BigQuery：BigQuery跨區(qū)域復(fù)制與災(zāi)難恢復(fù)

BigQuery：BigQuery跨區(qū)域復(fù)制與災(zāi)難恢復(fù)1BigQuery跨區(qū)域復(fù)制基礎(chǔ)1.1BigQuery復(fù)制類型概述在BigQuery中，數(shù)據(jù)復(fù)制可以分為兩種主要類型：同區(qū)域復(fù)制和跨區(qū)域復(fù)制。同區(qū)域復(fù)制指的是在同一個地理區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)復(fù)制，而跨區(qū)域復(fù)制則是在不同地理區(qū)域之間進(jìn)行數(shù)據(jù)的復(fù)制?？鐓^(qū)域復(fù)制特別設(shè)計(jì)用于提高數(shù)據(jù)的可用性和持久性，以及支持多區(qū)域的數(shù)據(jù)訪問需求。1.2跨區(qū)域復(fù)制與同區(qū)域復(fù)制的區(qū)別1.2.1跨區(qū)域復(fù)制數(shù)據(jù)持久性：跨區(qū)域復(fù)制將數(shù)據(jù)同步到至少兩個地理區(qū)域，提高了數(shù)據(jù)的持久性，即使一個區(qū)域發(fā)生災(zāi)難，數(shù)據(jù)仍然可以在另一個區(qū)域訪問。數(shù)據(jù)可用性：在跨區(qū)域復(fù)制中，數(shù)據(jù)可以在多個區(qū)域讀取，提高了數(shù)據(jù)的可用性，減少了數(shù)據(jù)延遲。成本：跨區(qū)域復(fù)制會增加存儲成本，因?yàn)閿?shù)據(jù)在多個區(qū)域存儲。1.2.2同區(qū)域復(fù)制成本效益：同區(qū)域復(fù)制成本較低，因?yàn)閿?shù)據(jù)只在單個區(qū)域存儲。性能：在同區(qū)域內(nèi)的讀寫操作通常更快，因?yàn)閿?shù)據(jù)不需要跨區(qū)域傳輸。簡單性：同區(qū)域復(fù)制的管理相對簡單，不需要考慮跨區(qū)域的復(fù)雜性。1.3跨區(qū)域復(fù)制的使用場景災(zāi)難恢復(fù)：跨區(qū)域復(fù)制是災(zāi)難恢復(fù)策略的關(guān)鍵組成部分，確保在主區(qū)域發(fā)生故障時，數(shù)據(jù)可以從備用區(qū)域恢復(fù)。數(shù)據(jù)訪問優(yōu)化：如果用戶分布在多個地理區(qū)域，跨區(qū)域復(fù)制可以減少數(shù)據(jù)延遲，提供更快的查詢響應(yīng)時間。合規(guī)性需求：某些法規(guī)可能要求數(shù)據(jù)在特定地理區(qū)域存儲，跨區(qū)域復(fù)制可以幫助滿足這些合規(guī)性要求。1.4跨區(qū)域復(fù)制的限制與考慮因素成本：跨區(qū)域復(fù)制會顯著增加存儲成本，因?yàn)閿?shù)據(jù)在多個區(qū)域存儲。數(shù)據(jù)一致性：雖然BigQuery的跨區(qū)域復(fù)制提供了強(qiáng)一致性，但在某些極端情況下，可能會有短暫的數(shù)據(jù)不一致。管理復(fù)雜性：跨區(qū)域復(fù)制需要更復(fù)雜的管理，包括監(jiān)控多個區(qū)域的數(shù)據(jù)同步狀態(tài)。性能影響：跨區(qū)域復(fù)制可能會對寫入性能產(chǎn)生影響，因?yàn)閿?shù)據(jù)需要同步到多個區(qū)域。1.4.1示例：設(shè)置跨區(qū)域復(fù)制#設(shè)置跨區(qū)域復(fù)制的示例

