Cloud Storage からの CSV データの読み込み

Cloud Storage から CSV ファイルを読み込む

Cloud Storage から CSV データを読み込むとき、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、データを既存のテーブルまたはパーティションに追加する、または既存のテーブルまたはパーティションを上書きできます。BigQuery に読み込まれたデータは Capacitor の列型（BigQuery のストレージ形式）に変換されます。

Cloud Storage から BigQuery テーブルにデータを読み込むとき、読み込み先のテーブルを含むデータセットは 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 ロケーションに存在している必要があります。

ローカル ファイルから CSV データを読み込む方法については、ローカル データソースから BigQuery にデータを読み込むをご覧ください。

制限事項

Cloud Storage から BigQuery に CSV データを読み込む際は、以下の点に注意してください。

• CSV ファイルはネストされたデータや繰り返しデータに対応していません。
• gzip 圧縮を使用した場合、BigQuery はデータを並列で読み取ることができません。圧縮された CSV データを BigQuery に読み込む場合は、圧縮されていないデータを読み込むよりも時間がかかります。
• 同じ読み込みジョブに圧縮ファイルと非圧縮ファイルの両方を含めることはできません。
• CSV データまたは JSON データを読み込む場合、DATE 列の値に区切りとしてダッシュ（-）を使用し、YYYY-MM-DD（年-月-日）の形式にする必要があります。
• JSON または CSV データを読み込む場合、TIMESTAMP 列のタイムスタンプ値の日付部分の区切りにはダッシュ（-）を使用し、日付は YYYY-MM-DD（年-月-日）の形式にする必要があります。タイムスタンプの時間部分 hh:mm:ss（時-分-秒）には、区切りとしてコロン（:）を使用します。

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.create
• bigquery.tables.updateData
• bigquery.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.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。

事前定義済みの IAM ロール storage.objectViewer が付与されると、storage.objects.get 権限と storage.objects.list 権限の両方が与えられます。

CSV データをテーブルに読み込む

CSV データを Cloud Storage から新しい BigQuery テーブルに読み込むには、次の方法を使用します。

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

CSV データを Cloud Storage から新しい BigQuery テーブルに読み込むには:

コンソール

1. Cloud Console で [BigQuery] ページを開きます。

   BigQuery ページに移動

2. 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。

3. 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。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。

   

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 [Google Cloud Storage] を選択します。

   • ソース フィールドで Cloud Storage URI を参照するかまたは入力します。Cloud Console で複数の URI を指定することはできませんが、ワイルドカードはサポートされています。Cloud Storage バケットは、作成するテーブルを含むデータセットと同じロケーションに存在している必要があります。

     

   • [ファイル形式] で [CSV] を選択します。

5. [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。

   • [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。

6. [Schema] セクションの [Auto detect] で、[Schema and input parameters] をオンにしてスキーマの自動検出を有効にします。次の方法でスキーマ定義を手動で入力することもできます。

   • [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。

     

7. （省略可）テーブルを分割するには、[パーティションとクラスタの設定] で次のオプションを選択します。

   • パーティション分割テーブルを作成するには、[パーティショニングなし] をクリックして [フィールドにより分割] を選択し、DATE または TIMESTAMP の列を選択します。スキーマに DATE または TIMESTAMP の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。
   • 取り込み時間パーティション分割テーブルを作成するには、[パーティショニングなし] をクリックして [取り込み時間により分割] を選択します。

8. （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。[パーティショニングなし] を選択している場合、このオプションは使用できません。

9. （省略可）テーブルをクラスタ化するには、[クラスタリング順序] ボックスに 1～4 個のフィールド名を入力します。

10. （省略可）[詳細オプション] をクリックします。

    • [書き込み設定] で、[空の場合に書き込む] を選択したままにします。これにより、新しいテーブルが作成され、データが読み込まれます。
    • [許可されているエラー数] で、デフォルト値の 0 を使用するか、無視できる最大行数を入力します。エラーを含む行数がこの値を超えると、ジョブは invalid メッセージを出して失敗します。
    • テーブルのスキーマに存在しない行の値を無視するには、[不明な値] で [不明な値を無視する] をオンにします。
    • [フィールド区切り文字] で、CSV ファイル内のセルの区切り文字を選択します。[カンマ]、[タブ]、[パイプ]、[カスタム] のいずれかを選択します。[カスタム] を選択した場合、[カスタムのフィールド区切り文字] ボックスに区切り文字を入力します。デフォルト値はカンマです。
    • [スキップするヘッダー行] で、CSV ファイルでスキップするヘッダーの行数を入力します。デフォルト値は 0 です。
    • 引用符で囲まれた改行を使用する場合は、[引用符で囲まれた改行を許可する] をオンにして、改行文字を含む引用符で囲まれたデータ セクションを CSV ファイルで許可します。デフォルト値は false です。
    • ジャグ行を使用する場合、[ジャグ行を許可する] をオンにして、CSV ファイルで末尾のオプションの列が欠落している行を許可します。欠損値は null として扱われます。オフの場合、末尾の列が欠落しているレコードは不良レコードとして処理され、不良レコードが多すぎる場合はジョブの結果内で無効なエラーが返されます。デフォルト値は false です。
    • Cloud Key Management Service 鍵を使用するには、[暗号化] で [お客様が管理する鍵] 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。

11. [テーブルを作成] をクリックします。

注: Cloud Console を使用して空のテーブルにデータを読み込むときに、ラベル、説明、テーブルの有効期限、パーティションの有効期限を追加することはできません。

テーブルの有効期限、説明、ラベルは、テーブルの作成後に更新できますが、Cloud Console でテーブルを作成した後にパーティションの有効期限を追加することはできません。詳細は、テーブルの管理をご覧ください。

従来の UI

1. BigQuery ウェブ UI に移動します。
   BigQuery ウェブ UI に移動

2. ナビゲーション パネルで、データセットにカーソルを合わせて下矢印アイコン をクリックし、[Create new table] 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。

3. [Create Table] ページの [Source Data] セクションで、次の操作を行います。

   • [Create from source] をクリックします。
   • [Location] で [Google Cloud Storage] を選択し、ソース フィールドに Cloud Storage URI を入力します。BigQuery ウェブ UI では URI の複数指定はできませんが、ワイルドカードはサポートされています。Cloud Storage バケットは、作成するテーブルを含むデータセットと同じロケーションに存在している必要があります。
   • [File format] で [CSV] を選択します。

4. [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、BigQuery で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。

5. [Schema] セクションの [Auto detect] で、[Schema and input parameters] をオンにしてスキーマの自動検出を有効にします。次の方法でスキーマ定義を手動で入力することもできます。

   • [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 --format=prettyjson dataset.table コマンドを入力します。

   • [Add Field] を使用して、スキーマを手動で入力します。

     

