Gestisci le viste logiche

Questo documento descrive come gestire le viste in BigQuery. Puoi gestire le visualizzazioni BigQuery nei seguenti modi:

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. Le autorizzazioni necessarie per eseguire un'attività (se presenti) sono elencate nella sezione "Autorizzazioni richieste" dell'attività.

Aggiorna una visualizzazione

Dopo aver creato una visualizzazione, puoi aggiornare le seguenti proprietà:

Autorizzazioni obbligatorie

Per aggiornare una visualizzazione, devi disporre delle seguenti autorizzazioni IAM:

  • bigquery.tables.update
  • bigquery.tables.get

Ognuno dei seguenti ruoli IAM predefiniti include le autorizzazioni necessarie per aggiornare una visualizzazione:

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

Inoltre, se disponi dell'autorizzazione bigquery.datasets.create, puoi aggiornare tabelle e viste nei set di dati che crei.

Per aggiornare la query SQL della vista, devi anche disporre delle autorizzazioni per eseguire query su tutte le tabelle a cui fa riferimento la query SQL della vista.

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

Esempio: visualizzazione che fa riferimento a set di dati e funzioni definite dall'utente (UDF) tra progetti

Considera una configurazione in cui aggiorni una vista nel Progetto A (authorized_dataset). Questa query di visualizzazione unisce le tabelle del Progetto B (shared_dataset) e chiama una funzione definita dall'utente nel Progetto C (udf_dataset).

Sono richieste le seguenti autorizzazioni:

  • Progetto A: bigquery.tables.update sulla risorsa di visualizzazione specifica che aggiorni.
  • Progetto B: bigquery.datasets.get e bigquery.tables.getData sulle risorse condivise di riferimento.
  • Progetto C: bigquery.routines.get sulla funzione definita dall'utente specifica che chiami.

In particolare, la tua identità non richiede l'autorizzazione bigquery.datasets.update su Progetto B o Progetto C per eseguire questo aggiornamento.

Aggiornamento della query SQL di una vista

Puoi aggiornare la query SQL utilizzata per definire una vista:

  • Utilizzo della console Google Cloud
  • Utilizzo del comando bq update dello strumento a riga di comando bq
  • Chiamata del metodo API tables.patch
  • Utilizzo delle librerie client

Puoi modificare il dialetto SQL da SQL precedente a GoogleSQL nell'API o nello strumento a riga di comando bq. Non puoi aggiornare una vista SQL precedente a GoogleSQL nella consoleGoogle Cloud .

Per aggiornare la query SQL di una visualizzazione:

Console

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

    Pulsante evidenziato per il riquadro Spazio di esplorazione.

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

  2. Nel riquadro Explorer, espandi il progetto, fai clic su Set di dati, quindi su un set di dati.

  3. Fai clic su Panoramica > Tabelle, quindi seleziona una visualizzazione.

  4. Fai clic sulla scheda Dettagli.

  5. Sopra la casella Query, fai clic su Modifica query. La query viene aperta nell'editor di query.

    Modifica query

  6. Modifica la query SQL e poi fai clic su Salva vista > Salva vista:

    Salva una visualizzazione nell'editor

bq

Esegui il comando bq update con il flag --view. Per utilizzare GoogleSQL o per aggiornare il dialetto della query da SQL precedente a GoogleSQL, includi il flag --use_legacy_sql e impostalo su false.

Se la query fa riferimento a risorse di funzione definita dall'utente#39;utente esterne archiviate in Cloud Storage o in file locali, utilizza il flag --view_udf_resource per specificare queste risorse. Il flag --view_udf_resource non è mostrato qui. Per saperne di più sull'utilizzo delle funzioni definite dall'utente, consulta Funzioni definite dall'utente di GoogleSQL.

