レガシー SQL 関数と演算子

このドキュメントでは、レガシー SQL 関数と演算子について詳しく説明します。BigQuery では、標準 SQL のクエリ構文を使用してください。標準 SQL については、標準 SQL 関数と演算子をご覧ください。

サポートされる関数と演算子

ほとんどの SELECT ステートメント句は関数をサポートしています。関数の中で参照されるフィールドは、SELECT 句でリストされている必要はありません。したがって、clicks フィールドが直接表示されなくても、次のクエリは有効です。

#legacySQL
SELECT country, SUM(clicks) FROM table GROUP BY country;

集計関数
`AVG()`	ある行のグループの値の平均値を返します ...
`BIT_AND()`	ビット演算 AND を実行した結果を返します ...
`BIT_OR()`	ビット演算 OR を実行した結果を返します ...
`BIT_XOR()`	ビット演算 XOR を実行した結果を返します ...
`CORR()`	一連の数値ペアのピアソン相関係数を返します。
`COUNT()`	値の合計数を返します ...
`COUNT([DISTINCT])`	非 NULL 値の合計数を返します ...
`COVAR_POP()`	値の母共分散を計算します ...
`COVAR_SAMP()`	値の標本共分散を計算します ...
`EXACT_COUNT_DISTINCT()`	非 NULL 値の正確な値を返します。これは指定したフィールドの一意の値です。
`FIRST()`	関数のスコープ内で最初の連続値を返します。
`GROUP_CONCAT()`	複数の文字列を連結して 1 つの文字列にします ...
`GROUP_CONCAT_UNQUOTED()`	複数の文字列を連結して 1 つの文字列にします ... 二重引用符を追加しません ...
`LAST()`	最後の連続値を返します ...
`MAX()`	最大値を返します ...
`MIN()`	最小値を返します ...
`NEST()`	現在の集計スコープ内のすべての値を繰り返しフィールドにまとめます。
`NTH()`	n 番目の連続値を返します ...
`QUANTILES()`	おおよその最小値、最大値、変位値を計算します ...
`STDDEV()`	標準偏差を返します ...
`STDDEV_POP()`	母標準偏差を返します ...
`STDDEV_SAMP()`	標本標準偏差を返します ...
`SUM()`	値の合計値を返します ...
`TOP() ... COUNT(*)`	頻度別の上位の max_records レコードを返します。
`UNIQUE()`	一意の非 NULL 値のセットを返します ...
`VARIANCE()`	値の分散を計算します ...
`VAR_POP()`	値の母分散を計算します ...
`VAR_SAMP()`	値の標本分散を計算します ...

算術演算子
`+`	加算
`-`	減算
`*`	乗算
`/`	除算
`%`	剰余

ビット演算関数
`&`	ビット演算 AND
`\|`	ビット演算 OR
`^`	ビット演算 XOR
`<<`	ビット演算左シフト
`>>`	ビット演算右シフト
`~`	ビット演算 NOT
`BIT_COUNT()`	ビット数を返します ...

キャスト関数
`BOOLEAN()`	ブール値にキャストします。
`BYTES()`	bytes 値にキャストします。
`CAST(expr AS type)`	`expr` を `type` 型の変数に変換します。
`FLOAT()`	double 値にキャストします。
`HEX_STRING()`	16 進数の文字列にキャストします。
`INTEGER()`	整数にキャストします。
`STRING()`	文字列にキャストします。

比較関数
`expr1 = expr2`	式が等しい場合は `true` を返します。
`expr1 != expr2` `expr1 <> expr2`	式が等しくない場合は `true` を返します。
`expr1 > expr2`	`expr1` が `expr2` より大きい場合は `true` を返します。
`expr1 < expr2`	`expr1` が `expr2` より小さい場合は `true` を返します。
`expr1 >= expr2`	`expr1` が `expr2` 以上の場合は `true` を返します。
`expr1 <= expr2`	`expr1` が `expr2` 以下の場合は `true` を返します。
`expr1 BETWEEN expr2 AND expr3`	`expr1` の値が `expr2` 以上 `expr3` 以下の場合は `true` を返します。
`expr IS NULL`	`expr` が NULL の場合は `true` を返します。
`expr IN()`	`expr` が、`expr1`、`expr2`、またはかっこ内の任意の値に一致する場合は `true` を返します。
`COALESCE()`	NULL ではない最初の引数を返します。
`GREATEST()`	`numeric_expr` パラメータの中で最大のものを返します。
`IFNULL()`	引数が NULL でない場合、引数を返します。
`IS_INF()`	正または負の無限大である場合は `true` を返します。
`IS_NAN()`	引数が `NaN` の場合は `true` を返します。
`IS_EXPLICITLY_DEFINED()`	非推奨。代わりに `expr IS NOT NULL` を使用してください。
`LEAST()`	`numeric_expr` パラメータの中で最小の引数を返します。
`NVL()`	`expr` が null でない場合は `expr` を返し、それ以外の場合は `null_default` を返します。

日付と時刻の関数
`CURRENT_DATE()`	現在の日付を `%Y-%m-%d` という形式で返します。
`CURRENT_TIME()`	サーバーの現在の時刻を `%H:%M:%S` という形式で返します。
`CURRENT_TIMESTAMP()`	サーバーの現在の時刻を `%Y-%m-%d %H:%M:%S` という形式で返します。
`DATE()`	日付を `%Y-%m-%d` という形式で返します。
`DATE_ADD()`	指定した長さの時間を TIMESTAMP データ型の値に加算します。
`DATEDIFF()`	2 つの TIMESTAMP データ型値の間の日数を返します。
`DAY()`	月の何日目なのかを 1～31 の整数で返します。
`DAYOFWEEK()`	週の何日目なのかを 1（日曜日）から 7（土曜日）までの整数で返します。
`DAYOFYEAR()`	年の何日目なのかを 1～366 の整数で返します。
`FORMAT_UTC_USEC()`	UNIX タイムスタンプを `YYYY-MM-DD HH:MM:SS.uuuuuu` という形式で返します。
`HOUR()`	TIMESTAMP の時間を 0～23 の整数で返します。
`MINUTE()`	TIMESTAMP の分を 0～59 までの整数で返します。
`MONTH()`	TIMESTAMP の月を 1～12 までの整数で返します。
`MSEC_TO_TIMESTAMP()`	ミリ秒単位の UNIX タイムスタンプを TIMESTAMP に変換します。
`NOW()`	現在の UNIX タイムスタンプをマイクロ秒単位で返します。
`PARSE_UTC_USEC()`	日付文字列をマイクロ秒単位の UNIX タイムスタンプに変換します。
`QUARTER()`	TIMESTAMP が表している四半期がいつなのかを 1～4 の整数で返します。
`SEC_TO_TIMESTAMP()`	秒単位の UNIX タイムスタンプを TIMESTAMP に変換します。
`SECOND()`	TIMESTAMP が表している時刻の秒を 0～59 の整数で返します。
`STRFTIME_UTC_USEC()`	日付文字列を date_format_str という形式で返します。
`TIME()`	TIMESTAMP を `%H:%M:%S` という形式で返します。
`TIMESTAMP()`	日付文字列を TIMESTAMP に変換します。
`TIMESTAMP_TO_MSEC()`	TIMESTAMP をミリ秒単位の UNIX タイムスタンプに変換します。
`TIMESTAMP_TO_SEC()`	TIMESTAMP を秒単位の UNIX タイムスタンプに変換します。
`TIMESTAMP_TO_USEC()`	TIMESTAMP をマイクロ秒単位の UNIX タイムスタンプに変換します。
`USEC_TO_TIMESTAMP()`	マイクロ秒単位の UNIX タイムスタンプを TIMESTAMP に変換します。
`UTC_USEC_TO_DAY()`	マイクロ秒単位の UNIX タイムスタンプをシフトして、その日の 0 時 0 分 0 秒に変換します。
`UTC_USEC_TO_HOUR()`	マイクロ秒単位の UNIX タイムスタンプをシフトして、その時間の 0 分 0 秒に変換します。
`UTC_USEC_TO_MONTH()`	マイクロ秒単位の UNIX タイムスタンプをシフトして、その日が含まれる月の初日に変換します。
`UTC_USEC_TO_WEEK()`	週の何曜日なのかを表すマイクロ秒単位の UNIX タイムスタンプを返します。
`UTC_USEC_TO_YEAR()`	何年なのかを表すマイクロ秒単位の UNIX タイムスタンプを返します。
`WEEK()`	TIMESTAMP が表す週を 1～53 の整数で返します。
`YEAR()`	TIMESTAMP が表す年を返します。

IP 関数
`FORMAT_IP()`	`integer_value` の下位の 32 ビットを、人が読める形式の IPv4 アドレスの文字列に変換します。
`PARSE_IP()`	IPv4 アドレスを表す文字列を、符号なし整数値に変換します。
`FORMAT_PACKED_IP()`	人が読める形式の IP アドレスを `10.1.5.23` や `2620:0:1009:1:216:36ff:feef:3f` のような形式で返します。
`PARSE_PACKED_IP()`	BYTES 値の IP アドレスを返します。

JSON 関数
`JSON_EXTRACT()`	JSONPath 式に従って値を選択し、JSON 文字列を返します。
`JSON_EXTRACT_SCALAR()`	JSONPath 式に従って値を選択し、JSON スカラーを返します。

論理演算子
`expr AND expr`	両方の式が true の場合は `true` を返します。
`expr OR expr`	1 つまたは両方の式が true の場合は `true` を返します。
`NOT expr`	式が false の場合は `true` を返します。

