Google ドライブの外部テーブルを作成する

このドキュメントでは、Google ドライブに保存されているデータに外部テーブルを作成する方法について説明します。

BigQuery では、個人用ドライブ ファイルと共有ファイルの両方で外部テーブルをサポートしています。ドライブの詳細については、ドライブのトレーニングとヘルプをご覧ください。

ドライブ内にある次の形式のファイルに対して外部テーブルを作成できます。

• カンマ区切り値（CSV）
• JSON（改行区切り）
• Avro
• Google スプレッドシート

始める前に

外部テーブルを作成する前に、情報を収集して、テーブルの作成権限があることを確認します。

ドライブの URI を取得する

Google ドライブのデータソースに外部テーブルを作成するには、ドライブの URI を指定する必要があります。ドライブの URI は、ドライブデータの URL から直接取得できます。

URI の形式

• https://docs.google.com/spreadsheets/d/FILE_ID

  または

• https://drive.google.com/open?id=FILE_ID

ここで、FILE_ID はドライブ ファイルの英数字の ID です。

ドライブへのアクセスを認証して有効にする

ドライブ内でホストされているデータにアクセスするには、追加の OAuth スコープが必要です。BigQuery に対する認証を行いドライブへのアクセスを有効にするには、次の操作を行います。

コンソール

Google Cloud コンソールで外部テーブルを作成する場合は、ウェブベースの認証手順に沿って操作します。プロンプトが表示されたら、[許可] をクリックして、BigQuery クライアント ツールにドライブへのアクセスを許可します。

gcloud

1. このページの gcloud CLI のサンプルは、次のいずれかの開発環境から使用できます。

   • Cloud Shell: gcloud CLI がすでに設定されているオンライン ターミナルを使用するには、Cloud Shell をアクティブにします。

     このページの下部で Cloud Shell セッションが開始し、コマンドライン プロンプトが表示されます。セッションが初期化されるまで数秒かかることがあります。

   • ローカルシェル: ローカル開発環境で gcloud CLI を使用するには、gcloud CLI をインストールして初期化してください。

2. 次のコマンドを入力して、Google Cloud CLI が最新バージョンであることを確認します。

   gcloud components update
   

3. 次のコマンドを入力して、ドライブの認証を行います。

   gcloud auth login --enable-gdrive-access
   

注: Cloud Shell を使用してドライブのデータにアクセスする場合、Google Cloud CLI の更新やドライブでの認証を行う必要はありません。

API

BigQuery のスコープに加えて、適切な ドライブの OAuth スコープをリクエストします。

1. gcloud auth login --enable-gdrive-access コマンドを実行してログインします。
2. gcloud auth print-access-token コマンドを実行して、API に使用されるドライブ スコープで OAuth アクセス トークンを取得します。

Python

1. OAuth クライアント ID を作成します。

2. ローカル環境で、必要なスコープを使用して次の手順によりアプリケーションのデフォルト認証情報（ADC）を設定します。

   1. Google Cloud CLI をインストールし、次のコマンドを実行して初期化します。

      gcloud init
      

   2. Google アカウントのローカル認証情報を作成します。

      gcloud auth application-default login \
          --client-id-file=CLIENT_ID_FILE \
          --scopes=https://www.googleapis.com/auth/drive,https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform
      

      CLIENT_ID_FILE は、OAuth クライアント ID を含むファイルに置き換えます。

      詳細については、gcloud CLI で提供されるユーザー認証情報をご覧ください。

Java

1. OAuth クライアント ID を作成します。

2. ローカル環境で、必要なスコープを使用して次の手順によりアプリケーションのデフォルト認証情報（ADC）を設定します。

   1. Google Cloud CLI をインストールし、次のコマンドを実行して初期化します。

      gcloud init
      

   2. Google アカウントのローカル認証情報を作成します。

      gcloud auth application-default login \
          --client-id-file=CLIENT_ID_FILE \
          --scopes=https://www.googleapis.com/auth/drive,https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform
      