#首先，創(chuàng)建一個表

bqmk--tablemydataset.mytable\

id:INTEGER,name:STRING,age:INTEGER

#然后，設(shè)置跨區(qū)域復(fù)制

bqupdate--destination_region=us-central1mydataset.mytable

#檢查復(fù)制狀態(tài)

bqshowmydataset.mytable在上述示例中，我們首先創(chuàng)建了一個名為mytable的表在mydataset數(shù)據(jù)集中。然后，我們使用bqupdate命令將該表的復(fù)制目的地設(shè)置為us-central1區(qū)域，這意味著數(shù)據(jù)將從其原始區(qū)域復(fù)制到us-central1。最后，我們使用bqshow命令來檢查表的詳細(xì)信息，包括其復(fù)制狀態(tài)。1.4.2解釋bqmk--table:這個命令用于創(chuàng)建一個新的BigQuery表。bqupdate--destination_region:用于更新表的設(shè)置，特別是設(shè)置跨區(qū)域復(fù)制的目標(biāo)區(qū)域。bqshow:用于顯示表的詳細(xì)信息，包括其復(fù)制狀態(tài)。通過設(shè)置跨區(qū)域復(fù)制，我們可以確保數(shù)據(jù)的高可用性和持久性，同時優(yōu)化全球用戶的查詢性能。然而，這需要仔細(xì)考慮成本和管理復(fù)雜性，以確保解決方案的經(jīng)濟(jì)效益和效率。2BigQuery：設(shè)置跨區(qū)域復(fù)制2.1啟用跨區(qū)域復(fù)制的步驟跨區(qū)域復(fù)制是BigQuery提供的一種數(shù)據(jù)保護(hù)和災(zāi)難恢復(fù)機(jī)制，允許用戶將數(shù)據(jù)復(fù)制到不同的地理區(qū)域，以增強(qiáng)數(shù)據(jù)的可用性和持久性。以下是啟用跨區(qū)域復(fù)制的基本步驟：創(chuàng)建源數(shù)據(jù)集：首先，您需要在BigQuery中創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集將包含您希望復(fù)制的表。設(shè)置復(fù)制目標(biāo)：選擇一個目標(biāo)區(qū)域，該區(qū)域?qū)⒔邮赵磾?shù)據(jù)集的復(fù)制數(shù)據(jù)。確保目標(biāo)區(qū)域與源區(qū)域不同，以實(shí)現(xiàn)真正的跨區(qū)域復(fù)制。配置復(fù)制策略：在BigQuery控制臺中，選擇數(shù)據(jù)集，然后在數(shù)據(jù)集的詳細(xì)信息頁面上啟用跨區(qū)域復(fù)制。您需要指定復(fù)制策略，例如同步或異步復(fù)制。監(jiān)控復(fù)制狀態(tài)：啟用復(fù)制后，您可以通過BigQuery控制臺或使用BigQueryAPI來監(jiān)控復(fù)制狀態(tài)和進(jìn)度。2.1.1示例代碼：啟用跨區(qū)域復(fù)制#導(dǎo)入BigQuery客戶端庫

fromgoogle.cloudimportbigquery

#創(chuàng)建BigQuery客戶端

client=bigquery.Client()

#指定源數(shù)據(jù)集和目標(biāo)數(shù)據(jù)集

source_dataset_id='your_project.your_source_dataset'

destination_dataset_id='your_project.your_destination_dataset'

#獲取源數(shù)據(jù)集

source_dataset=client.get_dataset(source_dataset_id)

#創(chuàng)建目標(biāo)數(shù)據(jù)集（如果不存在）

client.create_dataset(destination_dataset_id,exists_ok=True)

#配置復(fù)制策略

#以下示例使用異步復(fù)制策略

job_config=bigquery.CopyJobConfig()

job_config.destination_expiration_time=None

job_config.write_disposition=bigquery.WriteDisposition.WRITE_TRUNCATE

job_config.create_disposition=bigquery.CreateDisposition.CREATE_IF_NEEDED

#復(fù)制數(shù)據(jù)集中的所有表到目標(biāo)區(qū)域

fortableinclient.list_tables(source_dataset):

table_id=f"{source_dataset_id}.{table.table_id}"

destination_table_id=f"{destination_dataset_id}.{table.table_id}"

job=client.copy_table(table_id,destination_table_id,job_config=job_config)

