クラスタ化テーブルの作成と使用

このドキュメントでは、BigQuery でクラスタ化テーブルを作成および使用する方法について説明します。BigQuery でのクラスタ化テーブルに対するサポートの概要については、クラスタ化テーブルの概要をご覧ください。

制限事項

BigQuery のクラスタ化テーブルには、次の制限があります。

• 現在、クラスタリングはパーティション分割テーブルに対してのみサポートされています。
• クラスタ化テーブルのクエリと、クラスタ化テーブルに対するクエリ結果の書き込みでは、標準 SQL のみがサポートされています。
• テーブルの作成時にはクラスタリング列のみを指定できます。
• クラスタ化テーブルを作成した後、クラスタリング列を変更することはできません。
• クラスタリング列は最上位の繰り返しでない列であることが必要です。データ型は INT64、STRING、DATE、TIMESTAMP、BOOL、NUMERIC、GEOGRAPHY のいずれかでなければなりません。データ型の詳細については、標準 SQL データ型をご覧ください。
• 最大 4 つのクラスタリング列を指定できます。

クラスタ化テーブルの作成

現在、クラスタ化できるのはパーティション分割テーブルのみです。これには、取り込み時間パーティション分割テーブルと、TIMESTAMP 列または DATE 列によってパーティション分割されたテーブルの両方が含まれます。

BigQuery では次のようにしてクラスタ化テーブルを作成できます。

• クエリ結果から作成
  • DDL の CREATE TABLE AS SELECT ステートメントを使用
  • クラスタ化テーブルを作成するクエリを実行
• DDL の CREATE TABLE ステートメントを使用、CLUSTER BY 句に clustering_column_list を指定して作成
• コマンドライン ツールの bq mk コマンドを使用して手動で作成
• プログラムで tables.insert API メソッドを呼び出して作成
• データを読み込むときに作成
• クライアント ライブラリを使用して作成

テーブルの命名

BigQuery でテーブルを作成するとき、テーブル名はデータセットごとに一意にする必要があります。テーブル名の要件は次のとおりです。

• 1,024 文字以内
• 英字（大文字または小文字）、数字、アンダースコアだけが含まれている

必要な権限

テーブルを作成するには、少なくとも次の権限が付与されている必要があります。

• bigquery.tables.create（テーブルを作成するための権限）
• bigquery.tables.updateData（読み込みジョブ、クエリジョブ、またはコピージョブを使用してテーブルにデータを書き込むための権限）
• bigquery.jobs.create（テーブルにデータを書き込むクエリジョブ、読み込みジョブ、またはコピージョブを実行するための権限）

テーブルに書き込むデータにアクセスするために、bigquery.tables.getData などの権限も必要になる場合があります。

bigquery.tables.create 権限と bigquery.tables.updateData 権限は、どちらも以下の事前定義された Cloud IAM 役割に含まれています。

• bigquery.dataEditor
• bigquery.dataOwner
• bigquery.admin

bigquery.jobs.create 権限は、以下の事前定義された Cloud IAM 役割に含まれています。

• bigquery.user
• bigquery.jobUser
• bigquery.admin

さらに、bigquery.datasets.create 権限を持つユーザーがデータセットを作成すると、そのデータセットに対する bigquery.dataOwner アクセス権がユーザーに付与されます。 bigquery.dataOwner アクセス権により、データセット内のテーブルを作成、更新する権限が付与されます。

BigQuery での Cloud IAM 役割と権限については、アクセス制御をご覧ください。

スキーマ定義を使用して空のクラスタ化テーブルを作成する

BigQuery でテーブルを作成するときにクラスタリング列を指定します。テーブルを作成した後、クラスタリング列を変更することはできません。現時点では、クラスタリング列を指定できるのはパーティション分割テーブルのみです。

クラスタリング列は最上位の非繰り返し列で、そのデータ型はシンプルな INTEGER、STRING、DATE、TIMESTAMP、BOOLEAN、NUMERIC、GEOGRAPHY のいずれかでなければなりません。

最大 4 つのクラスタリング列を指定できます。複数の列を指定する場合、列の順序によってデータの並べ替え方法が決まります。たとえば、テーブルが列 a、b、c によってクラスタ化されている場合、データは同じ順序（列 a、列 b、列 c の順）で並べ替えられます。ベスト プラクティスとして、最も頻繁にフィルタリングまたは集計される列を最初に置いてください。

クラスタリング列の順序は、クエリのパフォーマンスと料金にも影響します。クラスタ化テーブルのクエリのベスト プラクティスについては、クラスタ化テーブルのクエリをご覧ください。

スキーマ定義を使用して空のクラスタ化テーブルを作成するには:

Console

1. GCP Console で BigQuery ウェブ UI を開きます。
   BigQuery ウェブ UI に移動

2. ナビゲーション パネルの [リソース] セクションでプロジェクトを展開し、データセットを選択します。

3. ウィンドウの右側の詳細パネルで、[テーブルを作成] をクリックします。データを読み込むプロセスは、空のテーブルを作成するプロセスと同じです。

   

4. [テーブルの作成] ページの [ソース] セクションに移動し、[テーブルの作成元] で [空のテーブル] を選択します。

   

5. [テーブルの作成] ページの [送信先] セクションで、次の操作を行います。

   • [データセット名] で該当するデータセットを選択し、[テーブル名] フィールドに BigQuery で作成するテーブルの名前を入力します。

     

   • [テーブルタイプ] が [ネイティブ テーブル] に設定されていることを確認します。

6. [スキーマ] セクションでスキーマ定義を入力します。

   • 次のいずれかの方法で、スキーマ情報を手動で入力します。

     • [テキストとして編集] を有効にし、テーブル スキーマを JSON 配列として入力します。

       注: 既存のテーブルのスキーマを JSON 形式で表示するには、bq show --format=prettyjson [DATASET].[TABLE] コマンドを入力します。

