日付 / タイムスタンプパーティション分割テーブルの作成と使用

このドキュメントでは、DATE または TIMESTAMP 列で分割されたテーブルを作成して使用する方法について説明します。取り込み時間パーティション分割テーブルについては、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。整数範囲のパーティション分割テーブルについては、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。

パーティション分割テーブルを作成すると、次のことができるようになります。

テーブルデータへのアクセスを制御する
パーティション分割テーブルに関する情報を取得する
データセット内のパーティション分割テーブルのリストを取得する
メタテーブルを使用してパーティション分割テーブルのメタデータを取得する

パーティション分割テーブルのプロパティの更新、パーティション分割テーブルのコピー、パーティション分割テーブルの削除など、パーティション分割テーブルの管理の詳細については、パーティション分割テーブルの管理をご覧ください。

制限事項

パーティション分割テーブルには次の制限事項があります。

分割する列は、スカラー DATE 列または TIMESTAMP 列のいずれかである必要があります。列のモードは REQUIRED または NULLABLE にできますが、REPEATED（配列ベース）にすることはできません。
分割する列はトップレベルフィールドである必要があります。分割する列として RECORD（STRUCT）のリーフフィールドは使用できません。
レガシー SQL を使用して、分割テーブルをクエリすることや、クエリ結果を分割テーブルに書き込むことはできません。

時間別パーティション分割テーブルには現在、さらに次の制限があります。

時間単位のパーティション分割テーブルは、Cloud Console では操作できません。
bq コマンドラインツールの bq partition コマンドはサポートされていません。

パーティション分割テーブルの作成

BigQuery では、次の方法でパーティション分割テーブルを作成できます。

Cloud Console または従来のウェブ UI を使用する
DDL の CREATE TABLE ステートメントを使用して、PARTITION BY 句に partition expression を指定して作成する
bq コマンドラインツールの bq mk コマンドを使用する
プログラムで tables.insert API メソッドを呼び出して作成する
クエリ結果から作成する
データを読み込むときに作成する

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である必要があります。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権限）
bigquery.tables.updateData（読み込みジョブ、クエリジョブ、コピージョブを使用してテーブルにデータを書き込む権限）
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、コピージョブを実行する権限）

テーブルに書き込むデータにアクセスするには、bigquery.tables.getData などの追加の権限が必要になる場合があります。

次の事前定義済みの IAM ロールには bigquery.tables.create 権限と bigquery.tables.updateData 権限の両方が含まれています。

bigquery.dataEditor
bigquery.dataOwner
bigquery.admin

次の事前定義済みの IAM ロールには bigquery.jobs.create 権限が含まれています。

bigquery.user
bigquery.jobUser
bigquery.admin

また、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 アクセス権があれば、データセット内でテーブルを作成および更新できます。

BigQuery での IAM のロールと権限について詳しくは、事前定義ロールと権限をご覧ください。

日別パーティショニングと時間別パーティショニング

TIMESTAMP 列を使用してデータを分割する場合は、データとニーズに応じて、時間単位または日単位でパーティションを作成できます。

日別パーティショニングはデフォルトのパーティショニングタイプであり、クラスタリングで使用すると、BigQuery のユースケースの大部分を処理します。特に、データが長期間にわたって分散している場合や、データが継続的に追加される場合は、日別パーティショニングが適しています。データ範囲が長期間の場合は、日別パーティショニングを使用してテーブルのパーティション制限を維持できます。

大量のデータが短期間（通常は 6 か月未満のタイムスタンプ値）のデータ範囲にある場合は、時間別パーティショニングを選択します。時間別パーティショニングを使用すると、時間単位でデータを処理できます。たとえば、特定のパーティションのデータを追加、切り捨て、削除する場合などです。

スキーマ定義を持つ空のパーティション分割テーブルの作成

スキーマ定義を持たない空のパーティション分割テーブルを作成することはできません。パーティションの作成に使用される列を識別するためには、スキーマが必要です。

スキーマ定義を持つ空のパーティション分割テーブルを作成すると、次のことができるようになります。

bq コマンドラインツールを使用してインラインでスキーマを指定する
bq コマンドラインツールを使用して JSON スキーマファイルを指定する
API の tables.insert メソッドを呼び出すときに、テーブルリソースでスキーマを指定する

テーブルスキーマの指定方法の詳細については、スキーマの指定をご覧ください。

分割テーブルを作成すると、次の操作を行えるようになります。

それにデータを読み込む
クエリの結果を書き込む
それにデータをコピーする

スキーマ定義を持つ空のパーティション分割テーブルを作成するには:

Console

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。
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。
[テーブルの作成] パネルの [ソース] セクションで、次の操作を行います。
- [テーブルの作成元] で [空のテーブル] を選択します。
[送信先] 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、作成するテーブルの名前を [テーブル名] フィールドに入力します。
- [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。
[スキーマ] セクションでスキーマ定義を入力します。
- 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 コマンドラインツールに 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。
[パーティションとクラスタの設定] で [パーティショニングなし] をクリックし、[フィールドにより分割] を選択して DATE 列または TIMESTAMP 列を選択します。スキーマに DATE 列または TIMESTAMP 列が含まれていない場合、このオプションは使用できません。
（省略可）クエリを実行するパーティションを指定する WHERE 句の使用を必須にするには、[パーティショニングフィルタ] で [パーティションフィルタを要求] ボックスをクリックします。パーティションフィルタを必須にすると、コストが削減され、パフォーマンスが向上する場合があります。詳細については、パーティション分割テーブルのクエリをご覧ください。
（省略可）[詳細オプション] をクリックします。Cloud Key Management Service 鍵を使用する場合は、[暗号化] で [顧客管理の暗号鍵] をクリックします。[Google が管理する鍵] の設定をそのままにすると、BigQuery は保存されているデータを暗号化します。
[テーブルを作成] をクリックします。

DDL

データ定義言語（DDL）ステートメントを使用すると、標準 SQL クエリ構文を使用してテーブルとビューの作成と変更ができます。

データ定義言語ステートメントの使用をご覧ください。

Cloud Console で DDL ステートメントを使用してパーティション分割テーブルを作成するには:

Cloud Console で [BigQuery] ページを開きます。

BigQuery ページに移動
[クエリを新規作成] をクリックします。
[クエリエディタ] テキスト領域に CREATE TABLE DDL ステートメントを入力します。

次のクエリでは、transaction_date DATE 列で日別パーティショニングで分割されている、パーティション有効期限が 3 日の、newtable という名前のテーブルが作成されます。
```
 CREATE TABLE
   mydataset.newtable (transaction_id INT64,
     transaction_date DATE)
 PARTITION BY
   transaction_date
 OPTIONS
   ( partition_expiration_days=3,
     description="a table partitioned by transaction_date" )
```
次のクエリは同じテーブルを作成しますが、時間別で分割されます。TIMESTAMP_TRUNC を使用して、時間マークのタイムスタンプが記述されることに注意してください。
```
 CREATE TABLE
   mydataset.newtable (transaction_id INT64,
     transaction_ts TIMESTAMP)
 PARTITION BY
   TIMESTAMP_TRUNC(transaction_ts, HOUR)
 OPTIONS
   ( partition_expiration_days=3,
     description="a table partitioned by transaction_ts" )
```
[実行] をクリックします。クエリが完了すると、テーブルが [リソース] ペインに表示されます。

従来の UI

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。
[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。
[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。
[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 コマンドラインツールに 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。
[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、TIMESTAMP または DATE 列を選択します。デフォルト値は _PARTITIONTIME で、取り込み時間パーティション分割テーブルを作成します。
- （省略可）クエリを実行するパーティションを指定する WHERE 句の使用を必須にするには、[Require partition filter] ボックスをクリックします。パーティションフィルタを必須にすると、コストが削減され、パフォーマンスが向上する場合があります。詳細については、パーティション分割テーブルのクエリをご覧ください。
- （省略可）Cloud Key Management Service 鍵を使用してテーブルを暗号化するには、[Destination encryption] で [Customer-managed encryption] を選択します。Default 設定をそのまま使用すると、BigQuery は Google が管理する鍵を使用して保存されているデータを暗号化します。
[Create Table] をクリックします。

bq

mk コマンドを使用し、--table フラグ（または -t ショートカット）、--schema フラグ、--time_partitioning_field フラグを指定します。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。

オプションパラメータには --expiration、--description、--time_partitioning_expiration、--destination_kms_key、--require_partition_filter、--time_partitioning_type、--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 はここでは説明しません。このフラグの詳細については、Cloud Key Management Service 鍵によるデータの保護をご覧ください。

次のコマンドを入力して、スキーマ定義を持つ空のパーティション分割テーブルを作成します。

bq mk --table \
--expiration integer1 \
--schema schema \
--time_partitioning_field column \
--time_partitioning_type unit_time \
--time_partitioning_expiration integer2 \
--[no]require_partition_filter \
--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 という形式のインラインスキーマ定義、またはローカルマシン上の JSON スキーマファイルへのパスです。
column は、パーティションの作成に使用される TIMESTAMP 列または DATE 列の名前です。
unit_time は、テーブルが日別または時間別で分割されるかどうかに応じて、DAY または HOUR になります。time_partitioning_type が指定されていない場合のデフォルトは DAY 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。カンマ区切りの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。

bq コマンドラインツールを使用してスキーマを指定する場合、RECORD（STRUCT）型および列の説明を含めることはできず、列のモードも指定できません。すべてのモードはデフォルトの NULLABLE になります。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:

次のコマンドを入力して、デフォルトプロジェクトの mydataset に mypartitionedtable という名前の時間別パーティション分割テーブルを作成します。パーティショニングの有効期限は 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 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。

クエリを実行するパーティションを指定するために WHERE 句の使用を必須にする場合は、--require_partition_filter フラグを使用します。パーティションフィルタを必須にすると、コストが削減され、パフォーマンスが向上する場合があります。詳細については、パーティション分割テーブルのクエリをご覧ください。

