Creazione e utilizzo delle tabelle in cluster

Console

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

   Vai a BigQuery

2. Nel riquadro Explorer, espandi il progetto, quindi seleziona un set di dati.
3. Nella sezione Informazioni sul set di dati, fai clic su add_box Crea tabella.
4. Nel riquadro Crea tabella, specifica i seguenti dettagli:
1. Nella sezione Origine, seleziona Tabella vuota nell'elenco Crea tabella da.
2. Nella sezione Destinazione, specifica i seguenti dettagli:
   1. In Set di dati, seleziona il set di dati in cui vuoi creare la tabella.
   2. Nel campo Tabella, inserisci il nome della tabella che vuoi creare.
   3. Verifica che il campo Tipo di tabella sia impostato su Tabella nativa.
3. Nella sezione Schema, inserisci la definizione di schema. Puoi inserire manualmente le informazioni dello schema utilizzando uno dei seguenti metodi:
   • Opzione 1: fai clic su Modifica come testo e incolla lo schema sotto forma di array JSON. Quando utilizzi un array JSON, per generare lo schema segui la stessa procedura utilizzata per la creazione di un file di schema JSON. Puoi visualizzare lo schema di una tabella esistente in formato JSON inserendo il seguente comando:

         bq show --format=prettyjson dataset.table
         

   • Opzione 2: fai clic su add_box Aggiungi campo e inserisci lo schema della tabella. Specifica Nome, Tipo e Modalità per ciascun campo.
4. In Ordine di clustering, inserisci da uno a quattro nomi di colonna separati da virgole.
5. (Facoltativo) Nella sezione Opzioni avanzate, se vuoi utilizzare una chiave di crittografia gestita dal cliente, seleziona l'opzione Utilizza una chiave di crittografia gestita dal cliente (CMEK). Per impostazione predefinita, BigQuery cripta i contenuti dei clienti archiviati at-rest utilizzando una chiave gestita da Google.
6. Fai clic su Crea tabella.

SQL

Utilizza l'istruzione DDL CREATE TABLE con l'opzione CLUSTER BY. L'esempio seguente crea una tabella in cluster denominata myclusteredtable in mydataset:

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

   Vai a BigQuery

2. Nell'Editor query, inserisci la seguente istruzione:

   CREATE TABLE mydataset.myclusteredtable
   (
     customer_id STRING,
     transaction_amount NUMERIC
   )
   CLUSTER BY
     customer_id
     OPTIONS (
       description = 'a table clustered by customer_id');
   

3. Fai clic su play_circle Esegui.

Per ulteriori informazioni su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.

bq

Utilizza il comando bq mk con i seguenti flag:

• --table (o la scorciatoia -t).
• --schema. Puoi fornire la definizione dello schema della tabella in linea o utilizzare un file JSON di schema.
• --clustering_fields. Puoi specificare fino a quattro colonne di clustering.

I parametri facoltativi sono --expiration, --description, --time_partitioning_type, --time_partitioning_field, --time_partitioning_expiration, --destination_kms_key e --label.

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

--destination_kms_key non è una dimostrazione qui. Per informazioni sull'utilizzo di --destination_kms_key, consulta Chiavi di crittografia gestite dal cliente.

Inserisci il comando seguente per creare una tabella in cluster vuota con una definizione di schema:

bq mk \
    --table \
    --expiration INTEGER1 \
    --schema SCHEMA \
    --clustering_fields CLUSTER_COLUMNS \
    --description "DESCRIPTION" \
    --label KEY:VALUE,KEY:VALUE \
    PROJECT_ID:DATASET.TABLE

Sostituisci quanto segue:

• INTEGER1: la durata predefinita, in secondi, della tabella. Il valore minimo è 3600 secondi (un'ora). La data di scadenza restituisce l'ora UTC attuale più il valore intero. Se imposti la data di scadenza della tabella al momento della sua creazione, l'impostazione predefinita di scadenza della tabella del set di dati viene ignorata. L'impostazione di questo valore elimina la tabella dopo l'orario specificato.
• SCHEMA: una definizione di schema integrata nel formato COLUMN:DATA_TYPE,COLUMN:DATA_TYPE o il percorso del file di schema JSON sulla tua macchina locale.
• CLUSTER_COLUMNS: un elenco separato da virgole di massimo quattro colonne di clustering. L'elenco non può contenere spazi.
• DESCRIPTION: una descrizione della tabella tra virgolette.
• KEY:VALUE: la coppia chiave-valore che rappresenta un'etichetta. Puoi inserire più etichette utilizzando un elenco separato da virgole.
• PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
• DATASET: un set di dati nel tuo progetto.
• TABLE: il nome della tabella che stai creando.