6. （省略可）[Options] セクションで、次の操作を行います。

   • [Field delimiter] で、CSV ファイル内のセルの区切り文字を選択します。[Comma]、[Tab]、[Pipe]、[Other] のいずれかを選択します。[Other] を選択した場合、[Custom field delimiter] ボックスに区切り文字を入力します。デフォルト値はカンマです。
   • [スキップするヘッダー行] で、CSV ファイルでスキップするヘッダーの行数を入力します。デフォルト値は 0 です。
   • [Number of errors allowed] で、デフォルト値の 0 を使用するか、無視できる最大行数を入力します。エラーを含む行数がこの値を超えると、ジョブは invalid メッセージとなり、失敗します。
   • 改行文字を含む引用符で囲まれたデータ セクションを CSV ファイルで許可するには、[Allow quoted newlines] ボックスをオンにします。デフォルト値は false です。
   • CSV ファイルで末尾のオプションの列が欠落している行を許可するには、[Allow jagged rows] ボックスをオンにします。欠損値は null として扱われます。オフの場合、末尾の列が欠落しているレコードは不良レコードとして処理され、不良レコードが多すぎる場合はジョブの結果内で無効なエラーが返されます。デフォルト値は false です。
   • テーブルのスキーマに存在しない行の値をすべて無視するには、[Ignore unknown values] ボックスをオンにします。
   • [Write preference] で、[Write if empty] を選択したままにします。これにより、新しいテーブルが作成され、データが読み込まれます。
   • テーブルを分割するには、次の手順を行います。
     • [Partitioning Type] で、[None] をクリックして [Day] を選択します。
     • [Partitioning Field] で、次の操作を行います。
     • パーティション分割テーブルを作成するには、DATE または TIMESTAMP の列を選択します。スキーマに DATE または TIMESTAMP の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。
     • 取り込み時間パーティション分割テーブルを作成するには、デフォルト値（_PARTITIONTIME）のままにします。
     • 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。[Partitioning type] を [None] に設定している場合、このオプションは使用できません。
   • テーブルをクラスタ化するには、[Clustering fields] ボックスに 1～4 個のフィールド名を入力します。
   • Cloud Key Management Service の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。

7. [Create Table] をクリックします。

注: ウェブ UI を使用して空のテーブルを作成する際に、ラベル、説明、テーブルの有効期限、パーティションの有効期限を追加することはできません。

テーブルの作成後、テーブルの有効期限、説明、ラベルを更新できますが、ウェブ UI でテーブルを作成した後にパーティションの有効期限を追加することはできません。詳細は、テーブルの管理をご覧ください。

bq

bq load コマンドを使用します。--source_format フラグを使用して CSV を指定し、Cloud Storage URI を設定します。単一の URI、URI のカンマ区切りのリスト、ワイルドカードを含む URI を指定できます。スキーマをインラインまたはスキーマ定義ファイルで指定するか、スキーマ自動検出を使用します。

（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。

次のフラグを使用することもできます。

• --allow_jagged_rows: 指定すると、CSV ファイルで末尾のオプションの列が欠落している行を受け入れます。欠損値は null として扱われます。オフの場合、末尾の列が欠落しているレコードは不良レコードとして処理され、不良レコードが多すぎる場合はジョブの結果内で無効なエラーが返されます。デフォルト値は false です。
• --allow_quoted_newlines: 指定すると、改行文字を含む引用符で囲まれたデータ セクションが CSV ファイルで許可されます。デフォルト値は false です。
• --field_delimiter: データ内の列間の境界を示す文字。タブ区切り文字には \t と tab の両方を使用できます。デフォルト値は , です。
• --null_marker: CSV データの NULL 値を表すオプションのカスタム文字列。
• --skip_leading_rows: CSV ファイルの先頭でスキップするヘッダーの行数を指定します。デフォルト値は 0 です。
• --quote: レコードを囲むために使用する引用符。デフォルト値は " です。引用符を使用しない場合は、空の文字列を使用します。
• --max_bad_records: ジョブ全体が失敗する前に許容される不良レコードの最大数を指定する整数。デフォルト値は 0 です。--max_bad_records の値にかかわらず、最大で 5 つの任意のタイプのエラーが返されます。
• --ignore_unknown_values: 指定すると、CSV または JSON データで認識されない余分な値が許可され、無視されます。
• --autodetect: 指定すると、CSV および JSON データのスキーマ自動検出が有効になります。
• --time_partitioning_type: テーブルでの時間ベースのパーティショニングを有効にし、パーティショニング タイプを設定します。現在、唯一の有効な値は、1 日に 1 つのパーティションを生成する DAY です。DATE または TIMESTAMP の列でパーティション分割されたテーブルを作成する場合、このフラグは省略可能です。
• --time_partitioning_expiration時間ベースのパーティションを削除する必要があるタイミングを指定する整数（秒単位）。パーティションの日付（UTC）に、この整数値を足した値が有効期限になります。
• --time_partitioning_field: パーティション分割テーブルの作成に使用される DATE または TIMESTAMP の列。この値を指定せずに時間ベースのパーティショニングを有効にすると、取り込み時間パーティション分割テーブルが作成されます。
• --require_partition_filter: 有効にすると、クエリの実行時に WHERE 句でパーティションを指定するようユーザーに求めます。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。
• --clustering_fields: クラスタ化テーブルの作成に使用する列名のカンマ区切りのリスト。最大 4 個の列名を指定できます。

• --destination_kms_key: テーブルデータの暗号化に使用される Cloud KMS 鍵。

  パーティション分割テーブルの詳細については、以下をご覧ください。

  • パーティション分割テーブルの作成と使用
  • 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

  クラスタ化テーブルの詳細については、以下をご覧ください。

  • クラスタ化テーブルの作成と使用

  テーブルの暗号化の詳細については、以下をご覧ください。

  • Cloud KMS 鍵によるデータの保護

CSV データを BigQuery に読み込むには、次のコマンドを入力します。

bq --location=location load \
--source_format=format \
dataset.table \
path_to_source \
schema

ここで

• location はロケーションです。--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。
• format は CSV です。
• dataset は既存のデータセットです。
• table は、データの読み込み先のテーブル名です。
• path_to_source は、完全修飾された Cloud Storage URI または URI のカンマ区切りのリストです。ワイルドカードもサポートされます。
• schema は有効なスキーマです。スキーマはローカルの JSON ファイルにすることも、コマンドの一部としてインラインで入力することもできます。また、スキーマ定義を指定する代わりに、--autodetect フラグを使用することもできます。

例:

次のコマンドは、gs://mybucket/mydata.csv から mydataset 内の mytable というテーブルにデータを読み込みます。スキーマは、myschema.json という名前のローカル スキーマ ファイルで定義されています。

    bq load \
    --source_format=CSV \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.csv \
    ./myschema.json

次のコマンドは、gs://mybucket/mydata.csv からデータを読み込んで mydataset 内の mytable というテーブルに追加します。スキーマは、myschema.json という名前のローカル スキーマ ファイルで定義されています。CSV ファイルには、2 行のヘッダーが含まれています。--skip_leading_rows を指定していない場合、ファイルにヘッダーが含まれていないと想定されます。

    bq load \
    --source_format=CSV \
    --skip_leading_rows=2
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.csv \
    ./myschema.json

次のコマンドは、gs://mybucket/mydata.csv から mydataset 内の mytable という取り込み時間パーティション分割テーブルにデータを読み込みます。スキーマは、myschema.json という名前のローカル スキーマ ファイルで定義されています。

    bq load \
    --source_format=CSV \
    --time_partitioning_type=DAY \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.csv \
    ./myschema.json

