建立物件資料表

本文說明如何建立物件資料表，讓 BigQuery 存取 Cloud Storage 中的非結構化資料。

如要建立物件表格，請完成下列工作：

1. 建立包含物件資料表的資料集。
2. 建立「連線」，從 Cloud Storage 讀取物件資訊。
3. 將 Storage 物件檢視者 (roles/storage.objectViewer) 角色授予與連線相關聯的服務帳戶。
4. 使用 CREATE EXTERNAL TABLE 陳述式建立物件資料表，並將其與連線建立關聯。

事前準備

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必要的角色

如要建立物件表格，您必須擁有專案的下列角色：

• 如要建立資料集和資料表，您必須具備 BigQuery 資料編輯者 (roles/bigquery.dataEditor) 角色。
• 如要建立連線，您必須具備 BigQuery 連線管理員 (roles/bigquery.connectionAdmin) 角色。
• 如要將角色授予連線的服務帳戶，您必須具備專案 IAM 管理員 (roles/resourcemanager.projectIamAdmin) 角色。

如要查詢物件資料表，您必須具備專案的下列角色：

• BigQuery 資料檢視者 (roles/bigquery.dataViewer) 角色
• BigQuery Connection 使用者 (roles/bigquery.connectionUser) 角色

如要查看確切的必要權限，請展開「Required permissions」(必要權限) 部分：

所需權限

• bigquery.datasets.create
• bigquery.tables.create
• bigquery.tables.update
• bigquery.connections.create
• bigquery.connections.get
• bigquery.connections.list
• bigquery.connections.update
• bigquery.connections.use
• bigquery.connections.delete
• bigquery.connections.delegate
• storage.bucket.*
• storage.object.*
• bigquery.jobs.create
• bigquery.tables.get
• bigquery.tables.getData
• bigquery.readsessions.create

您或許還可透過自訂角色或其他預先定義的角色取得這些權限。

注意：僅查詢資料的使用者不應具備下列權限：

• 可直接從 Cloud Storage 讀取物件，這項權限由 Storage 物件檢視者角色授予。
• BigQuery 連線管理員角色授予的權限，可將資料表繫結至連線。

否則，使用者可以建立沒有任何存取權控管機制的新物件資料表，規避資料倉儲管理員設定的控管機制。

建立資料集

建立 BigQuery 資料集，內含物件資料表：

1. 前往 Google Cloud 控制台的「BigQuery」頁面。

   前往「BigQuery」

2. 點選左側窗格中的 「Explorer」：

   

   如果沒有看到左側窗格，請按一下「展開左側窗格」圖示 開啟窗格。

3. 在「Explorer」窗格中，按一下專案名稱。

4. 依序點按 「View actions」(查看動作) >「Create dataset」(建立資料集)。

5. 在「建立資料集」頁面中，執行下列操作：

   1. 在「Dataset ID」(資料集 ID) 部分，輸入資料集的名稱。

   2. 在「位置類型」部分，選取「區域」或「多區域」。

      • 如果選取「區域」，請從「區域」清單中選取位置。
      • 如果選取「多區域」，請從「多區域」清單中選取「美國」或「歐洲」。

   3. 點選「建立資料集」。

建立連線

如果您已設定預設連線，或具備 BigQuery 管理員角色，可以略過這個步驟。

為物件資料表建立要使用的Cloud 資源連線，並取得連線的服務帳戶。

1. 前往「BigQuery」頁面

   前往「BigQuery」

2. 點選左側窗格中的 「Explorer」：

   

3. 在「Explorer」窗格中，按一下「新增資料」。

   「新增資料」對話方塊隨即開啟。

4. 在「Filter By」(篩選依據) 窗格的「Data Source Type」(資料來源類型) 區段中，選取「Business Applications」(商用應用程式)。