Se stai aggiornando una vista in un progetto diverso da quello predefinito, aggiungi l'ID progetto al nome del set di dati nel seguente formato: project_id:dataset.

bq update \
    --use_legacy_sql=false \
    --view_udf_resource=path_to_file \
    --view='query' \
    project_id:dataset.view

Sostituisci quanto segue:

  • path_to_file: l'URI o il percorso del file system locale di un file di codice da caricare e valutare immediatamente come risorsa funzione definita dall'utente'utente utilizzata dalla vista. Ripeti il flag per specificare più file.
  • query: una query GoogleSQL valida
  • project_id: il tuo ID progetto
  • dataset: il nome del set di dati contenente la vista che stai aggiornando
  • view: il nome della vista che stai aggiornando

Esempi

Inserisci il seguente comando per aggiornare la query SQL per una vista denominata myview in mydataset. mydataset si trova nel tuo progetto predefinito. La query di esempio utilizzata per aggiornare la vista esegue query sui dati del set di dati pubblico USA Name Data.

bq update \
    --use_legacy_sql=false \
    --view \
    'SELECT
      name,
      number
    FROM
      `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current`
    WHERE
      gender = "M"
    ORDER BY
      number DESC;' \
    mydataset.myview

Inserisci il seguente comando per aggiornare la query SQL per una vista denominata myview in mydataset. mydataset si trova in myotherproject, non nel tuo progetto predefinito. La query di esempio utilizzata per aggiornare la vista esegue query sui dati del set di dati pubblico USA Name Data.

bq update \
    --use_legacy_sql=false \
    --view \
    'SELECT
      name,
      number
    FROM
      `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current`
    WHERE
      gender = "M"
    ORDER BY
      number DESC;' \
    myotherproject:mydataset.myview

API

Puoi aggiornare una visualizzazione chiamando il metodo tables.patch con una risorsa tabella che contiene una proprietà view aggiornata. Poiché il metodo tables.update sostituisce l'intera risorsa della tabella, è preferibile il metodo tables.patch.

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'API BigQuery Go.

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"

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

// updateView demonstrates updating the query metadata that defines a logical view.
func updateView(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
	}

	newMeta := bigquery.TableMetadataToUpdate{
		// This example updates a view into the shakespeare dataset to exclude works named after kings.
		ViewQuery: "SELECT word, word_count, corpus, corpus_date FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare` WHERE corpus NOT LIKE '%king%'",
	}

	if _, err := view.Update(ctx, newMeta, meta.ETag); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

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

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.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TableInfo;
import com.google.cloud.bigquery.ViewDefinition;

// Sample to update query on a view
public class UpdateViewQuery {

  public static void runUpdateViewQuery() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    String viewName = "MY_VIEW_NAME";
    String updateQuery =
        String.format("SELECT TimestampField, StringField FROM %s.%s", datasetName, tableName);
    updateViewQuery(datasetName, viewName, updateQuery);
  }

  public static void updateViewQuery(String datasetName, String viewName, String query) {
    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();

      // Retrieve existing view metadata
      TableInfo viewMetadata = bigquery.getTable(TableId.of(datasetName, viewName));

      // Update view query
      ViewDefinition viewDefinition = viewMetadata.getDefinition();
      viewDefinition.toBuilder().setQuery(query).build();

      // Set metadata
      bigquery.update(viewMetadata.toBuilder().setDefinition(viewDefinition).build());

      System.out.println("View query updated successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("View query was not updated. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

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

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

async function updateViewQuery() {
  // Updates a view named "my_existing_view" in "my_dataset".

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = "my_existing_dataset"
  // const tableId = "my_existing_table"
  const dataset = await bigquery.dataset(datasetId);

  // This example updates a view into the USA names dataset to include state.
  const newViewQuery = `SELECT name, state 
  FROM \`bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current\`
  LIMIT 10`;

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

  // Retrieve existing view metadata
  const [metadata] = await view.getMetadata();

  // Update view query
  metadata.view = newViewQuery;

  // Set metadata
  await view.setMetadata(metadata);

  console.log(`View ${tableId} updated.`);
}

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 BigQuery Python.

