知识目录可发现数据资产之间的潜在关联，帮助您发现相关数据并了解关联的性质。
准备工作
在查看数据资产之间的关系之前，请确保您已被授予所需的角色，并且已启用必要的 API。
所需的角色
如需获得查看数据资产之间关系所需的权限，请让您的管理员为您授予项目的以下 IAM 角色：
-
如需查看 BigQuery 表和视图中的关系，请使用 BigQuery Metadata Viewer (
roles/bigquery.metadataViewer)
如需详细了解如何授予角色，请参阅管理对项目、文件夹和组织的访问权限。
启用 API
如需使用数据关系，请在项目中启用以下 API：Dataplex API 和 BigQuery API。
启用 API 所需的角色
如需启用 API，您需要拥有 Service Usage Admin IAM 角色 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)，该角色包含 serviceusage.services.enable 权限。了解如何授予角色。
数据关系简介
数据关系用于说明数据资产之间的关联。例如，如果您找到包含客户数据的表，其关系可以显示列出订单或支持服务工单的相关表。此外，关系还充当结构指南，为大语言模型提供必要的上下文。因此，AI 可以生成更精确的回答，并制定准确的查询来检索特定信息。
Knowledge Catalog 会自动发现并存储数据资产之间的常见关系。关系数据源自各种来源，例如：
- 历史查询日志 Knowledge Catalog，可不断分析查询历史记录，以检测表格之间潜在的
JOIN模式。 - 数据洞见功能通过使用大语言模型分析架构属性和数据重叠情况，按需建议数据关系。
支持的数据资产
您可以查看 BigQuery 表和视图的数据关系。
查看数据关系
如需查看 BigQuery 表和视图的数据关系，请使用 Google Cloud 控制台或 Knowledge Catalog API。
控制台
如需查看 BigQuery 中某个表的数据关系，请执行以下操作：
在 Google Cloud 控制台中，前往 Knowledge Catalog 搜索页面。
搜索要查看关系的 BigQuery 表。
在搜索结果中，点击相应表格以打开其条目页面。
关系标签页会列出关系以及以下信息：
- 目标：已连接的数据资产的名称。
- 关系：用于关联资产的特定列。
- 类型：链接的性质。例如
JOIN。 - 来源：关系的来源。例如，查询历史记录。
- 操作：可用于发现资产之间关联的示例查询。
REST
发现的关系会以 EntryLinks 的形式存储在 Knowledge Catalog 中，用于在 Knowledge Catalog 中建立两个数据资产（条目）之间的关系。有关关系的详细信息（例如联接的列和关系来源）存储为 EntryLinks 的方面。
如需查看数据关系，请使用以下方法：
LookupEntryLinks会检索将特定数据条目作为来源或目标的所有EntryLinks，以返回与给定条目关联的完整关系集。LookupContext提供了一个端点，用于通过上下文元数据为 AI 代理提供依据。它会返回一个简明且预先格式化的元数据软件包，其中包括相关的数据资产。
位置
您可以在所有 BigQuery 位置使用数据关系。
限制
- 从查询日志中自动发现关系的功能仅适用于 BigQuery 表和视图。
- 知识目录会分析部分搜索查询历史记录来识别关系，这意味着某些搜索查询可能无法发现链接。
- 执行查询后，系统可能需要长达 48 小时才能发现关系。