数学関数
`ABS()`	引数の絶対値を返します。
`ACOS()`	引数の逆余弦を返します。
`ACOSH()`	引数の逆双曲線余弦を返します。
`ASIN()`	引数の逆正弦を返します。
`ASINH()`	引数の逆双曲線正弦を返します。
`ATAN()`	引数の逆正接を返します。
`ATANH()`	引数の逆双曲線正接を返します。
`ATAN2()`	2 つの引数の 4 象限逆正接を返します。
`CEIL()`	引数を最も近い整数に切り上げ、丸めた値を返します。
`COS()`	引数の余弦を返します。
`COSH()`	引数の双曲線余弦を返します。
`DEGREES()`	ラジアンから度数に変換します。
`EXP()`	引数のべき乗に対する `e` を返します。
`FLOOR()`	引数を最も近い整数に切り捨てます。
`LN()` `LOG()`	引数の自然対数を返します。
`LOG2()`	引数の 2 を底とする対数を返します。
`LOG10()`	引数の 10 を底とする対数を返します。
`PI()`	定数 π を返します。
`POW()`	2 番目の引数のべき乗に対する 1 番目の引数を返します。
`RADIANS()`	度数からラジアンに変換します。
`RAND()`	0.0 以上 1.0 未満の範囲のランダムな浮動小数点数値を返します。
`ROUND()`	引数を最も近い整数に四捨五入します。
`SIN()`	引数の正弦を返します。
`SINH()`	引数の双曲線正弦を返します。
`SQRT()`	式の平方根を返します。
`TAN()`	引数の正接を返します。
`TANH()`	引数の双曲線正接を返します。

正規表現関数
`REGEXP_MATCH()`	引数が正規表現に一致する場合に true を返します。
`REGEXP_EXTRACT()`	正規表現内のキャプチャグループに一致する引数の一部を返します。
`REGEXP_REPLACE()`	正規表現に一致する部分文字列を置き換えます。

文字列関数
`CONCAT()`	複数の文字列を連結した値を返します。ただし、いずれかの値が NULL であれば NULL を返します。
`expr CONTAINS 'str'`	`expr` に指定された文字列引数が含まれている場合は `true` を返します。
`INSTR()`	文字列の初出を 1 としたインデックスを返します。
`LEFT()`	文字列の左端の文字を返します。
`LENGTH()`	文字列の長さを返します。
`LOWER()`	元の文字列をすべて小文字にして返します。
`LPAD()`	文字列の左側に文字を挿入します。
`LTRIM()`	文字列の左側から文字を削除します。
`REPLACE()`	部分文字列のすべての出現を置き換えます。
`RIGHT()`	文字列の右端の文字を返します。
`RPAD()`	文字列の右側に文字を挿入します。
`RTRIM()`	文字列の右側にある後続文字を削除します。
`SPLIT()`	文字列を反復部分文字列に分割します。
`SUBSTR()`	部分文字列を返します ...
`UPPER()`	元の文字列をすべて大文字にして返します。

テーブルワイルドカード関数
`TABLE_DATE_RANGE()`	期間に対応する複数の日次テーブルにクエリを実行します。
`TABLE_DATE_RANGE_STRICT()`	期間に対応する複数の日次テーブルに日付の欠落なくクエリを実行します。
`TABLE_QUERY()`	指定した述語に一致する名前のテーブルにクエリを実行します。

URL 関数
`HOST()`	URL を指定すると、ホスト名の文字列を返します。
`DOMAIN()`	URL を指定すると、ドメインの文字列を返します。
`TLD()`	URL を指定すると、トップレベルドメインと、URL 内の任意の国ドメインを返します。

ウィンドウ関数
`AVG()` `COUNT(*)` `COUNT([DISTINCT])` `MAX()` `MIN()` `STDDEV()` `SUM()`	対応する集計関数と同じオペレーションを行いますが、OVER 句で定義されたウィンドウに対して計算を行います。
`CUME_DIST()`	一連の値の中の特定の値の累積分布を示す double 型の値を返します。
`DENSE_RANK()`	一連の値の中の特定の値の順位を表す整数を返します。
`FIRST_VALUE()`	ウィンドウ内の指定したフィールドの最初の値を返します。
`LAG()`	ウィンドウ内の前の行からデータを読み取ります。
`LAST_VALUE()`	ウィンドウ内の指定したフィールドの最後の値を返します。
`LEAD()`	ウィンドウ内の次の行からデータを読み取ります。
`NTH_VALUE()`	ウィンドウフレーム内の `<n>` の位置にある `<expr>` の値を返します。
`NTILE()`	ウィンドウを指定した数のバケットに分割します。
`PERCENT_RANK()`	パーティション内の他の行との比較によって計算した現在の行のランクを返します。
`PERCENTILE_CONT()`	ウィンドウに関連するパーセンタイル引数にマップされる補完値を返します ...
`PERCENTILE_DISC()`	ウィンドウ内の引数のパーセンタイルに最も近い値を返します。
`RANK()`	一連の値の中の特定の値の順位を表す整数を返します。
`RATIO_TO_REPORT()`	値の合計に対する個々の値の割合を返します。
`ROW_NUMBER()`	ウィンドウ内のクエリ結果の現在の行番号を返します。

その他の関数
`CASE WHEN ... THEN`	クエリの中で複数の式からいずれかを選択できるようにするには、CASE を使用します。
`CURRENT_USER()`	クエリを実行しているユーザーのメールアドレスを返します。
`EVERY()`	引数がすべての入力に対して true であれば、true を返します。
`FROM_BASE64()`	Base64 でエンコードされた入力文字列を BYTES 形式に変換します。
`HASH()`	64 ビット符号付きハッシュ値を計算して返します ...
`FARM_FINGERPRINT()`	64 ビット符号付きフィンガープリント値を計算して返します ...
`IF()`	1 番目の引数が true の場合、2 番目の引数を返します。それ以外の場合、3 番目の引数を返します。
`POSITION()`	1 を先頭とする数値で引数の位置を返します。
`SHA1()`	SHA1 ハッシュを BYTES 形式で返します。
`SOME()`	引数が入力の 1 つ以上に対して true であれば、true を返します。
`TO_BASE64()`	BYTES 引数を Base64 でエンコードされた文字列に変換します。

クエリ構文

注: キーワードでは、大文字と小文字は区別されません。ただしこのドキュメントでは、明確にする目的で SELECT などのキーワードを大文字で表記しています。

SELECT 句

SELECT 句では、計算の対象となる式のリストを指定します。SELECT 句の式には、フィールド名、リテラル、関数呼び出し（集計関数やウィンドウ関数を含む）、またはこれら 3 つの組み合わせを含めることができます。式のリストはカンマで区切ります。

式に別名を指定するには、式の後ろにスペースを追加し、その後に識別子を追加します。また、式と別名の間に任意で AS キーワードを追加し、可読性を高めることもできます。SELECT 句で定義された別名は、クエリ内の GROUP BY 句、HAVING 句、ORDER BY 句の中では参照できますが、FROM 句、WHERE 句、OMIT RECORD IF 句や、同じ SELECT 句の中であっても他の式では参照できません。

注:

SELECT 句で集計関数を使用する場合は、すべての式で集計関数を使用するか、または

SELECT

句の中で集計されないすべてのフィールドをグループキーとして含んでいる GROUP BY 句をクエリで使用する必要があります。次に例を示します。

#legacySQL
SELECT
  word,
  corpus,
  COUNT(word)
FROM
  [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
WHERE
  word CONTAINS "th"
GROUP BY
  word,
  corpus; /* Succeeds because all non-aggregated fields are group keys. */

#legacySQL
SELECT
  word,
  corpus,
  COUNT(word)
FROM
  [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
WHERE
  word CONTAINS "th"
GROUP BY
  word; /* Fails because corpus is not aggregated nor is it a group key. */

予約語は角かっこを使ってエスケープすれば、フィールド名や別名として使用できます。たとえば、BigQuery の構文の予約語である「partition」という名前の列がある場合、その語を角カッコでエスケープしないと、そのフィールドを参照するクエリは失敗し、不明瞭なエラーメッセージが返されます。
```
SELECT [partition] FROM ...
```

例

この例では、SELECT 句で別名を定義し、そのいずれかの別名を ORDER BY 句の中で参照しています。WHERE 句では、word_alias を使用して word 列を参照できないため、名前で参照する必要があるので注意してください。別名 len も WHERE 句の中では認識されませんが、HAVING 句では認識されます。

#legacySQL
SELECT
  word AS word_alias,
  LENGTH(word) AS len
FROM
  [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
WHERE
  word CONTAINS 'th'
ORDER BY
  len;

集計関数の WITHIN 修飾子

aggregate_function WITHIN RECORD [ [ AS ] alias ]

集計関数で WITHIN キーワードを使用すると、レコード内の繰り返しの値が集計されます。また、入力レコードごとに 1 つの集計出力が生成されます。このような集計を「スコープ集計」と呼びます。スコープ集計ではレコードごとに 1 つの出力が生成されるため、集計されていない式は GROUP BY 句を使用せずにスコープ集計式と並行して選択できます。

一般的に、RECORD スコープはスコープ集計を使用する場合に使用します。複雑にネストされた反復スキーマでは、サブレコードスコープ内で集計を行わなければならないこともあります。その場合は、上記の構文の RECORD キーワードを、集計を行うスキーマのノード名に置換します。これは上級者向けのテクニックです。詳しくは、データの取り扱いをご覧ください。

例

この例では、スコープの COUNT 集計を実行し、レコードを集計値でフィルタリングし、並べ替えています。

#legacySQL
SELECT
  repository.url,
  COUNT(payload.pages.page_name) WITHIN RECORD AS page_count
FROM
  [bigquery-public-data:samples.github_nested]
HAVING
  page_count > 80
ORDER BY
  page_count DESC;

FROM 句

FROM
  [project_name:]datasetId.tableId [ [ AS ] alias ] |
  (subquery) [ [ AS ] alias ] |
  JOIN clause |
  FLATTEN clause |
  table wildcard function

