Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Pipe syntax Pipe syntax is an extension to GoogleSQL that supports a linear query structure designed to make your queries easier to read, write, and maintain. To enroll a project in the pipe syntax preview, fill out the BigQuery pipe syntax enrollment form. Overview You can use pipe syntax anywhere

Cloud Functions is now Cloud Run functions — event-driven programming in one unified serverless platform Cloud Functions and its familiar event-driven programming model is now Cloud Run functions, complete with the fine-grained control and scalability that developers love about the serverless platform. With Cloud Run functions, we’ve created a unified serverless platform for all your workloads, so

ポノス：大人気ゲーム「にゃんこ大戦争」を Google Cloud へ移行、ユーザーへの影響を抑えつつ、モダナイズを実現 Tech Acceleration Program (TAP) は、ユーザー企業が DX の取り組みを加速させるために、クラウドネイティブな技術を活用して、実際のアプリケーションを題材に、迅速で効率的なアプリケーション開発を体験するアジャイル型のワークショップです。また、TAP ではアジャイルなアプリケーション開発を支援するための環境づくり（開発環境の整備やコンテナベースのプラットフォームの検討など）もご支援しています。 株式会社ポノスは 1990 年創業のゲーム会社です。家庭用ゲーム機向けやガラケー向けゲームのリリースを経て、2012 年にスマートフォン向けゲームアプリ「にゃんこ大戦争」をリリースしました。9,300万ダウンロードを突破した同作は、日本のみならず、英語

フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 ユーザー定義の集計関数 プレビュー版のサポートについては、bigquery-sql-preview-support@google.com までメールでお問い合わせください。 このドキュメントでは、BigQuery でユーザー定義集計関数（UDAF）を作成、呼び出し、削除する方法について説明します。 UDAF を使用すると、コードを含む式を使用して集計関数を作成できます。UDAF は入力列を受け取り、行のグループに対して一度に計算を実行し、その結果を単一の値として返します。 SQL UDAF を作成する このセクションでは、BigQuery で永続的または一時的な SQL UDAF を作成する方法について説明します。 永続的な SQL UDAF を作成する 永続的な SQL UDAF を作

フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このドキュメントでは、BigQuery でサポートされているステートメントと SQL 言語の概要について説明します。 GoogleSQL は ANSI 準拠の構造化クエリ言語（SQL）であり、サポートされている次のタイプのステートメントが含まれています。 クエリ ステートメント（Data Query Language（DQL）ステートメントとも呼ばれます）は、BigQuery でデータを分析する主要な方法です。1 つ以上のテーブルや式をスキャンして、計算結果の行を返します。クエリ ステートメントには、パイプ構文（プレビュー）を含めることができます。 プロシージャル言語ステートメントは、GoogleSQL のプロシージャルの拡張であり、1 回のリクエストで複数の SQL ステートメントを実

Send feedback Announcement of pricing changes for Cloud Storage Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. | This page contains Cloud Storage pricing updates which occurred on October 1, 2022 and on April 1, 2023. See the Pricing page for current prices, and see the Google Cloud announcement for the FAQ. Changes to Always Free usage limits The amount of

Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. TABLE_CONSTRAINTS view The TABLE_CONSTRAINTS view contains the primary and foreign key relations in a BigQuery dataset. In typical relational databases, primary keys and foreign keys are used to ensure data integrity. A primary key value is unique for each row and is not NULL. Each foreign key valu

Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Explore the bq command-line tool The bq command-line tool is a Python-based command-line tool for BigQuery. This page contains general information about using the bq command-line tool. For a complete reference of all bq commands and flags, see the bq command-line tool reference. Before you begin Be

Send feedback API design guide Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Changelog Introduction This is a general design guide for networked APIs. It has been used inside Google since 2014 and is the guide that Google follows when designing Cloud APIs and other Google APIs. This design guide is shared here to inform outside developers and to make it eas

Send feedback Create jobs Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. This page describes how to create and update Cloud Run jobs from an existing container image. Unlike a Cloud Run service, which listens for and serves requests, a Cloud Run job only runs its tasks and exits when finished. A job does not listen for or serve requests. After you create or

フィードバックを送信 IAP for Cloud Run の有効化 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このページでは、Identity-Aware Proxy（IAP）を使用して Cloud Run サービスを保護する方法について説明します。 既知の制限事項 IAP で保護された従来のアプリケーション ロードバランサの背後にある HTTP/2 が有効な Cloud Run サービスでは、リクエスト時にリダイレクトの無限ループが発生します。IAP で保護された HTTP/2 対応サービスを使用する場合は、グローバル外部アプリケーション ロードバランサを使用することをおすすめします。詳細については、ロードバランサのモードをご覧ください。 IAP は、Cloud Run がデプロイされたサービスに提供するドメインを保護しません。IAP のみがサービ

※この投稿は米国時間 2021 年 5 月 7 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 2021 年用に更新: この投稿には、Google のホワイトペーパー「パスワード管理のベスト プラクティス」のユーザー向けとシステム設計者向けの両方の最新情報を含む、更新されたベスト プラクティスが含まれています。 アカウント管理、認証、パスワード管理には十分な注意を払う必要があります。多くの場合、アカウント管理は開発者や製品マネージャーにとって最優先事項ではなく、盲点になりがちです。そのため、ユーザーが期待するデータ セキュリティやユーザー エクスペリエンスを提供できていないケースがよくあります。 幸い、Google Cloud には、ユーザー アカウント（ここでは、システムに対して認証を受けるすべてのユーザー、つまりお客様または内部ユーザー）の作成、安全な取り扱い、

※この投稿は米国時間 2020 年 1 月 29 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 私たち開発者の多くは、日中仕事をしているときはテクノロジーのヒーローといえます。たとえば SQL について知っているなら、あなたはデータをインサイトに変換できる能力を持ったヒーローです。困っている人が助けを求めてきたら、ビジネス提案書に載せるべき魔法の数字を教えて窮地から救ってあげることができます。データレイクを調べて見つけたパターンで同僚を驚かせることも。 Google Cloud のエンタープライズ データ ウェアハウスである BigQuery を使用すれば、すぐにスーパーヒーローになれます。他の誰よりも速くクエリを実行でき、テーブル全体のスキャンだって恐くありません。データセットを高度に利用可能な状態にできるので、メンテナンスの時間枠におびえる必要もなくなります。

Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Amazon Redshift to BigQuery migration: Overview This document provides guidance on migrating from Amazon Redshift to BigQuery, focusing on the following topics: Strategies for migration Best practices for query optimization and data modeling Troubleshooting tips User adoption guidance The objective

Google Cloud Next is coming to Las Vegas, April 9-11. Register now to get the $999 USD early bird rate.

Felipe HoffaDeveloper Advocate, Google Cloud Platform Today we are announcing the BigQuery sandbox, a credit-card free path to enable new users and students to experiment with BigQuery at no cost—without having to enter credit card information. As organizations begin to collect more and more data, many find that a serverless data warehouse like BigQuery is the only platform that can scale to meet

Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. In a data warehouse like BigQuery, location information is very common. Many critical business decisions revolve around location data. For example, you may record the latitude and longitude of your delivery vehicles or packages over time. You may also record customer transactions and join the data

Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Loading ORC data from Cloud Storage This page provides an overview of loading ORC data from Cloud Storage into BigQuery. ORC is an open source column-oriented data format that is widely used in the Apache Hadoop ecosystem. When you load ORC data from Cloud Storage, you can load the data into a new