データセットの管理

このドキュメントでは、BigQuery でデータセットを管理する方法について説明します。データセットを作成した後、以下のようにデータセットを管理できます。

データセットの名前を変更する
データセットをコピーする
データセットを手動で移動する
データセットを削除する

データセットの名前変更

現在、既存のデータセットの名前を変更することはできませんが、データセットをコピーすることはできます。データセットのコピーをご覧ください。

データセットのコピー

データセットをコピーする手順（リージョン間でのコピーを含む）については、データセットのコピーをご覧ください。

データセットの移動

データセットをあるロケーションから別のロケーションに手動で移動するには、次の手順に従います。

BigQuery テーブルから、データセットと同じロケーションにあるリージョンまたはマルチリージョンの Cloud Storage バケットにデータをエクスポートします。たとえば、データセットが EU のマルチリージョンロケーションにある場合は、EU のリージョンバケットまたはマルチリージョンバケットにデータをエクスポートします。

BigQuery からのデータのエクスポートに対しては課金されませんが、エクスポートしたデータを Cloud Storage へ保存することについては課金の対象になります。BigQuery からのエクスポートには、エクスポートジョブの制限が適用されます。
Cloud Storage バケットから新しいロケーションのリージョンバケットまたはマルチリージョンバケットに、データをコピーするか移動します。たとえば、米国のマルチリージョンロケーションから東京のリージョンロケーションにデータを移動すると、データは東京のリージョンバケットに転送されます。Cloud Storage オブジェクトの転送について詳しくは、Cloud Storage ドキュメントのオブジェクトの名前変更、コピー、移動をご覧ください。

リージョン間でデータを転送すると、Cloud Storage でネットワークの下り（外向きのトラフィック）料金が発生することに注意してください。
新しいロケーションの Cloud Storage バケットにデータを転送した後、新しい BigQuery データセットを（新しいロケーションに）作成します。次に、Cloud Storage バケットから BigQuery にデータを読み込みます。

BigQuery へのデータの読み込みについて請求は発生しませんが、Cloud Storage にデータを保存することについては請求が発生し、データまたはバケットを削除するまで請求が行われます。読み込まれたデータを BigQuery に保存することについても、請求の対象になります。BigQuery へのデータの読み込みには、読み込みジョブの制限が適用されます。

Cloud Storage を使用した大量のデータセットの保存と移動に関する詳細は、Cloud Storage とビッグデータの使用をご覧ください。

データセットの削除

次の方法でデータセットを削除できます。

Cloud Console または従来の BigQuery ウェブ UI を使用する
bq rm CLI コマンドを使用する
datasets.delete API メソッドを呼び出す
クライアントライブラリを使用する

必要な権限

データセットを削除するには、少なくとも bigquery.datasets.delete 権限が付与されている必要があります。データセットにテーブルまたはビューが含まれている場合は、bigquery.tables.delete も必要です。bigquery.datasets.delete 権限および bigquery.tables.delete 権限はいずれも、事前定義された以下の Cloud IAM 役割に含まれています。

bigquery.dataOwner
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、ユーザーが作成したデータセットとテーブルの削除が許可されます。

BigQuery での Cloud IAM 役割と権限については、事前定義された役割と権限をご覧ください。

データセットの削除

Cloud Console または従来のウェブ UI を使用してデータセットを削除すると、データセット内のテーブルとビュー（および含まれるデータ）が削除されます。CLI を使用してデータセットを削除する場合は、-r フラグを使用してデータセットのテーブルとビューを削除する必要があります。

データセットを削除するには:

Console

[リソース] パネルからデータセットを選択し、ウィンドウの右側にある [データセットを削除] をクリックします。
[データセットの削除] ダイアログで、テキストボックスにデータセットの名前を入力し、[削除] をクリックします。

従来の UI

ナビゲーション内のデータセット名の横にある下矢印アイコンをクリックし、[Delete dataset] をクリックします。
[Delete Dataset] ダイアログで、次の操作を行います。
- [Dataset ID] に、削除するデータセットの名前を入力します。
- [OK] をクリックします。