次のコマンドは、gs://mybucket/mydata.csv からデータを読み込んで mydataset 内の mytable というパーティション分割テーブルに追加します。テーブルは mytimestamp 列で分割されます。スキーマは、myschema.json という名前のローカル スキーマ ファイルで定義されています。

    bq load \
    --source_format=CSV \
    --time_partitioning_field mytimestamp \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.csv \
    ./myschema.json

次のコマンドは、gs://mybucket/mydata.csv から mydataset 内の mytable というテーブルにデータを読み込みます。スキーマは自動検出されます。

    bq load \
    --autodetect \
    --source_format=CSV \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.csv

次のコマンドは、gs://mybucket/mydata.csv から mydataset 内の mytable というテーブルにデータを読み込みます。スキーマは、field:data_type,field:data_type の形式でインラインで定義されます。

    bq load \
    --source_format=CSV \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.csv \
    qtr:STRING,sales:FLOAT,year:STRING

注: bq コマンドライン ツールでスキーマを指定する場合は、RECORD（STRUCT）型やフィールド記述を含めることはできず、フィールド 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。フィールドの説明、モード、RECORD 型を含めるには、代わりに JSON スキーマ ファイルを指定します。

次のコマンドは、gs://mybucket/ の複数のファイルから mydataset 内の mytable という名前のテーブルにデータを読み込みます。Cloud Storage の URI ではワイルドカードを使用しています。スキーマは自動検出されます。

    bq load \
    --autodetect \
    --source_format=CSV \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata*.csv

次のコマンドは、gs://mybucket/ の複数のファイルから mydataset 内の mytable という名前のテーブルにデータを読み込みます。このコマンドでは、Cloud Storage の URI のカンマ区切りのリストをワイルドカード付きで使用しています。スキーマは、myschema.json という名前のローカル スキーマ ファイルで定義されています。

    bq load \
    --source_format=CSV \
    mydataset.mytable \
    "gs://mybucket/00/*.csv","gs://mybucket/01/*.csv" \
    ./myschema.json

API

1. Cloud Storage のソースデータを参照する load ジョブを作成します。

2. （省略可）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。

3. source URIs プロパティは、完全修飾の gs://bucket/object の形式にする必要があります。各 URI にワイルドカード文字「*」を 1 つ含めることができます。

4. sourceFormat プロパティを CSV に設定して、CSV データ形式を指定します。

5. ジョブのステータスを確認するには、jobs.get(job_id*) を呼び出します。ここで、job_id は、最初のリクエストによって返されたジョブの ID です。

   • status.state = DONE である場合、ジョブは正常に完了しています。
   • status.errorResult プロパティが存在する場合は、リクエストが失敗したことを意味し、該当するオブジェクトにエラーを説明する情報が格納されます。リクエストが失敗した場合、テーブルは作成されず、データは読み込まれません。
   • status.errorResult が存在しない場合、ジョブは正常に完了していますが、一部の行のインポートで問題があったなど、致命的でないエラーが発生した可能性があります。致命的でないエラーは、返されたジョブ オブジェクトの status.errors プロパティに格納されています。

API に関する注:

• 読み込みジョブはアトミックで整合性があります。読み込みジョブが失敗した場合、データは一切利用できず、読み込みジョブが成功した場合はすべてのデータが利用可能になります。

• おすすめの方法として、jobs.insert を呼び出して読み込みジョブを作成する際に、一意の ID を生成して、その ID を jobReference.jobId として渡すようにします。この手法を使用すると、ネットワーク障害時にクライアントは既知のジョブ ID を使ってポーリングまたは再試行できるので、頑健性が向上します。

• 同じジョブ ID に対して jobs.insert を呼び出しても結果は同じになります。同じジョブ ID で何回でも再試行できますが、成功するのは、その中で 1 回だけです。

C#

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 C# の設定手順を実施してください。詳細については、BigQuery C# 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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using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using System;

public class BigQueryLoadTableGcsCsv
{
    public void LoadTableGcsCsv(
        string projectId = "your-project-id",
        string datasetId = "your_dataset_id"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        var gcsURI = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv";
        var dataset = client.GetDataset(datasetId);
        var schema = new TableSchemaBuilder {
            { "name", BigQueryDbType.String },
            { "post_abbr", BigQueryDbType.String }
        }.Build();
        var destinationTableRef = dataset.GetTableReference(
            tableId: "us_states");
        // Create job configuration
        var jobOptions = new CreateLoadJobOptions()
        {
            // The source format defaults to CSV; line below is optional.
            SourceFormat = FileFormat.Csv,
            SkipLeadingRows = 1
        };
        // Create and run job
        var loadJob = client.CreateLoadJob(
            sourceUri: gcsURI, destination: destinationTableRef,
            schema: schema, options: jobOptions);
        loadJob.PollUntilCompleted();  // Waits for the job to complete.
        // Display the number of rows uploaded
        BigQueryTable table = client.GetTable(destinationTableRef);
        Console.WriteLine(
            $"Loaded {table.Resource.NumRows} rows to {table.FullyQualifiedId}");
    }
}

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"

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

// importCSVExplicitSchema demonstrates loading CSV data from Cloud Storage into a BigQuery
// table and providing an explicit schema for the data.
func importCSVExplicitSchema(projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// tableID := "mytable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	gcsRef := bigquery.NewGCSReference("gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv")
	gcsRef.SkipLeadingRows = 1
	gcsRef.Schema = bigquery.Schema{
		{Name: "name", Type: bigquery.StringFieldType},
		{Name: "post_abbr", Type: bigquery.StringFieldType},
	}
	loader := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).LoaderFrom(gcsRef)
	loader.WriteDisposition = bigquery.WriteEmpty

	job, err := loader.Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	status, err := job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	if status.Err() != nil {
		return fmt.Errorf("job completed with error: %v", status.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.CsvOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Field;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.LoadJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardSQLTypeName;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

// Sample to load CSV data from Cloud Storage into a new BigQuery table
public class LoadCsvFromGcs {

  public static void runLoadCsvFromGcs() throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    String sourceUri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv";
    Schema schema =
        Schema.of(
            Field.of("name", StandardSQLTypeName.STRING),
            Field.of("post_abbr", StandardSQLTypeName.STRING));
    loadCsvFromGcs(datasetName, tableName, sourceUri, schema);
  }

  public static void loadCsvFromGcs(
      String datasetName, String tableName, String sourceUri, Schema schema) {
    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();

      // Skip header row in the file.
      CsvOptions csvOptions = CsvOptions.newBuilder().setSkipLeadingRows(1).build();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, tableName);
      LoadJobConfiguration loadConfig =
          LoadJobConfiguration.newBuilder(tableId, sourceUri, csvOptions).setSchema(schema).build();

      // Load data from a GCS CSV file into the table
      Job job = bigquery.create(JobInfo.of(loadConfig));
      // Blocks until this load table job completes its execution, either failing or succeeding.
      job = job.waitFor();
      if (job.isDone()) {
        System.out.println("CSV from GCS successfully added during load append job");
      } else {
        System.out.println(
            "BigQuery was unable to load into the table due to an error:"
                + job.getStatus().getError());
      }
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Column not added during load append \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 libraries
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const {Storage} = require('@google-cloud/storage');

// Instantiate clients
const bigquery = new BigQuery();
const storage = new Storage();