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"
source_id = "my-project.my_dataset.my_table"
view = bigquery.Table(view_id)

# The source table in this example is created from a CSV file in Google
# Cloud Storage located at
# `gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv`. It contains
# 50 US states, while the view returns only those states with names
# starting with the letter 'M'.
view.view_query = f"SELECT name, post_abbr FROM `{source_id}` WHERE name LIKE 'M%'"

# Make an API request to update the query property of the view.
view = client.update_table(view, ["view_query"])
print(f"Updated {view.table_type}: {str(view.reference)}")

Aggiornamento della data di scadenza di una visualizzazione

Puoi impostare una scadenza predefinita della tabella a livello di set di dati (che influisce sia sulle tabelle che sulle viste) oppure puoi impostare una scadenza della vista al momento della sua creazione. Se imposti la scadenza al momento della creazione della vista, la scadenza della tabella predefinita del set di dati viene ignorata. Se non imposti una scadenza predefinita della tabella a livello di set di dati e non imposti una scadenza al momento della creazione della vista, quest'ultima non scadrà mai e dovrai eliminarla manualmente.

In qualsiasi momento dopo la creazione della vista, puoi aggiornare la data e l'ora di scadenza della vista:

  • Utilizzo della console Google Cloud
  • Utilizzando un'istruzione DDL (Data Definition Language) scritta nella sintassi GoogleSQL
  • Utilizzo del comando bq update dello strumento a riga di comando bq
  • Chiamata del metodo API tables.patch
  • Utilizzo delle librerie client

Per aggiornare la scadenza di una visualizzazione:

Console

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

    Pulsante evidenziato per il riquadro Spazio di esplorazione.

  2. Nel riquadro Explorer, espandi il progetto, fai clic su Set di dati, quindi su un set di dati.

  3. Fai clic su Panoramica > Tabelle, quindi seleziona la visualizzazione.

  4. Fai clic sulla scheda Dettagli e poi su Modifica dettagli.

  5. Nella finestra di dialogo Modifica dettagli, nel menu Data/ora di scadenza, seleziona Specifica data.

  6. Nel campo Data/ora di scadenza, seleziona una data e un'ora utilizzando lo strumento di selezione della data.

  7. Fai clic su Salva. La data di scadenza aggiornata viene visualizzata nella riga Visualizza scadenza della sezione Visualizza informazioni.

SQL

Utilizza l'istruzione DDL ALTER VIEW SET OPTIONS:

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

    Vai a BigQuery

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

     ALTER VIEW DATASET_ID.MY_VIEW
 SET OPTIONS (
  expiration_timestamp = TIMESTAMP('NEW_TIMESTAMP'));

    Sostituisci quanto segue:

    • DATASET_ID: l'ID del set di dati contenente la vista
    • MY_VIEW: il nome della visualizzazione da aggiornare
    • NEW_TIMESTAMP: un valore TIMESTAMP

  3. Fai clic su Esegui.

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

bq

Esegui il comando bq update con il flag --expiration. Se stai aggiornando una vista in un progetto diverso da quello predefinito, aggiungi l'ID progetto al nome del set di dati nel seguente formato: project_id:dataset.

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

Sostituisci quanto segue:

  • integer: la durata predefinita (in secondi) della tabella. Il valore minimo è 3600 secondi (un'ora). La scadenza corrisponde all'ora corrente più il valore intero.
  • project_id: il tuo ID progetto
  • dataset: il nome del set di dati contenente la vista che stai aggiornando
  • view: il nome della vista che stai aggiornando

Esempi

Inserisci il seguente comando per aggiornare la data di scadenza di myview in mydataset a 5 giorni (432.000 secondi). mydataset si trova nel tuo progetto predefinito.

bq update \
    --expiration 432000 \
    mydataset.myview

Inserisci il seguente comando per aggiornare la data di scadenza di myview in mydataset a 5 giorni (432.000 secondi). mydataset si trova in myotherproject, non nel tuo progetto predefinito.

bq update \
    --expiration 432000 \
    myotherproject:mydataset.myview

API

Chiama il metodo tables.patch e utilizza la proprietà expirationTime nella risorsa tabella. Poiché il metodo tables.update sostituisce l'intera risorsa della tabella, è preferibile il metodo tables.patch. Quando utilizzi l'API REST, la scadenza della visualizzazione è espressa in millisecondi.