Se specifichi lo schema nella riga di comando, non puoi includere un tipo RECORD (STRUCT), non puoi includere una descrizione della colonna né specificare la modalità della colonna. Per impostazione predefinita, tutte le modalità sono NULLABLE. Per includere descrizioni, modalità e tipi di RECORD, fornisci invece un file di schema JSON.

Esempi:

Inserisci il comando seguente per creare una tabella in cluster denominata myclusteredtable in mydataset nel progetto predefinito. La scadenza della tabella è impostata su 2.592.000 (1 mese di 30 giorni), la descrizione è impostata su This is my clustered table e l'etichetta è impostata su organization:development. Il comando utilizza la scorciatoia -t anziché --table.

Lo schema è specificato in linea come: timestamp:timestamp,customer_id:string,transaction_amount:float. Il campo di clustering specificato customer_id viene utilizzato per il clustering della tabella.

bq mk \
    -t \
    --expiration 2592000 \
    --schema 'timestamp:timestamp,customer_id:string,transaction_amount:float' \
    --clustering_fields customer_id \
    --description "This is my clustered table" \
    --label org:dev \
    mydataset.myclusteredtable

Inserisci il comando seguente per creare una tabella in cluster denominata myclusteredtable in myotherproject, non il progetto predefinito. La descrizione è impostata su This is my clustered table e l'etichetta su organization:development. Il comando utilizza la scorciatoia -t anziché --table. Questo comando non specifica la scadenza della tabella. Se il set di dati ha una scadenza predefinita per la tabella, viene applicata. Se il set di dati non ha una scadenza predefinita della tabella, la tabella non ha una scadenza.

Lo schema viene specificato in un file JSON locale: /tmp/myschema.json. Il campo customer_id viene utilizzato per raggruppare la tabella.

bq mk \
    -t \
    --expiration 2592000 \
    --schema /tmp/myschema.json \
    --clustering_fields=customer_id \
    --description "This is my clustered table" \
    --label org:dev \
    myotherproject:mydataset.myclusteredtable

Dopo aver creato la tabella, puoi aggiornare la descrizione e le etichette della tabella.

Terraform

Utilizza la risorsa google_bigquery_table.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

L'esempio seguente crea una tabella denominata mytable in cluster nelle colonne ID e Created:

resource "google_bigquery_dataset" "default" {
  dataset_id                      = "mydataset"
  default_partition_expiration_ms = 2592000000  # 30 days
  default_table_expiration_ms     = 31536000000 # 365 days
  description                     = "dataset description"
  location                        = "US"
  max_time_travel_hours           = 96 # 4 days

  labels = {
    billing_group = "accounting",
    pii           = "sensitive"
  }
}

resource "google_bigquery_table" "default" {
  dataset_id          = google_bigquery_dataset.default.dataset_id
  table_id            = "mytable"
  deletion_protection = false # set to "true" in production

  clustering = ["ID", "Created"]

  schema = <<EOF
[
  {
    "name": "ID",
    "type": "INT64",
    "description": "Item ID"
  },
  {
    "name": "Item",
    "type": "STRING",
    "mode": "NULLABLE"
  },
 {
   "name": "Created",
   "type": "TIMESTAMP"
 }
]
EOF

}

Per applicare la configurazione Terraform in un progetto Google Cloud, completa i passaggi nelle sezioni seguenti.

prepara Cloud Shell

1. Avvia Cloud Shell.

2. Imposta il progetto Google Cloud predefinito a cui vuoi applicare le configurazioni Terraform.

   Devi eseguire questo comando una sola volta per progetto e puoi eseguirlo in qualsiasi directory.

   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

   Se imposti valori espliciti nel file di configurazione Terraform, le variabili di ambiente vengono sostituite.

Prepara la directory

Ogni file di configurazione Terraform deve avere una propria directory (detta anche modulo principale).

1. In Cloud Shell, crea una directory e un nuovo file al suo interno. Il nome del file deve avere l'estensione .tf, ad esempio main.tf. In questo tutorial, il file è indicato come main.tf.

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

2. Se stai seguendo un tutorial, puoi copiare il codice campione in ogni sezione o passaggio.

   Copia il codice campione nel file main.tf appena creato.

   Se vuoi, copia il codice da GitHub. Questa opzione è consigliata se lo snippet Terraform fa parte di una soluzione end-to-end.

