オブジェクト テーブルを作成する
このドキュメントでは、オブジェクト テーブルを作成して BigQuery の非構造化データにアクセスする方法について説明します。
オブジェクト テーブルを作成するには、次のタスクを完了する必要があります。
- Cloud Storage からオブジェクト情報を読み取るための接続を作成します。
- 接続に関連付けられているサービス アカウントに Cloud Storage 情報を読み取る権限を付与します。
CREATE EXTERNAL TABLE
ステートメントを使用してオブジェクト テーブルを作成し、接続に関連付けます。
始める前に
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
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Enable the BigQuery and BigQuery Connection API APIs.
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- BigQuery 管理者が接続を作成済みで、Cloud Storage へのアクセスを設定していることを確認します。
必要なロール
オブジェクト テーブルを操作するには、ユーザーは組織内でのロールに応じて次の IAM 権限が必要です。ユーザーロールの詳細については、セキュリティ モデルをご覧ください。権限付与の詳細については、リソースに対して付与可能なロールの表示をご覧ください。
データレイク管理者
Cloud Storage への接続に必要な権限を取得するには、プロジェクトの BigQuery 接続管理者(
roles/bigquery.connectionAdmin
)ロールの付与を管理者に依頼してください。Cloud Storage バケットの作成と管理に必要な権限を取得するには、プロジェクトのストレージ管理者(
roles/storage.admin
)ロールの付与を管理者に依頼してください。この事前定義ロールには、Cloud Storage への接続、および Cloud Storage バケットの作成と管理に必要な権限が含まれています。必要とされる正確な権限については、必要な権限セクションを開いてご確認ください。
必要な権限
bigquery.connections.create
bigquery.connections.get
bigquery.connections.list
bigquery.connections.update
bigquery.connections.use
bigquery.connections.delete
storage.bucket.*
storage.object.*
データ ウェアハウス管理者
オブジェクト テーブルを作成するために必要な権限を取得するには、プロジェクトに対して次のロールを付与するよう管理者に依頼してください。
- BigQuery データ編集者(
roles/bigquery.dataEditor
)のロール。 - BigQuery 接続管理者(
roles/bigquery.connectionAdmin
)のロール。
この事前定義ロールには、オブジェクト テーブルの作成に必要な権限が含まれています。必要とされる正確な権限については、必要な権限セクションを開いてご確認ください。
必要な権限
bigquery.tables.create
bigquery.tables.update
bigquery.connections.delegate
- BigQuery データ編集者(
データ アナリスト
オブジェクト テーブルに対してクエリを実行するために必要な権限を取得するには、プロジェクトに対して次のロールを付与するよう管理者に依頼してください。
- BigQuery データ閲覧者(
roles/bigquery.dataViewer
)のロール - BigQuery 接続ユーザー(
roles/bigquery.connectionUser
)のロール
この事前定義ロールには、オブジェクト テーブルに対するクエリに必要な権限が含まれています。必要とされる正確な権限については、必要な権限セクションを開いてご確認ください。
必要な権限
bigquery.jobs.create
bigquery.tables.get
bigquery.tables.getData
bigquery.readsessions.create
- BigQuery データ閲覧者(
オブジェクト テーブルを作成する
オブジェクト テーブルを作成する前に、そのテーブルを格納するデータセットが存在していることが必要です。詳細については、データセットの作成をご覧ください。
オブジェクト テーブルを作成するには:
SQL
CREATE EXTERNAL TABLE
ステートメントを使用します。
Google Cloud コンソールで [BigQuery] ページに移動します。
クエリエディタで次のステートメントを入力します。
CREATE EXTERNAL TABLE `PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_NAME` WITH CONNECTION `PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID` OPTIONS( object_metadata = 'SIMPLE', uris = ['BUCKET_PATH'[,...]], max_staleness = STALENESS_INTERVAL, metadata_cache_mode = 'CACHE_MODE');