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'API BigQuery Go.

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"
	"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

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

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

Table beforeTable = bigquery.getTable(datasetName, tableName);

// Set table to expire 5 days from now.
long expirationMillis = DateTime.now().plusDays(5).getMillis();
TableInfo tableInfo = beforeTable.toBuilder()
        .setExpirationTime(expirationMillis)
        .build();
Table afterTable = bigquery.update(tableInfo);

Node.js

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

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 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

L'aggiornamento della scadenza di una vista è lo stesso processo dell'aggiornamento della scadenza di una tabella.

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 BigQuery Python.

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()

# 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 = 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}.")

Aggiornamento della descrizione di una visualizzazione

Puoi aggiornare la descrizione di una visualizzazione:

  • Utilizzo della console Google Cloud
  • Utilizzando un'istruzione DDL (Data Definition Language) scritta nella sintassi GoogleSQL
  • Utilizzo del comando bq update dello strumento a riga di comando bq
  • Chiamata del metodo API tables.patch
  • Utilizzo delle librerie client

Per aggiornare la descrizione di una visualizzazione:

Console

Non puoi aggiungere una descrizione quando crei una visualizzazione utilizzando la console Google Cloud . Dopo aver creato la vista, puoi aggiungere una descrizione nella pagina Dettagli.

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

    Pulsante evidenziato per il riquadro Spazio di esplorazione.

  2. Nel riquadro Explorer, espandi il progetto, fai clic su Set di dati, quindi su un set di dati.

  3. Fai clic su Panoramica > Tabelle, quindi seleziona la visualizzazione.

  4. Fai clic sulla scheda Dettagli.

  5. Fai clic su Modifica dettagli nella sezione Visualizza informazioni.

  6. Nella finestra di dialogo Modifica dettaglio, nel campo Descrizione, inserisci una nuova descrizione o modifica una descrizione esistente.

  7. Per salvare la nuova descrizione, fai clic su Salva.

SQL

Utilizza l'istruzione DDL ALTER VIEW SET OPTIONS:

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

    Vai a BigQuery

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

     ALTER VIEW DATASET_ID.MY_VIEW
 SET OPTIONS (
  description = 'NEW_DESCRIPTION');

    Sostituisci quanto segue:

    • DATASET_ID: l'ID del set di dati contenente la vista
    • MY_VIEW: il nome della visualizzazione da aggiornare
    • NEW_DESCRIPTION: la nuova descrizione della visualizzazione

  3. Fai clic su Esegui.

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

bq

Esegui il comando bq update con il flag --description. Se stai aggiornando una vista in un progetto diverso da quello predefinito, aggiungi l'ID progetto al nome del set di dati nel seguente formato: [PROJECT_ID]:[DATASET].

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

Sostituisci quanto segue:

  • description: il testo che descrive la visualizzazione tra virgolette
  • project_id: il tuo ID progetto.
  • dataset: il nome del set di dati contenente la vista che stai aggiornando
  • view: il nome della vista che stai aggiornando

Esempi

Inserisci il seguente comando per modificare la descrizione di myview in mydataset in "Description of myview". mydataset si trova nel tuo progetto predefinito.

bq update \
    --description "Description of myview" \
    mydataset.myview

Inserisci il seguente comando per modificare la descrizione di myview in mydataset in "Description of myview." mydataset si trova in myotherproject, non nel tuo progetto predefinito.

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

API

Chiama il metodo tables.patch e utilizza la proprietà description per aggiornare la descrizione della visualizzazione nella risorsa tabella. Poiché il metodo tables.update sostituisce l'intera risorsa della tabella, è preferibile il metodo tables.patch.

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'API BigQuery Go.

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"

	"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

L'aggiornamento della descrizione di una vista è lo stesso processo dell'aggiornamento della descrizione di una tabella.

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

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

// String datasetName = "my_dataset_name";
// String tableName = "my_table_name";
// String newDescription = "new_description";

Table beforeTable = bigquery.getTable(datasetName, tableName);
TableInfo tableInfo = beforeTable.toBuilder()
    .setDescription(newDescription)
    .build();
Table afterTable = bigquery.update(tableInfo);

Node.js

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

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 updateTableDescription() {
  // Updates a table's description.