   或者，您也可以在「Search for data sources」(搜尋資料來源) 欄位中輸入 Vertex AI。

5. 在「精選資料來源」部分，點選「Vertex AI」。

6. 按一下「Vertex AI Models: BigQuery Federation」解決方案資訊卡。

7. 在「連線類型」清單中，選取「Vertex AI 遠端模型、遠端函式、BigLake 和 Spanner (Cloud 資源)」。

8. 在「連線 ID」欄位中，輸入連線名稱。

9. 在「位置類型」部分，選取「區域」或「多區域」。

   • 如果選取「區域」，請從「區域」清單中選取位置。
   • 如果選取「多區域」，請從「多區域」清單中選取「美國」或「歐洲」。

10. 點選「建立連線」。

11. 點選「前往連線」。

12. 在「連線資訊」窗格中，複製服務帳戶 ID，以供後續步驟使用。

授予服務帳戶存取權

為連線的服務帳戶授予 Storage 物件檢視者角色：

控制台

1. 前往「IAM & Admin」(IAM 與管理) 頁面。

   前往「IAM & Admin」(IAM 與管理)

2. 按一下「新增」。

   「新增主體」對話方塊隨即開啟。

3. 在「新增主體」欄位，輸入先前複製的服務帳戶 ID。

4. 在「Select a role」(請選擇角色) 欄位中，依序選取「Cloud Storage」和「Storage Object Viewer」(Storage 物件檢視者)。

5. 按一下 [儲存]。

gcloud

使用 gcloud projects add-iam-policy-binding 指令。

gcloud projects add-iam-policy-binding 'PROJECT_NUMBER' --member='serviceAccount:MEMBER' --role='roles/storage.objectViewer' --condition=None

取代下列項目：

• PROJECT_NUMBER：要授予角色的專案專案編號。
• MEMBER：您先前複製的服務帳戶 ID。

建立物件資料表

如要建立物件資料表，請按照下列步驟操作：

SQL

使用 CREATE EXTERNAL TABLE 陳述式。

1. 前往 Google Cloud 控制台的「BigQuery」頁面。

   前往「BigQuery」

2. 在查詢編輯器中輸入下列陳述式：

   CREATE EXTERNAL TABLE `PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_NAME`
   WITH CONNECTION {`PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID`| DEFAULT}
   OPTIONS(
     object_metadata = 'SIMPLE',
     uris = ['BUCKET_PATH'[,...]],
     max_staleness = STALENESS_INTERVAL,
     metadata_cache_mode = 'CACHE_MODE');

   取代下列項目：

   • PROJECT_ID：您的專案 ID。
   • DATASET_ID：包含物件資料表的資料集 ID。
   • TABLE_NAME：物件表格的名稱。
   • REGION：包含連線的區域或多區域。
   • CONNECTION_ID：要與這個物件資料表搭配使用的雲端資源連線 ID。連線會決定用來從 Cloud Storage 讀取資料的服務帳戶。

     在 Google Cloud 控制台中查看連線詳細資料時，連線 ID 是「連線 ID」中顯示的完整連線 ID 最後一個區段的值，例如 projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection。

     如要使用 預設連線，請指定 DEFAULT，而不是包含 PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID 的連線字串。

   • BUCKET_PATH：Cloud Storage bucket 的路徑，其中包含物件表格代表的物件，格式為 ['gs://bucket_name/[folder_name/]*']。

     您可以在每個路徑中使用一個星號 (*) 萬用字元，限制物件表格中包含的物件。舉例來說，如果 bucket 包含多種非結構化資料，您可以只指定 ['gs://bucket_name/*.pdf']，為 PDF 物件建立物件資料表。詳情請參閱「Cloud Storage URI 的萬用字元支援」。

     您可以提供多個路徑，為 uris 選項指定多個值區，例如 ['gs://mybucket1/*', 'gs://mybucket2/folder5/*']。

     如要進一步瞭解如何在 BigQuery 中使用 Cloud Storage URI，請參閱「Cloud Storage 資源路徑」。

   • STALENESS_INTERVAL：指定對物件資料表執行的作業是否使用快取中繼資料，以及作業必須使用多新的快取中繼資料。如要進一步瞭解中繼資料快取注意事項，請參閱「中繼資料快取提升效能」。

