Gelöschte Tabellen wiederherstellen

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie eine gelöschte Tabelle in BigQuery wiederherstellen (oder wiederherstellen). Sie können eine gelöschte Tabelle innerhalb des für das Dataset angegebenen Zeitreisefensters wiederherstellen. Das gilt auch für explizite und implizite Löschungen aufgrund des Ablaufs einer Tabelle. Sie können auch das Zeitreisefenster konfigurieren.

Informationen zum Wiederherstellen eines gesamten gelöschten Datasets oder Snapshots finden Sie in den folgenden Ressourcen:

• Gelöschte Datasets wiederherstellen
• Tabellen-Snapshots wiederherstellen.

Das Zeitreisefenster kann zwischen zwei und sieben Tagen liegen. Nach Ablauf des Zeitreisefensters bietet BigQuery eine Fail-Safe-Periode, in der die gelöschten Daten automatisch sieben weitere Tage aufbewahrt werden. Nach Ablauf des Fail-Safe-Zeitraums ist es nicht mehr möglich, eine Tabelle wiederherzustellen, weder durch das Öffnen eines Support-Tickets noch durch andere Methoden.

Hinweise

Sie benötigen die erforderlichen IAM-Berechtigungen (Identity and Access Management), um eine gelöschte Tabelle wiederherzustellen.

Erforderliche Rollen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die IAM-Rolle BigQuery-Nutzer (roles/bigquery.user) für das Projekt zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Wiederherstellen einer gelöschten Tabelle benötigen. Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Sie können die erforderlichen Berechtigungen auch über benutzerdefinierte Rollen oder andere vordefinierte Rollen erhalten.

Tabelle wiederherstellen

Sie können eine Tabelle aus Verlaufsdaten wiederherstellen, indem Sie die Verlaufsdaten in eine neue Tabelle kopieren. Das Kopieren von Verlaufsdaten funktioniert auch dann, wenn die Tabelle gelöscht wurde oder abgelaufen ist, sofern Sie die Tabelle innerhalb des Zeitreisefensters wiederherstellen.

Wenn Sie eine Tabelle aus Verlaufsdaten wiederherstellen, werden Tags aus der Quelltabelle nicht in die Zieltabelle kopiert. Informationen zur Tabellenpartitionierung werden ebenfalls nicht in die Zieltabelle kopiert. Wenn Sie das Partitionierungsschema der ursprünglichen Tabelle neu erstellen möchten, können Sie die ursprüngliche Anfrage zum Erstellen der Tabelle in Cloud Logging aufrufen und diese Informationen verwenden, um die wiederhergestellte Tabelle zu partitionieren.

Sie können eine Tabelle wiederherstellen, die gelöscht wurde, aber sich noch innerhalb des Zeitreisefensters befindet. Kopieren Sie dazu die Tabelle mit dem Zeit-Decorator @<time> in eine neue Tabelle. Sie können keine gelöschte Tabelle abfragen, auch wenn Sie einen Zeit-Decorator verwenden. Sie müssen es zuerst wiederherstellen.

Verwenden Sie die folgende Syntax mit dem Zeit-Decorator @<time>:

• tableid@TIME, wobei TIME die Anzahl von Millisekunden seit der Unix-Epoche ist.
• tableid@-TIME_OFFSET, wobei TIME_OFFSET das relative Offset von der aktuellen Zeit in Millisekunden ist.
• tableid@0: gibt die ältesten verfügbaren Verlaufsdaten an.

Wählen Sie eine der folgenden Optionen aus, um eine Tabelle wiederherzustellen:

Console

Mit der Google Cloud Console können gelöschte Tabellen nicht wiederhergestellt werden.

bq

1. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Google 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. Legen Sie zum Wiederherstellen der Tabelle zuerst einen UNIX-Zeitstempel in Millisekunden für die Zeit fest, in der die Tabelle existiert hat. Mit dem Linux-Befehl date können Sie den Unix-Zeitstempel aus einem regulären Zeitstempelwert generieren:

   date -d '2023-08-04 16:00:34.456789Z' +%s000
   

3. Verwenden Sie dann den Befehl bq copy mit dem Zeitreise-Decorator @<time>, um den Tabellen-Kopiervorgang auszuführen.

   Geben Sie beispielsweise den folgenden Befehl ein, um die Tabelle mydataset.mytable zum Zeitpunkt 1418864998000 in die neue Tabelle mydataset.newtable zu kopieren.

   bq cp mydataset.mytable@1418864998000 mydataset.newtable
   

   Optional: Geben Sie das Flag --location an und legen Sie als Wert Ihren Standort fest.