3. Esamina e modifica i parametri di esempio da applicare al tuo ambiente.
4. Salva le modifiche.
5. Inizializza Terraform. Devi eseguire questa operazione una sola volta per directory.

   terraform init

   Facoltativamente, per utilizzare la versione più recente del provider Google, includi l'opzione -upgrade:

   terraform init -upgrade

Applica le modifiche

1. Rivedi la configurazione e verifica che le risorse che Terraform creerà o aggiornerà corrispondano alle tue aspettative:

   terraform plan

   Apporta le correzioni necessarie alla configurazione.

2. Applica la configurazione Terraform eseguendo il comando seguente e inserendo yes al prompt:

   terraform apply

   Attendi finché Terraform non visualizza il messaggio "Applicazione completata".

3. Apri il progetto Google Cloud per visualizzare i risultati. Nella console Google Cloud, vai alle risorse nell'interfaccia utente per assicurarti che Terraform le abbia create o aggiornate.

API

Chiama il metodo tables.insert con una risorsa tabella definita che specifica la proprietà clustering.fields e la proprietà schema.

Python

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 create.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

schema = [
    bigquery.SchemaField("full_name", "STRING"),
    bigquery.SchemaField("city", "STRING"),
    bigquery.SchemaField("zipcode", "INTEGER"),
]

table = bigquery.Table(table_id, schema=schema)
table.clustering_fields = ["city", "zipcode"]
table = client.create_table(table)  # Make an API request.
print(
    "Created clustered table {}.{}.{}".format(
        table.project, table.dataset_id, table.table_id
    )
)

Go

import (
	"context"
	"fmt"
	"time"

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

// createTableClustered demonstrates creating a BigQuery table with advanced properties like
// partitioning and clustering features.
func createTableClustered(projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydatasetid"
	// tableID := "mytableid"
	ctx := context.Background()

	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	sampleSchema := bigquery.Schema{
		{Name: "timestamp", Type: bigquery.TimestampFieldType},
		{Name: "origin", Type: bigquery.StringFieldType},
		{Name: "destination", Type: bigquery.StringFieldType},
		{Name: "amount", Type: bigquery.NumericFieldType},
	}
	metaData := &bigquery.TableMetadata{
		Schema: sampleSchema,
		TimePartitioning: &bigquery.TimePartitioning{
			Field:      "timestamp",
			Expiration: 90 * 24 * time.Hour,
		},
		Clustering: &bigquery.Clustering{
			Fields: []string{"origin", "destination"},
		},
	}
	tableRef := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	if err := tableRef.Create(ctx, metaData); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Clustering;
import com.google.cloud.bigquery.Field;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardSQLTypeName;
import com.google.cloud.bigquery.StandardTableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TableInfo;
import com.google.cloud.bigquery.TimePartitioning;
import com.google.common.collect.ImmutableList;

public class CreateClusteredTable {
  public static void runCreateClusteredTable() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    createClusteredTable(datasetName, tableName);
  }

  public static void createClusteredTable(String datasetName, String tableName) {
    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();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, tableName);

      TimePartitioning partitioning = TimePartitioning.of(TimePartitioning.Type.DAY);

      Schema schema =
          Schema.of(
              Field.of("name", StandardSQLTypeName.STRING),
              Field.of("post_abbr", StandardSQLTypeName.STRING),
              Field.of("date", StandardSQLTypeName.DATE));

      Clustering clustering =
          Clustering.newBuilder().setFields(ImmutableList.of("name", "post_abbr")).build();

      StandardTableDefinition tableDefinition =
          StandardTableDefinition.newBuilder()
              .setSchema(schema)
              .setTimePartitioning(partitioning)
              .setClustering(clustering)
              .build();
      TableInfo tableInfo = TableInfo.newBuilder(tableId, tableDefinition).build();

      bigquery.create(tableInfo);
      System.out.println("Clustered table created successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Clustered table was not created. \n" + e.toString());
    }
  }
}

SQL

Per creare una tabella in cluster dal risultato di una query, utilizza l'istruzione DDL CREATE TABLE con l'opzione CLUSTER BY. L'esempio seguente crea una nuova tabella in cluster eseguita da customer_id eseguendo una query su una tabella non cluster esistente:

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

   Vai a BigQuery

2. Nell'Editor query, inserisci la seguente istruzione:

   CREATE TABLE mydataset.clustered_table
   (
     customer_id STRING,
     transaction_amount NUMERIC
   )
   CLUSTER BY
     customer_id
   AS (
     SELECT * FROM mydataset.unclustered_table
   );
   

3. Fai clic su play_circle Esegui.

Per ulteriori informazioni su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.

bq

Inserisci il comando seguente per creare una nuova tabella di destinazione in cluster a partire dal risultato di una query:

bq --location=LOCATION query \
    --use_legacy_sql=false 'QUERY'