CLI

データセットを削除するには、bq rm コマンドを --dataset または -d ショートカットフラグ付き（省略可）で使用します。CLI を使用してデータセットを削除する場合は、コマンドを確認する必要があります。-f フラグを使用すると、確認をスキップできます。

また、データセット内にテーブルがある場合は、-r フラグを使用してデータセット内のすべてのテーブルを削除する必要があります。削除するテーブルがデフォルトプロジェクト以外のプロジェクトにある場合は、project_id:dataset の形式でプロジェクト ID をデータセット名に追加します。

bq rm -r -f -d <var>project_id:dataset</var>

ここで

project_id は、プロジェクト ID です。
dataset は、削除するデータセットの名前です。

例:

デフォルトのプロジェクトから mydataset と含まれるすべてのテーブルを削除するには、次のコマンドを入力します。このコマンドではオプションの -d ショートカットを使用しています。

bq rm -r -d mydataset

プロンプトが表示されたら、「y」と入力して Enter キーを押します。

myotherproject から mydataset と含まれるすべてのテーブルを削除するには、次のコマンドを入力します。このコマンドではオプションの -d ショートカットを使用していません。確認をスキップするために -f フラグを使用しています。

bq rm -r -f myotherproject:mydataset

API

datasets.delete メソッドを呼び出してデータセットを削除します。その際、データセット内のテーブルも削除するには、deleteContents パラメータを true に設定します。

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# の手順に従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。

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using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using System;

public class BigQueryDeleteDataset
{
    public void DeleteDataset(
        string projectId = "your-project-id",
        string datasetId = "your_empty_dataset"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        // Delete a dataset that does not contain any tables
        client.DeleteDataset(datasetId: datasetId);
        Console.WriteLine($"Dataset {datasetId} deleted.");
    }
}

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"
)

// deleteDataset demonstrates the deletion of an empty dataset.
func deleteDataset(projectID, datasetID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	ctx := context.Background()

	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	// To recursively delete a dataset and contents, use DeleteWithContents.
	if err := client.Dataset(datasetID).Delete(ctx); err != nil {
		return fmt.Errorf("Delete: %v", 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 の手順に従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。

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DatasetId datasetId = DatasetId.of(projectId, datasetName);
boolean deleted = bigquery.delete(datasetId, DatasetDeleteOption.deleteContents());
if (deleted) {
  // the dataset was deleted
} else {
  // the dataset was not found
}

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 の手順に従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。

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

async function deleteDataset() {
  // Deletes a dataset named "my_dataset".

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

  // Create a reference to the existing dataset
  const dataset = bigquery.dataset(datasetId);

  // Delete the dataset and its contents
  await dataset.delete({force: true});
  console.log(`Dataset ${dataset.id} deleted.`);
}

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の PHP の設定手順を実施してください。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;

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

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$dataset = $bigQuery->dataset($datasetId);
$table = $dataset->delete();
printf('Deleted dataset %s' . PHP_EOL, $datasetId);

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 model_id to the ID of the model to fetch.
# dataset_id = 'your-project.your_dataset'

# Use the delete_contents parameter to delete a dataset and its contents.
# Use the not_found_ok parameter to not receive an error if the dataset has already been deleted.
client.delete_dataset(
    dataset_id, delete_contents=True, not_found_ok=True
)  # Make an API request.

print("Deleted dataset '{}'.".format(dataset_id))

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の Ruby の設定手順を実施してください。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 delete_dataset dataset_id = "my_empty_dataset"
  bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new

  # Delete a dataset that does not contain any tables
  dataset = bigquery.dataset dataset_id
  dataset.delete
  puts "Dataset #{dataset_id} deleted."
end

次のステップ

データセット作成の詳細については、データセットの作成をご覧ください。
データセットの更新の詳細については、データセットの更新をご覧ください。
データセットのコピーの詳細については、データセットのコピーをご覧ください。