FROM 句では、クエリの対象となるソースデータを指定します。BigQuery のクエリは、テーブルやサブクエリ、結合テーブル、後述する特殊用途の演算子で修飾されたテーブルに対して直接実行できます。また、これらのデータソースの組み合わせに対してクエリを実行するには、BigQuery の UNION ALL 演算子であるカンマを使用します。

テーブルの参照

テーブルを参照する場合は、datasetId と tableId を指定する必要があります。なお、project_name は必須ではありません。project_name を指定していない場合は、デフォルトで現在のプロジェクトが使用されます。プロジェクト名にダッシュが含まれている場合は、テーブル参照全体を角かっこで囲む必要があります。

例

[my-dashed-project:dataset1.tableName]

テーブルに別名を指定するには、テーブルの後ろにスペースを追加し、その後に識別子を追加します。また、tableId と別名の間に任意で AS キーワードを追加して可読性を高めることもできます。

テーブルから列を参照する場合は、単純な列名を使用するか、別名（指定されている場合）を列名の先頭に付けるか、datasetId および tableId を列名の先頭に付けることができます（project_name が指定されていない場合）。フィールド名にはコロンを使用できないため、列の接頭辞には project_name を含めることはできません。

例

この例では、テーブル接頭辞のない列を参照しています。

#legacySQL
SELECT
  word
FROM
  [bigquery-public-data:samples.shakespeare];

この例では、列名に接頭辞として datasetId および tableId を付けています。この例では project_name を含めることができない点に注意してください。この方法は、データセットが現在のデフォルトプロジェクトにある場合にのみ使用できます。

#legacySQL
SELECT
  samples.shakespeare.word
FROM
  samples.shakespeare;

この例では、列名に接頭辞としてテーブルの別名を付けています。

#legacySQL
SELECT
  t.word
FROM
  [bigquery-public-data:samples.shakespeare] AS t;

サブクエリの使用

サブクエリとは、ネストされた SELECT ステートメントのことであり、かっこで囲まれています。サブクエリの SELECT 句で計算される式は、テーブルの列と同様に、外側のクエリでも使用できます。

サブクエリは、集合などの式を計算する目的で使用できます。SQL 演算子は、すべてサブクエリでも使用可能です。つまり、サブクエリ自体に他のサブクエリを含めることも、結合やグループ集計を行うこともできます。

`UNION ALL` としてのカンマ

通常の SQL とは異なり、BigQuery では CROSS JOIN 演算子ではなく UNION ALL 演算子としてカンマを使用します。これは、従来から BigQuery が CROSS JOIN をサポートしておらず、BigQuery ユーザーは UNION ALL クエリを記述しなければならなかった経緯があるからです。通常の SQL では、結合を実行するクエリは特に冗長になりがちです。結合演算子としてカンマを使用すると、このようなクエリを効率的に記述できるようになります。たとえば、このクエリを使用すると、複数日のログに対するクエリを 1 回で実行できます。

#legacySQL
SELECT
  FORMAT_UTC_USEC(event.timestamp_in_usec) AS time,
  request_url
FROM
  [applogs.events_20120501],
  [applogs.events_20120502],
  [applogs.events_20120503]
WHERE
  event.username = 'root' AND
  NOT event.source_ip.is_internal;

多数のテーブルを結合するクエリは、同じ量のデータを持つ単一のテーブルに対する同じクエリよりも時間がかかるのが一般的です。テーブルが 1 つ増えるごとに最大で 50 ミリ秒くらいのパフォーマンスの違いが出ます。結合を実行できるテーブル数の上限は 1,000 です。

テーブルワイルドカード関数

「テーブルワイルドカード関数」は、BigQuery 固有の特別な関数です。テーブルワイルドカード関数は、複数のタイプのフィルタのうちいずれかを使用して、テーブル名のコレクションを一致させる目的で FROM 句の中で使用します。たとえば、TABLE_DATE_RANGE 関数を使用すると、特定の日次テーブルに対してのみクエリを実行することができます。これらの関数について詳しくは、テーブルワイルドカード関数をご覧ください。

FLATTEN 演算子

(FLATTEN([project_name:]datasetId.tableId, field_to_be_flattened))
(FLATTEN((subquery), field_to_be_flattened))

通常の SQL 処理システムとは異なり、BigQuery は繰り返しデータの処理を前提として設計されています。そのため、繰り返しレコードの構造を操作するクエリを記述しなければならないことがあります。その方法の 1 つが、FLATTEN 演算子です。

FLATTEN は、スキーマの中のノードを繰り返しからオプションに変換します。繰り返しフィールドに対して 1 つ以上の値を持つレコードが存在する場合、FLATTEN によって繰り返しフィールドの値ごとに 1 つのレコードが生成されます。レコードから選択されたその他すべてのフィールドは、新たな出力レコードごとに重複して書き込まれます。FLATTEN は、複数レベルの繰り返しを避けるため、繰り返し適用することができます。

詳細と例については、データの取り扱いをご覧ください。

JOIN 演算子

BigQuery では、1 つの FROM 句の中で複数の JOIN 演算子を使用できます。それ以降の JOIN オペレーションでは、直前の JOIN オペレーションの結果が JOIN の左入力として使用されます。以前の JOIN 入力に含まれていたフィールドは、その後の JOIN 演算子の ON 句のキーとして使うことができます。

JOIN のタイプ

BigQuery では、INNER、[FULL|RIGHT|LEFT] OUTER、CROSS JOIN の各オペレーションをサポートしています。指定しない場合は、デフォルトで INNER が使用されます。

CROSS JOIN オペレーションには ON 句を使用しないでください。CROSS JOIN は大量のデータを返すことがあるため、遅くて効率の悪いクエリになってしまったり、クエリごとの最大許容リソースを超過するクエリになってしまったりする可能性があります。このようなクエリはエラーが発生して失敗します。可能であれば、CROSS JOIN を使わないクエリを使用します。たとえば、CROSS JOIN はウィンドウ関数の方が効率が良い場合に使用するのが一般的です。

EACH 修飾子

EACH 修飾子は、複数のパーティションを使用して JOIN オペレーションを行うことを BigQuery にヒントとして知らせます。JOIN の両側が大きい場合に特に便利です。EACH 修飾子は、CROSS JOIN 句では使用できません。

これまで EACH は多くのケースで推奨されていましたが、現在は違います。パフォーマンスを向上させるため、可能であれば EACH 修飾子を付けない JOIN を使うようにします。JOIN EACH は、リソース超過のエラーメッセージが表示されてクエリが失敗した場合に使ってください。

セミ結合とアンチ結合

BigQuery では、FROM 句で JOIN をサポートしているだけでなく、WHERE 句でもセミ結合とアンチセミ結合という 2 種類の結合をサポートしています。セミ結合は、サブクエリを持つ IN キーワードを使用して指定し、アンチ結合は NOT IN キーワードで指定します。

例

次のクエリでは、セミ結合を使用し、1 単語目が別の ngram の 2 単語目であり、かつその ngram の 3 単語目が「AND」である ngram を探します。

#legacySQL
SELECT
  ngram
FROM
  [bigquery-public-data:samples.trigrams]
WHERE
  first IN (SELECT
              second
            FROM
              [bigquery-public-data:samples.trigrams]
            WHERE
              third = "AND")
LIMIT 10;

次のクエリでは、セミ結合を使用して、出生率が高い上位 10 州で出産した 51 歳以上の女性の数を返します。

#legacySQL
SELECT
  mother_age,
  COUNT(mother_age) total
FROM
  [bigquery-public-data:samples.natality]
WHERE
  state IN (SELECT
              state
            FROM
              (SELECT
                 state,
                 COUNT(state) total
               FROM
                 [bigquery-public-data:samples.natality]
               GROUP BY
                 state
               ORDER BY
                 total DESC
               LIMIT 10))
  AND mother_age > 50
GROUP BY
  mother_age
ORDER BY
  mother_age DESC

残り 40 州の数を見るには、アンチ結合を使用します。次のクエリも前の例とほぼ同じですが、IN ではなく NOT IN を使用し、出生率の低い 40 州で出産した 51 歳以上の女性の数を返しています。

#legacySQL
SELECT
  mother_age,
  COUNT(mother_age) total
FROM
  [bigquery-public-data:samples.natality]
WHERE
  state NOT IN (SELECT
                  state
                FROM
                  (SELECT
                     state,
                     COUNT(state) total
                   FROM
                     [bigquery-public-data:samples.natality]
                   GROUP BY
                     state
                   ORDER BY
                     total DESC
                   LIMIT 10))
  AND mother_age > 50
GROUP BY
  mother_age
ORDER BY
  mother_age DESC

注:

BigQuery では、相関関係のあるセミ結合やアンチセミ結合はサポートしていません。サブクエリでは、外側のクエリのフィールドを参照できません。
セミ結合やアンチセミ結合で使用するサブクエリでは、1 つのフィールドしか選択できません。
選択するフィールドのタイプと、WHERE 句の外側のクエリから使用されているフィールドは完全に一致する必要があります。BigQuery は、セミ結合やアンチセミ結合に対する型強制は行いません。

WHERE 句

WHERE 句（述語）では、FROM 句で生成されたレコードをブール式を使用してフィルタリングします。複数の条件は、ブール値 AND 句と OR 句を使って結合できます。これらは、オプションでかっこで囲むことにより、グループ化できます。WHERE 句に記述するフィールドは、対応する SELECT 句で選択されている必要はありません。また、WHERE 句の式は、その WHERE 句が属するクエリの SELECT 句で計算される式を参照できません。

注: WHERE 句では集計関数を使用できません。集計関数の出力をフィルタリングする必要がある場合は、HAVING 句と外部クエリを使ってください。

例

次の例では、WHERE 句のブール式（OR 演算子で結合された 2 つの式）を分離しています。いずれかの式が true を返した場合、入力レコードは WHERE フィルタを通過します。

