外部テーブルの概要
このページでは外部テーブルを紹介し、BigQuery の外部に保存されたデータに対するクエリの実行に関するガイダンスを説明します。
BigLake 以外の外部テーブルでは、外部データストアの構造化データをクエリできます。BigLake 以外の外部テーブルに対してクエリを実行するには、外部テーブルと外部データソースの両方に対する権限が必要です。たとえば、Cloud Storage のデータソースを使用する BigLake 以外の外部テーブルに対してクエリを実行するには、次の権限が必要です。
bigquery.tables.getData
bigquery.jobs.create
storage.buckets.get
storage.objects.get
サポートされているデータストア
BigLake 以外の外部テーブルは次のデータストアで使用できます。
一時テーブルのサポート
永続テーブルまたは一時テーブルを使用すると、BigQuery で外部のデータソースに対してクエリを行うことができます。永続テーブルは、データセット内に作成され、外部データソースにリンクされるテーブルです。テーブルは永続的であるため、アクセス制御を行い、基礎となる外部データソースにアクセスできる他のユーザーとテーブルを共有できます。テーブルに対するクエリはいつでも実行できます。
一時テーブルを使用して外部データソースに対してクエリを実行する場合には、クエリを含むコマンドを送信し、外部データソースにリンクする一時テーブルを作成します。一時テーブルを使用する場合、BigQuery データセット内にはテーブルを作成しません。テーブルはデータセットに永続的に保存されないため、このテーブルを他のユーザーと共有することはできません。一時テーブルを使用して外部データソースにクエリを実行する方法は、外部データに 1 回限りのアドホック クエリを実行する場合、あるいは抽出、変換、読み込み(ETL)プロセスを行う場合に便利です。
複数のソースファイル
Cloud Storage に基づいて BigLake 以外の外部テーブルを作成する場合は、データソースが同じスキーマを持つ複数の外部データソースを使用できます。これは、Bigtable や Google ドライブに基づく BigLake 外部テーブルではサポートされていません。
制限事項
外部テーブルには以下の制限が適用されます。
- BigQuery では外部データテーブルに対してデータの整合性が保証されません。クエリの実行中に基になるデータを変更すると、予期しない動作が発生する可能性があります。
- 外部テーブルに対するクエリのパフォーマンスは、標準 BigQuery テーブルのデータに対するクエリよりも低速になる可能性があります。クエリ速度を優先する場合は、外部データソースを設定するのではなく、データを BigQuery に読み込みます。外部テーブルを含むクエリのパフォーマンスは、外部ストレージのタイプに依存します。たとえば、Cloud Storage に格納されたデータのクエリは、Google ドライブに格納されたデータのクエリよりも高速です。一般的に、外部テーブルに対するクエリのパフォーマンスは、データソースから直接データを読み取る処理と同等になります。
- DML やその他の方法を使用して外部データテーブルを変更することはできません。BigQuery 用の外部テーブルは読み取り専用です。
TableDataList
JSON API メソッドを使用して外部テーブルからデータを取得することはできません。詳細については、tabledata.list
をご覧ください。 この制限を回避するには、宛先テーブルにクエリ結果を保存します。その後、結果テーブルでTableDataList
メソッドを使用できます。- 外部テーブルからデータをエクスポートする BigQuery ジョブは実行できません。 この制限を回避するには、宛先テーブルにクエリ結果を保存します。次に、結果テーブルに対してエクスポート ジョブを実行します。
- ワイルドカード テーブルのクエリで外部テーブルを参照することはできません。
- 外部テーブルではクラスタリングはサポートされていません。パーティショニングは制限付きでサポートされています。詳細については、外部でパーティションに分割されたデータのクエリをご覧ください。
- Cloud Storage 以外の外部データソースにクエリを実行する場合、結果はキャッシュに保存されません(Cloud Storage の GoogleSQL クエリはサポートされています)。同じクエリを複数回発行する場合でも、外部テーブルに対するクエリごとに課金されます。頻繁には変更されない外部テーブルに対してクエリを繰り返し発行する必要がある場合は、クエリ結果を永続的なテーブルに書き込み、永続的なテーブルに対してクエリを実行することを検討してください。