job.result()#等待復(fù)制作業(yè)完成2.2復(fù)制策略的選擇BigQuery提供了兩種主要的復(fù)制策略：同步復(fù)制和異步復(fù)制。同步復(fù)制：數(shù)據(jù)在源區(qū)域和目標(biāo)區(qū)域之間實(shí)時同步，確保數(shù)據(jù)的一致性。但是，同步復(fù)制可能會增加寫入延遲，因?yàn)閿?shù)據(jù)必須在兩個區(qū)域都成功寫入后才能確認(rèn)寫入操作。異步復(fù)制：數(shù)據(jù)在源區(qū)域?qū)懭牒罅⒓创_認(rèn)，然后在后臺異步復(fù)制到目標(biāo)區(qū)域。這可以減少寫入延遲，但可能會有短暫的數(shù)據(jù)不一致性窗口。2.2.1示例代碼：選擇復(fù)制策略#導(dǎo)入BigQuery客戶端庫

fromgoogle.cloudimportbigquery

#創(chuàng)建BigQuery客戶端

client=bigquery.Client()

#指定源數(shù)據(jù)集和目標(biāo)數(shù)據(jù)集

source_dataset_id='your_project.your_source_dataset'

destination_dataset_id='your_project.your_destination_dataset'

#配置同步復(fù)制策略

#注意：BigQuery的同步復(fù)制是默認(rèn)策略，無需額外配置

job_config=bigquery.CopyJobConfig()

job_config.destination_expiration_time=None

job_config.write_disposition=bigquery.WriteDisposition.WRITE_TRUNCATE

job_config.create_disposition=bigquery.CreateDisposition.CREATE_IF_NEEDED

#配置異步復(fù)制策略

#BigQuery的異步復(fù)制通過設(shè)置作業(yè)優(yōu)先級為“BATCH”來實(shí)現(xiàn)

job_config.priority=bigquery.QueryPriority.BATCH

#復(fù)制數(shù)據(jù)集中的所有表到目標(biāo)區(qū)域

fortableinclient.list_tables(source_dataset):

table_id=f"{source_dataset_id}.{table.table_id}"

destination_table_id=f"{destination_dataset_id}.{table.table_id}"

job=client.copy_table(table_id,destination_table_id,job_config=job_config)

job.result()#等待復(fù)制作業(yè)完成2.3管理復(fù)制的表與數(shù)據(jù)一旦跨區(qū)域復(fù)制被啟用，您需要定期檢查和管理復(fù)制的表和數(shù)據(jù)，以確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性。檢查表的復(fù)制狀態(tài)：使用BigQuery的list_tables方法，結(jié)合Table對象的屬性，可以檢查每個表的復(fù)制狀態(tài)。處理復(fù)制錯誤：如果復(fù)制過程中出現(xiàn)錯誤，您需要檢查錯誤日志，并采取相應(yīng)的措施來解決這些問題。2.3.1示例代碼：檢查復(fù)制狀態(tài)#導(dǎo)入BigQuery客戶端庫

fromgoogle.cloudimportbigquery

#創(chuàng)建BigQuery客戶端

client=bigquery.Client()

#指定數(shù)據(jù)集

dataset_id='your_project.your_dataset'

#獲取數(shù)據(jù)集

dataset=client.get_dataset(dataset_id)

#檢查每個表的復(fù)制狀態(tài)

fortableinclient.list_tables(dataset):

table=client.get_table(table)

print(f"Table{table.table_id}isreplicatedwithstatus:{table.etag}")2.4監(jiān)控復(fù)制狀態(tài)與進(jìn)度為了確?？鐓^(qū)域復(fù)制的效率和可靠性，監(jiān)控復(fù)制狀態(tài)和進(jìn)度是至關(guān)重要的。BigQuery提供了多種監(jiān)控工具和API，可以幫助您跟蹤復(fù)制作業(yè)的狀態(tài)。使用BigQuery控制臺：BigQuery控制臺提供了直觀的界面，可以查看數(shù)據(jù)集和表的復(fù)制狀態(tài)。使用BigQueryAPI：通過BigQueryAPI，您可以編寫腳本來自動化監(jiān)控復(fù)制狀態(tài)和進(jìn)度。2.4.1示例代碼：監(jiān)控復(fù)制進(jìn)度#導(dǎo)入BigQuery客戶端庫

fromgoogle.cloudimportbigquery

#創(chuàng)建BigQuery客戶端

client=bigquery.Client()