     • [フィールドを追加] を使用して、スキーマを手動で入力します。

7. [パーティションとクラスタの設定] セクションで、次の操作を行います。

   • [パーティショニング] で [パーティショニングなし] をクリックし、[取り込み時間により分割] を選択して、取り込み時間パーティション分割テーブルをクラスタ化します。または、[Partition by field] を選択してから、DATE 列または TIMESTAMP 列を選択してパーティション分割テーブルをクラスタ化します。

   • [クラスタリング順序] で、1～4 個のフィールド名をカンマで区切って入力します。

8. [テーブルを作成] をクリックします。

注: BigQuery ウェブ UI を使用して空のクラスタ化テーブルを作成する場合は、ラベル、説明、テーブルの有効期限、パーティションの有効期限は追加できません。これらのオプションのプロパティは、CLI または API を使用してテーブルを作成する際に追加できます。

テーブルの作成後に、クラスタ化テーブルのテーブル有効期限、説明、ラベルを更新できます。BigQuery ウェブ UI を使用してテーブルを作成した後にパーティションの有効期限を追加することはできません。

従来の UI

1. 従来の BigQuery ウェブ UI に移動します。

   従来の BigQuery ウェブ UI に移動

2. ナビゲーション内のデータセット名の横にある下矢印アイコン をクリックし、[Create new table] をクリックします。

3. [Create Table] ページの [Source Data] セクションで、[Create empty table] をクリックします。

4. [Create Table] ページの [Destination Table] セクションで、次の操作を行います。

   • [Table name] で適切なデータセットを選択し、作成するテーブルの名前をテーブル名のフィールドに入力します。
   • [Table type] が [Native table] に設定されていることを確認します。

5. [Schema] セクションで、スキーマ定義を手動で入力します。

   • スキーマ情報は次の方法により手動で入力できます。

     • [Edit as text] をクリックし、テーブル スキーマを JSON 配列として入力します。

       注: 既存のテーブルのスキーマを JSON 形式で表示するには、bq show --schema --format=prettyjson [PROJECT_ID]:[DATASET].[TABLE] コマンドを入力します。

     • [Add Field] を使用してスキーマを入力します。

6. [Options] セクションで次の操作を行います。

   • [Partitioning Type] で、[None] をクリックして [Day] を選択します。
   • [Partitioning Field] で、次のいずれかを選択します。
     • DATE 列または TIMESTAMP 列でパーティション分割されたテーブルを作成するには、timestamp を選択します。
     • 取り込み時間パーティション分割テーブルを作成するには、_PARTITIONTIME を選択します。
   • [Clustering columns] で、1 つから 4 つまでのフィールド名を入力します。

   • [Destination encryption] は Default のままにします。このプロパティは、顧客管理の暗号鍵に使用されます。BigQuery では、デフォルトの処理として保存されているお客様のコンテンツを暗号化しています。

     

7. [Create Table] をクリックします。

注: BigQuery ウェブ UI を使用して空のクラスタ化テーブルを作成する場合は、ラベル、説明、テーブルの有効期限、パーティションの有効期限は追加できません。これらのオプションのプロパティは、CLI または API を使用してテーブルを作成する際に追加できます。

テーブルの作成後に、クラスタ化テーブルのテーブル有効期限、説明、ラベルを更新できます。BigQuery ウェブ UI を使用してテーブルを作成した後にパーティションの有効期限を追加することはできません。

CLI

mk コマンドを使用し、次のフラグを指定します。

• --table（または -t ショートカット）。
• --schema: テーブルのスキーマ定義をインラインで、または JSON スキーマ ファイルを使用して指定できます。
• --time_partitioning_type（取り込み時間パーティション分割テーブルの場合）、または --time_partitioning_field（パーティション分割テーブルの場合）。現時点では、--time_partitioning_type でサポートされている値は DAY のみです。
• --clustering_fields: 最大 4 つのクラスタリング列を指定します。

オプションのパラメータには --expiration、--description、--time_partitioning_expiration、--destination_kms_key、--label があります。

デフォルト以外のプロジェクトでテーブルを作成する場合は、[PROJECT_ID]:[DATASET] の形式でプロジェクト ID をデータセットに追加します。

--destination_kms_key についてはここでは説明しません。このフラグの使用方法の詳細については、顧客管理の暗号鍵をご覧ください。

次のコマンドを入力して、スキーマ定義を指定して空のクラスタ化テーブルを作成します。

bq mk \
--table \
--expiration [INTEGER1] \
--schema [SCHEMA] \
--time_partitioning_type=DAY \
--time_partitioning_field [COLUMN] \
--clustering_fields [COLUMNS] \
--time_partitioning_expiration [INTEGER2] \
--description "[DESCRIPTION]" \
--label [KEY:VALUE, KEY:VALUE] \
[PROJECT_ID]:[DATASET].[TABLE]

ここで

• [INTEGER1] はテーブルのデフォルトの存続期間（秒）です。最小値は 3,600 秒（1 時間）です。現在の UTC 時間にこの整数値を足した値が有効期限になります。時間パーティション分割テーブルの作成時に有効期限を設定した場合、データセットのデフォルトのテーブル有効期限の設定は無視されます。この値を設定すると、指定した時間が経過したときにテーブルとすべてのパーティションは削除されます。
• [SCHEMA] は、[FIELD]:[DATA_TYPE],[FIELD]:[DATA_TYPE] の形式のインライン スキーマ定義か、ローカルマシン上の JSON スキーマ ファイルのパスです。
• [COLUMN] は、パーティション分割テーブルの作成に使用される TIMESTAMP 列または DATE 列の名前です。パーティション分割テーブルを作成する場合は、--time_partitioning_type=DAY フラグを指定する必要はありません。
• [COLUMNS] は、最大 4 つのクラスタリング列のカンマ区切りリストです。
• [INTEGER2] は、テーブルのパーティションのデフォルトの存続期間（秒）です。最小値はありません。パーティションの日付にこの整数値を足した値が有効期限になります。パーティションの有効期限はテーブルの有効期限とは無関係であり、それをオーバーライドしません。テーブルの有効期限より長いパーティション有効期限を設定すると、テーブルの有効期限が優先されます。
• [DESCRIPTION] はテーブルの説明です。引用符で囲みます。
• [KEY:VALUE] は、ラベルを表す Key-Value ペアです。カンマ区切りリストを使用して複数のラベルを入力できます。
• [PROJECT_ID] はプロジェクト ID です。
• [DATASET] は、プロジェクト内のデータセットです。
• [TABLE] は、作成するパーティション分割テーブルの名前です。