/**
 * This sample loads the CSV file at
 * https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv
 *
 * TODO(developer): Replace the following lines with the path to your file.
 */
const bucketName = 'cloud-samples-data';
const filename = 'bigquery/us-states/us-states.csv';

async function loadCSVFromGCS() {
  // Imports a GCS file into a table with manually defined schema.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = 'my_dataset';
  // const tableId = 'my_table';

  // Configure the load job. For full list of options, see:
  // https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/Job#JobConfigurationLoad
  const metadata = {
    sourceFormat: 'CSV',
    skipLeadingRows: 1,
    schema: {
      fields: [
        {name: 'name', type: 'STRING'},
        {name: 'post_abbr', type: 'STRING'},
      ],
    },
    location: 'US',
  };

  // Load data from a Google Cloud Storage file into the table
  const [job] = await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .table(tableId)
    .load(storage.bucket(bucketName).file(filename), metadata);

  // load() waits for the job to finish
  console.log(`Job ${job.id} completed.`);

  // Check the job's status for errors
  const errors = job.status.errors;
  if (errors && errors.length > 0) {
    throw errors;
  }
}

PHP

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 PHP 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 PHP 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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use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;
use Google\Cloud\Core\ExponentialBackoff;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId  = 'The Google project ID';
// $datasetId  = 'The BigQuery dataset ID';

// instantiate the bigquery table service
$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$dataset = $bigQuery->dataset($datasetId);
$table = $dataset->table('us_states');

// create the import job
$gcsUri = 'gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv';
$schema = [
    'fields' => [
        ['name' => 'name', 'type' => 'string'],
        ['name' => 'post_abbr', 'type' => 'string']
    ]
];
$loadConfig = $table->loadFromStorage($gcsUri)->schema($schema)->skipLeadingRows(1);
$job = $table->runJob($loadConfig);
// poll the job until it is complete
$backoff = new ExponentialBackoff(10);
$backoff->execute(function () use ($job) {
    print('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
    $job->reload();
    if (!$job->isComplete()) {
        throw new Exception('Job has not yet completed', 500);
    }
});
// check if the job has errors
if (isset($job->info()['status']['errorResult'])) {
    $error = $job->info()['status']['errorResult']['message'];
    printf('Error running job: %s' . PHP_EOL, $error);
} else {
    print('Data imported successfully' . PHP_EOL);
}

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。

Client.load_table_from_uri() メソッドを使用して、Cloud Storage にある CSV ファイルからデータを読み込みます。LoadJobConfig.schema プロパティの値を SchemaField オブジェクトのリストに設定することで、スキーマ定義を明示的に指定します。

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from google.cloud import bigquery

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

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the table to create.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

job_config = bigquery.LoadJobConfig(
    schema=[
        bigquery.SchemaField("name", "STRING"),
        bigquery.SchemaField("post_abbr", "STRING"),
    ],
    skip_leading_rows=1,
    # The source format defaults to CSV, so the line below is optional.
    source_format=bigquery.SourceFormat.CSV,
)
uri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv"

load_job = client.load_table_from_uri(
    uri, table_id, job_config=job_config
)  # Make an API request.

load_job.result()  # Waits for the job to complete.

destination_table = client.get_table(table_id)  # Make an API request.
print("Loaded {} rows.".format(destination_table.num_rows))

Ruby

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 ライブラリの使用で説明している Ruby 向けの手順に沿って設定を行ってください。詳細については、BigQuery Ruby 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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require "google/cloud/bigquery"

def load_table_gcs_csv dataset_id = "your_dataset_id"
  bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new
  dataset  = bigquery.dataset dataset_id
  gcs_uri  = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv"
  table_id = "us_states"

  load_job = dataset.load_job table_id, gcs_uri, skip_leading: 1 do |schema|
    schema.string "name"
    schema.string "post_abbr"
  end
  puts "Starting job #{load_job.job_id}"

  load_job.wait_until_done!  # Waits for table load to complete.
  puts "Job finished."

  table = dataset.table(table_id)
  puts "Loaded #{table.rows_count} rows to table #{table.id}"
end

CSV データを列ベースの時間パーティショニングを使用するテーブルに読み込む

CSV データを Cloud Storage から列ベースの時間パーティショニングを使用する BigQuery テーブルに読み込むには:

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"
)

// importPartitionedTable demonstrates specifing time partitioning for a BigQuery table when loading
// CSV data from Cloud Storage.
func importPartitionedTable(projectID, destDatasetID, destTableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// tableID := "mytable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	gcsRef := bigquery.NewGCSReference("gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states-by-date.csv")
	gcsRef.SkipLeadingRows = 1
	gcsRef.Schema = bigquery.Schema{
		{Name: "name", Type: bigquery.StringFieldType},
		{Name: "post_abbr", Type: bigquery.StringFieldType},
		{Name: "date", Type: bigquery.DateFieldType},
	}
	loader := client.Dataset(destDatasetID).Table(destTableID).LoaderFrom(gcsRef)
	loader.TimePartitioning = &bigquery.TimePartitioning{
		Field:      "date",
		Expiration: 90 * 24 * time.Hour,
	}
	loader.WriteDisposition = bigquery.WriteEmpty

	job, err := loader.Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	status, err := job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	if status.Err() != nil {
		return fmt.Errorf("job completed with error: %v", status.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.FormatOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobId;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.LoadJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardSQLTypeName;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TimePartitioning;
import java.time.Duration;
import java.time.temporal.ChronoUnit;
import java.util.UUID;

public class LoadPartitionedTable {

  public static void runLoadPartitionedTable() throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    String sourceUri = "/path/to/file.csv";
    loadPartitionedTable(datasetName, tableName, sourceUri);
  }

  public static void loadPartitionedTable(String datasetName, String tableName, String sourceUri)
      throws Exception {
    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);

      Schema schema =
          Schema.of(
              Field.of("name", StandardSQLTypeName.STRING),
              Field.of("post_abbr", StandardSQLTypeName.STRING),
              Field.of("date", StandardSQLTypeName.DATE));

      // Configure time partitioning. For full list of options, see:
      // https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/tables#TimePartitioning
      TimePartitioning partitioning =
          TimePartitioning.newBuilder(TimePartitioning.Type.DAY)
              .setField("date")
              .setExpirationMs(Duration.of(90, ChronoUnit.DAYS).toMillis())
              .build();

      LoadJobConfiguration loadJobConfig =
          LoadJobConfiguration.builder(tableId, sourceUri)
              .setFormatOptions(FormatOptions.csv())
              .setSchema(schema)
              .setTimePartitioning(partitioning)
              .build();

      // Create a job ID so that we can safely retry.
      JobId jobId = JobId.of(UUID.randomUUID().toString());
      Job loadJob = bigquery.create(JobInfo.newBuilder(loadJobConfig).setJobId(jobId).build());

      // Load data from a GCS parquet file into the table
      // Blocks until this load table job completes its execution, either failing or succeeding.
      Job completedJob = loadJob.waitFor();

      // Check for errors
      if (completedJob == null) {
        throw new Exception("Job not executed since it no longer exists.");
      } else if (completedJob.getStatus().getError() != null) {
        // You can also look at queryJob.getStatus().getExecutionErrors() for all
        // errors, not just the latest one.
        throw new Exception(
            "BigQuery was unable to load into the table due to an error: \n"
                + loadJob.getStatus().getError());
      }
      System.out.println("Data successfully loaded into time partitioned table during load job");
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println(
          "Data not loaded into time partitioned table during load job \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 libraries
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const {Storage} = require('@google-cloud/storage');

