データセットに関する情報の取得

このドキュメントでは、BigQuery でデータセットの情報やメタデータを取得する方法について説明します。

データセット情報は次の方法で取得できます。

GCP Console または従来の BigQuery ウェブ UI
bq show CLI コマンド
datasets.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

データセットに関する情報やメタデータを取得するには、データセットレベルで READER 役割が付与されているか、bigquery.datasets.get 権限を含むプロジェクトレベルの IAM 役割が割り当てられている必要があります。事前定義されたプロジェクトレベルの IAM 役割のうち、bigquery.jobUser 以外には、bigquery.datasets.get 権限が含まれています。

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。データセットレベルの役割の詳細については、データセットに対する基本の役割をご覧ください。

データセットの情報の取得

プロジェクト内のデータセットに関する情報を取得するには:

Console

[リソース] パネルでデータセット名をクリックします。[クエリエディタ] の下に、データセットの説明と詳細が表示されます。データセットのテーブルは、[リソース] パネル内のデータセット名の下に入れ子になっています。

データセットを表示

デフォルトでは、匿名データセットは BigQuery ウェブ UI に表示されません。匿名データセットの情報を表示するには、CLI または API を使用します。

従来の UI

データセット名をクリックします。[Dataset Details] ページに、データセットの説明、詳細、テーブルが表示されます。

データセットを表示

デフォルトでは、匿名データセットは BigQuery ウェブ UI に表示されません。匿名データセットの情報を表示するには、CLI または API を使用します。

コマンドライン

bq show 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データセット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 をデータセット名に追加します。

匿名データセットの情報を表示するには、bq ls --all コマンドを使用してデータセットの一覧を表示し、bq show コマンドで匿名データセットの名前を使用します。

bq show --format=prettyjson [PROJECT_ID]:[DATASET]

ここで

[PROJECT_ID] はプロジェクトの名前です。
[DATASET] は、データセットの名前です。

例:

デフォルトプロジェクト内の mydataset に関する情報を表示するには、次のコマンドを入力します。

bq show --format=prettyjson mydataset

myotherproject 内の mydataset に関する情報を表示するには、次のコマンドを入力します。

bq show --format=prettyjson myotherproject:mydataset

次のコマンドを入力して、匿名データセット（デフォルトプロジェクトでは _1234abcd56efgh78ijkl1234）の情報を表示します。

bq show --format=prettyjson _1234abcd56efgh78ijkl1234

API

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

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の Go 向け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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// 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")
meta, err := client.Dataset(datasetID).Metadata(ctx)
if err != nil {
	return err
}

fmt.Printf("Dataset ID: %s\n", datasetID)
fmt.Printf("Description: %s\n", meta.Description)
fmt.Println("Labels:")
for k, v := range meta.Labels {
	fmt.Printf("\t%s: %s", k, v)
}
fmt.Println("Tables:")
it := client.Dataset(datasetID).Tables(ctx)

cnt := 0
for {
	t, err := it.Next()
	if err == iterator.Done {
		break
	}
	cnt++
	fmt.Printf("\t%s\n", t.TableID)
}
if cnt == 0 {
	fmt.Println("\tThis dataset does not contain any tables.")
}

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にある Java 向け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 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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DatasetId datasetId = DatasetId.of(projectId, datasetName);
Dataset dataset = bigquery.getDataset(datasetId);

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にある Python 向け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

# TODO(developer): Construct a BigQuery client object.
# client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set dataset_id to the ID of the dataset to fetch.
# dataset_id = 'your-project.your_dataset'

dataset = client.get_dataset(dataset_id)

full_dataset_id = "{}.{}".format(dataset.project, dataset.dataset_id)
friendly_name = dataset.friendly_name
print(
    "Got dataset '{}' with friendly_name '{}'.".format(
        full_dataset_id, friendly_name
    )
)

# View dataset properties
print("Description: {}".format(dataset.description))
print("Labels:")
labels = dataset.labels
if labels:
    for label, value in labels.items():
        print("\t{}: {}".format(label, value))
else:
    print("\tDataset has no labels defined.")

# View tables in dataset
print("Tables:")
tables = list(client.list_tables(dataset))  # API request(s)
if tables:
    for table in tables:
        print("\t{}".format(table.table_id))
else:
    print("\tThis dataset does not contain any tables.")

`INFORMATION_SCHEMA`（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。

`SCHEMATA` ビュー

INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA ビューにクエリを実行すると、現在のユーザーがアクセスできるプロジェクトの各データセットが 1 行で返されます。

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

列名	データ型	値
`CATALOG_NAME`	`STRING`	データセットを含むプロジェクトの名前
`SCHEMA_NAME`	`STRING`	データセットの名前（`datasetId`）
`SCHEMA_OWNER`	`STRING`	値は常に `NULL` です。
`CREATION_TIME`	`TIMESTAMP`	データセットの作成時間
`LAST_MODIFIED_TIME`	`TIMESTAMP`	データセットの最終更新日時
`LOCATION`	`STRING`	データセットの地理的なロケーション

例

次の例では、将来用に予約されている schema_owner を除き、すべての列を INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA ビューから取得します。デフォルトプロジェクト（myproject）内のすべてのデータセットのメタデータが返されます。

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

クエリを実行するには:

Console

GCP Console で BigQuery ウェブ UI を開きます。

BigQuery ウェブ UI に移動
[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(schema_owner)
FROM
 INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA
```
注: INFORMATION_SCHEMA ビュー名では大文字と小文字が区別されます。
[実行] をクリックします。

コマンドライン

query コマンドラインで、--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(schema_owner) FROM INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA'

結果は次のようになります。

  +----------------+---------------+---------------------+---------------------+-----------------+
  |  catalog_name  |  schema_name  |    creation_time    | last_modified_time  |    location     |
  +----------------+---------------+---------------------+---------------------+-----------------+
  | myproject      | mydataset1    | 2018-11-07 19:50:24 | 2018-11-07 19:50:24 | US              |
  | myproject      | mydataset2    | 2018-07-16 04:24:22 | 2018-07-16 04:24:22 | US              |
  | myproject      | mydataset3    | 2018-02-07 21:08:45 | 2018-05-01 23:32:53 | asia-northeast1 |
  +----------------+---------------+---------------------+---------------------+-----------------+

`SCHEMATA_OPTIONS` ビュー

INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA_OPTIONS ビューにクエリを実行すると、現在のユーザーがアクセスできるプロジェクトの各データセットが 1 行で返されます。

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

列名	データ型	値
`CATALOG_NAME`	`STRING`	データセットを含むプロジェクトの名前
`SCHEMA_NAME`	`STRING`	データセットの名前（`datasetId`）
`OPTION_NAME`	`STRING`	options テーブル内の名前値の 1 つ
`OPTION_TYPE`	`STRING`	options テーブルのデータ型値の 1 つ
`OPTION_VALUE`	`STRING`	options テーブルの値オプションの 1 つ

options テーブル

`OPTION_NAME`	`OPTION_TYPE`	`OPTION_VALUE`
`default_table_expiration_days`	`FLOAT64`	データセット内のすべてのテーブルのデフォルトの有効期間（日数）
`friendly_name`	`STRING`	わかりやすいデータセット名
`description`	`STRING`	データセットの説明
`labels`	`ARRAY<STRUCT<STRING, STRING>>`	データセットのラベルを表す `STRUCT` の配列

例

例 1:

次の例では、INFORMATION_SCHEMATA.SCHEMATA_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）内のすべてのデータセットのデフォルトのテーブル有効期限を取得します。

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

クエリを実行するには:

Console

GCP Console で BigQuery ウェブ UI を開きます。

BigQuery ウェブ UI に移動
[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
 INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA_OPTIONS
WHERE
 option_name="default_table_expiration_days"
```
注: INFORMATION_SCHEMA ビュー名では大文字と小文字が区別されます。
[実行] をクリックします。

コマンドライン

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 INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA_OPTIONS
WHERE option_name="default_table_expiration_days"'

結果は次のようになります。

  +----------------+---------------+-------------------------------+-------------+---------------------+
  |  catalog_name  |  schema_name  |          option_name          | option_type |    option_value     |
  +----------------+---------------+-------------------------------+-------------+---------------------+
  | myproject      | mydataset3    | default_table_expiration_days | FLOAT64     | 0.08333333333333333 |
  | myproject      | mydataset2    | default_table_expiration_days | FLOAT64     | 90.0                |
  | myproject      | mydataset1    | default_table_expiration_days | FLOAT64     | 30.0                |
  +----------------+---------------+-------------------------------+-------------+---------------------+

例 2:

次の例では、INFORMATION_SCHEMATA.SCHEMATA_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）のすべてのデータセットのラベルを取得します。

クエリを実行するには:

Console

GCP Console で BigQuery ウェブ UI を開きます。

BigQuery ウェブ UI に移動
[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
 INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA_OPTIONS
WHERE
 option_name="labels"
```
注: INFORMATION_SCHEMA ビュー名では大文字と小文字が区別されます。
[実行] をクリックします。

コマンドライン

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 INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA_OPTIONS
WHERE option_name="labels"'

結果は次のようになります。

  +----------------+---------------+-------------+---------------------------------+------------------------+
  |  catalog_name  |  schema_name  | option_name |          option_type            |      option_value      |
  +----------------+---------------+-------------+---------------------------------+------------------------+
  | myproject      | mydataset1    | labels      | ARRAY<STRUCT<STRING, STRING>>   | [STRUCT("org", "dev")] |
  | myproject      | mydataset2    | labels      | ARRAY<STRUCT<STRING, STRING>>   | [STRUCT("org", "dev")] |
  +----------------+---------------+-------------+---------------------------------+------------------------+

次のステップ

データセット作成の詳細については、データセットの作成をご覧ください。
データセットへのアクセス制御の割り当ての詳細については、データセットへのアクセス制御をご覧ください。
プロジェクト内のデータセットを一覧表示する方法については、データセットの更新をご覧ください。
データセットプロパティの変更の詳細については、データセットの更新をご覧ください。
ラベルの作成と管理の詳細については、ラベルの作成と管理をご覧ください。
INFORMATION_SCHEMA の概要については、BigQuery INFORMATION_SCHEMA の概要をご覧ください。

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最終更新日: 7月 2, 2019

データセットに関する情報の取得

必要な権限

データセットの情報の取得

Console

従来の UI

コマンドライン

API

Go

Java

Python

INFORMATION_SCHEMA（ベータ版）

SCHEMATA ビュー

例

Console

コマンドライン

SCHEMATA_OPTIONS ビュー

options テーブル

例

例 1:

Console

コマンドライン

例 2:

Console

コマンドライン

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`INFORMATION_SCHEMA`（ベータ版）

`SCHEMATA` ビュー

`SCHEMATA_OPTIONS` ビュー