コマンドラインでスキーマを指定する場合、RECORD（STRUCT）型と列の説明を含めることはできません。また、列のモードも指定できません。モードはすべてデフォルトで NULLABLE に設定されます。説明、モード、RECORD 型を含めるには、JSON スキーマ ファイルを指定します。

例:

デフォルト プロジェクトの mydataset 内に myclusteredtable という名前のクラスタ化テーブルを作成するには、次のコマンドを入力します。テーブルは（TIMESTAMP 列で分割された）パーティション分割テーブルです。パーティションの有効期限は 86,400 秒（1 日）に設定され、テーブルの有効期限は 2,592,000 秒（1 か月、つまり 30 日）に設定され、説明は This is my clustered table に設定され、ラベルは organization:development に設定されます。このコマンドでは --table ではなく -t ショートカットを使用しています。

スキーマはインラインで timestamp:timestamp,customer_id:string,transaction_amount:float と指定されています。指定されたクラスタリング フィールド customer_id は、パーティションをクラスタ化するために使用されます。

bq mk -t \
--expiration 2592000 \
--schema 'timestamp:timestamp,customer_id:string,transaction_amount:float' \
--time_partitioning_field timestamp \
--clustering_fields customer_id \
--time_partitioning_expiration 86400  \
--description "This is my clustered table" \
--label org:dev \
mydataset.myclusteredtable

デフォルト プロジェクトではない myotherproject 内に myclusteredtable という名前のクラスタ化テーブルを作成するには、次のコマンドを入力します。テーブルは、取り込み時間パーティション分割テーブルです。パーティションの有効期限は 259,200 秒（3 日）に設定され、説明は This is my partitioned table に設定され、ラベルは organization:development に設定されます。このコマンドでは --table ではなく -t ショートカットを使用しています。このコマンドではテーブルの有効期限を指定していません。データセットにデフォルトのテーブル有効期限がある場合、それが適用されます。データセットにデフォルトのテーブル有効期限がない場合、テーブルは期限切れになりませんが、パーティションは 3 日で期限切れになります。

スキーマは、ローカルの JSON ファイル /tmp/myschema.json で指定されています。customer_id フィールドは、パーティションをクラスタ化するために使用されます。

bq mk -t \
--expiration 2592000 \
--schema /tmp/myschema.json \
--time_partitioning_type=DAY \
--clustering_fields=customer_id \
--time_partitioning_expiration 86400  \
--description "This is my partitioned table" \
--label org:dev \
myotherproject:mydataset.myclusteredtable

テーブルを作成した後に、パーティション分割テーブルのテーブル有効期限、パーティション有効期限、説明、ラベルを更新できます。

API

timePartitioning プロパティ、clustering.fields プロパティ、schema プロパティを指定した定義済みのテーブル リソースを使用して、tables.insert メソッドを呼び出します。

Go

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用にある Go 向けの手順に沿って設定を行ってください。詳細については、BigQuery Go API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

GitHub で表示 フィードバック

// To run this sample, you will need to create (or reuse) a context and
// an instance of the bigquery client.  For example:
// import "cloud.google.com/go/bigquery"
// ctx := context.Background()
// client, err := bigquery.NewClient(ctx, "your-project-id")
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
}

クエリ結果からクラスタ化テーブルを作成する

クエリ結果からクラスタ化テーブルを作成するには、次の 2 つの方法があります。

• 結果を新しい宛先テーブルに書き込み、クラスタリング列を指定する。この方法については後述します。
• CREATE TABLE AS SELECT DDL ステートメントを使用する。この方法の詳細については、データ定義言語ステートメントの使用のページにあるクエリ結果からクラスタ化テーブルを作成するをご覧ください。

パーティション分割テーブル、パーティション分割されていないテーブルのいずれのクエリからでも、クラスタ化テーブルを作成できます。クエリ結果を使用して、既存のテーブルをクラスタ化テーブルに変更することはできません。

クエリ結果からクラスタ化テーブルを作成する場合、標準 SQL を使用する必要があります。現時点では、クラスタ化テーブルをクエリする場合や、クエリ結果をクラスタ化テーブルに書き込む場合に、レガシー SQL はサポートされていません。

Console

BigQuery ウェブ UI を使用してデータをクエリする場合は、DDL ステートメントを使用する場合を除き、宛先テーブルのクラスタリング オプションを指定することはできません。詳細については、データ定義言語ステートメントの使用をご覧ください。

従来の UI

従来の BigQuery ウェブ UI を使用してデータをクエリする場合は、DDL ステートメントを使用する場合を除き、宛先テーブルのクラスタリング オプションを指定することはできません。詳細については、データ定義言語ステートメントの使用をご覧ください。

CLI

次のコマンドを入力して、クエリ結果から新しいクラスタ化テーブルを作成します。

    bq --location=[LOCATION] query --use_legacy_sql=false '[QUERY]'

ここで

• [LOCATION] は、該当するロケーションの名前です。--location フラグは省略可能です。たとえば、BigQuery を東京リージョンで使用している場合は、このフラグの値を asia-northeast1 に設定します。.bigqueryrc ファイルを使用してロケーションのデフォルト値を設定できます。
• [QUERY] は標準 SQL 構文のクエリです。現時点では、レガシー SQL を使用して、クラスタ化テーブルをクエリすることや、クエリ結果をクラスタ化テーブルに書き込むことはできません。クエリには、クラスタ化テーブルを作成するためのオプションを指定した CREATE TABLE DDL ステートメントを含めることができます。個々のコマンドライン フラグを指定するのではなく、DDL を使用できます。

