BigQuery では、Firestore マネージド インポートおよびエクスポート サービスを使用して作成された Firestore のエクスポートからのデータの読み込みをサポートしています。マネージド インポートおよびエクスポート サービスでは、Firestore のドキュメントを Cloud Storage バケットにエクスポートします。このエクスポートされたデータを BigQuery テーブルに読み込むことができます。
制限事項
Firestore エクスポートから BigQuery にデータを読み込む場合は、次の制限事項に注意してください。
- データセットは、エクスポート ファイルが格納される Cloud Storage バケットと同じリージョンまたはマルチリージョンのロケーションに存在する必要があります。
- 指定できる Cloud Storage URI は 1 つのみで、URI ワイルドカードは使用できません。
- Firestore のエクスポートを正しく読み込むには、エクスポート データ内のドキュメントが一貫したスキーマを共有し、個別のフィールド名が 10,000 個未満でなければなりません。
- 新しいテーブルを作成してデータを保存することも、既存のテーブルを上書きすることもできますが、既存のテーブルに Firestore エクスポート データを追加することはできません。
- エクスポート コマンドには、
collection-idsフィルタを指定する必要があります。コレクション ID フィルタを指定せずにエクスポートされたデータを BigQuery に読み込むことはできません。
必要な権限
BigQuery にデータを読み込むには、読み込みジョブを実行する権限が必要です。また、新規または既存の BigQuery テーブルやパーティションへのデータの読み込みが可能な権限も必要です。Cloud Storage からデータを読み込む場合は、データを含むバケットに対するアクセス権限も必要です。
BigQuery の権限
BigQuery にデータを読み込むには、少なくとも以下の権限が必要です。これらの権限は、データを新しいテーブルまたはパーティションに読み込む場合や、テーブルまたはパーティションに対してデータの追加や上書きを行う場合に必要になります。
bigquery.tables.createbigquery.tables.updateDatabigquery.jobs.create
bigquery.tables.create 権限および bigquery.tables.updateData 権限はいずれも、事前定義された以下の IAM ロールに含まれています。
bigquery.dataEditorbigquery.dataOwnerbigquery.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.userbigquery.jobUserbigquery.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、読み込みジョブを使用してデータセット内のテーブルを作成または更新できます。
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。
Cloud Storage の権限
Cloud Storage バケットからデータを読み込むには、storage.objects.get 権限が付与されている必要があります。URI のワイルドカードを使用する場合は storage.objects.list 権限も必要です。
事前定義された IAM ロール storage.objectViewer を付与して、storage.objects.get 権限と storage.objects.list 権限の両方を与えることができます。
Firestore のエクスポート サービスデータの読み込み
Cloud Console、bq コマンドライン ツールまたは API を使用して Firestore のエクスポート メタデータ ファイルからデータを読み込むことができます。
Cloud Console と bq コマンドライン ツールで Datastore の用語が使用されることがありますが、次の手順は Firestore のエクスポート ファイルにも対応しています。Firestore と Datastore のエクスポート形式は同じです。
Console
Cloud Console で、[BigQuery] ページを開きます。
ナビゲーション パネルの [リソース] セクションで、Google Cloud プロジェクトを展開し、データセットを選択します。[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。
[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 [Cloud Storage] を選択します。
ソース フィールドに、Cloud Storage の URI を入力します。Cloud Storage バケットは、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。Firestore エクスポート ファイルの URI の末尾は
KIND_COLLECTION_ID.export_metadataにします。例:default_namespace_kind_Book.export_metadata。この例では、Bookがコレクション ID で、default_namespace_kind_Bookが Firestore で生成されたファイルの名前です。KIND_COLLECTION_IDが Cloud Storage URI で指定されていることを確認します。KIND_COLLECTION_IDを含めずに URI を指定すると、does not contain valid backup metadata. (error code: invalid)というエラー メッセージが表示されます。[ファイル形式] で [Datastore Backup] を選択します。Firestore の場合、適切なオプションは Datastore Backup です。Firestore と Datastore のエクスポート形式は同じです。
[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ます。
[テーブル名] 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。
[Schema] セクションでは、何もする必要はありません。スキーマは Firestore のエクスポートから推定されます。