// Instantiate clients
const bigquery = new BigQuery();
const storage = new Storage();

/**
 * This sample loads the CSV file at
 * https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv
 *
 * TODO(developer): Replace the following lines with the path to your file.
 */
const bucketName = 'cloud-samples-data';
const filename = 'bigquery/us-states/us-states-by-date.csv';

async function loadTablePartitioned() {
  // Load data into a table that uses column-based time partitioning.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = 'my_dataset';
  // const tableId = 'my_new_table';

  // Configure the load job. For full list of options, see:
  // https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/Job#JobConfigurationLoad
  const partitionConfig = {
    type: 'DAY',
    expirationMs: '7776000000', // 90 days
    field: 'date',
  };

  const metadata = {
    sourceFormat: 'CSV',
    skipLeadingRows: 1,
    schema: {
      fields: [
        {name: 'name', type: 'STRING'},
        {name: 'post_abbr', type: 'STRING'},
        {name: 'date', type: 'DATE'},
      ],
    },
    location: 'US',
    timePartitioning: partitionConfig,
  };

  // Load data from a Google Cloud Storage file into the table
  const [job] = await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .table(tableId)
    .load(storage.bucket(bucketName).file(filename), metadata);

  // load() waits for the job to finish
  console.log(`Job ${job.id} completed.`);

  // Check the job's status for errors
  const errors = job.status.errors;
  if (errors && errors.length > 0) {
    throw errors;
  }
}

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

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

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the table to create.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

job_config = bigquery.LoadJobConfig(
    schema=[
        bigquery.SchemaField("name", "STRING"),
        bigquery.SchemaField("post_abbr", "STRING"),
        bigquery.SchemaField("date", "DATE"),
    ],
    skip_leading_rows=1,
    time_partitioning=bigquery.TimePartitioning(
        type_=bigquery.TimePartitioningType.DAY,
        field="date",  # Name of the column to use for partitioning.
        expiration_ms=7776000000,  # 90 days.
    ),
)
uri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states-by-date.csv"

load_job = client.load_table_from_uri(
    uri, table_id, job_config=job_config
)  # Make an API request.

load_job.result()  # Wait for the job to complete.

table = client.get_table(table_id)
print("Loaded {} rows to table {}".format(table.num_rows, table_id))

CSV データをテーブルに追加、または CSV データでテーブルを上書きする

テーブルに追加のデータを読み込むには、ソースファイルを使用するか、クエリ結果を追加します。

Console および従来の BigQuery ウェブ UI では、[書き込み設定] オプションを使用して、ソースファイルまたはクエリ結果からデータを読み込むときに行う操作を指定します。

追加のデータをテーブルに読み込む場合、以下のオプションがあります。

Cloud Console のオプション	従来のウェブ UI のオプション	bq コマンドライン ツールのフラグ	BigQuery API のプロパティ	説明
空の場合は書き込む	Write if empty	なし	WRITE_EMPTY	テーブルが空の場合にのみデータを書き込みます。
テーブルに追加する	Append to table	--noreplace または --replace=false（--[no]replace を指定しない場合、デフォルトは追加）	WRITE_APPEND	（デフォルト）テーブルの末尾にデータを追加します。
テーブルを上書きする	テーブルを上書きする	--replace または --replace=true	WRITE_TRUNCATE	新しいデータを書き込む前に、テーブル内の既存のデータをすべて消去します。

既存のテーブルにデータを読み込む場合、読み込みジョブでデータの追加やテーブルの上書きを行うことができます。

次の方法でテーブルを追加または上書きできます。

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

注: このページでは、パーティション分割テーブルの追加または上書きについては説明しません。パーティション分割テーブルの追加と上書きの詳細については、パーティション分割テーブルデータの追加と上書きをご覧ください。

コンソール

1. Cloud Console で [BigQuery] ページを開きます。

   BigQuery ページに移動

2. 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。

3. 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。読み込みジョブでデータを追加または上書きするプロセスは、読み込みジョブでテーブルを作成するプロセスと同じです。

   

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 [Google Cloud Storage] を選択します。

   • ソース フィールドで Cloud Storage URI を参照するかまたは入力します。Cloud Console で複数の URI を指定することはできませんが、ワイルドカードはサポートされています。Cloud Storage バケットは、データを追加または上書きするテーブルを含むデータセットと同じロケーションに存在している必要があります。

     

   • [ファイル形式] で [CSV] を選択します。

5. [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] フィールドに、BigQuery で追加または上書き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。

6. [Schema] セクションの [Auto detect] で、[Schema and input parameters] をオンにしてスキーマの自動検出を有効にします。次の方法でスキーマ定義を手動で入力することもできます。

   • [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、コマンド bq show --format=prettyjson dataset.table 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。

     

   注: テーブルを追加または上書きするときに、テーブルのスキーマを変更できます。読み込みオペレーションでサポートされるスキーマの変更については、テーブル スキーマの変更をご覧ください。

7. [パーティションとクラスタの設定] はデフォルト値のままにします。追加や上書きではテーブルをパーティション分割テーブルまたはクラスタ化テーブルに変換できません。Cloud Console では、読み込みジョブでパーティション分割テーブルやクラスタ化テーブルの追加または上書きを行うことはできません。

8. [詳細オプション] をクリックします。

   • [書き込み設定] で、[テーブルに追加する] または [テーブルを上書きする] を選択します。
   • [許可されているエラー数] で、デフォルト値の 0 を使用するか、無視できる最大行数を入力します。エラーを含む行数がこの値を超えると、ジョブは invalid メッセージを出して失敗します。
   • テーブルのスキーマに存在しない行の値を無視するには、[不明な値] で [不明な値を無視する] をオンにします。
   • [フィールド区切り文字] で、CSV ファイル内のセルの区切り文字を選択します。[カンマ]、[タブ]、[パイプ]、[カスタム] のいずれかを選択します。[カスタム] を選択した場合、[カスタムのフィールド区切り文字] ボックスに区切り文字を入力します。デフォルト値はカンマです。
   • [スキップするヘッダー行] で、CSV ファイルでスキップするヘッダーの行数を入力します。デフォルト値は 0 です。
   • 引用符で囲まれた改行を使用する場合は、[引用符で囲まれた改行を許可する] をオンにして、改行文字を含む引用符で囲まれたデータ セクションを CSV ファイルで許可します。デフォルト値は false です。
   • ジャグ行を使用する場合、[ジャグ行を許可する] をオンにして、CSV ファイルで末尾のオプションの列が欠落している行を許可します。欠損値は null として扱われます。オフの場合、末尾の列が欠落しているレコードは不良レコードとして処理され、不良レコードが多すぎる場合はジョブの結果内で無効なエラーが返されます。デフォルト値は false です。

   • Cloud Key Management Service 鍵を使用するには、[暗号化] で [お客様が管理する鍵] 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。

     