次のように置き換えます。
PROJECT_ID
: プロジェクト ID。DATASET_ID
: オブジェクト テーブルを格納するデータセットの ID。TABLE_NAME
: オブジェクト テーブルの名前。REGION
: 接続を含むリージョンまたはマルチリージョン。CONNECTION_ID
: このオブジェクト テーブルで使用するクラウド リソース接続の ID。この接続によって、Cloud Storage からデータを読み込むために使用されるサービス アカウントが決まります。Google Cloud コンソールで接続の詳細を表示する場合、接続 ID は接続 ID に表示される完全修飾接続 ID の最後のセクションの値です。例:
projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection
。BUCKET_PATH
: オブジェクト テーブルで表されるオブジェクトを含む Cloud Storage バケットへのパス。形式は['gs://bucket_name/[folder_name/]*']
です。各パスでアスタリスク 1 つ(
*
)のワイルドカード文字を使用すると、オブジェクト テーブルに含まれるオブジェクトを制限できます。たとえば、バケットに複数のタイプの非構造化データが含まれている場合は、['gs://bucket_name/*.pdf']
を指定することで、PDF オブジェクトのみを含むオブジェクト テーブルを作成できます。詳細については、Cloud Storage の URI でのワイルドカードのサポートをご覧ください。['gs://mybucket1/*', 'gs://mybucket2/folder5/*']
などの複数のパスを指定することで、uris
オプションに複数のバケットを指定できます。BigQuery での Cloud Storage URI の使用方法については、Cloud Storage リソースパスをご覧ください。
STALENESS_INTERVAL
: キャッシュ内のメタデータをオブジェクト テーブルに対するオペレーションで使用するかどうかを指定します。また、オペレーションがキャッシュ内のメタデータを使用するために必要な鮮度を指定します。メタデータ キャッシュに関する考慮事項の詳細については、メタデータ キャッシュによるパフォーマンスの向上をご覧ください。メタデータのキャッシュ保存を無効にするには、0 を指定します。これがデフォルトです。
メタデータ キャッシュを有効にするには、30 分から 7 日の間で間隔リテラルの値を指定します。たとえば、4 時間の未更新間隔の場合、
INTERVAL 4 HOUR
を指定します。この値を指定すると、キャッシュに保存されたメタデータが過去 4 時間以内に更新されていれば、テーブルに対するオペレーションはそのメタデータを使用します。キャッシュに保存されているメタデータがそれより古い場合、オペレーションは代わりに Cloud Storage からメタデータを取得します。CACHE_MODE
: メタデータ キャッシュを自動的に更新するか手動で更新するかを指定します。メタデータ キャッシュに関する考慮事項の詳細については、メタデータ キャッシュのパフォーマンスをご覧ください。AUTOMATIC
に設定すると、メタデータ キャッシュがシステムで定義された間隔(通常は 30~60 分)で更新されます。自身で決めたスケジュールでメタデータ キャッシュを更新する場合は、
MANUAL
に設定します。この場合は、BQ.REFRESH_EXTERNAL_METADATA_CACHE
システム プロシージャを呼び出してキャッシュを更新できます。STALENESS_INTERVAL
が 0 より大きい値に設定されている場合は、CACHE_MODE
を設定する必要があります。
[
実行] をクリックします。
クエリの実行方法について詳しくは、インタラクティブ クエリを実行するをご覧ください。
例
次の例では、メタデータ キャッシュのステイルネス間隔が 1 日のオブジェクト テーブルを作成します。
CREATE EXTERNAL TABLE `my_dataset.object_table` WITH CONNECTION `us.my-connection` OPTIONS( object_metadata = 'SIMPLE', uris = ['gs://mybucket/*'], max_staleness = INTERVAL 1 DAY, metadata_cache_mode = 'AUTOMATIC' );
次の例では、3 つの Cloud Storage バケット内のオブジェクトに対するオブジェクト テーブルを作成します。
CREATE EXTERNAL TABLE `my_dataset.object_table` WITH CONNECTION `us.my-connection` OPTIONS( object_metadata = 'SIMPLE', uris = ['gs://bucket1/*','gs://bucket2/folder1/*','gs://bucket3/*'] );
次の例では、Cloud Storage バケット内の PDF オブジェクトのみを含むオブジェクト テーブルを作成します。
CREATE EXTERNAL TABLE `my_dataset.object_table` WITH CONNECTION `us.my-connection` OPTIONS( object_metadata = 'SIMPLE', uris = ['gs://bucket1/*.pdf'] );
bq
bq mk
コマンドを使用します。