#legacySQL
SELECT
  word
FROM
  [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
WHERE
  (word CONTAINS 'prais' AND word CONTAINS 'ing') OR
  (word CONTAINS 'laugh' AND word CONTAINS 'ed');

OMIT RECORD IF 句

OMIT RECORD IF 句は、BigQuery 固有の構文です。ネスト化された反復スキーマに対処する場合に特に便利です。WHERE 句に似ていますが、2 つの大きな相違点があります。1 つ目は排他的な条件を使用する点です。つまり、式が true を返した場合は省略されますが、false や null を返した場合は保持されます。2 つ目は、OMIT RECORD IF 句では条件の中でスコープ集計関数を使用できる点で、ほとんどの場合は使用します。

レコード全体をフィルタリングするだけでなく、OMIT...IF では狭いスコープを指定し、レコードの一部だけをフィルタリングすることもできます。これは、RECORD ではなくスキーマの非リーフノードの名前を OMIT...IF 句で使用することで可能になります。ただし、BigQuery ユーザーがこの機能を使用することはほとんどありません。これは上級者向けの方法であり、詳細については、前述の WITHIN で紹介しているドキュメントをご覧ください。

OMIT...IF を使用して、繰り返しフィールドのレコード部分を除外し、クエリで他の繰り返しフィールドを個別に選択すると、BigQuery は他の繰り返しレコードの部分をクエリで省略します。Cannot perform OMIT IF on repeated scope <scope> with independently repeating pass through field <field>, というエラーが発生した場合には、標準 SQL に切り替えることをおすすめします。OMIT...IF ステートメントを標準 SQL に移行する方法については、標準 SQL への移行をご覧ください。

例

前述の WITHIN 修飾子で紹介した例で OMIT RECORD IF を使用すると、WITHIN と HAVING を使った場合と同じ結果が得られます。

#legacySQL
SELECT
  repository.url
FROM
  [bigquery-public-data:samples.github_nested]
OMIT RECORD IF
  COUNT(payload.pages.page_name) <= 80;

GROUP BY 句

GROUP BY 句では、特定のフィールドやフィールドセットに対して同じ値を持つ行をグループ化し、関連するフィールドの集計を計算します。グループ化は、WHERE 句でフィルタリングが実行された後で、SELECT 句の式が計算される前に実行されます。式の結果は、GROUP BY 句のグループキーとして使用できません。

例

このクエリは、trigrams サンプルデータセットで最初の単語としてよく使われている上位 10 個の単語を検索します。この例では、GROUP BY 句の使用方法だけでなく、GROUP BY 句と ORDER BY 句のフィールド名の代わりに位置インデックスを使用する方法も示しています。

#legacySQL
SELECT
  first,
  COUNT(ngram)
FROM
  [bigquery-public-data:samples.trigrams]
GROUP BY
  1
ORDER BY
  2 DESC
LIMIT 10;

GROUP BY 句を使用して実行する集計は「グループ集計」と呼ばれます。グループ集計は、スコープ集計とは異なり、ほとんどの SQL 処理システムで一般的に行われています。

`EACH` 修飾子

EACH 修飾子は、複数のパーティションを使用して GROUP BY オペレーションを行うことを BigQuery にヒントとして知らせます。グループキーに対応する個別の値がデータセットに多数含まれている場合は、特に便利です。

これまで EACH は多くのケースで推奨されていましたが、現在は違います。EACH 修飾子を付けずに GROUP BY を使用する方が、パフォーマンスが高くなります。GROUP EACH BY は、リソース超過のエラーメッセージが表示されてクエリが失敗した場合に使ってください。

`ROLLUP` 関数

ROLLUP 関数を使用すると、クエリ結果にロールアップ集計の行が追加されます。ROLLUP の後にリストするすべてのフィールドは、かっこで囲む必要があります。ROLLUP 関数の実行によって追加された行では、NULL とは集計がロールアップされた列を指します。

例

このクエリでは、出生率のサンプルデータセットから、男性と女性の 1 年ごとの出生数を生成します。

#legacySQL
SELECT
  year,
  is_male,
  COUNT(1) as count
FROM
  [bigquery-public-data:samples.natality]
WHERE
  year >= 2000
  AND year <= 2002
GROUP BY
  ROLLUP(year, is_male)
ORDER BY
  year,
  is_male;

クエリの結果は以下のとおりです。グループキーのいずれか、または両方が NULL の行があります。このような行は、ロールアップされた行です。

+------+---------+----------+
| year | is_male |  count   |
+------+---------+----------+
| NULL |    NULL | 12122730 |
| 2000 |    NULL |  4063823 |
| 2000 |   false |  1984255 |
| 2000 |    true |  2079568 |
| 2001 |    NULL |  4031531 |
| 2001 |   false |  1970770 |
| 2001 |    true |  2060761 |
| 2002 |    NULL |  4027376 |
| 2002 |   false |  1966519 |
| 2002 |    true |  2060857 |
+------+---------+----------+

ROLLUP 関数を使用する場合、GROUPING 関数を使うことで、ROLLUP 関数を実行した結果追加された行と、グループキーが実際に NULL 値になる行を区別することができます。

例

このクエリでは、前の例に GROUPING 関数を追加し、ROLLUP 関数を実行した結果追加された行を区別しやすくしています。

#legacySQL
SELECT
  year,
  GROUPING(year) as rollup_year,
  is_male,
  GROUPING(is_male) as rollup_gender,
  COUNT(1) as count
FROM
  [bigquery-public-data:samples.natality]
WHERE
  year >= 2000
  AND year <= 2002
GROUP BY
  ROLLUP(year, is_male)
ORDER BY
  year,
  is_male;

新しいクエリの結果は次のとおりです。

+------+-------------+---------+---------------+----------+
| year | rollup_year | is_male | rollup_gender |  count   |
+------+-------------+---------+---------------+----------+
| NULL |           1 |    NULL |             1 | 12122730 |
| 2000 |           0 |    NULL |             1 |  4063823 |
| 2000 |           0 |   false |             0 |  1984255 |
| 2000 |           0 |    true |             0 |  2079568 |
| 2001 |           0 |    NULL |             1 |  4031531 |
| 2001 |           0 |   false |             0 |  1970770 |
| 2001 |           0 |    true |             0 |  2060761 |
| 2002 |           0 |    NULL |             1 |  4027376 |
| 2002 |           0 |   false |             0 |  1966519 |
| 2002 |           0 |    true |             0 |  2060857 |
+------+-------------+---------+---------------+----------+

注:

SELECT 句の集計されていないフィールドは、必ず GROUP BY 句でリストする必要があります。

#legacySQL
SELECT
  word,
  corpus,
  COUNT(word)
FROM
  [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
WHERE
  word CONTAINS "th"
GROUP BY
  word,
  corpus; /* Succeeds because all non-aggregated fields are group keys. */

#legacySQL
SELECT
  word,
  corpus,
  COUNT(word)
FROM
  [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
WHERE
  word CONTAINS "th"
GROUP BY
  word;  /* Fails because corpus is not aggregated nor is it a group key. */

SELECT 句で計算された式は、対応する


    GROUP BY

句では使用できません。

#legacySQL
SELECT
  word,
  corpus,
  COUNT(word) word_count
FROM
  [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
WHERE
  word CONTAINS "th"
GROUP BY
  word,
  corpus,
  word_count;  /* Fails because word_count is not visible to this GROUP BY clause. */

float 値と double 値によるグループ化は、サポートされていません。これは、これらの型に対応する同等の関数が明確に定義されていないためです。
システムは対話型であるため、多数のグループを生成するクエリは失敗することがあります。GROUP BY の代わりに TOP 関数を使用すると、スケーリングの問題を解決できる可能性があります。

HAVING 句

HAVING 句は、SELECT 句の後に評価されるために計算されるすべての式の結果が HAVING 句で認識可能であることを除き、WHERE 句とまったく同じように動作します。HAVING 句で参照できるのは、対応する SELECT 句の出力だけです。

例

このクエリは、文字「a」を含み、最大で 10,000 回出現する ngram サンプルデータセットの中で、最も頻度の高い最初の単語を計算します。

#legacySQL
SELECT
  first,
  COUNT(ngram) ngram_count
FROM
  [bigquery-public-data:samples.trigrams]
GROUP BY
  1
HAVING
  first contains "a"
  AND ngram_count < 10000
ORDER BY
  2 DESC
LIMIT 10;

ORDER BY 句

ORDER BY 句では、クエリの結果を 1 つまたは複数のキーフィールドを使用して昇順または降順で並べ替えます。複数のフィールドまたは別名で並べ替える場合は、カンマ区切りのリストとして入力します。結果は、リストされた順序でフィールド上で並べ替えられます。並べ替えの方向は、DESC（降順）または ASC（昇順）を使用して指定します。デフォルトは ASC です。並べ替えキーごとに、異なる並べ替え順序を指定することもできます。

ORDER BY 句は、SELECT で計算された式の出力を参照できるよう、SELECT 句の後に評価されます。SELECT 句でフィールドの別名が指定されている場合は、その別名を ORDER BY 句で使用する必要があります。

LIMIT 句

LIMIT 句は、返される結果セットの行数を制限します。BigQuery のクエリは大量の行を処理するのが一般的なので、LIMIT は行の一部だけを処理し、クエリのオペレーション時間が長くなることを避けるのに有効な方法です。

注:

LIMIT 句は、要件を満たした時点で処理を中止し、結果を返します。これにより、一部のクエリの処理時間を短縮できる場合がありますが、COUNT 句や ORDER BY 句などの集計関数を指定する場合は、結果が返る前に完全な結果セットが処理されている必要があります。LIMIT 句は、最後に評価されます。
クエリに LIMIT 句が含まれていても、そのクエリに結果セットの出力順を保証する演算子がなければ、同じ結果を得られないことがあります。これは、BigQuery が大量の並列ワーカーを使用して実行されるためです。並列ジョブが返される順序は保証されません。
LIMIT 句に関数を含めることはできません。LIMIT 句は数値定数のみを受け取ります。