9. [テーブルを作成] をクリックします。

従来の UI

1. BigQuery ウェブ UI に移動します。
   BigQuery ウェブ UI に移動

2. ナビゲーション パネルで、データセットにカーソルを合わせて下矢印アイコン をクリックし、[Create new table] をクリックします。読み込みジョブでデータを追加または上書きするプロセスは、読み込みジョブでテーブルを作成するプロセスと同じです。

3. [Create Table] ページの [Source Data] セクションで、次の操作を行います。

   • [Location] で [Google Cloud Storage] を選択し、ソース フィールドに Cloud Storage URI を入力します。UI では URI の複数指定はできませんが、ワイルドカードはサポートされています。Cloud Storage バケットは、データを追加または上書きするテーブルを含むデータセットと同じロケーションに存在している必要があります。
   • [File format] で [CSV] を選択します。

4. [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、追加または上書き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。

5. [Schema] セクションでスキーマ定義を入力します。

   • CSV ファイルの場合、[Auto-detect] 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。

     

   • 次の方法でスキーマ情報を手動で入力することもできます。

     • [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 --format=prettyjson dataset.table コマンドを入力します。

     • [Add Field] を使用して、スキーマを手動で入力します。

       

   注: テーブルを追加または上書きするときに、テーブルのスキーマを変更できます。読み込みオペレーションでサポートされるスキーマの変更については、テーブル スキーマの変更をご覧ください。

6. [Options] セクションで次の操作を行います。

   • [Field delimiter] で、CSV ファイル内のセルの区切り文字を選択します。[Comma]、[Tab]、[Pipe]、[Other] のいずれかを選択します。[Other] を選択した場合、[Custom field delimiter] ボックスに区切り文字を入力します。デフォルト値はカンマです。
   • [スキップするヘッダー行] で、CSV ファイルでスキップするヘッダーの行数を入力します。デフォルト値は 0 です。
   • [Number of errors allowed] で、デフォルト値の 0 を使用するか、無視できる最大行数を入力します。エラーを含む行数がこの値を超えると、ジョブは invalid メッセージとなり、失敗します。
   • 改行文字を含む引用符で囲まれたデータ セクションを CSV ファイルで許可するには、[Allow quoted newlines] ボックスをオンにします。デフォルト値は false です。
   • CSV ファイルで末尾のオプションの列が欠落している行を許可するには、[Allow jagged rows] ボックスをオンにします。欠損値は null として扱われます。オフの場合、末尾の列が欠落しているレコードは不良レコードとして処理され、不良レコードが多すぎる場合はジョブの結果内で無効なエラーが返されます。デフォルト値は false です。
   • テーブルのスキーマに存在しない行の値をすべて無視するには、[Ignore unknown values] ボックスをオンにします。
   • [Write preference] で、[Append to table] または [Overwrite table] を選択します。
   • [Partitioning Type]、[Partitioning Field]、[Require partition filter]、[Clustering Fields] は、デフォルト値を使用します。追加や上書きでテーブルをパーティション分割テーブルまたはクラスタ化テーブルに変換できません。ウェブ UI では、読み込みジョブでパーティション分割テーブルやクラスタ化テーブルの追加または上書きを行うことはできません。
   • Cloud Key Management Service の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。

7. [Create Table] をクリックします。

bq

bq load コマンドを使用します。--source_format フラグを使用して CSV を指定し、Cloud Storage URI を設定します。単一の URI、URI のカンマ区切りのリスト、ワイルドカードを含む URI を指定できます。

スキーマをインラインまたはスキーマ定義ファイルで指定するか、スキーマ自動検出を使用します。

テーブルを上書きするには、--replace フラグを指定します。テーブルにデータを追加するには、--noreplace フラグを使用します。フラグを指定しない場合、デフォルトではデータが追加されます。

テーブルを追加または上書きするときに、テーブルのスキーマを変更できます。読み込みオペレーションでサポートされるスキーマの変更については、テーブル スキーマの変更をご覧ください。

（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。

次のフラグを使用することもできます。

• --allow_jagged_rows: 指定すると、CSV ファイルで末尾のオプションの列が欠落している行を受け入れます。欠損値は null として扱われます。オフの場合、末尾の列が欠落しているレコードは不良レコードとして処理され、不良レコードが多すぎる場合はジョブの結果内で無効なエラーが返されます。デフォルト値は false です。
• --allow_quoted_newlines: 指定すると、改行文字を含む引用符で囲まれたデータ セクションが CSV ファイルで許可されます。デフォルト値は false です。
• --field_delimiter: データ内の列間の境界を示す文字。タブ区切り文字には \t と tab の両方を使用できます。デフォルト値は , です。
• --null_marker: CSV データの NULL 値を表すオプションのカスタム文字列。
• --skip_leading_rows: CSV ファイルの先頭でスキップするヘッダーの行数を指定します。デフォルト値は 0 です。
• --quote: レコードを囲むために使用する引用符。デフォルト値は " です。引用符を使用しない場合は、空の文字列を使用します。
• --max_bad_records: ジョブ全体が失敗する前に許容される不良レコードの最大数を指定する整数。デフォルト値は 0 です。--max_bad_records の値にかかわらず、最大で 5 つの任意のタイプのエラーが返されます。
• --ignore_unknown_values: 指定すると、CSV または JSON データで認識されない余分な値が許可され、無視されます。
• --autodetect: 指定すると、CSV および JSON データのスキーマ自動検出が有効になります。
• --destination_kms_key: テーブルデータの暗号化に使用される Cloud KMS 鍵。

bq --location=location load \
--[no]replace \
--source_format=format \
dataset.table \
path_to_source \
schema

ここで

• location はロケーションです。--location フラグは省略可能です。.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。
• format は CSV です。
• dataset は既存のデータセットです。
• table は、データの読み込み先のテーブル名です。
• path_to_source は、完全修飾された Cloud Storage URI または URI のカンマ区切りのリストです。ワイルドカードもサポートされます。
• schema は有効なスキーマです。スキーマはローカルの JSON ファイルにすることも、コマンドの一部としてインラインで入力することもできます。また、スキーマ定義を指定する代わりに、--autodetect フラグを使用することもできます。

例:

次のコマンドは、gs://mybucket/mydata.csv からデータを読み込んで mydataset 内の mytable というテーブルを上書きします。スキーマはスキーマ自動検出を使用して定義されます。

    bq load \
    --autodetect \
    --replace \
    --source_format=CSV \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.csv

次のコマンドは、gs://mybucket/mydata.csv からデータを読み込んで mydataset 内の mytable というテーブルに追加します。スキーマは、JSON スキーマ ファイル myschema.json を使用して定義されます。

    bq load \
    --noreplace \
    --source_format=CSV \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.csv \
    ./myschema.json

API

1. Cloud Storage のソースデータを参照する load ジョブを作成します。

2. （省略可）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。

3. source URIs プロパティは、完全修飾の gs://bucket/object の形式にする必要があります。複数の URI をカンマ区切りのリストとして含めることができます。ワイルドカードも使用できます。

4. configuration.load.sourceFormat プロパティを CSV に設定して、データ形式を指定します。

5. configuration.load.writeDisposition プロパティを WRITE_TRUNCATE または WRITE_APPEND に設定して、書き込み設定を指定します。

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 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"