- Bigtable 外部データソースに対する最大同時実行クエリ数は 16 です。
- 外部テーブルを使用する連携クエリのドライランで、行が返されても 0 バイトの下限が報告される場合があります。これは、実際のクエリが完了するまで、外部テーブルで処理されるデータの量が確定できないためです。連携クエリを実行すると、このデータの処理に費用がかかります。
- 外部テーブルの列名として
_object_metadata
を使用することはできません。これは内部使用のために予約されています。 - BigQuery では、外部テーブルのテーブル ストレージ統計情報の表示はサポートされていません。
- 外部テーブルで柔軟な列名はサポートされていません。
ロケーションに関する留意事項
データのロケーションを選択するときは、次の点を考慮してください。
Cloud Storage
BigQuery を使用して Cloud Storage データを操作するには、以下の方法があります。
- BigLake または BigLake 以外の外部テーブルを使用して、Cloud Storage データをクエリする
- Cloud Storage データを BigQuery に読み込む
- BigQuery から Cloud Storage にデータをエクスポートする
Cloud Storage データのクエリ
BigLake または BigLake 以外の外部テーブルを使用して Cloud Storage 内のデータをクエリする場合、クエリ対象のデータは BigQuery データセットと同じロケーションに存在する必要があります。次に例を示します。
単一リージョン バケット: BigQuery データセットがワルシャワ(
europe-central2
)リージョンにある場合、対応する Cloud Storage バケットもワルシャワ リージョン、またはワルシャワを含む Cloud Storage デュアルリージョンに存在する必要があります。BigQuery データセットがUS
マルチリージョンにある場合、Cloud Storage バケットの場所としてUS
マルチリージョン、アイオワ(us-central1
)の単一リージョン、またはアイオワを含む任意のデュアルリージョンが可能です。その他の単一リージョンからのクエリは失敗します(たとえデータセットのマルチリージョンに含まれるロケーションにバケットが存在する場合でも)。たとえば、外部テーブルがUS
マルチリージョンにあり、Cloud Storage バケットがオレゴン(us-west1
)にある場合、ジョブは失敗します。BigQuery データセットが
EU
マルチリージョンにある場合、Cloud Storage バケットの場所としてEU
マルチリージョン、ベルギー(europe-west1
)の単一リージョン、ベルギーを含む任意のデュアルリージョンが可能です。その他の単一リージョンからのクエリは失敗します(たとえデータセットのマルチリージョンに含まれるロケーションにバケットが存在する場合でも)。たとえば、外部テーブルがEU
マルチリージョンにあり、Cloud Storage バケットがワルシャワ(europe-central2
)にある場合、ジョブは失敗します。デュアルリージョン バケット: BigQuery データセットが東京(
asia-northeast1
)リージョンにある場合、対応する Cloud Storage バケットは東京リージョン、または東京を含むデュアルリージョン(ASIA1
デュアルリージョンなど)に存在しなければなりません。Cloud Storage バケットが
NAM4
デュアルリージョンかアイオワ(us-central1
)リージョンを含む任意のデュアルリージョンにある場合、対応する BigQuery データセットはUS
マルチリージョンまたはアイオワ(us-central1
)に存在できます。Cloud Storage バケットが
EUR4
デュアルリージョンかベルギー(europe-west1
)リージョンを含む任意のデュアルリージョンにある場合、対応する BigQuery データセットはEU
マルチリージョンまたはベルギー(europe-west1
)に存在できます。マルチリージョン バケット: 外部クエリのパフォーマンスは最小限のレイテンシと最適なネットワーク帯域幅に依存するため、外部テーブルにマルチリージョン Cloud Storage バケットでマルチリージョン データセット ロケーションを使用することはおすすめしません。
BigQuery データセットが
US