     如要停用中繼資料快取功能，請指定 0。這是目前的預設做法。

     如要啟用中繼資料快取功能，請指定介於 30 分鐘至 7 天之間的間隔常值。舉例來說，如要指定 4 小時的過時間隔，請輸入 INTERVAL 4 HOUR。如果資料表在過去 4 小時內重新整理過，針對資料表執行的作業就會使用快取中繼資料。如果快取中繼資料的建立時間早於該時間，作業會改為從 Cloud Storage 擷取中繼資料。

   • CACHE_MODE：指定中繼資料快取是否自動或手動重新整理。如要進一步瞭解中繼資料快取注意事項，請參閱「中繼資料快取提升效能」。

     設為 AUTOMATIC，中繼資料快取就會以系統定義的時間間隔 (通常為 30 到 60 分鐘) 重新整理。

     如要依您決定的時間表重新整理中繼資料快取，請設為 MANUAL。在這種情況下，您可以呼叫 BQ.REFRESH_EXTERNAL_METADATA_CACHE 系統程序來重新整理快取。

     如果 STALENESS_INTERVAL 設為大於 0 的值，您就必須設定 CACHE_MODE。

3. 按一下「執行」。

如要進一步瞭解如何執行查詢，請參閱「執行互動式查詢」。

範例

下列範例會建立物件資料表，並將中繼資料快取過時間隔設為 1 天：

CREATE EXTERNAL TABLE `my_dataset.object_table`
WITH CONNECTION `us.my-connection`
OPTIONS(
  object_metadata = 'SIMPLE',
  uris = ['gs://mybucket/*'],
  max_staleness = INTERVAL 1 DAY,
  metadata_cache_mode = 'AUTOMATIC'
);

下列範例會針對三個 Cloud Storage 值區中的物件建立物件資料表：

CREATE EXTERNAL TABLE `my_dataset.object_table`
WITH CONNECTION `us.my-connection`
OPTIONS(
  object_metadata = 'SIMPLE',
  uris = ['gs://bucket1/*','gs://bucket2/folder1/*','gs://bucket3/*']
);

下列範例會針對 Cloud Storage bucket 中的 PDF 物件建立物件資料表：

CREATE EXTERNAL TABLE `my_dataset.object_table`
WITH CONNECTION `us.my-connection`
OPTIONS(
  object_metadata = 'SIMPLE',
  uris = ['gs://bucket1/*.pdf']
);

bq

使用 bq mk 指令。

bq mk --table \
--external_table_definition=[e-mail]_ID \
--object_metadata=SIMPLE \
--max_staleness=STALENESS_INTERVAL \
--metadata_cache_mode=CACHE_MODE \
PROJECT_ID:DATASET_ID.TABLE_NAME

取代下列項目：

• PROJECT_ID：您的專案 ID。
• DATASET_ID：包含物件資料表的資料集 ID。
• TABLE_NAME：物件表格的名稱。
• REGION：包含連線的區域或多區域。
• CONNECTION_ID：要用於這個外部資料表的雲端資源連線 ID。連線會決定用來從 Cloud Storage 讀取資料的服務帳戶。

  在 Google Cloud 控制台中查看連線詳細資料時，連線 ID 是「連線 ID」中顯示的完整連線 ID 最後一個區段的值，例如 projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection。

• BUCKET_PATH：Cloud Storage bucket 的路徑，其中包含物件表格代表的物件，格式為 gs://bucket_name/[folder_name/]*。

  您可以在每個路徑中使用一個星號 (*) 萬用字元，限制物件表格中包含的物件。舉例來說，如果 bucket 包含多種非結構化資料，您可以只指定 gs://bucket_name/*.pdf，為 PDF 物件建立物件資料表。詳情請參閱「Cloud Storage URI 的萬用字元支援」。