クエリ文法

BigQuery の SELECT ステートメントの各句については、前述の詳細のとおりです。ここでは、SELECT ステートメントの全文法を簡潔に示します。また、各セクションへのリンクも用意されています。

query:
    SELECT { * | field_path.* | expression } [ [ AS ] alias ] [ , ... ]
    [ FROM from_body
      [ WHERE bool_expression ]
      [ OMIT RECORD IF bool_expression]
      [ GROUP [ EACH ] BY [ ROLLUP ] { field_name_or_alias } [ , ... ] ]
      [ HAVING bool_expression ]
      [ ORDER BY field_name_or_alias [ { DESC | ASC } ] [, ... ] ]
      [ LIMIT n ]
    ];

from_body:
    {
      from_item [, ...] |  # Warning: Comma means UNION ALL here
      from_item [ join_type ] JOIN [ EACH ] from_item [ ON join_predicate ] |
      (FLATTEN({ table_name | (query) }, field_name_or_alias)) |
      table_wildcard_function
    }

from_item:
    { table_name | (query) } [ [ AS ] alias ]

join_type:
    { INNER | [ FULL ] [ OUTER ] | RIGHT [ OUTER ] | LEFT [ OUTER ] | CROSS }

join_predicate:
    field_from_one_side_of_the_join = field_from_the_other_side_of_the_join [ AND ...]

expression:
    {
      literal_value |
      field_name_or_alias |
      function_call
    }

bool_expression:
    {
      expression_which_results_in_a_boolean_value |
      bool_expression AND bool_expression |
      bool_expression OR bool_expression |
      NOT bool_expression
    }

表記:

角かっこ [ ] はオプションの句です。
波かっこ { } ではオプションのセットを囲みます。
縦線 | は論理 OR を表します。
角かっこ内でカンマやキーワードの後に省略記号が続いている場合（[, ... ]）、その前にある項目は、指定された区切り記号を使ってリスト内で繰り返すことができることを意味します。
丸かっこ ( ) はリテラルのかっこを表します。

集計関数

集計関数は、大きなデータセットの概要を表す値を返すため、特にログの分析などで役立ちます。集計関数は値のコレクションを対象として動作し、テーブル、グループ、スコープごとに 1 つの値を返します。

テーブル集計
集計関数を使用して、テーブルの対象の行をすべて集計します。次に例を示します。

SELECT COUNT(f1) FROM ds.Table;
グループ集計
集計関数と、集計されていないフィールドを指定する GROUP BY 句を使用して、グループ別に行を要約します。次に例を示します。

SELECT COUNT(f1) FROM ds.Table GROUP BY b1;

TOP 関数は、グループ集計の特殊なケースを表します。
スコープ集計
この機能は、ネストされたフィールドがあるテーブルのみに適用されます。
集計関数と WITHIN キーワードを使用して、定義したスコープ内の繰り返しの値を集計します。次に例を示します。

SELECT COUNT(m1.f2) WITHIN RECORD FROM Table;

スコープは、行全体またはノード（行の繰り返しフィールド）に対応する RECORD とすることができます。集計関数はスコープ内の値に対して動作し、各レコードまたはノードの集計結果を返します。

集計関数には、次に示すオプションのいずれかを使って制限を加えることができます。

サブセレクトクエリの中の別名。この制限は、外側の WHERE 句で指定します。

#legacySQL
SELECT corpus, count_corpus_words
FROM
  (SELECT corpus, count(word) AS count_corpus_words
  FROM [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
  GROUP BY corpus) AS sub_shakespeare
WHERE count_corpus_words > 4000

HAVING 句の中の別名。

#legacySQL
SELECT corpus, count(word) AS count_corpus_words
FROM [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
GROUP BY corpus
HAVING count_corpus_words > 4000;

GROUP BY、ORDER BY 句の別名も参照できます。

構文

集計関数
`AVG()`	ある行のグループの値の平均値を返します ...
`BIT_AND()`	ビット演算 AND を実行した結果を返します ...
`BIT_OR()`	ビット演算 OR を実行した結果を返します ...
`BIT_XOR()`	ビット演算 XOR を実行した結果を返します ...
`CORR()`	一連の数値ペアのピアソン相関係数を返します。
`COUNT()`	値の合計数を返します ...
`COUNT([DISTINCT])`	非 NULL 値の合計数を返します ...
`COVAR_POP()`	値の母共分散を計算します ...
`COVAR_SAMP()`	値の標本共分散を計算します ...
`EXACT_COUNT_DISTINCT()`	非 NULL 値の正確な値を返します。これは指定したフィールドの一意の値です。
`FIRST()`	関数のスコープ内で最初の連続値を返します。
`GROUP_CONCAT()`	複数の文字列を連結して 1 つの文字列にします ...
`GROUP_CONCAT_UNQUOTED()`	複数の文字列を連結して 1 つの文字列にします ... 二重引用符を追加しません ...
`LAST()`	最後の連続値を返します ...
`MAX()`	最大値を返します ...
`MIN()`	最小値を返します ...
`NEST()`	現在の集計スコープ内のすべての値を繰り返しフィールドにまとめます。
`NTH()`	n 番目の連続値を返します ...
`QUANTILES()`	おおよその最小値、最大値、変位値を計算します ...
`STDDEV()`	標準偏差を返します ...
`STDDEV_POP()`	母標準偏差を返します ...
`STDDEV_SAMP()`	標本標準偏差を返します ...
`SUM()`	値の合計値を返します ...
`TOP() ... COUNT(*)`	頻度別の上位の max_records レコードを返します。
`UNIQUE()`	一意の非 NULL 値のセットを返します ...
`VARIANCE()`	値の分散を計算します ...
`VAR_POP()`	値の母分散を計算します ...
`VAR_SAMP()`	値の標本分散を計算します ...

AVG(numeric_expr)

ある行のグループについて、numeric_expr によって計算された値の平均値を返します。NULL 値を持つ行は計算に含まれません。

BIT_AND(numeric_expr)

すべての行について、numeric_expr の各インスタンス間でのビット AND 演算の結果を返します。 NULL 値は無視されます。この関数は、numeric_expr のすべてのインスタンスが NULL に評価された場合に NULL を返します。

BIT_OR(numeric_expr)

すべての行について、numeric_expr の各インスタンス間でのビット OR 演算の結果を返します。 NULL 値は無視されます。この関数は、numeric_expr のすべてのインスタンスが NULL に評価された場合に NULL を返します。

BIT_XOR(numeric_expr)

すべての行について、numeric_expr の各インスタンス間でのビット XOR 演算の結果を返します。 NULL 値は無視されます。この関数は、numeric_expr のすべてのインスタンスが NULL に評価された場合に NULL を返します。

CORR(numeric_expr, numeric_expr)

一連の数値ペアのピアソン相関係数を返します。

COUNT(*)

関数のスコープ内の値（NULL と非 NULL）の合計数を返します。TOP 関数とともに COUNT(*) を使用している場合を除き、カウントするフィールドを明示的に指定することをおすすめします。

COUNT([DISTINCT] field [, n])

関数のスコープ内の非 NULL 値の合計数を返します。

DISTINCT キーワードを使用した場合、この関数は指定したフィールドの一意の値の数を返します。ただし、DISTINCT を指定したときに返される値は統計的近似値であり、正確な値であるとは限りません。

正確な値を得るためには、EXACT_COUNT_DISTINCT() を使用してください。

より高い精度を COUNT(DISTINCT) から導き出す必要がある場合は、2 つ目のパラメータ n を指定できます。このパラメータは、正確な結果が保証されるしきい値を指定します。デフォルトでは、n は 1,000 ですが、それよりも大きい n を指定すれば、n のその値までの COUNT(DISTINCT) の戻り値が正確なものになります。ただし、n の値を大きくすると、この演算子のスケーラビリティが下がり、クエリの実行時間が大幅に延びたり、クエリがエラーを起こしたりすることがあります。

一意の値の正確な数を計算するには、EXACT_COUNT_DISTINCT を使用します。よりスケーラブルなアプローチとして、該当するフィールドに対して GROUP EACH BY を使ってから COUNT(*) を適用する方法もあります。GROUP EACH BY を使用するアプローチの方がスケーラビリティが高くなりますが、最初のパフォーマンスがわずかに損なわれることがあります。

COVAR_POP(numeric_expr1, numeric_expr2)

numeric_expr1 と numeric_expr2 で計算された値の母共分散を計算します。

COVAR_SAMP(numeric_expr1, numeric_expr2)

numeric_expr1 と numeric_expr2 で計算された値の標本共分散を計算します。

EXACT_COUNT_DISTINCT(field)

非 NULL 値の正確な値を返します。これは指定したフィールドの一意の値です。スケーラビリティとパフォーマンスを高めるには、COUNT(DISTINCT field) を使用します。

FIRST(expr)

関数のスコープ内で最初の連続値を返します。

GROUP_CONCAT('str' [, separator])

複数の文字列を連結して 1 つの文字列にします。このとき、個々の値は separator パラメータ（省略可）で区切られます。separator を省略した場合は、カンマ区切りの文字列が返されます。

ソースデータの文字列に二重引用符が含まれる場合、GROUP_CONCAT では二重引用符を追加した文字列が返されます。たとえば、a"b という文字列は "a""b" という形で返されます。二重引用符を追加していない文字列を返す場合には、GROUP_CONCAT_UNQUOTED を使用します。

例:

#legacySQL
SELECT
  GROUP_CONCAT(x)
FROM (
  SELECT
    'a"b' AS x),
  (
  SELECT
    'cd' AS x);

GROUP_CONCAT_UNQUOTED('str' [, separator])

GROUP_CONCAT とは異なり、二重引用符を含む値を返す場合に、二重引用符を追加しません。たとえば、a"b という文字列は、a"b という形で返されます。

例:

#legacySQL
SELECT
  GROUP_CONCAT_UNQUOTED(x)
FROM (
  SELECT
    'a"b' AS x),
  (
  SELECT
    'cd' AS x);

LAST(field)

関数のスコープ内で最後の連続値を返します。

MAX(field)

関数のスコープ内の最大値を返します。

MIN(field)

関数のスコープ内の最小値を返します。

NEST(expr)

現在の集計スコープ内のすべての値を繰り返しフィールドにまとめます。たとえば、"SELECT x, NEST(y) FROM ... GROUP BY x" というクエリは、一意の x 値ごとに 1 つの出力レコードを返し、その中にはクエリ入力内で x とペアになっていたすべての y 値をまとめた繰り返しフィールドが含まれます。NEST 関数を使う場合は、GROUP BY 句が必須になります。

BigQuery はクエリの結果を自動的にフラット化するので、トップレベルクエリで NEST 関数を使っても、その結果には繰り返しフィールドは含まれません。NEST 関数は、同じクエリがそのまま使用できる中間結果を生成するサブセレクトを呼び出す場合に使います。

NTH(n, field)

関数のスコープで n 番目の連続値を返します。ここで、n は定数です。NTH 関数は 1 からカウントを開始するので、0 番目の項目はありません。関数のスコープが n 値よりも少ない場合、NULL を返します。

QUANTILES(expr[, buckets])

入力式のおおよその最小値、最大値、変位値を計算します。NULL 入力値は無視されます。空白または排他的な NULL が入力されると、NULL が出力されます。計算される変位値の数は、オプションの buckets パラメータで制御します。カウントには最小値と最大値も含まれます。おおよその N タイルを計算するには、N+1 buckets を使用します。buckets のデフォルト値は 100 です（注: デフォルト値の 100 では、パーセンタイルを推定できません。パーセンタイルを推定するには、101 buckets 以上を使う必要があります）。明示的に指定する場合、buckets は少なくとも 2 にしてください。

変位値あたりの小数誤差は epsilon = 1 / buckets となります。つまり、バケット数が増えれば誤差が減るということです。次に例を示します。

QUANTILES(<expr>, 2) # computes min and max with 50% error.
QUANTILES(<expr>, 3) # computes min, median, and max with 33% error.
QUANTILES(<expr>, 5) # computes quartiles with 25% error.
QUANTILES(<expr>, 11) # computes deciles with 10% error.
QUANTILES(<expr>, 21) # computes vigintiles with 5% error.
QUANTILES(<expr>, 101) # computes percentiles with 1% error.

NTH 関数は特定の変位値を選ぶ目的で使用できます。ただし、NTH は 1 を基準としていて、QUANTILES は最初の位置で最小値（0 番目の変位値）、最後の位置で最大値（100 番目のパーセンタイルまたは N 番目の N タイル）を返す点に注意してください。たとえば、NTH(11, QUANTILES(expr, 21)) は expr の中央値を推定しますが、NTH(20, QUANTILES(expr, 21)) は expr の 19 番目の二十分位値（95 番目のパーセンタイル）を推定します。どちらの推定値も、5% の誤差を見込んでいます。

精度を高めるには、バケットを増やします。たとえば、前述の計算の誤差範囲を 5% から 0.1% に減らすには、バケット数を 21 から 1,001 に変更し、それに応じて NTH 関数の引数を調整します。0.1% の誤差で中央値を計算するには、NTH(501, QUANTILES(expr, 1001)) を使用します。0.1% の誤差で 95 番目のパーセンタイルを計算するには、NTH(951, QUANTILES(expr, 1001)) を使用します。

STDDEV(numeric_expr)

numeric_expr によって計算された値の標準偏差を返します。NULL 値を持つ行は計算に含まれません。STDDEV 関数は STDDEV_SAMP の別名です。

STDDEV_POP(numeric_expr)

numeric_expr により算出された値の母標準偏差を計算します。対象となる母集団全体を含むデータセットの標準偏差を計算するには、STDDEV_POP() を使用します。データセットに母集団の代表的な標本しか含まれていない場合は、代わりに STDDEV_SAMP() を使用します。母標準偏差と標本標準偏差の詳細については、Wikipedia の標準偏差の項をご覧ください。

STDDEV_SAMP(numeric_expr)

numeric_expr により算出された値の標本標準偏差を計算します。母集団の代表的な標本に基づいて母集団全体の標準偏差を計算するには、STDDEV_SAMP() を使用します。データセットが母集団全体を構成する場合は、代わりに STDDEV_POP() を使用します。母標準偏差と標本標準偏差の詳細については、Wikipedia の標準偏差の項をご覧ください。

SUM(field)

関数のスコープ内の値の合計値を返します。数値データ型のみで使用します。

TOP(field|alias[, max_values][,multiplier]) ... COUNT(*)

頻度別の上位の max_records レコードを返します。詳細については、下の TOP の説明を参照してください。

UNIQUE(expr)

関数のスコープ内にある一意の非 NULL 値のセットを、定義されていない順序で返します。EACH キーワードを付けていない大規模な GROUP BY 句と同様に、一意の値が多すぎる場合は「リソース超過」エラーが発生してクエリは失敗します。ただし、GROUP BY 句と異なるのは UNIQUE 関数をスコープ集計に適用できる点で、値の数に制限があるネスト化されたフィールドでも効率的に動作します。

VARIANCE(numeric_expr)

numeric_expr によって計算された値の分散を計算します。NULL 値を持つ行は計算に含まれません。VARIANCE 関数は VAR_SAMP の別名です。

VAR_POP(numeric_expr)

numeric_expr によって計算された値の母分散を計算します。母標準偏差と標本標準偏差の詳細については、Wikipedia の標準偏差の項をご覧ください。

VAR_SAMP(numeric_expr)

numeric_expr によって計算された値の標本分散を計算します。母標準偏差と標本標準偏差の詳細については、Wikipedia の標準偏差の項をご覧ください。

TOP() 関数

TOP は、GROUP BY 句に代わる関数です。GROUP BY ... ORDER BY ... LIMIT ... の簡略化構文として使用されます。通常、TOP 関数は完全な ... GROUP BY ... ORDER BY ... LIMIT ... クエリより高速ですが、近似値の結果しか得られない場合があります。TOP 関数の構文は次のとおりです。

TOP(field|alias[, max_values][,multiplier]) ... COUNT(*)

SELECT 句で TOP を使用するときは、フィールドの 1 つとして COUNT(*) を含める必要があります。

TOP() 関数を使用するクエリは、2 つのフィールド（TOP フィールドと COUNT(*) 値）のみを返すことができます。

field|alias: 返すフィールドまたはエイリアス。
max_values: [オプション] 返す結果の最大件数。デフォルト値は 20 です。
multiplier: COUNT(*) によって返された値に掛けられる正の整数値。

TOP() の例

TOP() を使用する基本的なクエリの例

次のクエリは TOP() を使って 10 行を返します。

例 1:

#legacySQL
SELECT
  TOP(word, 10) as word, COUNT(*) as cnt
FROM
  [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
WHERE
  word CONTAINS "th";

例 2:

#legacySQL
SELECT
  word, left(word, 3)
FROM
  (SELECT TOP(word, 10) AS word, COUNT(*)
     FROM [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
     WHERE word CONTAINS "th");

比較: TOP() と GROUP BY...ORDER BY...LIMIT

このクエリは、「th」を含む単語の中で最も頻度の高い 10 個と、その単語が使われているドキュメントの数を頻度順に返します。TOP クエリのほうが、はるかに高速に実行されます。

TOP() を使用しない場合の例:
```
#legacySQL
SELECT
  word, COUNT(*) AS cnt
FROM
  ds.Table
WHERE
  word CONTAINS 'th'
GROUP BY
  word
ORDER BY
  cnt DESC LIMIT 10;
```
TOP() を使用する場合の例
```
#legacySQL
SELECT
  TOP(word, 10), COUNT(*)
FROM
  ds.Table
WHERE
  word contains 'th';
```

multiplier パラメータの使用

次のクエリは、multiplier パラメータがクエリの結果に与える影響を示したものです。最初のクエリは、ワイオミング州の毎月の出生数を返します。2 つ目のクエリは、multiplier パラメータを使って cnt 値に 100 を掛けます。

multiplier パラメータを使用しない場合の例:

#legacySQL
SELECT
  TOP(month,3) as month, COUNT(*) as cnt
FROM
  [bigquery-public-data:samples.natality]
WHERE
  state = "WY";

戻り値:

+-------+-------+
| month |  cnt  |
+-------+-------+
|   7   | 19594 |
|   5   | 19038 |
|   8   | 19030 |
+-------+-------+

multiplier パラメータを使用する場合の例:

#legacySQL
SELECT
  TOP(month,3,100) as month, COUNT(*) as cnt
FROM
  [bigquery-public-data:samples.natality]
WHERE
  state = "WY";

戻り値:

+-------+---------+
| month |   cnt   |
+-------+---------+
|   7   | 1959400 |
|   5   | 1903800 |
|   8   | 1903000 |
+-------+---------+

注: TOP を使用するには、SELECT 句に COUNT(*) を含める必要があります。

高度な例

条件によってグループ化された平均値と標準偏差

次のクエリは、2003 年にオハイオ州で生まれた子供の出生時体重の平均と標準偏差を、母親の喫煙の有無によってグループ化して返します。

例:

#legacySQL
SELECT
  cigarette_use,
  /* Finds average and standard deviation */
  AVG(weight_pounds) baby_weight,
  STDDEV(weight_pounds) baby_weight_stdev,
  AVG(mother_age) mother_age
FROM
  [bigquery-public-data:samples.natality]
WHERE
  year=2003 AND state='OH'
/* Group the result values by those */
/* who smoked and those who didn't.  */
GROUP BY
  cigarette_use;

