コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

Cloud Storage からの CSV データの読み込み

Cloud Storage から CSV データを読み込む際は、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、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することが可能です。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 の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。

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制限事項

Cloud Storage バケットから BigQuery にデータを読み込む際には、次の制限があります。

  • データセットのロケーションが US マルチリージョン以外の値に設定されている場合は、Cloud Storage バケットがデータセットと同じリージョンに存在するか、データセットと同じマルチリージョンに含まれている必要があります。
  • BigQuery では外部データソースに対して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。
  • BigQuery では、Cloud Storage オブジェクトのバージョニングはサポートされていません。Cloud Storage URI に世代番号を含めると、読み込みジョブは失敗します。

CSV ファイルを BigQuery に読み込む場合は、次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。
  • バイト オーダー マーク（BOM）文字を削除します。予期しない問題が発生する可能性があります。
  • 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。圧縮データと非圧縮データを読み込むをご覧ください。
  • 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。
  • gzip ファイルの最大サイズは 4 GB です。
  • 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。

準備

このドキュメントの各タスクを行うのに必要な権限をユーザーに与える Identity and Access Management（IAM）ロールを付与し、データを保存するためのデータセットを作成します。

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してデータを BigQuery のテーブルとパーティションに読み込む IAM 権限が必要です。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 IAM アクセス権限も必要です。

BigQuery にデータを読み込む権限

新しい BigQuery テーブルやパーティションにデータを読み込む場合、または既存のテーブルやパーティションにデータの追加や上書きを行う場合は、次の IAM 権限が必要です。

  • bigquery.tables.create
  • bigquery.tables.updateData
  • bigquery.tables.update
  • bigquery.jobs.create

以下の各事前定義 IAM ロールには、BigQuery テーブルやパーティションにデータを読み込むために必要な権限が含まれています。

  • roles/bigquery.dataEditor
  • roles/bigquery.dataOwner
  • roles/bigquery.admin（bigquery.jobs.create 権限を含む）
  • bigquery.user（bigquery.jobs.create 権限を含む）
  • bigquery.jobUser（bigquery.jobs.create 権限を含む）

また、bigquery.datasets.create 権限がある場合は、作成するデータセットで読み込みジョブを使用してテーブルの作成と更新を行えます。

BigQuery での IAM のロールと権限については、事前定義ロールと権限をご覧ください。

Cloud Storage からデータを読み込む権限

Cloud Storage バケットからデータを読み込むには、次の IAM 権限が必要です。

  • storage.buckets.get
  • storage.objects.get
  • storage.objects.list（URI ワイルドカードを使用する場合に必要）

データセットを作成する

データを保存する BigQuery データセットを作成します。

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、次のいずれかのオプションを選択します。

Console

Cloud Shell エディタで直接このタスクの詳しいガイダンスに従うには、[Guide me] をクリックします。

ガイドを表示

  1. Google Cloud コンソールで [BigQuery] ページに移動します。

    BigQuery に移動

  2. [エクスプローラ] ペイ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. [データセット情報] セクションで、 [テーブルを作成] をクリックします。
  4. [テーブルの作成] パネルで、次の詳細を指定します。
    1. [ソース] セクションの [テーブルの作成元] リストで [Google Cloud Storage] を選択します。次に、以下の操作を行います。
      1. Cloud Storage バケットからファイルを選択するか、Cloud Storage URI を入力します。Google 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、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。BigQuery テーブルを作成するためのソースファイルを選択する
      2. [ファイル形式] で [CSV] を選択します。
    2. [送信先] セクションで、次の詳細を指定します。
      1. [データセット] で、テーブルを作成するデータセットを選択します。
      2. [テーブル] フィールドに、作成するテーブルの名前を入力します。
      3. [テーブルタイプ] フィールドが [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。
    3. [スキーマ] セクションでスキーマ定義を入力します。スキーマの自動検出を有効にするには、[自動検出] を選択します。スキーマ情報は、次のいずれかの方法で手動で入力できます。
      • オプション 1: [テキストとして編集] をクリックし、スキーマを JSON 配列の形式で貼り付けます。JSON 配列を使用する場合は、JSON スキーマ ファイルの作成と同じプロセスを使用してスキーマを生成します。既存のテーブルのスキーマを JSON 形式で表示するには、次のコマンドを入力します。
            bq show --format=prettyjson dataset.table
      • オプション 2: [フィールドを追加] をクリックして、テーブル スキーマを入力します。各フィールドの [名前]、[型]、[モード] を指定します。
    4. 省略可: [パーティションとクラスタの設定] を指定します。詳細については、パーティション分割テーブルの作成とクラスタ化テーブルの作成と使用をご覧ください。
    5. [詳細オプション] をクリックして、次の操作を行います。
      • [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 メッセージとなり、失敗します。このオプションは、CSV ファイルと JSON ファイルにのみ適用されます。
      • テーブルのスキーマに存在しない行の値を無視する場合は、[不明な値] を選択します。
      • [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 [顧客管理の暗号鍵] をクリックします。[Google が管理する暗号鍵] 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。
    6. [テーブルを作成] をクリックします。