スキーマはインラインで ts:TIMESTAMP,column1:STRING,column2:INTEGER,coumn4:STRING と指定されています。指定した TIMESTAMP フィールド ts は、データを時間で分割するために使用されます。時間別パーティショニングには DATE 列ではなく TIMESTAMP 列が必要になります。

bq mk -t \
--expiration 2592000 \
--schema 'ts:TIMESTAMP,column1:STRING,column2:INTEGER,coumn4:STRING' \
--time_partitioning_field ts \
--time_partitioning_type HOUR \
--time_partitioning_expiration 86400  \
--require_partition_filter \
--description "This is my partitioned table" \
--label org:dev \
mydataset.mypartitionedtable

デフォルトプロジェクトではない myotherproject 内に mypartitionedtable という名前の日別パーティション分割テーブルを作成するには、次のコマンドを入力します。パーティショニングの有効期限は 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、/tmp/myschema.json というローカル JSON ファイルで定義されています。このスキーマ定義には、データの日別パーティショニングに使用される ts という TIMESTAMP フィールドがあります。

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

テーブルを作成した後に、bq コマンドラインツールを使用して、パーティション分割テーブルのテーブルの有効期限、パーティションの有効期限、説明、ラベルを更新できます。

API

timePartitioning プロパティと schema プロパティを指定する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の Go の手順に従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。

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import (
	"context"
	"fmt"
	"time"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
)

// createTablePartitioned demonstrates creating a table and specifying a time partitioning configuration.
func createTablePartitioned(projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydatasetid"
	// tableID := "mytableid"
	ctx := context.Background()

	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	sampleSchema := bigquery.Schema{
		{Name: "name", Type: bigquery.StringFieldType},
		{Name: "post_abbr", Type: bigquery.IntegerFieldType},
		{Name: "date", Type: bigquery.DateFieldType},
	}
	metadata := &bigquery.TableMetadata{
		TimePartitioning: &bigquery.TimePartitioning{
			Field:      "date",
			Expiration: 90 * 24 * time.Hour,
		},
		Schema: sampleSchema,
	}
	tableRef := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	if err := tableRef.Create(ctx, metadata); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

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の Java の設定手順を実施してください。詳細については、BigQuery Java API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

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import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Field;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardSQLTypeName;
import com.google.cloud.bigquery.StandardTableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TableInfo;
import com.google.cloud.bigquery.TimePartitioning;

public class CreatePartitionedTable {

  public static void runCreatePartitionedTable() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    createPartitionedTable(datasetName, tableName);
  }

  public static void createPartitionedTable(String datasetName, String tableName) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, tableName);

      TimePartitioning partitioning = TimePartitioning.of(TimePartitioning.Type.DAY);

      Schema schema =
          Schema.of(
              Field.of("stringField", StandardSQLTypeName.STRING),
              Field.of("booleanField", StandardSQLTypeName.BOOL),
              Field.of("dateField", StandardSQLTypeName.DATE));

      StandardTableDefinition tableDefinition =
          StandardTableDefinition.newBuilder()
              .setSchema(schema)
              .setTimePartitioning(partitioning)
              .build();
      TableInfo tableInfo = TableInfo.newBuilder(tableId, tableDefinition).build();

      bigquery.create(tableInfo);
      System.out.println("Partitioned table created successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Partitioned table was not created. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

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の Node.js の設定手順を実施してください。詳細については、BigQuery Node.js API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

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// Import the Google Cloud client library
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const bigquery = new BigQuery();

async function createTablePartitioned() {
  // Creates a new partitioned table named "my_table" in "my_dataset".

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = "my_dataset";
  // const tableId = "my_table";
  const schema = 'Name:string, Post_Abbr:string, Date:date';

  // For all options, see https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/v2/tables#resource
  const options = {
    schema: schema,
    location: 'US',
    timePartitioning: {
      type: 'DAY',
      expirationMS: '7776000000',
      field: 'date',
    },
  };

  // Create a new table in the dataset
  const [table] = await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .createTable(tableId, options);
  console.log(`Table ${table.id} created with partitioning: `);
  console.log(table.metadata.timePartitioning);
}

Python

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の Python の手順に従って設定を行ってください。詳細については、BigQuery Python API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

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# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# project = client.project
# dataset_ref = bigquery.DatasetReference(project, 'my_dataset')

table_ref = dataset_ref.table("my_partitioned_table")
schema = [
    bigquery.SchemaField("name", "STRING"),
    bigquery.SchemaField("post_abbr", "STRING"),
    bigquery.SchemaField("date", "DATE"),
]
table = bigquery.Table(table_ref, schema=schema)
table.time_partitioning = bigquery.TimePartitioning(
    type_=bigquery.TimePartitioningType.DAY,
    field="date",  # name of column to use for partitioning
    expiration_ms=7776000000,
)  # 90 days

table = client.create_table(table)

print(
    "Created table {}, partitioned on column {}".format(
        table.table_id, table.time_partitioning.field
    )
)

クエリ結果からのパーティション分割テーブルの作成

クエリ結果からパーティション分割テーブルを作成するには、結果を新しい宛先テーブルに書き込みます。分割テーブルまたは分割されていないテーブルをクエリすることによって、分割テーブルを作成できます。クエリ結果を使用して、既存の標準テーブルをパーティション分割テーブルに変更することはできません。