#指定數(shù)據(jù)集

dataset_id='your_project.your_dataset'

#獲取數(shù)據(jù)集

dataset=client.get_dataset(dataset_id)

#監(jiān)控每個表的復(fù)制進(jìn)度

fortableinclient.list_tables(dataset):

table=client.get_table(table)

#使用BigQueryAPI檢查復(fù)制作業(yè)的狀態(tài)

job=client.get_job(table.etag)

print(f"Replicationjobfortable{table.table_id}is{job.state}")通過以上步驟和示例代碼，您可以有效地設(shè)置和管理BigQuery的跨區(qū)域復(fù)制，以增強(qiáng)數(shù)據(jù)的保護(hù)和災(zāi)難恢復(fù)能力。3災(zāi)難恢復(fù)策略3.1BigQuery在災(zāi)難恢復(fù)中的角色BigQuery,作為GoogleCloudPlatform的一部分,提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),其中包括了跨區(qū)域復(fù)制功能,這對于災(zāi)難恢復(fù)策略至關(guān)重要。BigQuery的跨區(qū)域復(fù)制允許用戶將數(shù)據(jù)從一個區(qū)域復(fù)制到另一個區(qū)域,從而在主區(qū)域發(fā)生故障時,可以迅速切換到備份區(qū)域,確保業(yè)務(wù)連續(xù)性和數(shù)據(jù)的高可用性。3.1.1跨區(qū)域復(fù)制原理跨區(qū)域復(fù)制是通過BigQuery的表復(fù)制功能實(shí)現(xiàn)的。當(dāng)在源區(qū)域創(chuàng)建或更新表時,BigQuery會自動將這些更改同步到目標(biāo)區(qū)域的表中。這種復(fù)制是異步進(jìn)行的,并且GoogleCloud負(fù)責(zé)管理復(fù)制過程,確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性。3.1.2示例:創(chuàng)建跨區(qū)域復(fù)制的表--創(chuàng)建一個跨區(qū)域復(fù)制的表

CREATETABLE`my-project.my_dataset.my_table`(

column1INT64,

column2STRING,

column3TIMESTAMP

)

PARTITIONBY

_PARTITIONTIME

CLUSTERBY

column1

OPTIONS(

expiration_timestamp=TIMESTAMP_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(),INTERVAL30DAY),

location='US',

description='Thisisasampletable.'

);

--創(chuàng)建一個跨區(qū)域復(fù)制的表,指定目標(biāo)區(qū)域?yàn)镋U

CREATETABLE`my-project.my_dataset.my_table_eu`AS

SELECT*

FROM`my-project.my_dataset.my_table`

WHEREFALSE

OPTIONS(

table_expiration_ms=-1,

location='EU'