SQL

LOAD DATA DDL ステートメントを使用します。次の例では、CSV ファイルを新しいテーブル mytable に読み込みます。

  1. Google Cloud コンソールで [BigQuery] ページに移動します。

    BigQuery に移動

  2. クエリエディタで次のステートメントを入力します。

    LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
  format = 'CSV',
  uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);

  3. [ 実行] をクリックします。

クエリの実行方法については、インタラクティブ クエリの実行をご覧ください。

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。スキーマを指定せず、--autodetect が false であり、宛先テーブルが存在する場合は、宛先テーブルのスキーマが使用されます。

（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、パーティション タイプを設定します。有効な値は HOUR、DAY、MONTH、YEAR です。DATE、DATETIME、TIMESTAMP 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。時間ベースのパーティショニングのデフォルト パーティション タイプは DAY です。既存のテーブルのパーティショニング仕様を変更することはできません。
  • --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。

    bq load コマンドについて詳しくは、以下をご覧ください。

    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。

    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。

    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。

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、完全修飾の 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 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。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 という新しい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

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、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートの C# 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 C# API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。 


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 = loadJob.PollUntilCompleted().ThrowOnAnyError();  // 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、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートの Go 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 Go API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。 

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、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートの Java 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 Java API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。 

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、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートの Node.js 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 Node.js API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。 

// 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、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートの PHP 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 PHP API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。 

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、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートの Python 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 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。

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、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートの Ruby 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。 

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、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートの Go 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 Go API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。 


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、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートの Java 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 Java API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。 

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、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートの Node.js 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 Node.js API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。 

// 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.`);
}

Python

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートの Python 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 Python API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。 

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。

Google Cloud コンソールでは、[書き込み設定] オプションを使用して、ソースファイルや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。

Console のオプション bq ツールのフラグ BigQuery API のプロパティ 説明
空の場合に書き込む 非対応 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 --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 --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。この操作を行うと、テーブル スキーマと Cloud KMS 鍵も削除されます。

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。

コンソール

  1. Google Cloud コンソールで [BigQuery] ページに移動します。

    BigQuery に移動

  2. [エクスプローラ] ペイ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. [データセット情報] セクションで、 [テーブルを作成] をクリックします。
  4. [テーブルの作成] パネルで、次の詳細を指定します。
    1. [ソース] セクションの [テーブルの作成元] リストで [Google Cloud Storage] を選択します。次に、以下の操作を行います。
      1. Cloud Storage バケットからファイルを選択するか、Cloud Storage URI を入力します。Google 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、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。BigQuery テーブルを作成するためのソースファイルを選択する
      2. [ファイル形式] で [CSV] を選択します。
    2. [送信先] セクションで、次の詳細を指定します。
      1. [データセット] で、テーブルを作成するデータセットを選択します。
      2. [テーブル] フィールドに、作成するテーブルの名前を入力します。
      3. [テーブルタイプ] フィールドが [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。
    3. [スキーマ] セクションでスキーマ定義を入力します。スキーマの自動検出を有効にするには、[自動検出] を選択します。スキーマ情報は、次のいずれかの方法で手動で入力できます。
      • オプション 1: [テキストとして編集] をクリックし、スキーマを JSON 配列の形式で貼り付けます。JSON 配列を使用する場合は、JSON スキーマ ファイルの作成と同じプロセスを使用してスキーマを生成します。既存のテーブルのスキーマを JSON 形式で表示するには、次のコマンドを入力します。
            bq show --format=prettyjson dataset.table
      • オプション 2: [フィールドを追加] をクリックして、テーブル スキーマを入力します。各フィールドの [名前]、[型]、[モード] を指定します。
    4. 省略可: [パーティションとクラスタの設定] を指定します。詳細については、パーティション分割テーブルの作成とクラスタ化テーブルの作成と使用をご覧ください。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。Google 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。
    5. [詳細オプション] をクリックして、次の操作を行います。
      • [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 メッセージとなり、失敗します。このオプションは、CSV ファイルと JSON ファイルにのみ適用されます。
      • テーブルのスキーマに存在しない行の値を無視する場合は、[不明な値] を選択します。
      • [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 [顧客管理の暗号鍵] をクリックします。[Google が管理する暗号鍵] 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。
    6. [テーブルを作成] をクリックします。

