カスタムクエリの割り当てを作成する | BigQuery | Google Cloud
カスタムクエリの割り当てを作成する このドキュメントでは、費用を管理するためにカスタムクエリの割り当てを設定、変更する方法について説明します。BigQuery アナリストによる費用の見積もりと管理の方法については、費用の見積もりと管理をご覧ください。 複数の BigQuery プロジェクトとユーザーが存在している場合は、カスタム割り当てを要求することで費用を管理できます。この割り当てでは、1 日に処理されるデータ量の上限を指定します。1 日の割り当ては、午前 0 時（太平洋時間）にリセットされます。 カスタム割り当てはプロアクティブなので、割り当てが 10 TB の場合は 11 TB のクエリを実行できません。処理されるデータに対してカスタム割り当てを作成すると、プロジェクト レベルまたはユーザーレベルで費用を管理できます。 QueryUsagePerDay: プロジェクト レベルのカスタ
Google Cloud コンソールを使用して一般公開データセットに対してクエリを実行 | BigQuery
Google Cloud コンソールで公開データセットにクエリを実行する Google Cloud コンソールを使用して、BigQuery で一般公開データセットを検索してクエリを実行する方法について説明します。 このタスクを Google Cloud コンソールで直接行う際の順を追ったガイダンスについては、「ガイドを表示」をクリックしてください。 ガイドを表示 始める前に Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and
Query partitioned tables | BigQuery | Google Cloud
Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Query partitioned tables This document describes some specific considerations for querying partitioned tables in BigQuery. For general information on running queries in BigQuery, see Running interactive and batch queries. Overview If a query uses a qualifying filter on the value of the partitioning
bq コマンドライン ツールを使ってみる | BigQuery | Google Cloud
bq コマンドライン ツールを使ってみる bq コマンドライン ツールは、Python をベースにした BigQuery 用のコマンドライン ツールです。このページでは、bq コマンドライン ツールの使い方を説明します。 すべての bq コマンドとフラグの詳細なリファレンスについては、bq コマンドライン ツールのリファレンスをご覧ください。 始める前に bq コマンドライン ツールを使用する前に、Google Cloud コンソールを使用して、プロジェクトを作成または選択する必要があります。 Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. N
バッチ リクエスト | BigQuery | Google Cloud
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。 バッチ リクエスト グローバル バッチ HTTP エンドポイントの非推奨に伴い、BigQuery API のみを対象とするバッチ HTTP リクエストは 2021 年 6 月 1 日をもって動作しなくなります。アプリケーションがバッチ HTTP リクエストを送信する場合は、2021 年 6 月 1 日までにバッチ HTTP リクエストを個々の HTTP リクエストに置き換えてください。 非推奨の詳細については、次のよくある質問をご覧ください。HTTP リクエストをバッチ処理する方法については、リクエストのバッチ処理をご覧ください。 BigQuery バッチ HTTP API の非推奨に関するよくある質問 BigQuery バッチ HTTP リクエストが非推奨になるのはなぜですか？ グロー
パーティション分割テーブルの概要 | BigQuery | Google Cloud
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。 パーティション分割テーブルの概要 パーティション分割テーブルはパーティションと呼ばれるセグメントに分割されるため、データの管理や照会が簡単になります。大きなテーブルを小さなパーティションに分割することで、クエリのパフォーマンスを高めたり、クエリによって読み取られるバイト数を減らしてコストを抑えたりすることができます。テーブルを分割するには、テーブルの分割に使用するパーティション列を指定します。 クエリで、パーティショニング列の値に対する限定フィルタを使用すると、BigQuery では、フィルタに一致するパーティションがスキャンされ、残りのパーティションはスキップされます。このプロセスは「プルーニング」と呼ばれます。 パーティション分割テーブルでは、データが物理ブロックに保存され、各ブロッ
外部データソースの概要 | BigQuery | Google Cloud
外部データソースの概要 このページでは、BigQuery の外部に保存されたデータに対してクエリを実行する方法の概要を説明します。 外部データソースは、データが BigQuery ストレージに格納されていない場合でも、BigQuery から直接クエリできるデータソースです。たとえば、別の Google Cloud データベース、Cloud Storage のファイル、または別のクラウド プロダクトにまとめてデータを保管していて、BigQuery で分析を行うものの、移行の準備はできていない場合があります。 外部データソースのユースケースには以下が含まれます。 抽出、読み込み、変換（ELT）ワークロードの場合、CREATE TABLE ... AS SELECT クエリを使用して、1 つのパスでデータの読み込みとクリーニングを実行し、クリーンアップした結果を BigQuery ストレージに書
Data types | BigQuery | Google Cloud
Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. This page provides an overview of all GoogleSQL for BigQuery data types, including information about their value domains. For information on data type literals and constructors, see Lexical Structure and Syntax. Data type list Name Summary
Data types | BigQuery | Google Cloud
Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. This page provides an overview of all GoogleSQL for BigQuery data types, including information about their value domains. For information on data type literals and constructors, see Lexical Structure and Syntax. Data type list Name Summary