例:

次のコマンドを入力すると、mydataset 内の myclusteredtable という名前のクラスタ化テーブルにクエリ結果が書き込まれます。mydataset はデフォルト プロジェクトにあります。このクエリは、パーティション分割されていないテーブル（mytable）からデータを取得します。テーブルの customer_id 列は、テーブルのクラスタ化に使用されます。このテーブルの timestamp 列は、パーティション分割テーブルの作成に使用されます。

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

API

クエリ結果をクラスタ化テーブルに保存するには、jobs.insert メソッドを呼び出し、query ジョブを構成して、クラスタ化テーブルを作成する CREATE TABLE DDL ステートメントを含めます。

ジョブリソースの jobReference セクションにある location プロパティでロケーションを指定します。

データ読み込み時にクラスタ化テーブルを作成する

新しいテーブルにデータを読み込むときに、クラスタリング列を指定することによってクラスタ化テーブルを作成できます。データを読み込む前に空のテーブルを作成する必要はありません。クラスタ化テーブルを作成すると同時にデータを読み込むことができます。

データの読み込みの詳細については、BigQuery へのデータの読み込みの概要をご覧ください。

読み込みジョブを定義するときにクラスタリングを定義するには:

API

読み込みジョブを介してテーブルを作成する際にクラスタリング構成を定義するには、configuration.load.clustering メッセージを使用して configuration.load.clustering.Fields プロパティに最大 4 つのクラスタリング列を優先順位の高い順に指定します。

Go

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用にある Go 向けの手順に沿って設定を行ってください。詳細については、BigQuery Go API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

GitHub で表示 フィードバック

// To run this sample, you will need to create (or reuse) a context and
// an instance of the bigquery client.  For example:
// import "cloud.google.com/go/bigquery"
// ctx := context.Background()
// client, err := bigquery.NewClient(ctx, "your-project-id")
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())
}

クラスタ化テーブルへのアクセスの制御

テーブルやビューにアクセス制御を直接割り当てることはできません。アクセス権を付与できる BigQuery リソースの最下位レベルは、データセット レベルです。テーブルやビューへのアクセス権を構成するには、データセット レベル以上のエンティティに Cloud IAM の役割を付与します。

データセット レベルで役割を付与すると、そのデータセットに含まれるテーブルやビューに対してエンティティが実行できるオペレーションが特定されます。データセット レベルのアクセス制御を構成する方法については、データセットへのアクセスの制御をご覧ください。

Google Cloud Platform リソース階層でデータセットよりも高位のレベル（プロジェクト レベル、フォルダレベル、組織レベルなど）で Cloud IAM の役割を付与することもできます。高位のレベルで役割を付与すると、より広範なリソースへのアクセス権がエンティティに付与されます。たとえば、プロジェクト レベルでエンティティに役割を付与すると、そのエンティティには、プロジェクトに含まれるすべてのデータセットに適用される権限が付与されます。リソースへのアクセス権を付与する方法については、Cloud IAM ドキュメントのリソースへのアクセス権の付与、変更、取り消しをご覧ください。

Cloud IAM のカスタムの役割を作成することもできます。カスタムの役割を作成する場合、エンティティに実行を許可する特定のオペレーションによって、付与する権限は異なります。

役割と権限の詳細については、以下をご覧ください。

• Cloud IAM ドキュメントの役割について
• BigQuery のアクセス制御
• データセットへのアクセスの制御

クラスタ化テーブルの使用

クラスタ化テーブルに関する情報の取得

テーブルに関する情報は、次の方法で入手できます。

• GCP Console または従来の BigQuery ウェブ UI を使用する
• bq show CLI コマンドの使用
• tables.get API メソッドの呼び出し
• INFORMATION_SCHEMA ビューへのクエリ（ベータ版）

必要な権限

テーブルに関する情報を取得するには、少なくとも bigquery.tables.get 権限が付与されている必要があります。bigquery.tables.get 権限は、次の事前定義された Cloud IAM 役割に含まれています。

• bigquery.metadataViewer
• bigquery.dataViewer
• bigquery.dataOwner
• bigquery.dataEditor
• bigquery.admin

さらに、bigquery.datasets.create 権限を持つユーザーがデータセットを作成すると、そのデータセットに対する bigquery.dataOwner アクセス権がユーザーに付与されます。 bigquery.dataOwner アクセス権により、データセットに含まれるテーブルの情報を取得する権限が付与されます。

BigQuery での IAM 役割と権限の詳細については、アクセス制御をご覧ください。

クラスタ化テーブルの情報の取得

クラスタ化テーブルに関する情報を表示するには:

Console

1. [リソース] パネルで、データセット名をクリックして展開し、表示するテーブル名をクリックします。

2. [詳細] をクリックします。このページには、クラスタリング列を含むテーブルの詳細情報が表示されます。

   

従来の UI

1. ナビゲーション パネルで、データセットの左側にある下矢印アイコン をクリックして展開するか、データセット名をダブルクリックします。これにより、データセット内のテーブルとビューが表示されます。

2. テーブル名をクリックします。

3. [Details] をクリックします。[Table Details] ページに、クラスタリング列を含むテーブルの詳細情報が表示されます。

   

CLI

すべてのテーブル情報を表示するには、bq show コマンドを発行します。テーブルのスキーマ情報のみを表示するには --schema フラグを使用します。--format フラグを使用して出力を制御できます。

デフォルト以外のプロジェクトにあるテーブルの情報を取得する場合は、[PROJECT_ID]:[DATASET] の形式でプロジェクト ID をデータセットに追加します。