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

  // Set new table description
  const description = 'New table description.';
  metadata.description = description;
  const [apiResponse] = await table.setMetadata(metadata);
  const newDescription = apiResponse.description;

  console.log(`${tableId} description: ${newDescription}`);
}

Python

L'aggiornamento della descrizione di una vista è lo stesso processo dell'aggiornamento della descrizione di una tabella.

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 BigQuery Python.

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()
# 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."

Copia visualizzazioni

Puoi copiare una vista utilizzando la console Google Cloud .

Non puoi copiare una vista utilizzando lo strumento a riga di comando bq, l'API REST o le librerie client, ma puoi copiare una vista nel set di dati di destinazione.

Autorizzazioni obbligatorie

Per copiare una vista nella console Google Cloud , devi disporre delle autorizzazioni IAM sui set di dati di origine e di destinazione.

  • Nel set di dati di origine, devi disporre di:

    • bigquery.tables.get
    • bigquery.tables.getData (obbligatorio per accedere alle tabelle a cui fa riferimento la query SQL della vista)

  • Nel set di dati di destinazione, devi disporre di quanto segue:

    • bigquery.tables.create (consente di creare una copia della vista nel set di dati di destinazione)

Ognuno dei seguenti ruoli IAM predefiniti include le autorizzazioni necessarie per copiare una visualizzazione:

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

Inoltre, se disponi dell'autorizzazione bigquery.datasets.create, puoi copiare le visualizzazioni nei set di dati che crei. Devi anche avere accesso al set di dati di destinazione, a meno che non lo abbia creato tu.

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

Copia una visualizzazione

Per copiare una vista:

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

    Pulsante evidenziato per il riquadro Spazio di esplorazione.

  2. Nel riquadro Explorer, espandi il progetto, fai clic su Set di dati, quindi su un set di dati.

  3. Fai clic su Panoramica > Tabelle, quindi seleziona la visualizzazione.

  4. Nel riquadro dei dettagli, fai clic su Copia.

  5. Nella finestra di dialogo Copia visualizzazione, procedi nel seguente modo:

    1. Nella sezione Origine, verifica che il nome del progetto, il nome del set di dati e il nome della tabella siano corretti.

    2. Nella sezione Destinazione, segui questi passaggi:

      • In Progetto, scegli il progetto in cui stai copiando la visualizzazione.
      • In Set di dati, scegli il set di dati che conterrà la vista copiata.
      • In Tabella, inserisci il nome della vista. Puoi rinominare la visualizzazione inserendo un nuovo nome nella casella. Se inserisci un nuovo nome, questo deve rispettare le regole di denominazione delle visualizzazioni.

    3. Fai clic su Copia:

      Finestra di dialogo Copia una vista

Si applicano i limiti per i job di copia. Per saperne di più, consulta Quote e limiti.

Rinomina una visualizzazione

Puoi rinominare una visualizzazione solo quando utilizzi la console Google Cloud per copiarla. Per istruzioni su come rinominare una vista quando la copi, consulta Copia di una vista.

Non puoi modificare il nome di una vista esistente utilizzando lo strumento a riga di comando bq, l'API o le librerie client. Devi invece ricreare la vista con il nuovo nome.

Elimina visualizzazioni

Per eliminare una vista:

  • Utilizzo della console Google Cloud
  • Utilizzo del comando bq rm dello strumento a riga di comando bq
  • Chiamata del metodo API tables.delete

Con qualsiasi metodo disponibile, puoi eliminare una sola visualizzazione alla volta.

Per eliminare automaticamente le visualizzazioni dopo un periodo di tempo specificato, imposta la data di scadenza predefinita a livello di set di dati o imposta la data di scadenza quando crei la visualizzazione.

Quando elimini una vista autorizzata, potrebbero essere necessarie fino a 24 ore per rimuoverla dall'elenco delle viste autorizzate del set di dati di origine.