集計値を使用したクエリ結果のフィルタリング

集計値を使ってクエリの結果をフィルタリングするためには（たとえば SUM の値によるフィルタリング）、HAVING 関数を使います。HAVING は、集計を行う前に各行を操作する WHERE とは異なり、集計関数のオペレーション結果と値を比較します。

例:

#legacySQL
SELECT
  state,
  /* If 'is_male' is True, return 'Male', */
  /* otherwise return 'Female' */
  IF (is_male, 'Male', 'Female') AS sex,
  /* The count value is aliased as 'cnt' */
  /* and used in the HAVING clause below. */
  COUNT(*) AS cnt
FROM
  [bigquery-public-data:samples.natality]
WHERE
  state != ''
GROUP BY
  state, sex
HAVING
  cnt > 3000000
ORDER BY
  cnt DESC

戻り値:

+-------+--------+---------+
| state |  sex   |   cnt   |
+-------+--------+---------+
| CA    | Male   | 7060826 |
| CA    | Female | 6733288 |
| TX    | Male   | 5107542 |
| TX    | Female | 4879247 |
| NY    | Male   | 4442246 |
| NY    | Female | 4227891 |
| IL    | Male   | 3089555 |
+-------+--------+---------+

算術演算子

算術演算子は、引数として数値を取り、数値の結果を返します。引数は、数値リテラルでもクエリから返される数値でもかまいません。算術演算を評価した結果が未定義になった場合、その演算からは NULL が返されます。

構文

演算子	説明	例
+	加算	`SELECT 6 + (5 - 1);` 戻り値: 10
-	減算	`SELECT 6 - (4 + 1);` 戻り値: 1
*	乗算	`SELECT 6 * (5 - 1);` 戻り値: 24
/	除算	`SELECT 6 / (2 + 2);` 戻り値: 1.5
%	剰余	`SELECT 6 % (2 + 2);` 戻り値: 2

ビット演算関数

ビット演算関数は個々のビットレベルで動作し、引数は数値でなければなりません。ビット演算関数について詳しくは、ビット演算をご覧ください。

集計関数では、ここで説明しているビット演算関数以外に、BIT_AND、BIT_OR、BIT_XOR の 3 つのビット演算関数について説明しています。

構文

演算子	説明	例
&	ビット演算 AND	`SELECT (1 + 3) & 1` 戻り値: 0
\|	ビット演算 OR	`SELECT 24 \| 12` 戻り値: 28
^	ビット演算 XOR	`SELECT 1 ^ 0` 戻り値: 1
<<	ビット演算左シフト	`SELECT 1 << (2 + 2)` 戻り値: 16
>>	ビット演算右シフト	`SELECT (6 + 2) >> 2` 戻り値: 2
~	ビット演算 NOT	`SELECT ~2` 戻り値: -3
`BIT_COUNT(<numeric_expr>)`	`<numeric_expr>` でセットされているビット数を返します。	`SELECT BIT_COUNT(29);` 戻り値: 4

キャスト関数

キャスト関数は、数値式のデータ型を変換します。キャスト関数は、比較関数の引数が同じデータ型になるようにする場合に特に役立ちます。

構文

キャスト関数
`BOOLEAN()`	ブール値にキャストします。
`BYTES()`	bytes 値にキャストします。
`CAST(expr AS type)`	`expr` を `type` 型の変数に変換します。
`FLOAT()`	double 値にキャストします。
`HEX_STRING()`	16 進数の文字列にキャストします。
`INTEGER()`	整数にキャストします。
`STRING()`	文字列にキャストします。

BOOLEAN(<numeric_expr>)

<numeric_expr> が 0 と NULL のいずれでもない場合は true を返します。
<numeric_expr> が 0 の場合は false を返します。
<numeric_expr> が NULL の場合は NULL を返します。

BYTES(string_expr)

string_expr を bytes 型の値として返します。

CAST(expr AS type)

expr を type 型の変数に変換します。

FLOAT(expr)

expr を double として返します。expr は '45.78' のような文字列にできますが、この関数は数値でない値に対して NULL を返します。

HEX_STRING(numeric_expr)

numeric_expr を 16 進数の文字列に変換して返します。

INTEGER(expr)

expr を 64 ビットの整数にキャストします。

expr が整数値に対応しない文字列の場合は NULL を返します。
expr がタイムスタンプの場合は、UNIX エポックからの時間をマイクロ秒単位で返します。

STRING(numeric_expr)

numeric_expr を文字列として返します。

比較関数

比較関数は、次の比較の種類に基づいて true または false を返します:

2 つの式の比較
1 つまたは複数の式が一定の条件（指定されたリスト内にある、NULL である、デフォルト以外のオプションの値であるなど）を満たしているかどうかの比較

以下に示す関数の一部は true または false 以外の値を返しますが、返される値は比較オペレーションに基づくものです。

比較関数の引数として、数値式または文字列式のいずれかの式を使用できます（文字列定数は、単一引用符または二重引用符で囲む必要があります）。式は、クエリによってフェッチされたリテラルまたは値とすることができます。比較関数は、ほとんどの場合、WHERE 句でフィルタ条件として使用されますが、他の句で使用することもできます。

構文

比較関数
`expr1 = expr2`	式が等しい場合は `true` を返します。
`expr1 != expr2` `expr1 <> expr2`	式が等しくない場合は `true` を返します。
`expr1 > expr2`	`expr1` が `expr2` より大きい場合は `true` を返します。
`expr1 < expr2`	`expr1` が `expr2` より小さい場合は `true` を返します。
`expr1 >= expr2`	`expr1` が `expr2` 以上の場合は `true` を返します。
`expr1 <= expr2`	`expr1` が `expr2` 以下の場合は `true` を返します。
`expr1 BETWEEN expr2 AND expr3`	`expr1` の値が `expr2` 以上 `expr3` 以下の場合は `true` を返します。
`expr IS NULL`	`expr` が NULL の場合は `true` を返します。
`expr IN()`	`expr` が、`expr1`、`expr2`、またはかっこ内の任意の値に一致する場合は `true` を返します。
`COALESCE()`	NULL ではない最初の引数を返します。
`GREATEST()`	`numeric_expr` パラメータの中で最大のものを返します。
`IFNULL()`	引数が NULL でない場合、引数を返します。
`IS_INF()`	正または負の無限大である場合は `true` を返します。
`IS_NAN()`	引数が `NaN` の場合は `true` を返します。
`IS_EXPLICITLY_DEFINED()`	非推奨。代わりに `expr IS NOT NULL` を使用してください。
`LEAST()`	`numeric_expr` パラメータの中で最小の引数を返します。
`NVL()`	`expr` が null でない場合は `expr` を返し、それ以外の場合は `null_default` を返します。

expr1 = expr2

式が等しい場合は true を返します。

expr1 != expr2 expr1 <> expr2

式が等しくない場合は true を返します。

expr1 > expr2

expr1 が expr2 より大きい場合は true を返します。

expr1 < expr2

expr1 が expr2 より小さい場合は true を返します。

expr1 >= expr2

expr1 が expr2 以上の場合は true を返します。

expr1 <= expr2

expr1 が expr2 以下の場合は true を返します。

expr1 BETWEEN expr2 AND expr3

expr1 の値が expr2 以上 expr3 以下の場合は true を返します。

expr IS NULL

expr が NULL の場合は true を返します。

expr IN(expr1, expr2, ...)

expr が、expr1、expr2、またはかっこ内の任意の値に一致する場合は true を返します。IN キーワードは、(expr = expr1 || expr = expr2 || ...) を効率的に簡略化したものです。IN キーワードで使用する式は定数で、expr のデータ型と一致している必要があります。IN 句はセミ結合やアンチ結合の作成にも使用できます。詳しくは、セミ結合とアンチ結合をご覧ください。

COALESCE(<expr1>, <expr2>, ...)

NULL ではない最初の引数を返します。

GREATEST(numeric_expr1, numeric_expr2, ...)

numeric_expr パラメータの中で最大のものを返します。すべてのパラメータは、同じデータ型の数値でなければなりません。パラメータの中に 1 つでも NULL がある場合、この関数は NULL を返します。

NULL 値を無視するには、IFNULL 関数を使って NULL 値を比較に影響を及ぼさない値に書き換えます。次のコード例では、IFNULL 関数を使って NULL を正数の比較に影響を及ぼさない値（-1）に変更しています。

SELECT GREATEST(IFNULL(a,-1), IFNULL(b,-1)) FROM (SELECT 1 as a, NULL as b);

IFNULL(expr, null_default)

expr が null でない場合は expr を返し、それ以外の場合は null_default を返します。

IS_INF(numeric_expr)

numeric_expr が正または負の無限大である場合に true を返します。

IS_NAN(numeric_expr)

numeric_expr が特殊な NaN 数値である場合に true を返します。

IS_EXPLICITLY_DEFINED(expr)

この関数は非推奨となりました。代わりに expr IS NOT NULL を使用してください。

LEAST(numeric_expr1, numeric_expr2, ...)

numeric_expr パラメータの中で最小のものを返します。すべてのパラメータは、同じデータ型の数値でなければなりません。パラメータの中に 1 つでも NULL がある場合、この関数は NULL を返します。

NVL(expr, null_default)

expr が null でない場合は expr を返し、それ以外の場合は null_default を返します。NVL 関数は IFNULL の別名です。

日付と時刻の関数

次に挙げる関数は、UNIX タイムスタンプ、日付を表す文字列、TIMESTAMP 型を対象として、日付と時刻の操作を行います。TIMESTAMP 型の操作方法について詳しくは、TIMESTAMP の使い方をご覧ください。