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

ここで

• [PROJECT_ID] はプロジェクト ID です。
• [DATASET] はデータセットの名前です。
• [TABLE] はテーブルの名前です。

例:

mydataset 内の myclusteredtable に関するすべての情報を表示するには、次のコマンドを入力します。mydataset はデフォルト プロジェクトにあります。

bq show --format=prettyjson mydataset.myclusteredtable

出力は次のようになります。

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

API

bigquery.tables.get メソッドを呼び出し、関連パラメータを指定します。

INFORMATION_SCHEMA を使用したクラスタ化テーブル情報の取得（ベータ版）

INFORMATION_SCHEMA は、データセット、テーブル、ビューに関するメタデータへのアクセスを提供する一連のビューです。

INFORMATION_SCHEMA.TABLES および INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS ビューにクエリを実行し、プロジェクト内のテーブルとビューに関するメタデータを取得できます。INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS および INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS ビューにクエリを実行し、テーブル内の列（フィールド）に関するメタデータを取得することもできます。

クラスタ化テーブルの場合、INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS ビュー内の CLUSTERING_ORDINAL_POSITION 列をクエリして、クラスタリング列に関する情報を取得できます。

TABLES ビュー

INFORMATION_SCHEMA.TABLES ビューにクエリを実行すると、クエリ結果として、データセット内のテーブルまたはビューごとに 1 行が表示されます。

INFORMATION_SCHEMA.TABLES ビューに対するクエリでは、データセット修飾子を指定する必要があります。また、クエリを発行するには、テーブルまたはビューの格納先であるデータセットへのアクセス権が必要です。

INFORMATION_SCHEMA.TABLES ビューのスキーマは次のとおりです。

列名	データ型	値
TABLE_CATALOG	STRING	データセットを含むプロジェクトの名前
TABLE_SCHEMA	STRING	テーブルまたはビューを含むデータセットの名前（datasetId と呼ぶこともある）
TABLE_NAME	STRING	テーブルまたはビューの名前（tableId と呼ぶこともある）
TABLE_TYPE	STRING	次のテーブルタイプ: BASE TABLE: BigQuery のテーブル VIEW: BigQuery のビュー EXTERNAL: 外部データソースを参照するテーブル
IS_INSERTABLE_INTO	STRING	YES または NO（テーブルが DML INSERT ステートメントに対応しているかどうかによる）
IS_TYPED	STRING	値は常に NO
CREATION_TIME	TIMESTAMP	テーブルの作成時間

データセット プロパティの詳細については、REST API ドキュメントのデータセット リソースのページをご覧ください。テーブルとビューのプロパティの詳細については、REST API ドキュメントのテーブル リソースのページをご覧ください。

例

例 1:

次の例では、将来用に予約されている is_typed を除くすべての列を INFORMATION_SCHEMA.TABLES ビューから取得します。デフォルト プロジェクト（myproject）にある mydataset 内のすべてのテーブルに対するメタデータが返されます。

mydataset には、次のテーブルが含まれています。

• mytable1: 標準の BigQuery テーブル
• myview1: BigQuery ビュー

INFORMATION_SCHEMA.TABLES ビューに対するクエリでは、データセット修飾子を指定する必要があります。また、クエリを発行するには、テーブルの格納先であるデータセットへのアクセス権が必要です。

デフォルト以外のプロジェクトに対してクエリを実行するには、`project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view の形式でプロジェクト ID をデータセットに追加します（例: `myproject`.mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES）。

クエリを実行するには:

Console

1. GCP Console で BigQuery ウェブ UI を開きます。

   GCP Console に移動

2. [クエリエディタ] ボックスに、次の標準 SQL クエリを入力します。 INFORMATION_SCHEMA では標準 SQL 構文が必要です。標準 SQL は GCP Console のデフォルトの構文です。

   SELECT
    * EXCEPT(is_typed)
   FROM
    mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
   

   注: INFORMATION_SCHEMA ビューの名前では大文字と小文字が区別されます。

3. [実行] をクリックします。

CLI

query コマンドで、--nouse_legacy_sql または --use_legacy_sql=false フラグを使用して標準 SQL 構文を指定します。INFORMATION_SCHEMA クエリには標準 SQL 構文が必要です。

クエリを実行するには、次のように入力します。

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   * EXCEPT(is_typed)
 FROM
   mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES'

結果は次のようになります。

  +----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+
  | table_catalog  | table_schema  |   table_name   | table_type | is_insertable_into |    creation_time    |
  +----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+
  | myproject      | mydataset     | mytable1       | BASE TABLE | YES                | 2018-10-29 20:34:44 |
  | myproject      | mydataset     | myview1        | VIEW       | NO                 | 2018-12-29 00:19:20 |
  +----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+
  

例 2:

次の例では、INFORMATION_SCHEMA.TABLES ビューからタイプが BASE TABLE のすべてのテーブルを取得します。is_typed 列は除外されます。デフォルト プロジェクト（myproject）にある mydataset のテーブルに対するメタデータが返されます。

INFORMATION_SCHEMA.TABLES ビューに対するクエリでは、データセット修飾子を指定する必要があります。また、クエリを発行するには、テーブルの格納先であるデータセットへのアクセス権が必要です。

デフォルト以外のプロジェクトに対してクエリを実行するには、`project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view の形式でプロジェクト ID をデータセットに追加します（例: `myproject`.mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES）。

クエリを実行するには:

Console

1. GCP Console で BigQuery ウェブ UI を開きます。

   GCP Console に移動

2. [クエリエディタ] ボックスに、次の標準 SQL クエリを入力します。 INFORMATION_SCHEMA では標準 SQL 構文が必要です。標準 SQL は GCP Console のデフォルトの構文です。

   SELECT
    * EXCEPT(is_typed)
   FROM
    mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
   WHERE
    table_type="BASE TABLE"
   

   注: INFORMATION_SCHEMA ビューの名前では大文字と小文字が区別されます。

3. [実行] をクリックします。

CLI

query コマンドで、--nouse_legacy_sql または --use_legacy_sql=false フラグを使用して標準 SQL 構文を指定します。INFORMATION_SCHEMA クエリには標準 SQL 構文が必要です。