マルチリージョンにある場合、対応する Cloud Storage バケットはUS
マルチリージョン、NAM4
デュアルリージョンなどのアイオワ(us-central1
)を含むデュアルリージョン、またはアイオワ(us-central1
)を含むカスタム デュアルリージョンに存在する必要があります。BigQuery データセットが
EU
マルチリージョンにある場合、対応する Cloud Storage バケットはEU
マルチリージョン、EUR4
デュアルリージョンなどのベルギー(europe-west1
)を含むデュアルリージョン、またはベルギーを含むカスタム デュアルリージョンに存在する必要があります。
サポートされる Cloud Storage ロケーションについて詳しくは、Cloud Storage ドキュメントのバケットのロケーションをご覧ください。
Cloud Storage からデータを読み込む
BigLake または BigLake 以外の外部テーブルを使用して Cloud Storage からデータを読み込む場合、読み込まれるデータは BigQuery データセットと同じロケーションにある必要があります。
BigQuery データセットが
US
マルチリージョンにある場合、任意のロケーションにある Cloud Storage バケットからデータを読み込むことができます。- マルチリージョン バケット: 読み込み元の Cloud Storage バケットがマルチリージョン バケットにある場合、BigQuery データセットは同じマルチリージョン バケット、または同じマルチリージョン バケットに含まれる任意の単一リージョンに配置できます。たとえば、Cloud Storage バケットが
EU
リージョンにある場合、BigQuery データセットはEU
マルチリージョンまたはEU
の任意の単一リージョンに配置できます。 デュアルリージョン バケット: 読み込み元の Cloud Storage バケットがデュアルリージョン バケットにある場合、BigQuery データセットは、デュアルリージョン バケットに含まれるリージョン、またはデュアルリージョンを含むマルチリージョンに配置できます。たとえば、Cloud Storage バケットが
EUR4
リージョンにある場合、BigQuery データセットはフィンランド(europe-north1
)の単一リージョン、オランダ(europe-west4
)の単一リージョンまたはEU
マルチリージョンに配置できます。単一リージョン バケット: 読み込み元の Cloud Storage バケットが単一リージョンにある場合、BigQuery データセットは同じ単一リージョン、またはその単一リージョンを含むマルチリージョンに配置できます。たとえば、Cloud Storage バケットがフィンランド(
europe-north1
)リージョンにある場合、BigQuery データセットはフィンランドまたはEU
マルチリージョンに配置できます。1 つ例外があります。BigQuery データセットが
asia-northeast1
リージョンにある場合、Cloud Storage バケットはEU
マルチリージョンに存在することができます。
詳細については、データのバッチ読み込みをご覧ください。
Cloud Storage の中にデータをエクスポートする
データのエクスポート用に Cloud Storage バケットを同じロケーションに配置します:- BigQuery データセットが
EU
マルチリージョンにある場合、エクスポート対象のデータが含まれている Cloud Storage バケットは、同じマルチリージョンか、マルチリージョンに含まれているロケーションに存在する必要があります。たとえば、BigQuery データセットがEU
マルチリージョンにある場合、Cloud Storage バケットは EU 内のeurope-west1
ベルギー リージョンに配置できます。データセットが
US
マルチリージョンにある場合、任意のロケーションにある Cloud Storage バケットにデータをエクスポートできます。 - データセットがリージョンにある場合、Cloud Storage バケットは同じリージョンに存在する必要があります。たとえば、データセットが
asia-northeast1
の東京リージョンにある場合、Cloud Storage バケットをASIA
マルチリージョンに配置することはできません。
詳細については、テーブルデータのエクスポートをご覧ください。
Bigtable
BigQuery 外部テーブルを介して Bigtable のデータにクエリを実行する場合は、Bigtable インスタンスが BigQuery データセットと同じロケーションに存在しなければなりません。