以前のストリーミング API を使用する | BigQuery | Google Cloud
このドキュメントでは、以前の tabledata.insertAll メソッドを使用して BigQuery にデータをストリーミングする方法について説明します。 新しいプロジェクトでは、tabledata.insertAll メソッドの代わりに BigQuery Storage Write API を使用することをおすすめします。Storage Write API は、1 回限りの配信セマンティクスなど、低価格でより堅牢な機能を備えています。既存のプロジェクトを tabledata.insertAll メソッドから Storage Write API に移行する場合は、デフォルト ストリームを選択することをおすすめします。tabledata.insertAll メソッドは引き続き完全にサポートされます。 始める前に 宛先テーブルを含んだデータセットへの書き込みアクセス権があることを確認しま
BigQuery API | Google Cloud
Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. A data platform for customers to create, manage, share and query data. REST Resource: v2.datasets REST Resource: v2.jobs REST Resource: v2.models REST Resource: v2.projects REST Resource: v2.routines REST Resource: v2.rowAccessPolicies REST Resource: v2.tabledata REST Resource: v2.tables Service: bigquery.google
エラー メッセージ | BigQuery | Google Cloud
エラー メッセージ このドキュメントでは、BigQuery の使用中に表示される可能性のあるエラー メッセージについて、HTTP エラーコードや推奨されるトラブルシューティングの手順も含めて説明します。 クエリエラーの詳細については、クエリに関する問題のトラブルシューティングをご覧ください。 ストリーミング挿入エラーの詳細については、ストリーミング挿入のトラブルシューティングをご覧ください。 エラーの表 BigQuery API からのレスポンスでは、レスポンス本文内に HTTP エラーコードとエラー オブジェクトが含まれます。通常、エラー オブジェクトは次のいずれかになります。 errors オブジェクト。これには、ErrorProto オブジェクトの配列が含まれます。 errorResults オブジェクト。これには、単一の ErrorProto オブジェクトが含まれます。 次の表の「
Export table data to Cloud Storage | BigQuery | Google Cloud
Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Export table data to Cloud Storage This page describes how to export or extract data from BigQuery tables to Cloud Storage. After you've loaded your data into BigQuery, you can export the data in several formats. BigQuery can export up to 1 GB of data to a single file. If you are exporting more than 1 GB of data
BigQuery の一般公開データセット | Google Cloud
BigQuery の一般公開データセット 一般公開データセットは、BigQuery に保存され、Google Cloud 一般公開データセット プログラムを通じて一般提供されているデータセットです。この一般公開データセットは BigQuery でホストされ、ユーザーがアクセスして独自のアプリケーションに統合できます。Google では、これらのデータセットの保存費用を負担しており、プロジェクトを介してデータへの公開アクセスを提供しています。データで実行したクエリにのみ料金が発生します。毎月 1 TB まで無料です。クエリの料金の詳細をご覧ください。 レガシー SQL や GoogleSQL クエリを使用して分析できる一般公開データセットが用意されています。一般公開データセットをクエリする場合は、bigquery-public-data.bbc_news.fulltext などの完全修飾テー
テーブルの作成と使用 | BigQuery | Google Cloud
テーブルの作成と使用 このドキュメントでは、BigQuery で標準（組み込み）テーブルを作成して使用する方法について説明します。他のタイプのテーブルを作成する方法については、以下をご覧ください。 パーティション分割テーブルの作成 クラスタ化テーブルの作成と使用 テーブルを作成した後は、以下の操作を行うことができます。 テーブルデータへのアクセスを制御する テーブルに関する情報を取得する データセット内のテーブルを一覧表示する テーブル メタデータの取得 テーブルのプロパティの更新、テーブルのコピー、テーブルの削除などのテーブルの管理の詳細については、テーブルの管理をご覧ください。 始める前に BigQuery でテーブルを作成する前に、まず次のことを行います。 BigQuery スタートガイドに従ってプロジェクトを設定します。 BigQuery データセットを作成します。 必要に応じて、
レガシー SQL でのテーブル デコレータ | BigQuery | Google Cloud
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。 レガシー SQL でのテーブル デコレータ 通常、BigQuery はクエリの実行時に行のフルスキャンを行います。レガシー SQL でテーブル デコレータを使用すると、より効率的にデータの一部に対してクエリを実行できます。テーブル デコレータは、テーブルのコピー、テーブルのエクスポート、tabledata.list によるデータの一覧取得など、テーブルを読み取るときに使用できます。 テーブル デコレータでは <time> の相対値と絶対値を使用できます。相対値は負の数値、絶対値は正の数値で指定します。たとえば、-3600000 は現在の時刻より 1 時間前をミリ秒で表しており、3600000 は 1970 年 1 月 1 日から 1 時間後をミリ秒で表しています。 時間デコレータ 時間デ
bq ツールを使用してデータを読み込み、クエリを実行する | BigQuery | Google Cloud
bq ツールを使用してデータを読み込み、クエリを実行する bq コマンドライン ツールを使用してデータセットを作成する方法、サンプルデータを読み込む方法、テーブルに対してクエリを実行する方法を学習します。 このタスクを Google Cloud コンソールで直接行う際の順を追ったガイダンスについては、「ガイドを表示」をクリックしてください。 ガイドを表示 始める前に Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and depl
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テーブルデータを Cloud Storage にエクスポートする | BigQuery | Google Cloud