クエリを実行するには、次のように入力します。

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   * EXCEPT(is_typed)
 FROM
   mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
 WHERE
   table_type="BASE TABLE"'

結果は次のようになります。

  +----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+
  | table_catalog  | table_schema  |   table_name   | table_type | is_insertable_into |    creation_time    |
  +----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+
  | myproject      | mydataset     | mytable1       | BASE TABLE | NO                 | 2018-10-31 22:40:05 |
  +----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+
  

TABLE_OPTIONS ビュー

INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS ビューにクエリを実行すると、クエリ結果として、データセット内のテーブルまたはビューごとに 1 行が表示されます。

INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS ビューに対するクエリでは、データセット修飾子を指定する必要があります。また、クエリを発行するには、テーブルまたはビューの格納先であるデータセットへのアクセス権が必要です。

INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS ビューのスキーマは次のとおりです。

列名	データ型	値
TABLE_CATALOG	STRING	データセットを含むプロジェクトの名前
TABLE_SCHEMA	STRING	テーブルまたはビューを含むデータセットの名前（datasetId と呼ぶこともある）
TABLE_NAME	STRING	テーブルまたはビューの名前（tableId と呼ぶこともある）
OPTION_NAME	STRING	オプション テーブル内の名前の値の 1 つ
OPTION_TYPE	STRING	オプション テーブルのデータ型の値の 1 つ
OPTION_VALUE	STRING	オプション テーブルの値オプションの 1 つ

オプション テーブル

OPTION_NAME	OPTION_TYPE	OPTION_VALUE
partition_expiration_days	FLOAT64	パーティション分割テーブルのすべてのパーティションのデフォルトの存続期間（日数）
expiration_timestamp	FLOAT64	テーブルのデフォルトの存続期間（日数）
kms_key_name	STRING	テーブルの暗号化に使用される Cloud KMS 鍵の名前
friendly_name	STRING	テーブルのわかりやすい名前
description	STRING	テーブルの説明
labels	ARRAY<STRUCT<STRING, STRING>>	テーブルのラベルを表す STRUCT の配列

データセット プロパティの詳細については、REST API ドキュメントのデータセット リソースのページをご覧ください。テーブルとビューのプロパティの詳細については、REST API ドキュメントのテーブル リソースのページをご覧ください。

例

例 1:

次の例では、INFORMATION_SCHEMATA.TABLE_OPTIONS ビューにクエリを実行して、デフォルト プロジェクト（myproject）にある mydataset の全テーブルのデフォルトのテーブル有効期限を取得します。

INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS ビューに対するクエリでは、データセット修飾子を指定する必要があります。また、クエリを発行するには、テーブルの格納先であるデータセットへのアクセス権が必要です。

デフォルト以外のプロジェクトに対してクエリを実行するには、`project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view の形式でプロジェクト ID をデータセットに追加します（例: `myproject`.mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS）。

クエリを実行するには:

Console

1. GCP Console で BigQuery ウェブ UI を開きます。

   GCP Console に移動

2. [クエリエディタ] ボックスに、次の標準 SQL クエリを入力します。 INFORMATION_SCHEMA では標準 SQL 構文が必要です。標準 SQL は GCP Console のデフォルトの構文です。

   SELECT
    *
   FROM
    mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS
   WHERE
    option_name="expiration_timestamp"
   

   注: INFORMATION_SCHEMA ビューの名前では大文字と小文字が区別されます。

3. [実行] をクリックします。

CLI

query コマンドで、--nouse_legacy_sql または --use_legacy_sql=false フラグを使用して標準 SQL 構文を指定します。INFORMATION_SCHEMA クエリには標準 SQL 構文が必要です。

クエリを実行するには、次のように入力します。

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   *
 FROM
   mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS
 WHERE
   option_name="expiration_timestamp"'

結果は次のようになります。

  +----------------+---------------+------------+----------------------+-------------+--------------------------------------+
  | table_catalog  | table_schema  | table_name |     option_name      | option_type |             option_value             |
  +----------------+---------------+------------+----------------------+-------------+--------------------------------------+
  | myproject      | mydataset     | mytable1   | expiration_timestamp | TIMESTAMP   | TIMESTAMP "2020-01-16T21:12:28.000Z" |
  | myproject      | mydataset     | mytable2   | expiration_timestamp | TIMESTAMP   | TIMESTAMP "2021-01-01T21:12:28.000Z" |
  +----------------+---------------+------------+----------------------+-------------+--------------------------------------+
  

注: 有効期限のないテーブルはクエリ結果から除外されます。

例 2:

次の例では、mydataset 内のすべてのテーブルから、テストデータを含むテーブルを絞り込んでそのメタデータを取得します。クエリでは、説明に「test」が含まれているテーブルを見つけるために description オプションの値を使用します。mydataset はデフォルト プロジェクト（myproject）内にあります。

デフォルト以外のプロジェクトに対してクエリを実行するには、`project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view の形式でプロジェクト ID をデータセットに追加します（例: `myproject`.mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS）。

クエリを実行するには:

Console

1. GCP Console で BigQuery ウェブ UI を開きます。

   GCP Console に移動

2. [クエリエディタ] ボックスに、次の標準 SQL クエリを入力します。 INFORMATION_SCHEMA では標準 SQL 構文が必要です。標準 SQL は GCP Console のデフォルトの構文です。

   SELECT
    *
   FROM
    mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS
   WHERE
    option_name="description" AND option_value LIKE "%test%"
   

   注: INFORMATION_SCHEMA ビューの名前では大文字と小文字が区別されます。

3. [実行] をクリックします。

CLI

query コマンドで、--nouse_legacy_sql または --use_legacy_sql=false フラグを使用して標準 SQL 構文を指定します。INFORMATION_SCHEMA クエリには標準 SQL 構文が必要です。

クエリを実行するには、次のように入力します。

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   *
 FROM
   mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS
 WHERE
   option_name="description" AND option_value LIKE "%test%"'