bq mk --table \ --external_table_definition=BUCKET_PATH@REGION.CONNECTION_ID \ --object_metadata=SIMPLE \ --max_staleness=STALENESS_INTERVAL \ --metadata_cache_mode=CACHE_MODE \ PROJECT_ID:DATASET_ID.TABLE_NAME
次のように置き換えます。
PROJECT_ID
: プロジェクト ID。DATASET_ID
: オブジェクト テーブルを格納するデータセットの ID。TABLE_NAME
: オブジェクト テーブルの名前。REGION
: 接続を含むリージョンまたはマルチリージョン。CONNECTION_ID
: この外部テーブルで使用するクラウド リソース接続の ID。この接続によって、Cloud Storage からデータを読み込むために使用されるサービス アカウントが決まります。Google Cloud コンソールで接続の詳細を表示する場合、接続 ID は接続 ID に表示される完全修飾接続 ID の最後のセクションの値です。例:
projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection
。BUCKET_PATH
: オブジェクト テーブルで表されるオブジェクトを含む Cloud Storage バケットへのパス。形式はgs://bucket_name/[folder_name/]*
です。各パスでアスタリスク 1 つ(
*
)のワイルドカード文字を使用すると、オブジェクト テーブルに含まれるオブジェクトを制限できます。たとえば、バケットに複数のタイプの非構造化データが含まれている場合は、gs://bucket_name/*.pdf
を指定することで、PDF オブジェクトのみを含むオブジェクト テーブルを作成できます。詳細については、Cloud Storage の URI でのワイルドカードのサポートをご覧ください。gs://mybucket1/*,gs://mybucket2/folder5/*
などの複数のパスを指定することで、uris
オプションに複数のバケットを指定できます。BigQuery での Cloud Storage URI の使用方法については、Cloud Storage リソースパスをご覧ください。
STALENESS_INTERVAL
: キャッシュ内のメタデータをオブジェクト テーブルに対するオペレーションで使用するかどうかを指定します。また、オペレーションがキャッシュ内のメタデータを使用するために必要な鮮度を指定します。メタデータ キャッシュに関する考慮事項の詳細については、メタデータ キャッシュによるパフォーマンスの向上をご覧ください。メタデータのキャッシュ保存を無効にするには、0 を指定します。これがデフォルトです。
メタデータ キャッシュを有効にするには、
INTERVAL
データ型ドキュメントで説明されているY-M D H:M:S
形式を使用して、30 分から 7 日の間隔値を指定します。たとえば、4 時間のステイルネス間隔に0-0 0 4:0:0
を指定します。この値を指定すると、キャッシュに保存されたメタデータが過去 4 時間以内に更新されていれば、テーブルに対するオペレーションはそのメタデータを使用します。キャッシュに保存されているメタデータがそれより古い場合、オペレーションは代わりに Cloud Storage からメタデータを取得します。CACHE_MODE
: メタデータ キャッシュを自動的に更新するか手動で更新するかを指定します。メタデータ キャッシュに関する考慮事項の詳細については、メタデータ キャッシュのパフォーマンスをご覧ください。AUTOMATIC
に設定すると、メタデータ キャッシュがシステムで定義された間隔(通常は 30~60 分)で更新されます。自身で決めたスケジュールでメタデータ キャッシュを更新する場合は、
MANUAL
に設定します。この場合は、BQ.REFRESH_EXTERNAL_METADATA_CACHE
システム プロシージャを呼び出してキャッシュを更新できます。STALENESS_INTERVAL
が 0 より大きい値に設定されている場合は、CACHE_MODE
を設定する必要があります。
例
次の例では、メタデータ キャッシュのステイルネス間隔が 1 日のオブジェクト テーブルを作成します。
bq mk --table \ --external_table_definition=gs://mybucket/*@us.my-connection \ --object_metadata=SIMPLE \ --max_staleness=0-0 1 0:0:0 \ --metadata_cache_mode=AUTOMATIC \ my_dataset.object_table
次の例では、3 つの Cloud Storage バケット内のオブジェクトに対するオブジェクト テーブルを作成します。
bq mk --table \ --external_table_definition=gs://bucket1/*,gs://bucket2/folder1/*,gs://bucket3/*@us.my-connection \ --object_metadata=SIMPLE \ my_dataset.object_table
次の例では、Cloud Storage バケット内の PDF オブジェクトのみを含むオブジェクト テーブルを作成します。
bq mk --table \ --external_table_definition=gs://bucket1/*[email protected] \ --object_metadata=SIMPLE \ my_dataset.object_table
