Mit der Knowledge Catalog-Suche (ehemals Dataplex Universal Catalog) können Sie mithilfe von Suchanfragen in natürlicher Sprache mit semantischem Abgleich, Keywords und strukturierten Prädikaten nach Ressourcen in Ihrer Organisation suchen.
Anwendungsfälle
In der folgenden Liste werden häufige Anwendungsfälle für die Suche mit Beschreibungen und Beispielabfragen beschrieben:
Gezielte Suche nach Assets: Suchen Sie nach einem bestimmten Asset, indem Sie nach Keywords suchen, die sich auf den Asset-Namen, die Spalten oder die Beschreibung beziehen.
Beispielabfragen
retail_transactions_2026customer_idcolumn:customer_id
Umfassende Datenerkennung: Identifizieren Sie relevante Assets in Ihrer Organisation mit offenen Suchanfragen in natürlicher Sprache oder mit Keywords.
Beispielabfragen
quarterly financial reportsad campaign click through rates tablesserver health metricsaudit logs system=bigquery
Abruf von Assets mit beschränktem Umfang für Workflows: Listen Sie Assets in einem bestimmten Container auf, z. B. in einem Projekt, oder mit bestimmten Eigenschaften wie Typ oder System. Dieser Ansatz wird häufig für programmatische und agentische Workflows verwendet.
Beispielabfragen
type=table projectid:banking-prod aspect:classification.tier=PIIsystem=spanner projectid:inventory-service (parent=marketing_analytics OR parent=finance_analytics)
Funktionsweise
Bei der Suche wird automatisch der gesamte Kontext für Daten-Assets indexiert, die in Knowledge Catalog verwaltet werden. Der Support umfasst
- Metadaten, die automatisch aus Google Cloud Datenquellen wie BigQuery und Cloud SQL aufgenommen werden
- Kontext für Ressourcen, die Sie über Connectors und Integrationen aufnehmen
- Zusätzlicher Kontext, den Sie für Ressourcen erstellen, z. B. zur Darstellung des geschäftlichen Kontexts oder zur Beschreibung der Datensemantik. Der Kontext kann auch in Form von Aspekten erfasst oder mit geschäftlichen Begriffen verknüpft werden.
Bei der Verarbeitung Ihrer Suchanfrage wird eine Kombination aus semantischem Abgleich und Keyword-Abgleich angewendet. In der folgenden Tabelle werden die Abfragetypen beschrieben, die Sie mit der Knowledge Catalog-Suche verwenden können, zusammen mit Beschreibungen und Beispielabfragen:
| Abfragetyp | Nutzung | Beispiele |
|---|---|---|
| Einzelnes Keyword | Für genaue Übereinstimmungen und Teilstring-Übereinstimmungen in Metadatenelementen wie Asset-Name, Beschreibung und Schema. | prd_fin_invoices_fct_v02 |
| Teilweise Keywords und tokenisierte Fragmente | Gibt Teilstrings im Metadateninhalt zurück und findet Ressourcen auch bei abgekürzten Begriffen, getrennten Wörtern oder Namensvariationen. | fin transactions 2026 (entspricht
prd_fin_transactions_fy2026_raw) |
| Suchanfragen in natürlicher Sprache | Verwendet den semantischen Abgleich, ohne dass genaue Übereinstimmungen bei Namen oder Spalten erforderlich sind. | customer churn prediction features |
| Strukturierte Prädikate | Kombiniert Freitextabfragen mit expliziten Prädikatfiltern, um die Suchergebnisse einzugrenzen. | audit logs system=bigquery |
| Erweiterte Syntax | Für eine präzise Suche, die auf einen bestimmten Bereich eingegrenzt ist. Die erweiterte Syntax wird am häufigsten in agentischen und programmatischen Anwendungsfällen verwendet. Weitere Informationen finden Sie unter Suchsyntax. | (system:bigquery OR system:spanner) AND
column:credit_card_number aspect:classification.tier=PII
-projectid:sandbox-project |
Auf die Suche in Knowledge Catalog zugreifen
Sie haben folgende Möglichkeiten, auf die Suche in Knowledge Catalog zuzugreifen:
- Über die Suche Seite in Google Cloud derConsole. Weitere Informationen finden Sie unter Nach Ressourcen suchen.
gcloud dataplex entries searchgcloud CLI.searchEntriesAPI und Cloud-Clientbibliotheken.- Remote-MCP-Server und MCP Toolbox für Datenbanken für die interaktive Nutzung und zur Unterstützung Ihrer agentischen und programmatischen Arbeitslasten.
Suchbereich
Die Suchergebnisse in Knowledge Catalog berücksichtigen die Berechtigungen, die Sie für die entsprechenden Ressourcen in Quellsystemen haben.
Wenn Sie beispielsweise BigQuery-Metadaten-Lesezugriff auf ein Objekt haben, wird dieses Objekt in Ihren Knowledge Catalog-Suchergebnissen angezeigt. Wenn Sie Zugriff auf eine BigQuery-Tabelle, aber nicht auf das Dataset haben, das diese Tabelle enthält, wird die Tabelle trotzdem in der Knowledge Catalog-Suche wie erwartet angezeigt.
Standardmäßig ist die Suche auf Ihre Organisation beschränkt. Die Ergebnisse enthalten nur Ressourcen aus derselben Organisation wie das Projekt, in dem Sie suchen.