   Sie können auch ein relatives Offset angeben. Im folgenden Beispiel wird die Version einer Tabelle von vor einer Stunde kopiert:

   bq cp mydataset.mytable@-3600000 mydataset.newtable
   

   Hinweis :Wenn Sie versuchen, Daten vor dem Zeitreisefenster oder aus einer Zeit vor dem Erstellen der Tabelle wiederherzustellen, erhalten Sie einen Invalid time travel timestamp-Fehler. Weitere Informationen finden Sie unter Fehlerbehebung bei der Tabellenwiederherstellung.

Go

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Go in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Go API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

import (
	"context"
	"fmt"
	"time"

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

// deleteAndUndeleteTable demonstrates how to recover a deleted table by copying it from a point in time
// that predates the deletion event.
func deleteAndUndeleteTable(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()

	ds := client.Dataset(datasetID)
	if _, err := ds.Table(tableID).Metadata(ctx); err != nil {
		return err
	}
	// Record the current time.  We'll use this as the snapshot time
	// for recovering the table.
	snapTime := time.Now()

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

	// Construct the restore-from tableID using a snapshot decorator.
	snapshotTableID := fmt.Sprintf("%s@%d", tableID, snapTime.UnixNano()/1e6)
	// Choose a new table ID for the recovered table data.
	recoverTableID := fmt.Sprintf("%s_recovered", tableID)

	// Construct and run a copy job.
	copier := ds.Table(recoverTableID).CopierFrom(ds.Table(snapshotTableID))
	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
	}

	ds.Table(recoverTableID).Delete(ctx)
	return nil
}

Java

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Java in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Java API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

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;

// Sample to undeleting a table
public class UndeleteTable {

  public static void runUndeleteTable() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_TABLE";
    String recoverTableName = "MY_RECOVER_TABLE_TABLE";
    undeleteTable(datasetName, tableName, recoverTableName);
  }

  public static void undeleteTable(String datasetName, String tableName, String recoverTableName) {
    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();

      // "Accidentally" delete the table.
      bigquery.delete(TableId.of(datasetName, tableName));

      // Record the current time.  We'll use this as the snapshot time
      // for recovering the table.
      long snapTime = System.currentTimeMillis();

      // Construct the restore-from tableID using a snapshot decorator.
      String snapshotTableId = String.format("%s@%d", tableName, snapTime);

      // Construct and run a copy job.
      CopyJobConfiguration configuration =
          CopyJobConfiguration.newBuilder(
                  // Choose a new table ID for the recovered table data.
                  TableId.of(datasetName, recoverTableName),
                  TableId.of(datasetName, snapshotTableId))
              .build();

      Job job = bigquery.create(JobInfo.of(configuration));
      job = job.waitFor();
      if (job.isDone() && job.getStatus().getError() == null) {
        System.out.println("Undelete table recovered successfully.");
      } else {
        System.out.println(
            "BigQuery was unable to copy the table due to an error: \n"
                + job.getStatus().getError());
        return;
      }
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Table not found. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Node.js in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Node.js API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

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

async function undeleteTable() {
  // Undeletes "my_table_to_undelete" from "my_dataset".

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

  /**
   * TODO(developer): Choose an appropriate snapshot point as epoch milliseconds.
   * For this example, we choose the current time as we're about to delete the
   * table immediately afterwards.
   */
  const snapshotEpoch = Date.now();

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

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

  // Construct the restore-from table ID using a snapshot decorator.
  const snapshotTableId = `${tableId}@${snapshotEpoch}`;

  // Construct and run a copy job.
  await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .table(snapshotTableId)
    .copy(bigquery.dataset(datasetId).table(recoveredTableId));

  console.log(
    `Copied data from deleted table ${tableId} to ${recoveredTableId}`
  );
}

Python

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Python in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Python API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

import time

from google.cloud import bigquery

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

# TODO(developer): Choose a table to recover.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table"

# TODO(developer): Choose a new table ID for the recovered table data.
# recovered_table_id = "your-project.your_dataset.your_table_recovered"

# TODO(developer): Choose an appropriate snapshot point as epoch
# milliseconds. For this example, we choose the current time as we're about
# to delete the table immediately afterwards.
snapshot_epoch = int(time.time() * 1000)

# ...

# "Accidentally" delete the table.
client.delete_table(table_id)  # Make an API request.

# Construct the restore-from table ID using a snapshot decorator.
snapshot_table_id = "{}@{}".format(table_id, snapshot_epoch)

# Construct and run a copy job.
job = client.copy_table(
    snapshot_table_id,
    recovered_table_id,
    # Must match the source and destination tables location.
    location="US",
)  # Make an API request.

job.result()  # Wait for the job to complete.

print(
    "Copied data from deleted table {} to {}".format(table_id, recovered_table_id)
)

Wenn Sie davon ausgehen, dass Sie eine Tabelle später wiederherstellen möchten, als dies durch das Zeitreisefenster zulässig ist, erstellen Sie einen Tabellen-Snapshot der Tabelle. Weitere Informationen finden Sie unter Einführung in Tabellen-Snapshots.