  您可以提供多個路徑，為 uris 選項指定多個值區，例如 gs://mybucket1/*,gs://mybucket2/folder5/*。

  如要進一步瞭解如何在 BigQuery 中使用 Cloud Storage URI，請參閱「Cloud Storage 資源路徑」。

• STALENESS_INTERVAL：指定對物件資料表執行的作業是否使用快取中繼資料，以及作業必須使用多新的快取中繼資料。如要進一步瞭解中繼資料快取注意事項，請參閱「中繼資料快取提升效能」。

  如要停用中繼資料快取功能，請指定 0。這是目前的預設做法。

  如要啟用中繼資料快取，請使用INTERVAL 資料類型文件所述的 Y-M D H:M:S 格式，指定 30 分鐘到 7 天之間的時間間隔值。舉例來說，如要指定 4 小時的過時間隔，請輸入 0-0 0 4:0:0。如果資料表在過去 4 小時內重新整理過，針對該資料表執行的作業就會使用快取中繼資料。如果快取中繼資料的建立時間早於該時間，作業會改為從 Cloud Storage 擷取中繼資料。

• CACHE_MODE：指定中繼資料快取是否自動或手動重新整理。如要進一步瞭解中繼資料快取注意事項，請參閱「中繼資料快取提升效能」。

  設為 AUTOMATIC，中繼資料快取就會以系統定義的時間間隔 (通常為 30 到 60 分鐘) 重新整理。

  如要依您決定的時間表重新整理中繼資料快取，請設為 MANUAL。在這種情況下，您可以呼叫 BQ.REFRESH_EXTERNAL_METADATA_CACHE 系統程序來重新整理快取。

  如果 STALENESS_INTERVAL 設為大於 0 的值，您就必須設定 CACHE_MODE。

範例

下列範例會建立物件資料表，並將中繼資料快取過時間隔設為 1 天：

bq mk --table \
--external_table_definition=gs://mybucket/*@us.my-connection \
--object_metadata=SIMPLE \
--max_staleness=0-0 1 0:0:0 \
--metadata_cache_mode=AUTOMATIC \
my_dataset.object_table

下列範例會針對三個 Cloud Storage 值區中的物件建立物件資料表：

bq mk --table \
--external_table_definition=gs://bucket1/*,gs://bucket2/folder1/*,gs://bucket3/*@us.my-connection \
--object_metadata=SIMPLE \
my_dataset.object_table

下列範例會針對 Cloud Storage bucket 中的 PDF 物件建立物件資料表：

bq mk --table \
--external_table_definition=gs://bucket1/*[e-mail]-connection \
--object_metadata=SIMPLE \
my_dataset.object_table

API

呼叫 tables.insert 方法。在您傳入的 Table 資源中，納入 ExternalDataConfiguration 物件，並將 objectMetadata 欄位設為 SIMPLE。

以下範例說明如何使用 curl 呼叫這個方法：

ACCESS_TOKEN=$(gcloud auth print-access-token) curl \
-H "Authorization: Bearer ${ACCESS_TOKEN}" \
-H "Content-Type: application/json" \
-X POST \
-d '{"tableReference": {"projectId": "my_project", "datasetId": "my_dataset", "tableId": "object_table_name"}, "externalDataConfiguration": {"objectMetadata": "SIMPLE", "sourceUris": ["gs://mybucket/*"]}}' \
https://www.googleapis.com/bigquery/v2/projects/my_project/datasets/my_dataset/tables

Terraform

這個範例會建立物件資料表，並啟用中繼資料快取功能，但採用手動重新整理。

如要向 BigQuery 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「設定用戶端程式庫的驗證作業」。

為物件資料表指定的主要欄位包括 google_bigquery_table.external_data_configuration.object_metadata、google_bigquery_table.external_data_configuration.metadata_cache_mode 和 google_bigquery_table.max_staleness。如要進一步瞭解各項資源，請參閱 Terraform BigQuery 說明文件。

# This queries the provider for project information.
data "google_project" "default" {}

# This creates a connection in the US region named "my-connection-id".
# This connection is used to access the bucket.
resource "google_bigquery_connection" "default" {
  connection_id = "my-connection-id"
  location      = "US"
  cloud_resource {}
}