Se elimini una visualizzazione, vengono eliminate anche tutte le autorizzazioni associate. Quando ricrei una vista eliminata, devi anche riconfigurare manualmente tutte le autorizzazioni di accesso precedentemente associate.

Autorizzazioni obbligatorie

Per eliminare una visualizzazione, devi disporre delle seguenti autorizzazioni IAM:

  • bigquery.tables.delete

Ognuno dei seguenti ruoli IAM predefiniti include le autorizzazioni necessarie per eliminare una visualizzazione:

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

Inoltre, se disponi dell'autorizzazione bigquery.datasets.create, puoi eliminare le visualizzazioni nei set di dati che crei.

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

Elimina una visualizzazione

Per eliminare una visualizzazione:

Console

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

    Vai a BigQuery

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

    Pulsante evidenziato per il riquadro Spazio di esplorazione.

  3. Nel riquadro Explorer, espandi il progetto, fai clic su Set di dati, quindi su un set di dati.

  4. Fai clic su Panoramica > Tabelle, quindi fai clic sulla vista.

  5. Nel riquadro dei dettagli, fai clic su Elimina.

  6. Digita "delete" nella finestra di dialogo e fai clic su Elimina per confermare.

SQL

Utilizza l'istruzione DDL DROP VIEW:

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

    Vai a BigQuery

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

    DROP VIEW mydataset.myview;

    Sostituisci quanto segue:

    • DATASET_ID: l'ID del set di dati contenente la vista
    • MY_VIEW: il nome della visualizzazione da aggiornare
    • NEW_DESCRIPTION: la nuova descrizione della visualizzazione

  3. Fai clic su Esegui.

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

bq

Utilizza il comando bq rm con il flag --table (o la scorciatoia -t) per eliminare una visualizzazione. Quando utilizzi lo strumento a riga di comando bq per rimuovere una vista, devi confermare l'azione. Puoi utilizzare il flag --force (o la scorciatoia -f) per saltare la conferma.

Se la vista si trova in un set di dati in un progetto diverso da quello predefinito, aggiungi l'ID progetto al nome del set di dati nel seguente formato: project_id:dataset.

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

Dove:

  • project_id è l'ID progetto.
  • dataset è il nome del set di dati che contiene la tabella.
  • view è il nome della visualizzazione che stai eliminando.

Esempi:

Puoi utilizzare lo strumento a riga di comando bq per eseguire i comandi bq.

Nella console Google Cloud , attiva Cloud Shell.

Attiva Cloud Shell

Inserisci il seguente comando per eliminare myview da mydataset. mydataset si trova nel tuo progetto predefinito.

bq rm -t mydataset.myview

Inserisci il seguente comando per eliminare myview da mydataset. mydataset si trova in myotherproject, non nel tuo progetto predefinito.

bq rm -t myotherproject:mydataset.myview

Inserisci il seguente comando per eliminare myview da mydataset. mydataset si trova nel tuo progetto predefinito. Il comando utilizza la scorciatoia -f per bypassare la conferma.

bq rm -f -t mydataset.myview

API

Chiama il metodo API tables.delete e specifica la visualizzazione da eliminare utilizzando il parametro tableId.

C#

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

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


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.");
    }
}

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'API BigQuery Go.

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"

	"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

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

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

TableId tableId = TableId.of(projectId, datasetName, tableName);
boolean deleted = bigquery.delete(tableId);
if (deleted) {
  // the table was deleted
} else {
  // the table was not found
}

Node.js

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

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 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

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

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

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

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 BigQuery Python.

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 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

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

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

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

Ripristina una visualizzazione

Non puoi ripristinare direttamente una vista eliminata, ma esistono soluzioni alternative per determinati scenari:

  • Se una vista viene eliminata perché il set di dati principale è stato eliminato, puoi annullare l'eliminazione del set di dati per recuperare la vista.
  • Se una vista viene eliminata esplicitamente, puoi ricrearla utilizzando l'ultima query utilizzata per crearla o aggiornarla. Puoi trovare la definizione della query dell'operazione di creazione o aggiornamento della visualizzazione nei log.

Visualizza sicurezza

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

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