クエリ結果から分割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、分割テーブルをクエリする場合や、クエリ結果を分割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。

パーティションデコレータを使用すると、クエリ結果を特定のパーティションに書き込むことができます。たとえば、2016 年 5 月 1 日のパーティションに結果を書き込むには、次のパーティションデコレータを使用します。

table_name$20160501

パーティションデコレータを使用してクエリ結果を特定のパーティションに書き込む場合、パーティションに書き込まれるデータは、テーブルのパーティショニングスキームに準拠している必要があります。パーティションに書き込まれるすべての行は、パーティションの日付内に収まる値を持つ必要があります。

例:

次のクエリは、2018 年 2 月 1 日以降のデータを取得し、テーブル mytable の $20180201 パーティションにデータを書き込みます。テーブルには、TS という名前の TIMESTAMP 列と a という名前の INT64 列の 2 つの列があります。

bq query \
--nouse_legacy_sql  \
--destination_table=mytable$20180201 \
'SELECT
   TIMESTAMP("2018-02-01") AS TS,
   2 AS a'

次のクエリは、2018 年 1 月 31 日以降のデータを取得し、mytable の $20180201 パーティションにデータを書き込みます。書き込もうとしているデータ値がパーティションの日付内に収まらないため、このクエリは失敗します。

bq query \
--nouse_legacy_sql  \
--destination_table=T$20180201 \
'SELECT
   TIMESTAMP("2018-01-31") as TS,
   2 as a'

パーティション分割テーブル内のデータに対する追加または修正（置換）の詳細については、時間別パーティション分割テーブルデータに対する追加および上書きをご覧ください。パーティション分割テーブルに対するクエリの詳細については、パーティション分割テーブルのクエリをご覧ください。

クエリ結果からのパーティション分割テーブルの作成

クエリ結果からパーティション分割テーブルを作成するには:

Console

Cloud Console を使用してデータのクエリを実行する場合、宛先テーブルのパーティショニングオプションを指定できません。

従来の UI

従来の BigQuery ウェブ UI を使用してデータのクエリを実行する場合、宛先テーブルのパーティショニングオプションを指定できません。

bq

bq query コマンドを入力します。クエリ結果に基づいて永続テーブルを作成することを --destination_table フラグによって指定し、作成するテーブルがパーティション分割テーブルであることを --time_partitioning_field フラグによって指定します。

標準 SQL 構文を使用するには、use_legacy_sql=false フラグを指定します。デフォルトプロジェクト以外のプロジェクトにあるテーブルにクエリ結果を書き込むには、project_id:dataset の形式でプロジェクト ID をデータセット名に追加します。

（省略可）--location フラグを指定して、その値をロケーションに設定します。

次のコマンドを入力して、クエリ結果から宛先の新しいパーティション分割テーブルを作成します。

bq --location=location query \
--destination_table project_id:dataset.table \
--time_partitioning_field column \
--time_partitioning_type unit_time
--use_legacy_sql=false \
'query'

ここで

location は、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。
project_id はプロジェクト ID です。
dataset は、新しいパーティション分割テーブルを配置するデータセットの名前です。
table は、クエリ結果を使用して作成するパーティション分割テーブルの名前です。
column は、パーティションの作成に使用される TIMESTAMP 列または DATE 列の名前です。
unit_time は、テーブルが日別または時間別で分割されるかどうかに応じて、DAY または HOUR になります。time_partitioning_type が指定されていない場合のデフォルトは DAY です。
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、パーティション分割テーブルをクエリすることや、クエリ結果をパーティション分割テーブルに書き込むことはできません。

例:

次のコマンドを入力すると、mydataset 内の mypartitionedtable というパーティション分割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である NHTSA Traffic Fatality 一般公開データセットからデータを取得します。このテーブルの timestamp_of_crash TIMESTAMP 列は、パーティション作成に使用されます。

bq query \
--destination_table mydataset.mypartitionedtable \
--time_partitioning_field timestamp_of_crash \
--use_legacy_sql=false \
'SELECT
   state_number,
   state_name,
   day_of_crash,
   month_of_crash,
   year_of_crash,
   latitude,
   longitude,
   manner_of_collision,
   number_of_fatalities,
   timestamp_of_crash
 FROM
   `bigquery-public-data`.nhtsa_traffic_fatalities.accident_2016
 LIMIT
   100'

次のコマンドを入力すると、mydataset 内の mypartitionedtable というパーティション分割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ではなく myotherproject 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である NHTSA Traffic Fatality 一般公開データセットからデータを取得します。このテーブルの timestamp_of_crash TIMESTAMP 列は、パーティション作成に使用されます。

bq query \
--destination_table myotherproject:mydataset.mypartitionedtable \
--time_partitioning_field timestamp_of_crash \
--use_legacy_sql=false \
'SELECT
   state_number,
   state_name,
   day_of_crash,
   month_of_crash,
   year_of_crash,
   latitude,
   longitude,
   manner_of_collision,
   number_of_fatalities,
   timestamp_of_crash
 FROM
   `bigquery-public-data`.nhtsa_traffic_fatalities.accident_2016
 LIMIT
   100'