      CLIENT_ID_FILE は、OAuth クライアント ID を含むファイルに置き換えます。

      詳細については、gcloud CLI で提供されるユーザー認証情報をご覧ください。

必要なロール

外部テーブルを作成するには、bigquery.tables.create BigQuery Identity and Access Management（IAM）権限が必要です。

この権限は、次の Identity and Access Management 事前定義ロールに含まれています。

• BigQuery データ編集者（roles/bigquery.dataEditor）
• BigQuery データオーナー（roles/bigquery.dataOwner）
• BigQuery 管理者（roles/bigquery.admin）

これらのロールのいずれかのプリンシパルでない場合は、アクセス権の付与または外部テーブルの作成を管理者に依頼してください。

BigQuery での Identity and Access Management のロールと権限の詳細については、事前定義ロールと権限をご覧ください。

外部テーブルを作成する

外部のデータソースにリンクされた永続テーブルは、次の方法で作成します。

• Google Cloud コンソールを使用する
• bq コマンドライン ツールの mk コマンドを使用する
• tables.insert API メソッドを使用する際に ExternalDataConfiguration を作成する
• クライアント ライブラリを使用する

外部テーブルを作成するには:

コンソール

1. Google Cloud コンソールで、[BigQuery] ページを開きます。

[BigQuery] に移動

1. [エクスプローラ] パネルでプロジェクトを開いて、データセットを選択します。

2. アクション オプションを開いて、[開く] をクリックします。

3. 詳細パネルで [テーブルを作成] をクリックします。

4. [テーブルの作成] ページの [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 [ドライブ] を選択します。

   • [ドライブの URI を選択] フィールドに ドライブの URI を入力します。ドライブの URI にはワイルドカードを使用できません。

   • [ファイル形式] でデータの形式を選択します。ドライブのデータで有効な形式は次のとおりです。

     • カンマ区切り値（CSV）
     • JSON（改行区切り）
     • Avro
     • スプレッドシート
     注: Google Cloud コンソールで Avro または Datastore のバックアップを選択すると、[自動検出] オプションは非表示になります。これらのファイルタイプは自己記述型であるためです。

5. （省略可）[スプレッドシート] を選択した場合、[シートの範囲（省略可）] ボックスで、クエリを実行するシートとセル範囲を指定します。シート名を指定するか、セル範囲として sheet_name!top_left_cell_id:bottom_right_cell_id を指定できます。たとえば、「Sheet1!A1:B20」と指定します。[シートの範囲] を指定しない場合、ファイルの最初のシートが使用されます。

6. [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 [外部テーブル] に設定されていることを確認します。

7. [スキーマ] セクションにスキーマ定義を入力します。

   • JSON または CSV ファイルの場合、[自動検出] オプションをオンにしてスキーマの自動検出を有効にできます。Datastore エクスポート、Firestore エクスポート、Avro ファイルには、[自動検出] を使用できません。これらのファイル形式のスキーマ情報は、自己記述型のソースデータから自動的に取得されます。
   • 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。

8. [テーブルを作成] をクリックします。

9. 必要に応じて、自分のアカウントを選択して [許可] をクリックし、BigQuery クライアント ツールにドライブへのアクセスを許可します。

これで、標準 BigQuery テーブルの場合と同じようにテーブルに対してクエリを実行できます。ただし、外部データソースの制限は適用されます。

クエリが完了した後、結果は、CSV または JSON としてダウンロード、テーブルとして保存、スプレッドシートに保存、のいずれかを行うことが可能です。詳しくは、データのダウンロード、保存、エクスポートをご覧ください。

bq

bq mk コマンドを使用して bq コマンドライン ツールでテーブルを作成します。bq コマンドライン ツールを使用して外部データソースにリンクするテーブルを作成するには、以下を使用してテーブルのスキーマを識別します。