SQL

LOAD DATA DDL ステートメントを使用します。次の例では、CSV ファイルをテーブル mytable に追加します。

  1. Google Cloud コンソールで [BigQuery] ページに移動します。

    BigQuery に移動

  2. クエリエディタで次のステートメントを入力します。

    LOAD DATA INTO mydataset.mytable
FROM FILES (
  format = 'CSV',
  uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);

  3. [ 実行] をクリックします。

クエリの実行方法については、インタラクティブ クエリの実行をご覧ください。

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。スキーマを指定せず、--autodetect が false であり、宛先テーブルが存在する場合は、宛先テーブルのスキーマが使用されます。

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、完全修飾の 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、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートの Go 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 Go API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。 

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、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートの Java 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 Java API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。 

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、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートの Node.js 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 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。

// 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、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートの PHP 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 PHP API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。 

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、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートの Python 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 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。

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。

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。

Bytes。BYTES 型の列は Base64 としてエンコードする必要があります。

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。

地理的な意味。GEOGRAPHY 型の列は、次のいずれかの形式の文字列にする必要があります。

  • Well-known text（WKT）
  • Well-known binary（WKB）
  • GeoJSON

WKB を使用する場合は、値を 16 進コードにする必要があります。

有効なデータの例を以下に示します。

  • WKT: POINT(1 2)
  • GeoJSON: { "type": "Point", "coordinates": [1, 2] }
  • Hex encoded WKB: 0101000000feffffffffffef3f0000000000000040

GEOGRAPHY データを読み込む際は、事前に地理空間データの読み込みもご覧ください。

期間。INTERVAL 型の列は Y-M D H:M:S[.F] の形式にする必要があります。この場合、

  • Y = 年サポートされる値の範囲は 0 ～ 10,000 です。
  • M = 月サポートされる値の範囲は 1 ～ 12 です。
  • D = 日サポートされる値の範囲は 1 ～ [指定された月の最終日] です。
  • H = 時
  • M = 分
  • S = 秒
  • [.F] = マイクロ秒の精度で、6 桁までの秒の小数部。

負の値を指定するには、先頭にダッシュ（-）を追加します。

有効なデータの例を以下に示します。

  • 10-6 0 0:0:0
  • 0-0 -5 0:0:0
  • 0-0 0 0:0:1.25

INTERVAL データを読み込むには、bq load コマンドを使用して --schema フラグを使用してスキーマを指定する必要があります。コンソールを使用して INTERVAL データをアップロードすることはできません。

JSON。引用符は、2 文字の連続（""）でエスケープされます。詳細については、CSV ファイルからの JSON データの読み込みの例をご覧ください。

時間。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

スキーマの自動検出

このセクションでは、CSV ファイルを読み込むときのスキーマの自動検出の動作について説明します。

CSV 区切り文字

BigQuery は以下の区切り文字を検出します。

  • カンマ（,）
  • パイプ（|）
  • タブ（\t）

CSV ヘッダー

BigQuery は、ファイルの最初の行をファイル内の他の行と比較することでヘッダーを推定します。最初の行には文字列のみが含まれ、他の行には他のデータ型も含まれる場合、BigQuery はその最初の行がヘッダー行であると想定します。この場合、BigQuery はヘッダー行のフィールド名に基づいて列名を割り当てます。この名前は、BigQuery の列の命名規則を満たすように変更される場合があります。たとえば、スペースはアンダースコアに置き換えられます。