Sie können eine logische Ansicht nicht direkt wiederherstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Ansicht wiederherstellen.

Fehlerbehebung bei der Wiederherstellung von Tabellen

Gelöschte Tabelle mit einem Zeitstempel in der Vergangenheit abfragen

Sie können Tabellendaten nicht wiederherstellen, indem Sie eine gelöschte Tabelle in der Vergangenheit mit einem Zeitstempel-Decorator abfragen oder das Ergebnis mit FOR SYSTEM_TIME AS OF in einer Zieltabelle speichern. Bei beiden Methoden wird der folgende Fehler ausgegeben:

Not found: Table myproject:mydataset.table was not found in location LOCATION

Wenn Sie die Tabelle kopieren möchten, folgen Sie der Anleitung unter Tabelle wiederherstellen.

Fehler: VPC Service Controls: Request is prohibited by organization's policy

Wenn Sie versuchen, den Kopierbefehl über Google Cloud Shell auszuführen, kann ein Fehler wie der folgende auftreten:

BigQuery error in cp operation: VPC Service Controls: Request is prohibited by organization's policy

Die Verwendung von Cloud Shell über die Google Cloud -Konsole mit VPC SC wird nicht unterstützt, da sie als Anfrage außerhalb der Dienstperimeter behandelt wird und der Zugriff auf Daten, die durch VPC Service Controls geschützt werden, verweigert wird. Um dieses Problem zu umgehen, starten Sie Cloud Shell und stellen Sie mit der Google Cloud CLI eine lokale Verbindung her.

Fehler: Latest categories are incompatible with schema

Wenn Sie den Kopierbefehl in Google Cloud Shell ausführen, wird möglicherweise ein Fehler wie der folgende angezeigt:

Latest categories are incompatible with schema at TIMESTAMP

Für diesen Fehler gibt es mehrere mögliche Ursachen:

• Das Schema der Zieltabelle unterscheidet sich vom Schema der Originaltabelle. Zusätzliche Spalten sind zulässig, sofern ihnen keine Richtlinien-Tags auf Spaltenebene zugewiesen sind.
• Die Richtlinientags auf Spaltenebene der Zieltabelle sind anders konfiguriert als die der Quelltabelle.

So beheben Sie diesen Fehler:

1. Das Schema der Zieltabelle muss identisch sein und alle Spalten der Originaltabelle müssen auch in der Zieltabelle vorhanden sein.
2. Entfernen Sie alle Richtlinien-Tags auf Spaltenebene aus der Zieltabelle, die nicht im Schema der Originaltabelle enthalten sind.

Fehler: BigQuery error in cp operation: Invalid time travel timestamp

Wenn Sie den Befehl bq copy in Google Cloud Shell ausführen, erhalten Sie möglicherweise eine Fehlermeldung wie die folgende:

BigQuery error in cp operation: Invalid time travel timestamp 1744343690000 for
table PROJECT_ID:DATASET_ID.TABLE_ID@1744343690000.
Cannot read before 1744843691075

Dieser Fehler weist darauf hin, dass Sie versuchen, Daten aus dem Tabellenstatus vor dem Zeitreisefenster oder vor dem Erstellen der Tabelle wiederherzustellen. Dies wird nicht unterstützt. Die Fehlermeldung enthält den letzten Zeitstempel, der zum Lesen der Tabellendaten verwendet werden kann. Verwenden Sie den Zeitstempel im Fehler im bq copy-Befehl.

Dieser Fehler kann auch auftreten, wenn Sie einen negativen Zeitstempelwert angeben, z. B. TABLE@-1744963620000. Verwenden Sie stattdessen einen Zeit-Offset, der mit dem --Zeichen verwendet werden kann.

BigQuery error in cp operation: Invalid time travel timestamp 584878816 for
table PROJECT_ID:DATASET_ID.TABLE_ID@584878816.
Cannot read before 1744843691075

Diese Fehlermeldung weist darauf hin, dass der Befehl bq cp einen negativen Zeitstempelwert als Offset enthält und Sie versucht haben, die Tabelle unter CURRENT_TIMESTAMP - PROVIDED TIMESTAMP zu lesen. Dieser Wert ist normalerweise ein Zeitstempel im Jahr 1970. Um dieses Problem zu umgehen, prüfen Sie die Offset- oder Zeitstempelwerte, wenn Sie den Tabellendekoratorwert festlegen, und verwenden Sie das --Zeichen entsprechend.

Nächste Schritte

• Tabellen erstellen und verwenden
• Tabellen verwalten
• Tabellenschemas ändern
• Mit Tabellendaten arbeiten