Die Suchergebnisse enthalten nur Ressourcen, die zum selben VPC Service Controls-Perimeter gehören wie das Projekt, unter dem die Suche ausgeführt wird. Wenn Sie die Google Cloud Console verwenden, ist dies das Projekt, das in der Console ausgewählt ist.
Wenn Sie den Umfang Ihrer Suchergebnisse über die Ressourcen im VPC Service Controls-Perimeter Ihres Projekts hinaus erweitern möchten, verwenden Sie VPC Service Controls-Regeln für ein- und ausgehenden Traffic. Diese Regeln ermöglichen einen privaten und effizienten Datenaustausch in Ihrer Organisation. Sie können Regeln für ein- und ausgehenden Traffic über die Google Cloud Console oder über JSON- oder YAML-Dateien konfigurieren. Sehen Sie sich das folgende YAML Beispiel an und lesen Sie die VPC Service Controls-Dokumentation , um die Regel an Ihre spezifischen Anforderungen anzupassen.
egressPolicies:
- egressFrom:
identityType: ANY_USER_ACCOUNT
egressTo:
# Specify which resources should be present in the search results. In this example,
# BigQuery.
operations:
- methodSelectors:
- method: '*'
serviceName: bigquery.googleapis.com
# Specify project ids under which the search is performed.
resources:
- projects/SEARCH_PROJECT_ID
ingressPolicies:
- ingressFrom:
identityType: ANY_USER_ACCOUNT
sources:
- accessLevel: '*'
ingressTo:
# Specify which resources should be present in the search results. In this example,
# BigQuery.
operations:
- methodSelectors:
- method: '*'
serviceName: bigquery.googleapis.com
# Specify project ids to expose in search results.
resources:
- projects/INGRESS_PROJECT_ID
Weitere Informationen zu den IAM-Rollen (Identity and Access Management), die Sie für die Knowledge Catalog-Suche benötigen, finden Sie unter IAM-Rollen für Knowledge Catalog.
Suchergebnisse mit VPC Service Controls nach Umgebung isolieren
Wenn Sie Knowledge Catalog-Suchergebnisse zwischen Umgebungen wie Entwicklung, Test und Produktion isolieren möchten, konfigurieren Sie separate VPC Service Controls-Perimeter für jede Umgebung. Weisen Sie sowohl die Projekte mit den Daten-Assets als auch die Projekte, die für die Suche verwendet werden, dem Perimeter der entsprechenden Umgebung zu. Bei Suchanfragen, die von einem Projekt innerhalb eines bestimmten Perimeters ausgeführt werden, werden nur Ergebnisse für Assets zurückgegeben, die sich innerhalb desselben Perimeters befinden.
Einschränkungen der Trefferquote bei der Suche
Die Knowledge Catalog-Suche ist für die explorative Suche optimiert und nicht für den umfassenden Abruf von Inventardaten. Daher garantieren Suchanfragen keine vollständige Trefferquote. Bei einer Suchanfrage werden möglicherweise übereinstimmende Ergebnisse ausgelassen und die zurückgegebenen Ergebnisse können bei wiederholten Suchanfragen variieren.
Ursachen für den Verlust der Trefferquote
Wenn Sie suchen, prüft Knowledge Catalog Ihre Berechtigungen dynamisch anhand eines Zugriffssteuerungslimits von 600 Einschränkungen (Regeln zur Berechtigungsprüfung). Wenn Ihre Zugriffsprüfung dieses Limit überschreitet, beendet das System die Prüfung vorzeitig, um die Suche zu beschleunigen. In diesem Fall werden bei der Suche möglicherweise übereinstimmende Assets ausgelassen.
Dieses Limit wird am wahrscheinlichsten erreicht, wenn eine der folgenden Bedingungen zutrifft:
- IAM-Rollen, die direkt für Hunderte einzelner Ressourcen zugewiesen wurden.
- Mitgliedschaften in vielen Google-Gruppen, die jeweils Zugriff auf einzelne Ressourcen gewähren.
- Mitgliedschaften in Google-Gruppen, für die der Zugriff direkt für Hunderte einzelner Ressourcen gewährt wurde.
Probleme mit der Trefferquote und fehlende Ergebnisse beheben
Wenn Sie Probleme mit der Trefferquote beheben oder vollständige Metadaten abrufen möchten, wählen Sie den Ansatz aus, der Ihrem Ziel entspricht:
- Fehlende oder inkonsistente Suchergebnisse korrigieren:Reduzieren Sie die Gesamtzahl der Zugriffsprüfungen, um unter dem Limit von 600 Einschränkungen zu bleiben. Gewähren Sie nur Zugriff auf die Ressourcen, die Sie benötigen, und entfernen Sie den Zugriff auf Ressourcen oder Google-Gruppen, für die Sie keine Berechtigungen benötigen. Sie können Rollen auch auf Projekt- oder Ordnerebene anstelle auf Ressourcenebene gewähren.
- Vollständiges, garantiertes Metadateninventar abrufen:Verwenden Sie nicht die Suche. Exportieren Sie stattdessen Metadaten nach Cloud Storage und fragen Sie das vollständige Dataset mit BigQuery ab.
Nächste Schritte
- Suchsyntax für Knowledge Catalog verstehen.
- Weitere Informationen zum Suchen nach Ressourcen.
- Knowledge Catalog-Anwendungsfälle ausprobieren.
- Komplexe Suchanfragen in natürlicher Sprache mit dem Knowledge Catalog Erkennungsagent beantworten.