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

// importCSVTruncate demonstrates loading data from CSV data in Cloud Storage and overwriting/truncating
// data in the existing table.
func importCSVTruncate(projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// tableID := "mytable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	gcsRef := bigquery.NewGCSReference("gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv")
	gcsRef.SourceFormat = bigquery.CSV
	gcsRef.AutoDetect = true
	gcsRef.SkipLeadingRows = 1
	loader := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).LoaderFrom(gcsRef)
	loader.WriteDisposition = bigquery.WriteTruncate

	job, err := loader.Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	status, err := job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	if status.Err() != nil {
		return fmt.Errorf("job completed with error: %v", status.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.FormatOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo.WriteDisposition;
import com.google.cloud.bigquery.LoadJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

// Sample to overwrite the BigQuery table data by loading a CSV file from GCS
public class LoadCsvFromGcsTruncate {

  public static void runLoadCsvFromGcsTruncate() throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    String sourceUri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv";
    loadCsvFromGcsTruncate(datasetName, tableName, sourceUri);
  }

  public static void loadCsvFromGcsTruncate(String datasetName, String tableName, String sourceUri)
      throws Exception {
    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);

      LoadJobConfiguration configuration =
          LoadJobConfiguration.builder(tableId, sourceUri)
              .setFormatOptions(FormatOptions.csv())
              // Set the write disposition to overwrite existing table data
              .setWriteDisposition(WriteDisposition.WRITE_TRUNCATE)
              .build();

      // For more information on Job see:
      // https://googleapis.dev/java/google-cloud-clients/latest/index.html?com/google/cloud/bigquery/package-summary.html
      // Load the table
      Job loadJob = bigquery.create(JobInfo.of(configuration));

      // Load data from a GCS parquet file into the table
      // Blocks until this load table job completes its execution, either failing or succeeding.
      Job completedJob = loadJob.waitFor();

      // Check for errors
      if (completedJob == null) {
        throw new Exception("Job not executed since it no longer exists.");
      } else if (completedJob.getStatus().getError() != null) {
        // You can also look at queryJob.getStatus().getExecutionErrors() for all
        // errors, not just the latest one.
        throw new Exception(
            "BigQuery was unable to load into the table due to an error: \n"
                + loadJob.getStatus().getError());
      }
      System.out.println("Table is successfully overwritten by CSV file loaded from GCS");
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Column not added during load append \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。

既存のテーブルの行を置換するには、metadata パラメータの writeDisposition 値を 'WRITE_TRUNCATE' に設定します。

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

// Instantiate clients
const bigquery = new BigQuery();
const storage = new Storage();

/**
 * This sample loads the CSV file at
 * https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv
 *
 * TODO(developer): Replace the following lines with the path to your file.
 */
const bucketName = 'cloud-samples-data';
const filename = 'bigquery/us-states/us-states.csv';

async function loadCSVFromGCSTruncate() {
  /**
   * Imports a GCS file into a table and overwrites
   * table data if table already exists.
   */

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = 'my_dataset';
  // const tableId = 'my_table';

  // Configure the load job. For full list of options, see:
  // https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/Job#JobConfigurationLoad
  const metadata = {
    sourceFormat: 'CSV',
    skipLeadingRows: 1,
    schema: {
      fields: [
        {name: 'name', type: 'STRING'},
        {name: 'post_abbr', type: 'STRING'},
      ],
    },
    // Set the write disposition to overwrite existing table data.
    writeDisposition: 'WRITE_TRUNCATE',
    location: 'US',
  };

  // Load data from a Google Cloud Storage file into the table
  const [job] = await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .table(tableId)
    .load(storage.bucket(bucketName).file(filename), metadata);
  // load() waits for the job to finish
  console.log(`Job ${job.id} completed.`);

  // Check the job's status for errors
  const errors = job.status.errors;
  if (errors && errors.length > 0) {
    throw errors;
  }
}

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 PHP 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 PHP 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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use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;
use Google\Cloud\Core\ExponentialBackoff;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId = 'The Google project ID';
// $datasetId = 'The BigQuery dataset ID';
// $tableId = 'The BigQuery table ID';

// instantiate the bigquery table service
$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$table = $bigQuery->dataset($datasetId)->table($tableId);

// create the import job
$gcsUri = 'gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv';
$loadConfig = $table->loadFromStorage($gcsUri)->skipLeadingRows(1)->writeDisposition('WRITE_TRUNCATE');
$job = $table->runJob($loadConfig);

// poll the job until it is complete
$backoff = new ExponentialBackoff(10);
$backoff->execute(function () use ($job) {
    print('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
    $job->reload();
    if (!$job->isComplete()) {
        throw new Exception('Job has not yet completed', 500);
    }
});

// check if the job has errors
if (isset($job->info()['status']['errorResult'])) {
    $error = $job->info()['status']['errorResult']['message'];
    printf('Error running job: %s' . PHP_EOL, $error);
} else {
    print('Data imported successfully' . PHP_EOL);
}

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。

既存テーブルの行を置換するには、LoadJobConfig.write_disposition プロパティを SourceFormat の定数 WRITE_TRUNCATE に設定します。

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import six

from google.cloud import bigquery

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

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the table to create.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name

job_config = bigquery.LoadJobConfig(
    schema=[
        bigquery.SchemaField("name", "STRING"),
        bigquery.SchemaField("post_abbr", "STRING"),
    ],
)

body = six.BytesIO(b"Washington,WA")
client.load_table_from_file(body, table_id, job_config=job_config).result()
previous_rows = client.get_table(table_id).num_rows
assert previous_rows > 0

job_config = bigquery.LoadJobConfig(
    write_disposition=bigquery.WriteDisposition.WRITE_TRUNCATE,
    source_format=bigquery.SourceFormat.CSV,
    skip_leading_rows=1,
)

uri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv"
load_job = client.load_table_from_uri(
    uri, table_id, job_config=job_config
)  # Make an API request.

load_job.result()  # Waits for the job to complete.

destination_table = client.get_table(table_id)
print("Loaded {} rows.".format(destination_table.num_rows))

Hive パーティション分割 CSV データの読み込み

BigQuery では、Cloud Storage に保管されている Hive パーティション分割 CSV データを読み取り可能であり、宛先 BigQuery マネージド テーブルの列として Hive パーティショニング列を取り込みます。詳しくは、Cloud Storage からの外部パーティション分割データの読み取りをご覧ください。

CSV データの読み込みの詳細

このセクションでは、BigQuery によりさまざまな CSV のフォーマットのオプションを処理する方法について説明します。

エンコード

BigQuery に読み込む CSV データは UTF-8 でエンコードされている必要があります。CSV ファイルに ISO-8859-1（Latin-1 とも呼ばれます）形式でエンコードされたデータが含まれている場合は、BigQuery でデータを UTF-8 に正しく変換できるよう、エンコードを明示的に指定する必要があります。

エンコードを指定しない場合、または CSV ファイルが UTF-8 でエンコードされていないときに UTF-8 エンコードを指定した場合、BigQuery はデータを UTF-8 に変換しようとします。通常、データは正常に読み込まれますが、バイトごとには期待どおりの結果が得られない場合があります。これを回避するには、--encoding フラグを使用して、正しいエンコードを指定します。