API

クエリの結果を永続的なパーティション分割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 destinationTable プロパティと timePartitioning プロパティの値を含めます。

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。

データを読み込むときのパーティション分割テーブルの作成

新しいテーブルにデータを読み込むときにパーティショニングオプションを指定することによって、パーティション分割テーブルを作成できます。データを読み込む前に空のパーティション分割テーブルを作成しておく必要はありません。パーティション分割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。

BigQuery にデータを読み込むときに、テーブルスキーマを指定できます。また、サポートされているデータ形式であれば、スキーマの自動検出を使用できます。

パーティションデコレータを使用してデータを特定のパーティションに読み込むことができます。たとえば、2016 年 5 月 1 日に生成されたすべてのデータを 20160501 パーティションに読み込むには、次のパーティションデコレータを使用します。

table_name$20160501

パーティションデコレータを使用してデータを特定のパーティションに読み込む場合、パーティションに読み込まれるデータは、テーブルのパーティショニングスキームに準拠している必要があります。パーティションに書き込まれるすべての行は、パーティションの日付内に収まる値を持つ必要があります。

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。

クラスタリングによる時間別パーティショニング

時間別パーティショニングは、クラスタリングで使用できます。時間別パーティション分割テーブルをクラスタ化すると、最初にパーティションニングテーブルの時間境界でデータが分割され、さらにクラスタ化列でクラスタ化されます。

例として、このコマンドは時間別のパーティション分割列とクラスタを含むテーブルを作成します。

    bq mk --time_partitioning_type=HOUR \
    --time_partitioning_field=ts_column \
    --clustering_fields=ts_column,column1 \
    mydataset.mytable2 "ts_column:TIMESTAMP,column1:INTEGER,column2:STRING"

テーブルの形式を取得すると、時間別のタイムスタンプパーティショニングとクラスタリングの両方が有効になります。

    bq show --format=prettyjson mydataset.mytable2
    ...
      "clustering": {
        "fields": [
          "ts_column",
          "column1"
        ]
      },
    ...
      "timePartitioning": {
        "field": "ts_column",
        "type": "HOUR"
      },
    ...

パーティション分割テーブルへのアクセスの制御

テーブルとビューへのアクセスを構成するには、エンティティに次のレベルで IAM ロールを付与します。以下に、各レベルを許可されるリソースの範囲が大きい順に一覧で示します。

Google Cloud リソース階層の上位レベル（プロジェクト、フォルダ、組織レベルなど）
データセットレベル
テーブル / ビューレベル

IAM で保護されているリソースを使用したアクセスは追加型です。たとえば、エンティティにプロジェクトなどの上位レベルのアクセス権がない場合は、データセットレベルでアクセス権を付与すると、データセット内のテーブルとビューにアクセスできます。同様に、エンティティに高レベルまたはデータセットレベルでのアクセス権がない場合は、ビューレベルでエンティティにアクセス権を付与できます。

プロジェクト、フォルダ、組織レベルなど、Google Cloud リソース階層の上位レベルで IAM ロールを付与すると、エンティティは幅広いリソースのセットにアクセスできるようになります。たとえば、プロジェクトレベルでエンティティにロールを付与すると、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。

データセットレベルでロールを付与すると、そのエンティティが上位レベルでアクセスできない場合でも、そのデータセットのテーブルとビューで実行できるオペレーションが指定されます。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。

テーブルまたはビューレベルでロールを付与すると、エンティティに上位レベルのアクセスがない場合でも、特定の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。テーブルレベルのアクセス制御の構成については、テーブルおよびビューへのアクセスの制御をご覧ください。

また、IAM カスタムロールを作成することもできます。カスタムロールを作成する場合、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。

IAM で保護されているリソースに「拒否」権限を設定することはできません。

ロールと権限の詳細については、以下をご覧ください。

分割テーブルの使用

パーティション分割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。

Cloud Console または従来の BigQuery ウェブ UI を使用する
bq コマンドラインツールで bq show コマンドを使用する
tables.get API メソッドを呼び出す
クライアントライブラリを使用する

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。次の事前定義済みの IAM ロールには bigquery.tables.get 権限が含まれています。

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

また、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、ユーザーはテーブルのメタデータを取得できます。

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

パーティション分割テーブルの情報の取得

パーティション分割テーブルに関する情報を表示するには:

Console

Cloud Console で [BigQuery] ページを開きます。

BigQuery ページに移動
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、リスト内のテーブル名をクリックします。
[クエリエディタ] の下にある [詳細] をクリックします。このタブには、テーブルの説明とテーブルの情報が表示されます。
[スキーマ] タブをクリックすると、テーブルのスキーマ定義が表示されます。パーティション分割テーブルには _PARTITIONTIME 疑似列が含まれていないことがわかります。

従来の UI

ナビゲーションペインで、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。
テーブル名をクリックします。
[Details] をクリックします。[Table Details] ページに、テーブルの説明とテーブル情報が表示されます。
[Schema] タブをクリックすると、テーブルのスキーマ定義が表示されます。パーティション分割テーブルには _PARTITIONTIME 疑似列が含まれていないことがわかります。

bq

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:

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

bq show --format=prettyjson mydataset.mytable

次のコマンドを入力して、mydataset にある mytable に関するすべての情報を表示します。mydataset はデフォルトプロジェクトではなく myotherproject にあります。

bq show --format=prettyjson myotherproject:mydataset.mytable

出力は次のようになります。

{
  "creationTime": "1563236533535",
  "description": "This is my partitioned table",
  "etag": "/ABcDEo7f8GHijKL2mnOpQr==",
  "expirationTime": "1565828533000",
  "id": "myproject:mydataset.mypartitionedtable",
  "kind": "bigquery#table",
  "labels": {
    "org": "dev"
  },
  "lastModifiedTime": "1563236533576",
  "location": "US",
  "numBytes": "0",
  "numLongTermBytes": "0",
  "numRows": "0",
  "requirePartitionFilter": true,
  "schema": {
    "fields": [
      {
        "name": "ts",
        "type": "TIMESTAMP"
      },
      {
        "name": "column1",
        "type": "STRING"
      },
      {
        "name": "column2",
        "type": "INTEGER"
      },
      {
        "name": "column3",
        "type": "STRING"
      }
    ]
  },
  "selfLink": "https://bigquery.googleapis.com/bigquery/v2/projects/myproject/datasets/mydataset/tables/mypartitionedtable",
  "tableReference": {
    "datasetId": "mydataset",
    "projectId": "myproject",
    "tableId": "mypartitionedtable"
  },
  "timePartitioning": {
    "expirationMs": "86400000",
    "field": "ts",
    "requirePartitionFilter": true,
    "type": "DAY"
  },
  "type": "TABLE"
}

mydataset 内の mytable に関するスキーマ情報のみを表示するには、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ではなく myotherproject にあります。

bq show --schema --format=prettyjson myotherproject:mydataset.mytable

出力は次のようになります。

[
  {
    "name": "ts",
    "type": "TIMESTAMP"
  },
  {
    "name": "column1",
    "type": "STRING"
  },
  {
    "name": "column2",
    "type": "INTEGER"
  },
  {
    "name": "column3",
    "type": "STRING"
  }
]

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。

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

データセット内のテーブル（パーティション分割テーブルを含む）を一覧表示するには、次の方法を使用します。

Cloud Console または従来の BigQuery ウェブ UI を使用する
bq コマンドラインツールで bq ls コマンドを使用する
tables.list API メソッドを呼び出す
クライアントライブラリを使用する

必要な権限

データセットに含まれるテーブルを一覧表示するには、少なくとも bigquery.tables.list 権限が付与されている必要があります。次の事前定義済みの IAM ロールには bigquery.tables.list 権限が含まれています。

bigquery.user
bigquery.metadataViewer
bigquery.dataViewer
bigquery.dataEditor
bigquery.dataOwner
bigquery.admin

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

パーティション分割テーブルの一覧表示

データセット内のテーブル（パーティション分割テーブルを含む）を一覧表示するには、次の手順に従います。

Console

Cloud Console で [BigQuery] ページを開きます。

BigQuery ページに移動
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、データセットをクリックします。
リストをスクロールして、データセット内のテーブルを表示します。テーブル、パーティション分割テーブル、モデル、ビューは、別々のアイコンで区別できます。

従来の UI

BigQuery ウェブ UI の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。
リストをスクロールして、データセット内のテーブルを表示します。テーブルとビューはアイコンで区別できます。

bq

bq ls コマンドを発行します。--format フラグを使用して出力を制御できます。デフォルトプロジェクト以外のプロジェクトにあるテーブルを一覧表示する場合は、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 ls --format=pretty project_id:dataset

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。

このコマンドを実行すると、Type フィールドに TABLE または VIEW が表示されます。パーティション分割テーブルの場合、Time Partitioning フィールドに DAY とパーティションの作成に使用された列が表示されます。また、有効期限が指定されている場合は、パーティションの有効期限がミリ秒単位で表示されます。

例:

+-------------------------+-------+----------------------+---------------------------------------------------+
|         tableId         | Type  |        Labels        | Time Partitioning                                 |
+-------------------------+-------+----------------------+---------------------------------------------------+
| mytable                 | TABLE | department:shipping  |  DAY (field: source_date, expirationMs: 86400000) |
| myview                  | VIEW  |                      |                                                   |
+-------------------------+-------+----------------------+---------------------------------------------------+

例:

次のコマンドを入力すると、デフォルトプロジェクトの mydataset データセット内のテーブルが一覧表示されます。

bq ls --format=pretty mydataset

次のコマンドを入力すると、myotherproject にある mydataset データセット内のテーブルが一覧表示されます。

bq ls --format=pretty myotherproject:mydataset

API

API を使用してテーブルを一覧表示するには、tables.list メソッドを呼び出します。

パーティション分割テーブル内のパーティションの一覧表示

パーティション分割テーブル内のパーティションを一覧表示するには、レガシー SQL を使用して __PARTITIONS_SUMMARY__ メタテーブルをクエリします。