API
tables.insert
メソッドを呼び出します。渡す Table
リソースに、objectMetadata
フィールドが SIMPLE
に設定された ExternalDataConfiguration
オブジェクトを含めます。
次の例は、curl
を使用してこのメソッドを呼び出す方法を示しています。
ACCESS_TOKEN=$(gcloud auth print-access-token) curl \
-H "Authorization: Bearer ${ACCESS_TOKEN}" \
-H "Content-Type: application/json" \
-X POST \
-d '{"tableReference": {"projectId": "my_project", "datasetId": "my_dataset", "tableId": "object_table_name"}, "externalDataConfiguration": {"objectMetadata": "SIMPLE", "sourceUris": ["gs://mybucket/*"]}}' \
https://www.googleapis.com/bigquery/v2/projects/my_project/datasets/my_dataset/tables
Terraform
この例では、メタデータのキャッシュを有効にして、手動更新を使用したオブジェクト テーブルを作成します。
BigQuery に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、クライアント ライブラリの認証を設定するをご覧ください。
オブジェクト テーブルで指定する主なフィールドは google_bigquery_table.external_data_configuration.object_metadata
、google_bigquery_table.external_data_configuration.metadata_cache_mode
、google_bigquery_table.max_staleness
です。各リソースの詳細については、BigQuery の Terraform のドキュメントをご覧ください。
Google Cloud プロジェクトで Terraform 構成を適用するには、次のセクションの手順を完了します。
Cloud Shell を準備する
- Cloud Shell を起動します。
-
Terraform 構成を適用するデフォルトの Google Cloud プロジェクトを設定します。
このコマンドは、プロジェクトごとに 1 回だけ実行する必要があります。これは任意のディレクトリで実行できます。
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID
Terraform 構成ファイルに明示的な値を設定すると、環境変数がオーバーライドされます。
ディレクトリを準備する
Terraform 構成ファイルには独自のディレクトリ(ルート モジュールとも呼ばれます)が必要です。
-
Cloud Shell で、ディレクトリを作成し、そのディレクトリ内に新しいファイルを作成します。ファイルの拡張子は
.tf
にする必要があります(例:main.tf
)。このチュートリアルでは、このファイルをmain.tf
とします。mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf
-
チュートリアルを使用している場合は、各セクションまたはステップのサンプルコードをコピーできます。
新しく作成した
main.tf
にサンプルコードをコピーします。必要に応じて、GitHub からコードをコピーします。Terraform スニペットがエンドツーエンドのソリューションの一部である場合は、この方法をおすすめします。
- 環境に適用するサンプル パラメータを確認し、変更します。
- 変更を保存します。
-
Terraform を初期化します。これは、ディレクトリごとに 1 回だけ行います。
terraform init
最新バージョンの Google プロバイダを使用する場合は、
-upgrade
オプションを使用します。terraform init -upgrade
変更を適用する
-
構成を確認して、Terraform が作成または更新するリソースが想定どおりであることを確認します。
terraform plan
必要に応じて構成を修正します。
-
次のコマンドを実行します。プロンプトで「
yes
」と入力して、Terraform 構成を適用します。terraform apply
Terraform に「Apply complete!」というメッセージが表示されるまで待ちます。
- Google Cloud プロジェクトを開いて結果を表示します。Google Cloud コンソールの UI でリソースに移動して、Terraform によって作成または更新されたことを確認します。
クエリ オブジェクト テーブル
オブジェクト テーブルは、他の BigQuery と同様にクエリできます。次に例を示します。
SELECT * FROM mydataset.myobjecttable;
オブジェクト テーブルに対してクエリを実行すると、基盤となるオブジェクトのメタデータが返されます。詳細については、オブジェクト テーブル スキーマをご覧ください。
次のステップ
- 画像オブジェクト テーブルで推論を実行する方法を確認する。
- リモート関数を使用してオブジェクト テーブルを分析する方法を学習する。