警告: CSV ファイルに ASCII 0 文字が含まれる場合、BigQuery にデータを読み込むことができません。

BigQuery が ASCII 0 文字以外の文字を変換できない場合、BigQuery は文字を標準の Unicode 置換文字 � に変換します。

フィールド区切り文字

CSV ファイル内の区切り文字には、任意の 1 バイト文字を使用できます。ソースファイルが ISO-8859-1 エンコードを使用する場合、任意の文字を区切り文字に使用できます。ソースファイルが UTF-8 エンコードを使用している場合、10 進数の範囲 1～127（U+0001～U+007F）の任意の文字を変更せずに使用できます。この範囲外の ISO-8859-1 文字を区切り文字として挿入すると、BigQuery がそれを適切に解釈します。ただし、マルチバイト文字を区切り文字として使用すると、一部のバイトが誤ってフィールド値の一部として解釈されます。

通常は、タブ、パイプ、カンマなどの標準的な区切り文字を使用することをおすすめします。デフォルトはカンマです。

データ型

Boolean。BigQuery は、ブール値データとして 1 または 0、true または false、t または f、yes または no、y または n（すべて大文字と小文字の区別なし）の任意のペアを解析できます。スキーマ autodetection は、これらのうち 0 と 1 以外を自動的に検出します。

Date。DATE 型の列は YYYY-MM-DD の形式にする必要があります。

Datetime。DATETIME 型の列は YYYY-MM-DD HH:MM:SS[.SSSSSS] の形式にする必要があります。

Time。TIME 型の列は HH:MM:SS[.SSSSSS] の形式にする必要があります。

Timestamp。BigQuery はさまざまなタイムスタンプ形式に対応しています。タイムスタンプには日付の部分と時刻の部分を含める必要があります。

• 日付の部分は YYYY-MM-DD 型または YYYY/MM/DD 型にできます。

• タイムスタンプ部分は、HH:MM[:SS[.SSSSSS]] 型にする必要があります（秒数と 1 秒未満の秒数は省略可能です）。

• 日付と時刻はスペースまたは「T」で区切る必要があります。

• 必要に応じて、日付と時刻の後に UTC オフセットまたは UTC ゾーン指定子（Z）を追加できます。詳細については、タイムゾーンをご覧ください。

有効なタイムスタンプ値の例は次のとおりです。

• 2018-08-19 12:11
• 2018-08-19 12:11:35
• 2018-08-19 12:11:35.22
• 2018/08/19 12:11
• 2018-07-05 12:54:00 UTC
• 2018-08-19 07:11:35.220 -05:00
• 2018-08-19T12:11:35.220Z

スキーマを指定すると、BigQuery はタイムスタンプ値として Unix エポック時間も指定できます。ただし、スキーマの自動検出ではこのケースは検出されず、値は数値型または文字列型として扱われます。

Unix エポック タイムスタンプ値の例:

• 1534680695
• 1.534680695e11

CSV のオプション

BigQuery による CSV データの解析方法を変更するには、Console、従来のウェブ UI、bq コマンドライン ツール、または API で追加のオプションを指定します。

CSV 形式の詳細については、RFC 4180 をご覧ください。

CSV のオプション	Console のオプション	従来の UI のオプション	bq ツールのフラグ	BigQuery API のプロパティ	説明
フィールド区切り文字	フィールド区切り文字: カンマ、タブ、パイプ、カスタム	Field delimiter: Comma、Tab、Pipe、Other	-F または --field_delimiter	fieldDelimiter	（省略可）CSV ファイル内のフィールド区切り文字。区切り文字には、ISO-8859-1 の任意の 1 バイト文字を使用できます。128～255 の範囲の文字を使用するには、その文字を UTF-8 としてエンコードする必要があります。BigQuery は文字列を ISO-8859-1 エンコードに変換し、エンコードされた文字列の先頭バイトを使用してデータを未加工のバイナリ状態で分割します。また、BigQuery はタブ区切りを示すエスケープ シーケンス「\t」もサポートしています。デフォルト値はカンマ（,）です。
ヘッダー行	スキップするヘッダー行	Header rows to skip	--skip_leading_rows	skipLeadingRows	（省略可）ソースデータ内のヘッダー行の数を示す整数。
許可されている不良レコード数	許容されるエラー数	Number of errors allowed	--max_bad_records	maxBadRecords	（オプション）BigQuery でジョブの実行時に無視できる不良レコードの最大数。不良レコードの数がこの値を超えると、ジョブ結果で「無効」エラーが返されます。デフォルト値は 0 で、すべてのレコードが有効である必要があります。
改行文字	引用符で囲まれた改行を許可する	Allow quoted newlines	--allow_quoted_newlines	allowQuotedNewlines	（省略可）改行文字を含む引用符で囲まれたデータ セクションを CSV ファイルで許可するかどうかを指定します。デフォルト値は false です。
カスタム Null 値	なし	なし	--null_marker	nullMarker	（省略可）CSV ファイル内で null 値を表す文字列を指定します。たとえば、「\N」を指定すると、BigQuery に CSV ファイルが読み込まれるときに「\N」が null 値として解釈されます。デフォルト値は空の文字列です。このプロパティにカスタム値を設定すると、STRING と BYTE を除くすべてのデータ型で、空の文字列がある場合にエラーがスローされます。STRING 列と BYTE 列では、空の文字列は空の値として解釈されます。
末尾のオプションの列	ジャグ行を許可する	Allow jagged rows	--allow_jagged_rows	allowJaggedRows	（省略可）末尾のオプションの列が欠落している行を受け入れます。欠損値は null として扱われます。false の場合、末尾の列が欠落しているレコードは不良レコードとして処理され、不良レコードが多すぎる場合はジョブの結果内で無効なエラーが返されます。デフォルト値は false です。これは CSV のみに適用され、他の形式では無視されます。
不明な値	不明な値を無視する	Ignore unknown values	--ignore_unknown_values	ignoreUnknownValues	（省略可）テーブル スキーマで示されていない余分な値を許可するかどうかを指定します。true の場合、余分な値は無視されます。false の場合、余分な列を含むレコードは不良レコードとして処理され、不良レコードが多すぎる場合はジョブの結果内で無効なエラーが返されます。デフォルト値は false です。何が余分な値として扱われるかは、sourceFormat プロパティによって決まります。 CSV: 末尾の列 JSON: どの列名とも一致しない名前付き値
引用符	なし	なし	--quote	quote	（省略可）CSV ファイル内のデータ セクションを囲む引用符として使用される値。BigQuery は文字列を ISO-8859-1 エンコードに変換し、エンコードされた文字列の先頭バイトを使用してデータを未加工のバイナリ状態で分割します。デフォルト値は二重引用符（'"'）です。データに引用符で囲まれたセクションが含まれていない場合は、このプロパティの値を空の文字列に設定します。データに引用符で囲まれた改行文字が含まれている場合は、allowQuotedNewlines プロパティの値を true に設定する必要もあります。引用符で囲まれた値の中に特定の引用符を含めるには、その前に引用符を追加します。たとえば、デフォルトの「"」をエスケープするには、「""」を使用します。
エンコード	なし	なし	-E または --encoding	encoding	（省略可）データの文字エンコード。サポートされている値は UTF-8 と ISO-8859-1 です。デフォルト値は UTF-8 です。BigQuery は、quote プロパティと fieldDelimiter プロパティの値を使用して未加工のバイナリデータを分割してからデータをデコードします。