# This grants the previous connection IAM role access to the bucket.
resource "google_project_iam_member" "default" {
  role    = "roles/storage.objectViewer"
  project = data.google_project.default.project_id
  member  = "serviceAccount:${google_bigquery_connection.default.cloud_resource[0].service_account_id}"
}

# This defines a Google BigQuery dataset.
resource "google_bigquery_dataset" "default" {
  dataset_id = "my_dataset_id"
}

# This creates a bucket in the US region named "my-bucket" with a pseudorandom suffix.
resource "random_id" "bucket_name_suffix" {
  byte_length = 8
}
resource "google_storage_bucket" "default" {
  name                        = "my-bucket-${random_id.bucket_name_suffix.hex}"
  location                    = "US"
  force_destroy               = true
  uniform_bucket_level_access = true
}

# This defines a BigQuery object table with manual metadata caching.
resource "google_bigquery_table" "default" {
  deletion_protection = false
  table_id            = "my-table-id"
  dataset_id          = google_bigquery_dataset.default.dataset_id
  external_data_configuration {
    connection_id = google_bigquery_connection.default.name
    autodetect    = false
    # `object_metadata is` required for object tables. For more information, see
    # https://registry.terraform.io/providers/hashicorp/google/latest/docs/resources/bigquery_table#object_metadata
    object_metadata = "SIMPLE"
    # This defines the source for the prior object table.
    source_uris = [
      "gs://${google_storage_bucket.default.name}/*",
    ]

    metadata_cache_mode = "MANUAL"
  }

  # This ensures that the connection can access the bucket
  # before Terraform creates a table.
  depends_on = [
    google_project_iam_member.default
  ]
}

如要在 Google Cloud 專案中套用 Terraform 設定，請完成下列各節的步驟。

準備 Cloud Shell

1. 啟動 Cloud Shell。

2. 設定要套用 Terraform 設定的預設 Google Cloud 專案。

   每個專案只需要執行一次這個指令，而且可以在任何目錄中執行。

   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

   如果您在 Terraform 設定檔中設定明確值，環境變數就會遭到覆寫。

準備目錄

每個 Terraform 設定檔都必須有自己的目錄 (也稱為根模組)。

1. 在 Cloud Shell 中建立目錄，並在該目錄中建立新檔案。檔案名稱的副檔名必須是 .tf，例如 main.tf。在本教學課程中，這個檔案稱為 main.tf。

   mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

2. 如果您正在學習教學課程，可以複製每個章節或步驟中的範例程式碼。

   將範例程式碼複製到新建立的 main.tf 中。

   視需要從 GitHub 複製程式碼。如果 Terraform 代码片段是端對端解決方案的一部分，建議您使用這個方法。

3. 查看並修改範例參數，套用至您的環境。
4. 儲存變更。
5. 初始化 Terraform。每個目錄只需執行一次這項操作。

   terraform init

   如要使用最新版 Google 供應商，請加入 -upgrade 選項：

   terraform init -upgrade

套用變更

1. 檢查設定，確認 Terraform 即將建立或更新的資源符合您的預期：

   terraform plan

   視需要修正設定。

2. 執行下列指令，然後在提示中輸入 yes，套用 Terraform 設定：

   terraform apply

   等待 Terraform 顯示「Apply complete!」訊息。

3. 開啟 Google Cloud 專案即可查看結果。在 Google Cloud 控制台中，前往 UI 中的資源，確認 Terraform 已建立或更新這些資源。

注意：Terraform 範例通常會假設您已在 Google Cloud 專案中啟用必要的 API。

查詢物件資料表

您可以像查詢任何其他 BigQuery 資料表一樣查詢物件資料表，例如：

SELECT *
FROM mydataset.myobjecttable;

查詢物件資料表會傳回基礎物件的中繼資料。詳情請參閱物件資料表結構定義。

後續步驟

• 瞭解如何對圖片物件資料表執行推論。
• 瞭解如何使用遠端函式分析物件資料表。