);在上述示例中,我們首先創(chuàng)建了一個位于US區(qū)域的表my_table。然后,我們創(chuàng)建了一個名為my_table_eu的空表,并將其位置設(shè)置為EU。通過使用SELECT*FROM...WHEREFALSE語句,我們可以創(chuàng)建一個與源表結(jié)構(gòu)相同的空表。之后,BigQuery會自動將my_table中的數(shù)據(jù)復(fù)制到my_table_eu。3.2設(shè)計(jì)災(zāi)難恢復(fù)計(jì)劃設(shè)計(jì)災(zāi)難恢復(fù)計(jì)劃時,需要考慮以下幾個關(guān)鍵點(diǎn):確定關(guān)鍵業(yè)務(wù)需求:確定哪些數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序是業(yè)務(wù)連續(xù)性所必需的。選擇復(fù)制策略:根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇適當(dāng)?shù)膹?fù)制策略,如同步或異步復(fù)制。測試恢復(fù)流程:定期測試災(zāi)難恢復(fù)流程,確保在實(shí)際災(zāi)難發(fā)生時可以順利執(zhí)行。維護(hù)和更新計(jì)劃:隨著業(yè)務(wù)需求和環(huán)境的變化,定期更新災(zāi)難恢復(fù)計(jì)劃。3.2.1示例:設(shè)計(jì)災(zāi)難恢復(fù)計(jì)劃假設(shè)我們有一個關(guān)鍵的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)表,需要在發(fā)生災(zāi)難時能夠迅速恢復(fù)。我們可以設(shè)計(jì)以下災(zāi)難恢復(fù)計(jì)劃:關(guān)鍵業(yè)務(wù)需求:確保財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)表在任何情況下都可訪問。復(fù)制策略:使用BigQuery的跨區(qū)域復(fù)制功能,將數(shù)據(jù)從US區(qū)域復(fù)制到EU區(qū)域。測試恢復(fù)流程:每月進(jìn)行一次災(zāi)難恢復(fù)演練,檢查數(shù)據(jù)的完整性和可用性。維護(hù)和更新計(jì)劃:每季度審查一次災(zāi)難恢復(fù)計(jì)劃,根據(jù)業(yè)務(wù)需求和環(huán)境變化進(jìn)行調(diào)整。3.3執(zhí)行災(zāi)難恢復(fù)操作當(dāng)災(zāi)難發(fā)生時,執(zhí)行災(zāi)難恢復(fù)操作的步驟如下:確認(rèn)主區(qū)域不可用:確認(rèn)主區(qū)域的數(shù)據(jù)或服務(wù)無法訪問。切換到備份區(qū)域:將應(yīng)用程序和用戶流量切換到備份區(qū)域的BigQuery表?；謴?fù)數(shù)據(jù):如果備份區(qū)域的數(shù)據(jù)不完整,可以從備份中恢復(fù)數(shù)據(jù)。通知相關(guān)方:通知所有相關(guān)方災(zāi)難恢復(fù)操作的執(zhí)行情況。3.3.1示例:切換到備份區(qū)域假設(shè)US區(qū)域的BigQuery服務(wù)不可用,我們需要切換到EU區(qū)域的備份表。以下是一個示例步驟:確認(rèn)US區(qū)域不可用:監(jiān)控BigQuery服務(wù)狀態(tài),確認(rèn)US區(qū)域的服務(wù)中斷。切換到EU區(qū)域:更新應(yīng)用程序配置,將數(shù)據(jù)源指向EU區(qū)域的BigQuery表。通知用戶和客戶,服務(wù)可能暫時受到影響?；謴?fù)數(shù)據(jù):如果EU區(qū)域的數(shù)據(jù)不完整,可以使用BigQuery的導(dǎo)入功能從備份中恢復(fù)數(shù)據(jù)。通知相關(guān)方:通過電子郵件或短信通知所有相關(guān)方災(zāi)難恢復(fù)操作的執(zhí)行情況。3.4災(zāi)難恢復(fù)后的數(shù)據(jù)一致性檢查災(zāi)難恢復(fù)操作完成后,需要進(jìn)行數(shù)據(jù)一致性檢查,確保備份區(qū)域的數(shù)據(jù)與主區(qū)域的數(shù)據(jù)一致。這可以通過比較兩個區(qū)域的表數(shù)據(jù)或使用BigQuery的查詢功能來實(shí)現(xiàn)。3.4.1示例:數(shù)據(jù)一致性檢查以下是一個使用BigQuery查詢功能進(jìn)行數(shù)據(jù)一致性檢查的示例:--比較US區(qū)域和EU區(qū)域的表數(shù)據(jù)

WITHus_dataAS(

SELECTCOUNT(*)ASrow_count

FROM`my-project.my_dataset.my_table`

),

eu_dataAS(

SELECTCOUNT(*)ASrow_count

FROM`my-project.my_dataset.my_table_eu`

)