このクエリは、Cloud Console、従来の BigQuery ウェブ UI で、bq query コマンドを使用するか、jobs.insert メソッドを呼び出して query ジョブを構成して実行します。

必要な権限

__PARTITIONS_SUMMARY__ メタテーブルを使用するクエリジョブを実行するには、少なくとも bigquery.jobs.create 権限が付与されている必要があります。次の事前定義済みの IAM ロールには bigquery.jobs.create 権限が含まれています。

bigquery.user
bigquery.jobUser
bigquery.admin

bigquery.tables.getData 権限も必要です。次の事前定義済みの IAM ロールには bigquery.tables.getData 権限が含まれています。

bigquery.dataViewer
bigquery.dataEditor
bigquery.dataOwner
bigquery.admin

BigQuery での IAM ロールの詳細については、アクセス制御をご覧ください。

パーティション分割テーブル内のパーティションの一覧表示

レガシー SQL を使用して、パーティション分割テーブル内のパーティションを一覧表示できます。パーティション分割テーブル内のパーティションを一覧表示するには、次のようにします。

Console

Cloud Console で [BigQuery] ページを開きます。

BigQuery ページに移動
[クエリを新規作成] ボタンをクリックします。
[クエリエディタ] ボックスに次のテキストを入力して、__PARTITIONS_SUMMARY__ メタテーブルをクエリします。
```
#legacySQL
SELECT
  partition_id
FROM
  [dataset.table$__PARTITIONS_SUMMARY__]
```
ここで
- dataset は、テーブルが含まれているデータセットです。
- table はテーブルの名前です。
[実行] をクリックします。

従来の UI

BigQuery ウェブ UI に移動します。

BigQuery ウェブ UI に移動
[COMPOSE QUERY] ボタンをクリックします。
[New Query] ボックスに次のテキストを入力して、__PARTITIONS_SUMMARY__ メタテーブルをクエリします。
```
#legacySQL
SELECT
  partition_id
FROM
  [dataset.table$__PARTITIONS_SUMMARY__]
```
ここで
- dataset は、テーブルが含まれているデータセットです。
- table は、テーブルの名前です。
[Show Options] をクリックします。
[実行] をクリックします。

bq

bq query コマンドを使用して次のクエリを入力します。

bq --location=location query \
--use_legacy_sql=true \
'SELECT
  partition_id
FROM
  [dataset.table$__PARTITIONS_SUMMARY__]'

ここで

location は、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。
dataset.table は、テーブルが含まれているデータセットです。
dataset.table は、テーブルの名前です。

API

jobs.insert メソッドを呼び出し、テーブルの __PARTITIONS_SUMMARY__ メタテーブルをクエリする query ジョブを構成します。

メタテーブルを使用したパーティション分割テーブルのメタデータの取得

メタテーブルと呼ばれる特殊なテーブルを使用して、パーティション分割テーブルに関する情報を取得できます。メタテーブルには、データセット内のテーブルとビューのリストなどのメタデータが格納されます。メタテーブルは読み取り専用です。

現在、INFORMATION_SCHEMA サービスを使用してパーティション分割テーブルのメタデータを取得することはできません。

メタテーブルを使用したパーティションメタデータの取得

__PARTITIONS_SUMMARY__ メタテーブルは、その内容が時間パーティション分割テーブル内のパーティションに関するメタデータを表す特殊なテーブルです。__PARTITIONS_SUMMARY__ メタテーブルは読み取り専用です。

時間パーティション分割テーブル内のパーティションに関するメタデータにアクセスするには、クエリの SELECT ステートメントで __PARTITIONS_SUMMARY__ メタテーブルを使用します。次の方法でクエリを実行できます。

Cloud Console または従来の BigQuery ウェブ UI を使用する
bq コマンドラインツールの bq query コマンドを使用する
jobs.insert API メソッドを呼び出して query ジョブを構成する
クライアントライブラリを使用する

現時点では、標準 SQL ではパーティションデコレータセパレータ（$）がサポートされていないため、標準 SQL では __PARTITIONS_SUMMARY__ をクエリできません。__PARTITIONS_SUMMARY__ メタテーブルを使用するレガシー SQL クエリは、次のようになります。

SELECT
  column
FROM
  [dataset.table$__PARTITIONS_SUMMARY__]

ここで

dataset は、データセットの名前です。
table は、時間パーティション分割テーブルの名前です。
column は、次のいずれかです。

値	説明
`project_id`	プロジェクトの名前。
`dataset_id`	データセットの名前。
`table_id`	時間パーティション分割テーブルの名前。
`partition_id`	パーティションの名前（日付）。
`creation_time`	パーティションが作成された日時（UTC 1970 年 1 月 1 日からのミリ秒数）。
`last_modified_time`	パーティションが最後に変更された日時（UTC 1970 年 1 月 1 日からのミリ秒数）。

パーティションメタテーブルの権限

bigquery.user
bigquery.jobUser
bigquery.admin

bigquery.tables.getData 権限も必要です。次の事前定義済みの IAM ロールには bigquery.tables.getData 権限が含まれています。

bigquery.dataViewer
bigquery.dataEditor
bigquery.dataOwner
bigquery.admin

BigQuery での IAM ロールの詳細については、アクセス制御をご覧ください。

パーティションメタテーブルの例

次のクエリは、mydataset.mytable という名前の時間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メタデータを取得します。