結果は次のようになります。

  +----------------+---------------+------------+-------------+-------------+--------------+
  | table_catalog  | table_schema  | table_name | option_name | option_type | option_value |
  +----------------+---------------+------------+-------------+-------------+--------------+
  | myproject      | mydataset     | mytable1   | description | STRING      | "test data"  |
  | myproject      | mydataset     | mytable2   | description | STRING      | "test data"  |
  +----------------+---------------+------------+-------------+-------------+--------------+
  

COLUMNS ビュー

INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS ビューにクエリを実行すると、クエリ結果として、テーブル内の列（フィールド）ごとに 1 行が表示されます。

INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS ビューに対するクエリでは、データセット修飾子を指定する必要があります。また、クエリを発行するには、テーブルの格納先であるデータセットへのアクセス権が必要です。

INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS ビューのスキーマは次のとおりです。

列名	データ型	値
TABLE_CATALOG	STRING	データセットを含むプロジェクトの名前
TABLE_SCHEMA	STRING	テーブルを含むデータセットの名前（datasetId と呼ぶこともある）
TABLE_NAME	STRING	テーブルまたはビューの名前（tableId と呼ぶこともある）
COLUMN_NAME	STRING	列の名前
ORDINAL_POSITION	INT64	テーブル内の列の 1 から始まるオフセット。_PARTITIONTIME や _PARTITIONDATE などの疑似列の場合、値は NULL
IS_NULLABLE	STRING	YES または NO（列のモードが NULL 値を許可するかどうかによる）
DATA_TYPE	STRING	列の標準 SQL データ型
IS_GENERATED	STRING	値は常に NEVER
GENERATION_EXPRESSION	STRING	値は常に NULL
IS_STORED	STRING	値は常に NULL
IS_HIDDEN	STRING	YES または NO（列が _PARTITIONTIME や _PARTITIONDATE などの疑似列であるかどうかによる）
IS_UPDATABLE	STRING	値は常に NULL
IS_SYSTEM_DEFINED	STRING	YES または NO（列が _PARTITIONTIME や _PARTITIONDATE などの疑似列であるかどうかによる）
IS_PARTITIONING_COLUMN	STRING	YES または NO（列がパーティショニング列かどうかによる）
CLUSTERING_ORDINAL_POSITION	STRING	テーブルのクラスタリング列内の列の 1 から始まるオフセット。テーブルがクラスタ化テーブルでない場合、値は NULL

データセット プロパティの詳細については、REST API ドキュメントのデータセット リソースのページをご覧ください。テーブルとビューのプロパティの詳細については、REST API ドキュメントのテーブル リソースのページをご覧ください。

例

次の例では、census_bureau_usa データセットにある population_by_zip_2010 テーブルの INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS ビューからメタデータを取得しています。このデータセットは、BigQuery の一般公開データセット プログラムの一部です。

クエリ対象のテーブルは別のプロジェクト（bigquery-public-data）にあるため、`project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view の形式でプロジェクト ID をデータセットに追加します（例: `bigquery-public-data`.census_bureau_usa.INFORMATION_SCHEMA.TABLES）。

次の列は現時点で将来用に予約されているため、クエリ結果から除外されます。

• IS_GENERATED
• GENERATION_EXPRESSION
• IS_STORED
• IS_UPDATABLE

INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS ビューに対するクエリでは、データセット修飾子を指定する必要があります。また、クエリを発行するには、テーブルの格納先であるデータセットへのアクセス権が必要です。

クエリを実行するには:

Console

1. GCP Console で BigQuery ウェブ UI を開きます。

   GCP Console に移動

2. [クエリエディタ] ボックスに、次の標準 SQL クエリを入力します。 INFORMATION_SCHEMA では標準 SQL 構文が必要です。標準 SQL は GCP Console のデフォルトの構文です。

   SELECT
    * EXCEPT(is_generated, generation_expression, is_stored, is_updatable)
   FROM
    `bigquery-public-data`.census_bureau_usa.INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
   WHERE
    table_name="population_by_zip_2010"
   

   注: INFORMATION_SCHEMA ビューの名前では大文字と小文字が区別されます。

3. [実行] をクリックします。

CLI

query コマンドで、--nouse_legacy_sql または --use_legacy_sql=false フラグを使用して標準 SQL 構文を指定します。INFORMATION_SCHEMA クエリには標準 SQL 構文が必要です。

クエリを実行するには、次のように入力します。

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   * EXCEPT(is_generated, generation_expression, is_stored, is_updatable)
 FROM
   `bigquery-public-data`.census_bureau_usa.INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
 WHERE
   table_name="population_by_zip_2010"'

結果は次のようになります。読みやすくするために、table_catalog と table_schema は結果から除外されています。

+------------------------+-------------+------------------+-------------+-----------+-----------+-------------------+------------------------+-----------------------------+
|       table_name       | column_name | ordinal_position | is_nullable | data_type | is_hidden | is_system_defined | is_partitioning_column | clustering_ordinal_position |
+------------------------+-------------+------------------+-------------+-----------+-----------+-------------------+------------------------+-----------------------------+
| population_by_zip_2010 | zipcode     |                1 | NO          | STRING    | NO        | NO                | NO                     |                        NULL |
| population_by_zip_2010 | geo_id      |                2 | YES         | STRING    | NO        | NO                | NO                     |                        NULL |
| population_by_zip_2010 | minimum_age |                3 | YES         | INT64     | NO        | NO                | NO                     |                        NULL |
| population_by_zip_2010 | maximum_age |                4 | YES         | INT64     | NO        | NO                | NO                     |                        NULL |
| population_by_zip_2010 | gender      |                5 | YES         | STRING    | NO        | NO                | NO                     |                        NULL |
| population_by_zip_2010 | population  |                6 | YES         | INT64     | NO        | NO                | NO                     |                        NULL |
+------------------------+-------------+------------------+-------------+-----------+-----------+-------------------+------------------------+-----------------------------+
  