SELECT

us_data.row_countASus_row_count,

eu_data.row_countASeu_row_count,

us_data.row_count=eu_data.row_countASis_consistent

FROM

us_data,

eu_data;在上述示例中,我們首先創(chuàng)建了兩個臨時表us_data和eu_data,分別計(jì)算US區(qū)域和EU區(qū)域的表數(shù)據(jù)行數(shù)。然后,我們使用SELECT語句比較兩個區(qū)域的行數(shù),并檢查數(shù)據(jù)是否一致。通過遵循上述災(zāi)難恢復(fù)策略,可以確保在災(zāi)難發(fā)生時,BigQuery的數(shù)據(jù)和服務(wù)能夠迅速恢復(fù),從而最小化業(yè)務(wù)中斷和數(shù)據(jù)丟失的風(fēng)險。4BigQuery：優(yōu)化跨區(qū)域復(fù)制與災(zāi)難恢復(fù)策略4.1最佳實(shí)踐與優(yōu)化4.1.1優(yōu)化跨區(qū)域復(fù)制性能跨區(qū)域復(fù)制是BigQuery提供的一種數(shù)據(jù)冗余和災(zāi)難恢復(fù)機(jī)制，它允許將數(shù)據(jù)自動復(fù)制到另一個地理區(qū)域。為了確?？鐓^(qū)域復(fù)制的高效性，以下是一些最佳實(shí)踐：數(shù)據(jù)分區(qū)：使用分區(qū)表可以顯著提高復(fù)制效率。BigQuery在復(fù)制分區(qū)表時，只會復(fù)制有數(shù)據(jù)的分區(qū)，從而減少數(shù)據(jù)傳輸量。--創(chuàng)建分區(qū)表

CREATETABLEmydataset.mytable(

column1INT64,

column2STRING,

column3TIMESTAMP,

...

)

PARTITIONBY

DATE(column3);壓縮數(shù)據(jù)：在數(shù)據(jù)寫入BigQuery時，使用壓縮格式可以減少存儲和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，從而提高復(fù)制速度。#使用gzip壓縮

job_config=bigquery.LoadJobConfig()

job_config.source_format=bigquery.SourceFormat.NEWLINE_DELIMITED_JSON

job_pression=bigquery.Compression.GZIP

load_job=client.load_table_from_uri(

"gs://my-bucket/mydata.json.gz",

dataset_ref.table("mytable"),

job_config=job_config,

)控制數(shù)據(jù)寫入速度：避免在短時間內(nèi)大量寫入數(shù)據(jù)，可以減少BigQuery的負(fù)載，從而提高復(fù)制效率。#控制數(shù)據(jù)寫入速度

importtime

fordata_chunkindata:

client.insert_rows_json(table_id,data_chunk)

time.sleep(1)#每寫入一批數(shù)據(jù)后暫停1秒4.1.2成本控制與預(yù)算管理跨區(qū)域復(fù)制雖然提高了數(shù)據(jù)的可用性和安全性，但也會增加存儲和傳輸成本。以下策略有助于控制成本：使用BigQuery的預(yù)算管理功能：設(shè)置預(yù)算限制，避免意外的高額費(fèi)用。#設(shè)置預(yù)算

budget=bigquery.Budget()

budget.amount=1000#1000美元

budget.period=bigquery.BudgetPeriod.MONTHLY

budget_service=bigquery.BudgetService()

budget_service.create_budget(budget)優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲：使用BigQuery的存儲優(yōu)化功能，如冷存儲，可以降低存儲成本。--將表設(shè)置為冷存儲

ALTERTABLEmydataset.mytable

SETOPTIONS(

storage_class='COLDLINE'

);定期清理舊數(shù)據(jù)：設(shè)置數(shù)據(jù)保留策略，定期刪除不再需要的數(shù)據(jù)，以減少存儲和復(fù)制成本。--設(shè)置數(shù)據(jù)保留策略

ALTERTABLEmydataset.mytable

SETOPTIONS(

expiration_timestamp=TIMESTAMP_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(),INTERVAL30DAY)

);4.1.3數(shù)據(jù)安全與合規(guī)性確?？鐓^(qū)域復(fù)制的數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性是至關(guān)重要的，以下是一些關(guān)鍵措施：數(shù)據(jù)加密：使用BigQuery的服務(wù)器端加密或客戶管理的加密密鑰（CMEK）來保護(hù)數(shù)據(jù)。#使用CMEK加密

encryption_config=bigquery.EncryptionConfiguration(

kms_key_name="projects/my-project/locations/global/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys/my-key"

)

table=client.get_table(table_id)

table.encryption_configuration=encryption_config

client.update_table(table,["encryption_configuration"])訪問控制：設(shè)置嚴(yán)格的訪問控制策略，確保只有授權(quán)用戶可以訪問數(shù)據(jù)。#設(shè)置訪問控制

policy=client.get_iam_policy(table_id)

policy.bindings.add(

role="roles/bigquery.dataViewer",

me