- 単一リージョン: BigQuery データセットがベルギー(
europe-west1
)のリージョン ロケーションにある場合、対応する Bigtable インスタンスはベルギー リージョンに存在しなければなりません。 - マルチリージョン: 外部クエリのパフォーマンスは最小のレイテンシと最適なネットワーク帯域幅に依存するため、Bigtable の外部テーブルにマルチリージョン データセットのロケーションを使用することはおすすめしません。
サポートされている Bigtable ロケーションについて詳しくは、Bigtable のロケーションをご覧ください。
Google ドライブ
ロケーションに関する考慮事項は、Google ドライブの外部データソースには該当しません。
データ マネジメント
-
データ マネジメント計画を作成する
- BigQuery データセットや Cloud Storage バケットなどのリージョン ストレージ リソースを選択する場合は、データの地理的管理を行うための計画を作成します。
ロケーション間でのデータの移動
データセットをあるロケーションから別のロケーションに手動で移動する手順は次のとおりです。
-
データセットと同じロケーションか、データセットのロケーションに含まれるロケーションの Cloud Storage バケットに、BigQuery テーブルからデータをエクスポートします。たとえば、データセットが「
EU
」マルチリージョン ロケーションにある場合は、EU の一部である「europe-west1
」ベルギーのロケーションにデータをエクスポートできます。BigQuery からのデータのエクスポートに対しては課金されませんが、エクスポートしたデータを Cloud Storage に保存する場合は課金の対象になります。BigQuery からのエクスポートには、エクスポート ジョブの上限が適用されます。
-
データを、Cloud Storage のエクスポート バケットから転送先の場所に作成した新しいバケットに、コピーまたは移動します。たとえば、
US
マルチリージョンからasia-northeast1
東京リージョンにデータを移動すると、東京で作成したバケットにデータが転送されます。Cloud Storage オブジェクトの転送について詳しくは、Cloud Storage ドキュメントのオブジェクトのコピー、名前変更、移動をご覧ください。リージョン間でデータを転送すると、Cloud Storage でネットワークの下り(外向き)料金が発生します。
-
新しいロケーションに新しい BigQuery データセットを作成し、Cloud Storage バケットから新しいデータセットにデータを読み込みます。
BigQuery へのデータの読み込みに対しては課金されませんが、Cloud Storage にデータを保存した場合は課金の対象となり、データまたはバケットを削除するまで料金が請求されます。読み込まれたデータを BigQuery に保存することについても、請求の対象になります。BigQuery へのデータの読み込みには、読み込みジョブの上限が適用されます。
また、Cloud Composer を使用して、大規模なデータセットをプログラムで移動し、コピーすることもできます。
Cloud Storage を使用した大量のデータセットの保存と移動について詳しくは、Cloud Storage とビッグデータの使用をご覧ください。
料金
BigQuery から外部テーブルに対してクエリを実行する場合、クエリの実行と、該当する読み取りバイト数(BigQuery オンデマンド(TiB 単位)料金を使用する場合)またはスロットの使用量(BigQuery の容量(スロット時間単位)料金を使用する場合)に基づいて料金が請求されます。
データが Cloud Storage に ORC または Parquet で保存されている場合は、データサイズの計算をご覧ください。
また、アプリケーションの料金設定のガイドラインに従い、ソース アプリケーションで使用されるデータやリソースの保存に対しても請求されます。
- Cloud Storage の料金については、Cloud Storage の料金をご覧ください。
- Bigtable の料金については、料金をご覧ください。
- ドライブの料金については、料金をご覧ください。
次のステップ
- Bigtable 外部テーブルを作成する方法を確認する。
- Cloud Storage 外部テーブルを作成する方法を確認する。
- ドライブの外部テーブルを作成する方法を確認する。
- Dataplex でデータ品質のチェックをスケジュール設定して実行する方法を確認する。