Per ottenere informazioni sulle viste:

Console

1. Nel riquadro a sinistra, fai clic su Spazio di esplorazione:

   

2. Nel riquadro Spazio di esplorazione , espandi il progetto, fai clic su Set di dati e seleziona un set di dati.

3. Fai clic su Panoramica > Tabelle. Scorri l'elenco per visualizzare la vista nel set di dati. Le tabelle e le viste sono identificate dai valori nella colonna Tipo.

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

SQL

Esegui una query sulla vista INFORMATION_SCHEMA.VIEWS. L'esempio seguente recupera tutte le colonne tranne check_option, che è riservata per un utilizzo futuro. I metadati restituiti riguardano tutte le viste in DATASET_ID nel progetto predefinito:

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

   Vai a BigQuery

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

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

   Sostituisci DATASET_ID con il nome del set di dati.

3. Fai clic su Esegui.

Per saperne di più su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.

bq

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

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

Dove:

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

Esempi:

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

bq show --format=prettyjson mydataset.myview

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

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

API

Chiama il tables.get metodo e fornisci tutti i parametri pertinenti.

Vai

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

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

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

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

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

Java

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

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

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

// Sample to get a view
public class GetView {

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

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

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

Node.js

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

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

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

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

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

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

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

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

Python

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

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

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

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

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

Visualizzazione della sicurezza

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

Passaggi successivi

• Per informazioni sulla creazione delle viste, consulta Creazione di viste.
• Per informazioni sulla creazione di una vista autorizzata, consulta Creazione di viste autorizzate.
• Per saperne di più sulla gestione delle viste, consulta Gestione delle viste.
• Per una panoramica di INFORMATION_SCHEMA, consulta Introduzione a BigQuery INFORMATION_SCHEMA.