COLUMN_FIELD_PATHS ビュー

INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS ビューに対してクエリを実行すると、クエリ結果には、RECORD（または STRUCT）列内でネストされた列ごとに 1 つの行が出力されます。

INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS ビューに対するクエリでは、データセット修飾子を指定する必要があります。また、クエリを発行するには、テーブルの格納先であるデータセットへのアクセス権が必要です。

INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS ビューのスキーマは次のとおりです。

列名	データ型	値
TABLE_CATALOG	>STRING	データセットを含むプロジェクトの名前
TABLE_SCHEMA	STRING	テーブルを含むデータセットの名前（datasetId と呼ぶこともある）
TABLE_NAME	STRING	テーブルまたはビューの名前（tableId と呼ぶこともある）
COLUMN_NAME	STRING	列の名前
FIELD_PATH	STRING	RECORD 列または STRUCT 列内でネストされた列のパス
DATA_TYPE	STRING	列の標準 SQL データ型
DESCRIPTION	STRING	列の説明

データセット プロパティの詳細については、REST API ドキュメントのデータセット リソースのページをご覧ください。テーブルとビューのプロパティの詳細については、REST API ドキュメントのテーブル リソースのページをご覧ください。

例

次の例では、github_repos データセットにある commits テーブルの INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS ビューからメタデータを取得しています。このデータセットは、BigQuery の一般公開データセット プログラムの一部です。

クエリ対象のテーブルは別のプロジェクト（bigquery-public-data）にあるため、`project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view の形式でプロジェクト ID をデータセットに追加します（例: `bigquery-public-data`.github_repos.INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS）。

commits テーブルには、以下のネストされた列と、ネストされた繰り返し列があります。

• author: ネストされた RECORD 列
• committer: ネストされた RECORD 列
• trailer: ネストされた繰り返しの RECORD 列
• difference: ネストされた繰り返しの RECORD 列

クエリでは、author 列と difference 列に関するメタデータを取得します。

INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS ビューに対するクエリでは、データセット修飾子を指定する必要があります。また、クエリを発行するには、テーブルの格納先であるデータセットへのアクセス権が必要です。

クエリを実行するには:

Console

1. GCP Console で BigQuery ウェブ UI を開きます。

   GCP Console に移動

2. [クエリエディタ] ボックスに、次の標準 SQL クエリを入力します。 INFORMATION_SCHEMA では標準 SQL 構文が必要です。標準 SQL は GCP Console のデフォルトの構文です。

   SELECT
    *
   FROM
    `bigquery-public-data`.github_repos.INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS
   WHERE
    table_name="commits"
    AND column_name="author"
    OR column_name="difference"
   

   注: INFORMATION_SCHEMA ビューの名前では大文字と小文字が区別されます。

3. [実行] をクリックします。

CLI

query コマンドで、--nouse_legacy_sql または --use_legacy_sql=false フラグを使用して標準 SQL 構文を指定します。INFORMATION_SCHEMA クエリには標準 SQL 構文が必要です。

クエリを実行するには、次のように入力します。

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   *
 FROM
   `bigquery-public-data`.github_repos.INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS
 WHERE
   table_name="commits"
   AND column_name="author"
   OR column_name="difference"'

結果は次のようになります。読みやすくするために、table_catalog と table_schema は結果から除外されています。

  +------------+-------------+---------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-------------+
  | table_name | column_name |     field_path      |                                                                      data_type                                                                      | description |
  +------------+-------------+---------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-------------+
  | commits    | author      | author              | STRUCT<name STRING, email STRING, time_sec INT64, tz_offset INT64, date TIMESTAMP>                                                                  | NULL        |
  | commits    | author      | author.name         | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | author      | author.email        | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | author      | author.time_sec     | INT64                                                                                                                                               | NULL        |
  | commits    | author      | author.tz_offset    | INT64                                                                                                                                               | NULL        |
  | commits    | author      | author.date         | TIMESTAMP                                                                                                                                           | NULL        |
  | commits    | difference  | difference          | ARRAY<STRUCT<old_mode INT64, new_mode INT64, old_path STRING, new_path STRING, old_sha1 STRING, new_sha1 STRING, old_repo STRING, new_repo STRING>> | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.old_mode | INT64                                                                                                                                               | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.new_mode | INT64                                                                                                                                               | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.old_path | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.new_path | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.old_sha1 | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.new_sha1 | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.old_repo | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.new_repo | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  +------------+-------------+---------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-------------+
  

データセット内のクラスタ化テーブルの一覧表示

データセット内のクラスタ化テーブルを一覧表示するには、GCP Console、従来の BigQuery ウェブ UI、bq ls CLI コマンドのいずれかを使用するか、tables.list API メソッドを呼び出します。

クラスタ化テーブルを一覧表示するために必要な権限と、それらを一覧表示する手順は、パーティション分割テーブルの場合と同じです。テーブルの一覧表示の詳細については、データセット内のパーティション分割テーブルの一覧表示をご覧ください。

開発中の機能

次の機能は開発中ですが、現時点のアルファ版では利用できません。

• ネイティブ（パーティション分割されていない）テーブルのクラスタリングのサポート。
• クラスタリング列でフィルタを使用する特定の種類のクエリのコストの削減。

次のステップ

• クラスタ化テーブルのクエリについては、クラスタ化テーブルのクエリをご覧ください。
• BigQuery でのパーティション分割テーブルのサポートの概要については、パーティション分割テーブルの概要をご覧ください。
• 取り込み時間パーティション分割テーブルの作成方法と使用方法については、取り込み時間パーティション分割テーブルの作成と使用をご覧ください。
• パーティション分割テーブルの作成方法と使用方法については、パーティション分割テーブルの作成と使用をご覧ください。
• INFORMATION_SCHEMA の概要については、BigQuery INFORMATION_SCHEMA の概要をご覧ください。