[詳細オプション] セクションで該当する項目を選択します。既存のテーブルを上書きする場合は、[書き込み設定] を [テーブルを上書きする] に設定します。
[テーブルを作成] をクリックします。
bq
bq load コマンドを、source_format を DATASTORE_BACKUP に設定して使用します。--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。既存のテーブルを上書きする場合は、--replace フラグを追加します。
特定のフィールドのみを読み込むには、--projection_fields フラグを使用します。
bq --location=LOCATION load \
--source_format=FORMAT \
DATASET.TABLE \
PATH_TO_SOURCE
以下を置き換えます。
LOCATION: ロケーション。--locationフラグは省略可能です。FORMAT:DATASTORE_BACKUP。Firestore の場合、適切なオプションは Datastore Backup です。Firestore と Datastore のエクスポート形式は同じです。DATASET: データの読み込み先のテーブルを含むデータセット。TABLE: データの読み込み先のテーブル。テーブルが存在しない場合は、作成されます。PATH_TO_SOURCE: Cloud Storage URI。
たとえば、次のコマンドは、gs://mybucket/20180228T1256/default_namespace/kind_Book/default_namespace_kind_Book.export_metadata Firestore エクスポート ファイルを book_data という名前のテーブルに読み込みます。mybucket と mydataset は US マルチリージョン ロケーションに作成されています。
bq --location=US load \
--source_format=DATASTORE_BACKUP \
mydataset.book_data \
gs://mybucket/20180228T1256/default_namespace/kind_Book/default_namespace_kind_Book.export_metadata
API
API を使用して Firestore のエクスポート データを読み込むには、次のプロパティを設定します。
Cloud Storage のソースデータを参照する
loadジョブ構成を作成します。読み込みジョブの構成で
sourceUrisをgs://BUCKET/OBJECTの形式で完全修飾する必要があります。ファイル（オブジェクト）名の末尾は、KIND_NAME.export_metadataでなければなりません。Firestore のエクスポートに使用できる URI は 1 つのみです。URI にワイルドカードは使用できません。読み込みジョブの構成で
sourceFormatプロパティをDATASTORE_BACKUPに設定し、データ形式を指定します。Firestore の場合、適切なオプションは Datastore Backup です。Firestore と Datastore のエクスポート形式は同じです。特定のフィールドだけを読み込むには、
projectionFieldsプロパティを設定します。既存のテーブルを上書きする場合は、
writeDispositionプロパティをWRITE_TRUNCATEに設定して、書き込み処理を指定します。
Firestore のオプション
BigQuery が Firestore のエクスポート データを解析する方法を変更するには、次のオプションを指定します。
| Cloud Console のオプション | 「bq」フラグ | BigQuery API のプロパティ | 説明 |
|---|---|---|---|
| 利用できません | --projection_fields |
projectionFields |
（省略可）Firestore のエクスポートから読み込むドキュメント フィールドを示すカンマ区切りのリスト。デフォルトでは、BigQuery はすべてのフィールドを読み込みます。フィールド名では大文字と小文字が区別されます。また、フィールドはエクスポート内に存在する必要があります。map.foo などのマップ フィールド内にフィールドパスを指定することはできません。 |
データ型の変換
BigQuery は、Firestore エクスポート ファイルの各ドキュメントのデータを BigQuery のデータ型に変換します。次の表は、サポートされるデータタイプ間の変換を示しています。
| Firestore のデータ型 | BigQuery のデータ型 |
|---|---|
| 配列 | RECORD |
| ブール値 | BOOLEAN |
| 参照 | RECORD |
| 日時 | TIMESTAMP |
| 地図 | RECORD |
| 浮動小数点数 | FLOAT |
| 地理的座標 |
RECORD
[{"lat","FLOAT"},
{"long","FLOAT"}]
|
| 整数 | INTEGER |
| 文字列 | STRING（64 KB で切り捨て） |
Firestore のキーのプロパティ
Firestore の各ドキュメントには、ドキュメント ID やドキュメント パスなどの情報を含む一意のキーが設定されています。次の表に示すように、BigQuery は、情報の各部分のネストされたフィールドで、キーに対して RECORD データ型（STRUCT とも呼ばれます）を作成します。
| キーのプロパティ | 説明 | BigQuery のデータ型 |
|---|---|---|
__key__.app |
Firestore アプリの名前。 | STRING |
__key__.id |
ドキュメントの ID、または null（__key__.name が設定されている場合）。 |
INTEGER |
__key__.kind |
ドキュメントのコレクション ID。 | STRING |
__key__.name |
ドキュメントの名前、または null（__key__.id が設定されている場合）。 |
STRING |
__key__.namespace |
Firestore はカスタム名前空間をサポートしていません。デフォルトの名前空間は空白の文字列で表されます。 | STRING |
__key__.path |
ドキュメントのパス: ドキュメントとルート コレクションからのコレクション ペアのシーケンス例: "Country",
"USA", "PostalCode", 10011, "Route", 1234。 |
STRING |