• テーブル定義ファイル（ローカルマシンに保存）
• インライン スキーマの定義
• JSON スキーマ ファイル（ローカルマシンに保存）

テーブル定義ファイルを使用して、ドライブのデータソースにリンクする永続テーブルを作成するには、次のコマンドを入力します。

bq mk \
--external_table_definition=DEFINITION_FILE \
DATASET.TABLE

ここで

• DEFINITION_FILE は、ローカルマシン上のテーブル定義ファイルのパスです。
• DATASET は、テーブルを含むデータセットの名前です。
• TABLE は、作成するテーブルの名前です。

たとえば、mytable_def という名前のテーブル定義ファイルを使用して、mytable という名前の永続テーブルを作成するコマンドは次のとおりです。

bq mk --external_table_definition=/tmp/mytable_def mydataset.mytable

インライン スキーマ定義を使用して、外部データソースにリンクする永続テーブルを作成するには、次のコマンドを入力します。

bq mk \
--external_table_definition=SCHEMA@SOURCE_FORMAT=DRIVE_URI \
DATASET.TABLE

ここで

• SCHEMA は、FIELD:DATA_TYPE,FIELD:DATA_TYPE という形式のスキーマ定義です。
• SOURCE_FORMAT は CSV、NEWLINE_DELIMITED_JSON、AVRO、または GOOGLE_SHEETS です。
• DRIVE_URI は、使用するドライブの URI です。
• DATASET は、テーブルを含むデータセットの名前です。
• TABLE は、作成するテーブルの名前です。

たとえば、次のコマンドを実行すると、スキーマ定義 Region:STRING,Quarter:STRING,Total_sales:INTEGER を使用して、ドライブに保存されたスプレッドシート ファイルにリンクする永続テーブルが sales という名前で作成されます。

bq mk \
--external_table_definition=Region:STRING,Quarter:STRING,Total_sales:INTEGER@GOOGLE_SHEETS=https://drive.google.com/open?id=1234_AbCD12abCd \
mydataset.sales

JSON スキーマ ファイルを使用して、外部データソースにリンクする永続テーブルを作成するには、次のコマンドを入力します。

bq mk \
--external_table_definition=SCHEMA_FILE@SOURCE_FORMAT=DRIVE_URI \
DATASET.TABLE

ここで

• SCHEMA_FILE は、ローカルマシン上の JSON スキーマ ファイルのパスです。
• SOURCE_FORMAT は CSV、NEWLINE_DELIMITED_JSON、AVRO、または GOOGLE_SHEETS です。
• DRIVE_URI は、使用するドライブの URI です。
• DATASET は、テーブルを含むデータセットの名前です。
• TABLE は、作成するテーブルの名前です。

たとえば、次のコマンドを実行すると、/tmp/sales_schema.json スキーマ ファイルを使用して、ドライブに保存された CSV ファイルにリンクするテーブルが sales という名前で作成されます。

bq mk \
--external_table_definition=/tmp/sales_schema.json@CSV=https://drive.google.com/open?id=1234_AbCD12abCd \
mydataset.sales

永続テーブルが作成されると、標準の BigQuery テーブルと同じようにテーブルに対してクエリを実行できます。ただし、外部データソースの制限の影響を受けます。

クエリが完了した後、結果は、CSV または JSON としてダウンロード、テーブルとして保存、スプレッドシートに保存、のいずれかを行うことが可能です。詳しくは、データのダウンロード、保存、エクスポートをご覧ください。

API

tables.insert API メソッドを使用する際に ExternalDataConfiguration を作成します。schema プロパティを指定するか autodetect プロパティを true に設定して、サポートされているデータソースのスキーマの自動検出を有効にします。

Python

from google.cloud import bigquery
import google.auth

credentials, project = google.auth.default()

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client(credentials=credentials, project=project)