Sostituisci quanto segue:

• LOCATION: il nome della tua località. Il flag --location è facoltativo. Ad esempio, se utilizzi BigQuery nella regione di Tokyo, puoi impostare il valore del flag su asia-northeast1. Puoi impostare un valore predefinito per la località utilizzando il file.bigqueryrc.
• QUERY: una query con la sintassi GoogleSQL. Al momento, non puoi utilizzare SQL precedente per eseguire query su tabelle in cluster o scrivere risultati nelle tabelle in cluster. La query può contenere un'istruzione CREATE TABLE DDL che specifica le opzioni per la creazione della tabella in cluster. Puoi utilizzare il codice DDL anziché specificare i singoli flag della riga di comando.

Esempi:

Inserisci il comando seguente per scrivere i risultati della query in una tabella di destinazione in cluster denominata myclusteredtable in mydataset. mydataset è nel tuo progetto predefinito. La query recupera i dati da una tabella non partizionata: mytable. La colonna customer_id della tabella viene utilizzata per il clustering della tabella. La colonna timestamp della tabella viene utilizzata per creare una tabella partizionata.

bq query --use_legacy_sql=false \
    'CREATE TABLE
       mydataset.myclusteredtable
     PARTITION BY
       DATE(timestamp)
     CLUSTER BY
       customer_id
     AS (
       SELECT
         *
       FROM
         `mydataset.mytable`
     );'

API

Per salvare i risultati della query in una tabella in cluster, chiama il metodo jobs.insert, configura un job query e includi un'istruzione CREATE TABLE DDL che crea la tabella in cluster.

Specifica la tua località nella proprietà location nella sezione jobReference della risorsa job.

SQL

Utilizza l'istruzione LOAD DATA. L'esempio seguente carica i dati AVRO per creare una tabella partizionata in base al campo transaction_date e raggruppata in cluster dal campo customer_id. Inoltre, configura le partizioni in modo che scadano dopo tre giorni.

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

   Vai a BigQuery

2. Nell'Editor query, inserisci la seguente istruzione:

   LOAD DATA INTO mydataset.mytable
   PARTITION BY transaction_date
   CLUSTER BY customer_id
     OPTIONS (
       partition_expiration_days = 3)
   FROM FILES(
     format = 'AVRO',
     uris = ['gs://bucket/path/file.avro']);
   

3. Fai clic su play_circle Esegui.

Per ulteriori informazioni su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.

API

Go

import (
	"context"
	"fmt"

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

// importClusteredTable demonstrates creating a table from a load job and defining partitioning and clustering
// properties.
func importClusteredTable(projectID, destDatasetID, destTableID 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()

	gcsRef := bigquery.NewGCSReference("gs://cloud-samples-data/bigquery/sample-transactions/transactions.csv")
	gcsRef.SkipLeadingRows = 1
	gcsRef.Schema = bigquery.Schema{
		{Name: "timestamp", Type: bigquery.TimestampFieldType},
		{Name: "origin", Type: bigquery.StringFieldType},
		{Name: "destination", Type: bigquery.StringFieldType},
		{Name: "amount", Type: bigquery.NumericFieldType},
	}
	loader := client.Dataset(destDatasetID).Table(destTableID).LoaderFrom(gcsRef)
	loader.TimePartitioning = &bigquery.TimePartitioning{
		Field: "timestamp",
	}
	loader.Clustering = &bigquery.Clustering{
		Fields: []string{"origin", "destination"},
	}
	loader.WriteDisposition = bigquery.WriteEmpty

	job, err := loader.Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	status, err := job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	if status.Err() != nil {
		return fmt.Errorf("job completed with error: %v", status.Err())
	}
	return nil
}

Java

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Clustering;
import com.google.cloud.bigquery.Field;
import com.google.cloud.bigquery.FormatOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.LoadJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardSQLTypeName;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TimePartitioning;
import com.google.common.collect.ImmutableList;

public class LoadTableClustered {

  public static void runLoadTableClustered() throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    String sourceUri = "/path/to/file.csv";
    loadTableClustered(datasetName, tableName, sourceUri);
  }

  public static void loadTableClustered(String datasetName, String tableName, String sourceUri)
      throws Exception {
    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();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, tableName);

      Schema schema =
          Schema.of(
              Field.of("name", StandardSQLTypeName.STRING),
              Field.of("post_abbr", StandardSQLTypeName.STRING),
              Field.of("date", StandardSQLTypeName.DATE));

      TimePartitioning partitioning = TimePartitioning.of(TimePartitioning.Type.DAY);