Console

#legacySQL
SELECT
  *
FROM
  [mydataset.mytable$__PARTITIONS_SUMMARY__]

従来の UI

#legacySQL
SELECT
  *
FROM
  [mydataset.mytable$__PARTITIONS_SUMMARY__]

bq

bq query --use_legacy_sql=true '
SELECT
  *
FROM
  [mydataset.mytable$__PARTITIONS_SUMMARY__]'

出力は次のようになります。

+----------------+------------+----------------+--------------+---------------+--------------------+
|   project_id   | dataset_id |    table_id    | partition_id | creation_time | last_modified_time |
+----------------+------------+----------------+--------------+---------------+--------------------+
| myproject      | mydataset  | mytable        | 20160314     | 1517190224120 | 1517190224997      |
| myproject      | mydataset  | mytable        | 20160315     | 1517190224120 | 1517190224997      |
+----------------+------------+----------------+--------------+---------------+--------------------+

次のクエリは、mydataset.mytable のパーティションが最後に変更された時間を一覧表示します。

Console

#legacySQL
SELECT
  partition_id,
  last_modified_time
FROM
  [mydataset.mytable$__PARTITIONS_SUMMARY__]

従来の UI

#legacySQL
SELECT
  partition_id,
  last_modified_time
FROM
  [mydataset.mytable$__PARTITIONS_SUMMARY__]

bq

bq query --use_legacy_sql=true '
SELECT
  partition_id,
  last_modified_time
FROM
  [mydataset.mytable$__PARTITIONS_SUMMARY__]'

出力は次のようになります。

+--------------+--------------------+
| partition_id | last_modified_time |
+--------------+--------------------+
| 20160102     |      1471632556179 |
| 20160101     |      1471632538142 |
| 20160103     |      1471632570463 |
+--------------+--------------------+

人が読める形式で last_modified_time フィールドを表示するには、FORMAT_UTC_USEC 関数を使用します。例:

Console

#legacySQL
SELECT
  partition_id,
  FORMAT_UTC_USEC(last_modified_time*1000) AS last_modified
FROM
  [mydataset.table1$__PARTITIONS_SUMMARY__]

従来の UI

#legacySQL
SELECT
  partition_id,
  FORMAT_UTC_USEC(last_modified_time*1000) AS last_modified
FROM
  [mydataset.table1$__PARTITIONS_SUMMARY__]

bq

bq query --use_legacy_sql=true '
SELECT
  partition_id,
  FORMAT_UTC_USEC(last_modified_time*1000) AS last_modified
FROM
  [mydataset.mytable$__PARTITIONS_SUMMARY__]'

出力は次のようになります。

+--------------+----------------------------+
| partition_id |       last_modified        |
+--------------+----------------------------+
| 20160103     | 2016-08-19 18:49:30.463000 |
| 20160102     | 2016-08-19 18:49:16.179000 |
| 20160101     | 2016-08-19 18:48:58.142000 |
+--------------+----------------------------+

次のステップ

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および使用の方法については、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。
整数範囲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、整数範囲パーティション分割テーブルの作成と使用を参照してください。
パーティション分割テーブルの管理方法と更新方法については、パーティション分割テーブルの管理をご覧ください。
パーティション分割テーブルをクエリする方法については、パーティション分割テーブルのクエリをご覧ください。

日付 / タイムスタンプ パーティション分割テーブルの作成と使用

制限事項

パーティション分割テーブルの作成

テーブルの命名

必要な権限

日別パーティショニングと時間別パーティショニング

スキーマ定義を持つ空のパーティション分割テーブルの作成

Console

DDL

従来の UI

bq

API

Go

Java

Node.js

Python

クエリ結果からのパーティション分割テーブルの作成

クエリ結果からのパーティション分割テーブルの作成

Console

従来の UI

bq

API

データを読み込むときのパーティション分割テーブルの作成

クラスタリングによる時間別パーティショニング

パーティション分割テーブルへのアクセスの制御

分割テーブルの使用

パーティション分割テーブルに関する情報の取得

必要な権限

パーティション分割テーブルの情報の取得

Console

従来の UI

bq

API

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

必要な権限

パーティション分割テーブルの一覧表示

Console

従来の UI

bq

API

パーティション分割テーブル内のパーティションの一覧表示

必要な権限

パーティション分割テーブル内のパーティションの一覧表示

Console

従来の UI

bq

API

メタテーブルを使用したパーティション分割テーブルのメタデータの取得

メタテーブルを使用したパーティション メタデータの取得

パーティション メタテーブルの権限

パーティション メタテーブルの例

Console

従来の UI

bq

Console

従来の UI

bq

Console

従来の UI

bq

次のステップ

日付 / タイムスタンプパーティション分割テーブルの作成と使用

メタテーブルを使用したパーティションメタデータの取得

パーティションメタテーブルの権限

パーティションメタテーブルの例