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

# Configure the external data source.
dataset = client.get_dataset(dataset_id)
table_id = "us_states"
schema = [
    bigquery.SchemaField("name", "STRING"),
    bigquery.SchemaField("post_abbr", "STRING"),
]
table = bigquery.Table(dataset.table(table_id), schema=schema)
external_config = bigquery.ExternalConfig("GOOGLE_SHEETS")
# Use a shareable link or grant viewing access to the email address you
# used to authenticate with BigQuery (this example Sheet is public).
sheet_url = (
    "https://docs.google.com/spreadsheets"
    "/d/1i_QCL-7HcSyUZmIbP9E6lO_T5u3HnpLe7dnpHaijg_E/edit?usp=sharing"
)
external_config.source_uris = [sheet_url]
options = external_config.google_sheets_options
assert options is not None
options.skip_leading_rows = 1  # Optionally skip header row.
options.range = (
    "us-states!A20:B49"  # Optionally set range of the sheet to query from.
)
table.external_data_configuration = external_config

# Create a permanent table linked to the Sheets file.
table = client.create_table(table)  # Make an API request.

# Example query to find states starting with "W".
sql = 'SELECT * FROM `{}.{}` WHERE name LIKE "W%"'.format(dataset_id, table_id)

results = client.query_and_wait(sql)  # Make an API request.

# Wait for the query to complete.
w_states = list(results)
print(
    "There are {} states with names starting with W in the selected range.".format(
        len(w_states)
    )
)

Java

import com.google.auth.oauth2.GoogleCredentials;
import com.google.auth.oauth2.ServiceAccountCredentials;
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.ExternalTableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.Field;
import com.google.cloud.bigquery.GoogleSheetsOptions;
import com.google.cloud.bigquery.QueryJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardSQLTypeName;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TableInfo;
import com.google.cloud.bigquery.TableResult;
import com.google.common.collect.ImmutableSet;
import java.io.IOException;

// Sample to queries an external data source using a permanent table
public class QueryExternalSheetsPerm {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    String sourceUri =
        "https://docs.google.com/spreadsheets/d/1i_QCL-7HcSyUZmIbP9E6lO_T5u3HnpLe7dnpHaijg_E/edit?usp=sharing";
    Schema schema =
        Schema.of(
            Field.of("name", StandardSQLTypeName.STRING),
            Field.of("post_abbr", StandardSQLTypeName.STRING));
    String query =
        String.format("SELECT * FROM %s.%s WHERE name LIKE 'W%%'", datasetName, tableName);
    queryExternalSheetsPerm(datasetName, tableName, sourceUri, schema, query);
  }

  public static void queryExternalSheetsPerm(
      String datasetName, String tableName, String sourceUri, Schema schema, String query) {
    try {

      GoogleCredentials credentials =
          ServiceAccountCredentials.getApplicationDefault();

      // 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.newBuilder().setCredentials(credentials).build().getService();

      // Skip header row in the file.
      GoogleSheetsOptions sheetsOptions =
          GoogleSheetsOptions.newBuilder()
              .setSkipLeadingRows(1) // Optionally skip header row.
              .setRange("us-states!A20:B49") // Optionally set range of the sheet to query from.
              .build();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, tableName);
      // Create a permanent table linked to the Sheets file.
      ExternalTableDefinition externalTable =
          ExternalTableDefinition.newBuilder(sourceUri, sheetsOptions).setSchema(schema).build();
      bigquery.create(TableInfo.of(tableId, externalTable));

      // Example query to find states starting with 'W'
      TableResult results = bigquery.query(QueryJobConfiguration.of(query));

      results
          .iterateAll()
          .forEach(row -> row.forEach(val -> System.out.printf("%s,", val.toString())));

      System.out.println("Query on external permanent table performed successfully.");
    } catch (BigQueryException | InterruptedException | IOException e) {
      System.out.println("Query not performed \n" + e.toString());
    }
  }
}

外部テーブルにクエリを実行する

詳細については、ドライブデータのクエリをご覧ください。

_FILE_NAME 疑似列

外部データソースに基づくテーブルは、_FILE_NAME という名前の疑似列を提供します。この列には、行が属するファイルへの完全修飾パスが含まれます。この列は、Cloud Storage と Google ドライブに保存されている外部データを参照するテーブルでのみ使用できます。

_FILE_NAME という列名は予約されています。つまり、この名前を持つ列はどのテーブルにも作成できません。