      Clustering clustering =
          Clustering.newBuilder().setFields(ImmutableList.of("name", "post_abbr")).build();

      LoadJobConfiguration loadJobConfig =
          LoadJobConfiguration.builder(tableId, sourceUri)
              .setFormatOptions(FormatOptions.csv())
              .setSchema(schema)
              .setTimePartitioning(partitioning)
              .setClustering(clustering)
              .build();

      Job loadJob = bigquery.create(JobInfo.newBuilder(loadJobConfig).build());

      // Load data from a GCS parquet file into the table
      // Blocks until this load table job completes its execution, either failing or succeeding.
      Job completedJob = loadJob.waitFor();

      // Check for errors
      if (completedJob == null) {
        throw new Exception("Job not executed since it no longer exists.");
      } else if (completedJob.getStatus().getError() != null) {
        // You can also look at queryJob.getStatus().getExecutionErrors() for all
        // errors, not just the latest one.
        throw new Exception(
            "BigQuery was unable to load into the table due to an error: \n"
                + loadJob.getStatus().getError());
      }
      System.out.println("Data successfully loaded into clustered table during load job");
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Data not loaded into clustered table during load job \n" + e.toString());
    }
  }
}

Python

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 create.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

job_config = bigquery.LoadJobConfig(
    skip_leading_rows=1,
    source_format=bigquery.SourceFormat.CSV,
    schema=[
        bigquery.SchemaField("timestamp", bigquery.SqlTypeNames.TIMESTAMP),
        bigquery.SchemaField("origin", bigquery.SqlTypeNames.STRING),
        bigquery.SchemaField("destination", bigquery.SqlTypeNames.STRING),
        bigquery.SchemaField("amount", bigquery.SqlTypeNames.NUMERIC),
    ],
    time_partitioning=bigquery.TimePartitioning(field="timestamp"),
    clustering_fields=["origin", "destination"],
)

job = client.load_table_from_uri(
    ["gs://cloud-samples-data/bigquery/sample-transactions/transactions.csv"],
    table_id,
    job_config=job_config,
)

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

table = client.get_table(table_id)  # Make an API request.
print(
    "Loaded {} rows and {} columns to {}".format(
        table.num_rows, len(table.schema), table_id
    )
)

Console

1. Nella console Google Cloud, vai al riquadro Risorse. Fai clic sul nome del set di dati per espanderlo, poi fai clic sul nome della tabella che vuoi visualizzare.

2. Fai clic su Dettagli. Questa pagina visualizza i dettagli della tabella, incluse le colonne di clustering.

   

SQL

Per le tabelle in cluster, puoi eseguire una query sulla colonna CLUSTERING_ORDINAL_POSITION nella vista INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS per trovare l'offset indicizzato di 1 della colonna all'interno delle colonne di clustering della tabella:

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

   Vai a BigQuery

2. Nell'Editor query, inserisci la seguente istruzione:

   CREATE TABLE mydataset.data (column1 INT64, column2 INT64)
   CLUSTER BY column1, column2;
   SELECT
     column_name, clustering_ordinal_position
   FROM
     mydataset.INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS;
   

3. Fai clic su play_circle Esegui.

Per ulteriori informazioni su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.

La posizione ordinale di clustering è 1 per column1 e 2 per column2. Altri metadati della tabella sono disponibili tramite le visualizzazioni TABLES, TABLE_OPTIONS, COLUMNS e COLUMN_FIELD_PATH in INFORMATION_SCHEMA.

bq

Esegui il comando bq show per visualizzare tutte le informazioni della tabella. Utilizza il flag --schema per visualizzare solo le informazioni dello schema della tabella. Il flag --format può essere utilizzato per controllare l'output.

Se ricevi informazioni su una tabella in un progetto diverso da quello predefinito, aggiungi l'ID progetto al set di dati nel seguente formato: project_id:dataset.

bq show \
    --schema \
    --format=prettyjson \
    PROJECT_ID:DATASET.TABLE

Sostituisci quanto segue:

• PROJECT_ID: il tuo ID progetto
• DATASET: il nome del set di dati
• TABLE: il nome della tabella

Esempi:

Inserisci il seguente comando per visualizzare tutte le informazioni su myclusteredtable in mydataset. mydataset nel progetto predefinito.

bq show --format=prettyjson mydataset.myclusteredtable

L'output dovrebbe essere simile al seguente:

{
  "clustering": {
    "fields": [
      "customer_id"
    ]
  },
...
}

API

Richiama il metodo bigquery.tables.get e fornisci i parametri pertinenti.