UNIX タイムスタンプを操作する日付と時刻の関数は、UNIX 時間に基づいて動作します。また、日付と時刻の関数は UTC タイムゾーンに基づいて値を返します。

構文

日付と時刻の関数
`CURRENT_DATE()`	現在の日付を `%Y-%m-%d` という形式で返します。
`CURRENT_TIME()`	サーバーの現在の時刻を `%H:%M:%S` という形式で返します。
`CURRENT_TIMESTAMP()`	サーバーの現在の時刻を `%Y-%m-%d %H:%M:%S` という形式で返します。
`DATE()`	日付を `%Y-%m-%d` という形式で返します。
`DATE_ADD()`	指定した長さの時間を TIMESTAMP データ型の値に加算します。
`DATEDIFF()`	2 つの TIMESTAMP データ型値の間の日数を返します。
`DAY()`	月の何日目なのかを 1～31 の整数で返します。
`DAYOFWEEK()`	週の何日目なのかを 1（日曜日）から 7（土曜日）までの整数で返します。
`DAYOFYEAR()`	年の何日目なのかを 1～366 の整数で返します。
`FORMAT_UTC_USEC()`	UNIX タイムスタンプを `YYYY-MM-DD HH:MM:SS.uuuuuu` という形式で返します。
`HOUR()`	TIMESTAMP の時間を 0～23 の整数で返します。
`MINUTE()`	TIMESTAMP の分を 0～59 までの整数で返します。
`MONTH()`	TIMESTAMP の月を 1～12 までの整数で返します。
`MSEC_TO_TIMESTAMP()`	ミリ秒単位の UNIX タイムスタンプを TIMESTAMP に変換します。
`NOW()`	現在の UNIX タイムスタンプをマイクロ秒単位で返します。
`PARSE_UTC_USEC()`	日付文字列をマイクロ秒単位の UNIX タイムスタンプに変換します。
`QUARTER()`	TIMESTAMP が表している四半期がいつなのかを 1～4 の整数で返します。
`SEC_TO_TIMESTAMP()`	秒単位の UNIX タイムスタンプを TIMESTAMP に変換します。
`SECOND()`	TIMESTAMP が表している時刻の秒を 0～59 の整数で返します。
`STRFTIME_UTC_USEC()`	日付文字列を date_format_str という形式で返します。
`TIME()`	TIMESTAMP を `%H:%M:%S` という形式で返します。
`TIMESTAMP()`	日付文字列を TIMESTAMP に変換します。
`TIMESTAMP_TO_MSEC()`	TIMESTAMP をミリ秒単位の UNIX タイムスタンプに変換します。
`TIMESTAMP_TO_SEC()`	TIMESTAMP を秒単位の UNIX タイムスタンプに変換します。
`TIMESTAMP_TO_USEC()`	TIMESTAMP をマイクロ秒単位の UNIX タイムスタンプに変換します。
`USEC_TO_TIMESTAMP()`	マイクロ秒単位の UNIX タイムスタンプを TIMESTAMP に変換します。
`UTC_USEC_TO_DAY()`	マイクロ秒単位の UNIX タイムスタンプをシフトして、その日の 0 時 0 分 0 秒に変換します。
`UTC_USEC_TO_HOUR()`	マイクロ秒単位の UNIX タイムスタンプをシフトして、その時間の 0 分 0 秒に変換します。
`UTC_USEC_TO_MONTH()`	マイクロ秒単位の UNIX タイムスタンプをシフトして、その日が含まれる月の初日に変換します。
`UTC_USEC_TO_WEEK()`	週の何曜日なのかを表すマイクロ秒単位の UNIX タイムスタンプを返します。
`UTC_USEC_TO_YEAR()`	何年なのかを表すマイクロ秒単位の UNIX タイムスタンプを返します。
`WEEK()`	TIMESTAMP が表す週を 1～53 の整数で返します。
`YEAR()`	TIMESTAMP が表す年を返します。

CURRENT_DATE()

現在の日付を %Y-%m-%d という人が読める形式の文字列で返します。

例:

SELECT CURRENT_DATE();

戻り値: 2013-02-01

CURRENT_TIME()

サーバーの現在の時刻を %H:%M:%S という人が読める形式の文字列で返します。

例:

SELECT CURRENT_TIME();

戻り値: 01:32:56

CURRENT_TIMESTAMP()

サーバーの現在の日時を %Y-%m-%d %H:%M:%S という形式の TIMESTAMP データ型の文字列で返します。

例:

SELECT CURRENT_TIMESTAMP();

戻り値: 2013-02-01 01:33:35 UTC

DATE(<timestamp>)

TIMESTAMP 型のデータを %Y-%m-%d という人が読める形式の文字列で返します。

例:

SELECT DATE(TIMESTAMP('2012-10-01 02:03:04'));

戻り値: 2012-10-01

DATE_ADD(<timestamp>,<interval>, <interval_units>)

指定した長さの時間を TIMESTAMP データ型の値に加算します。指定できる interval_units 値は、YEAR、MONTH、DAY、HOUR、MINUTE、SECOND です。interval が負数の場合は、TIMESTAMP データ型の値からその時間が減算されます。

例:

SELECT DATE_ADD(TIMESTAMP("2012-10-01 02:03:04"), 5, "YEAR");

戻り値: 2017-10-01 02:03:04 UTC

SELECT DATE_ADD(TIMESTAMP("2012-10-01 02:03:04"), -5, "YEAR");

戻り値: 2007-10-01 02:03:04 UTC

DATEDIFF(<timestamp1>,<timestamp2>)

2 つの TIMESTAMP データ型値の間の日数を返します。最初の TIMESTAMP データ型が 2 番目の TIMESTAMP データ型よりも後にある場合、結果は正になり、それ以外の場合は負になります。

例:

SELECT DATEDIFF(TIMESTAMP('2012-10-02 05:23:48'), TIMESTAMP('2011-06-24 12:18:35'));

戻り値: 466

例:

SELECT DATEDIFF(TIMESTAMP('2011-06-24 12:18:35'), TIMESTAMP('2012-10-02 05:23:48'));

戻り値: -466

DAY(<timestamp>)

TIMESTAMP データ型の値が月の何日目なのかを 1～31 の整数で返します。

例:

SELECT DAY(TIMESTAMP('2012-10-02 05:23:48'));

戻り値: 2

DAYOFWEEK(<timestamp>)

TIMESTAMP データ型の値が週の何日目なのかを 1（日曜日）から 7（土曜日）までの整数で返します。

例:

SELECT DAYOFWEEK(TIMESTAMP("2012-10-01 02:03:04"));

戻り値: 2

DAYOFYEAR(<timestamp>)

TIMESTAMP データ型の値が年の何日目なのかを 1～366 の整数で返します。整数 1 は 1 月 1 日を表します。

例:

SELECT DAYOFYEAR(TIMESTAMP("2012-10-01 02:03:04"));

戻り値: 275

FORMAT_UTC_USEC(<unix_timestamp>)

UNIX タイムスタンプを YYYY-MM-DD HH:MM:SS.uuuuuu という人が読める形式の文字列で返します。

例:

SELECT FORMAT_UTC_USEC(1274259481071200);

戻り値: 2010-05-19 08:58:01.071200

HOUR(<timestamp>)

TIMESTAMP データ型の値の時間を 0～23 の整数で返します。

例:

SELECT HOUR(TIMESTAMP('2012-10-02 05:23:48'));

戻り値: 5

MINUTE(<timestamp>)

TIMESTAMP データ型の値の分を 0～59 までの整数で返します。

例:

SELECT MINUTE(TIMESTAMP('2012-10-02 05:23:48'));

戻り値: 23

MONTH(<timestamp>)

TIMESTAMP データ型の値の月を 1～12 までの整数で返します。

例:

SELECT MONTH(TIMESTAMP('2012-10-02 05:23:48'));

戻り値: 10

MSEC_TO_TIMESTAMP(<expr>)

ミリ秒単位の UNIX タイムスタンプを TIMESTAMP 型に変換します。

例:

SELECT MSEC_TO_TIMESTAMP(1349053323000);

戻り値: 2012-10-01 01:02:03 UTC

SELECT MSEC_TO_TIMESTAMP(1349053323000 + 1000)

戻り値: 2012-10-01 01:02:04 UTC

NOW()

現在の UNIX タイムスタンプをマイクロ秒単位で返します。

例:

SELECT NOW();

戻り値: 1359685811687920

PARSE_UTC_USEC(<date_string>)

date_string をマイクロ秒単位の UNIX タイムスタンプに変換します。YYYY-MM-DD HH:MM:SS[.uuuuuu] という形式でなければなりません。秒の小数部分は最大 6 桁まで指定するか、省略できます。

TIMESTAMP_TO_USEC も同じ動作を行う関数ですが、日付文字列ではなく TIMESTAMP データ型の引数を変換します。

例:

SELECT PARSE_UTC_USEC("2012-10-01 02:03:04");

戻り値: 1349056984000000

QUARTER(<timestamp>)

TIMESTAMP データ型の値が表している四半期がいつなのかを 1～4 の整数で返します。

例:

SELECT QUARTER(TIMESTAMP("2012-10-01 02:03:04"));

戻り値: 4

SEC_TO_TIMESTAMP(<expr>)

秒単位の UNIX タイムスタンプを TIMESTAMP データ型に変換します。

例:

SELECT SEC_TO_TIMESTAMP(1355968987);

戻り値: 2012-12-20 02:03:07 UTC

SELECT SEC_TO_TIMESTAMP(INTEGER(1355968984 + 3));

戻り値: 2012-12-20 02:03:07 UTC

SECOND(<timestamp>)

TIMESTAMP データ型が表している時刻の秒を 0～59 の整数で返します。

うるう秒の場合は、0～60 の整数を返します。

例:

SELECT SECOND(TIMESTAMP('2012-10-02 05:23:48'));

戻り値: 48

STRFTIME_UTC_USEC(<unix_timestamp>, <date_format_str>)

date_format_str という人が読める形式の文字列を返します。date_format_str には、日時の表現に使われる記号（/、- など）や、strftime function in C++ で使用可能な変換指定子（年月日の日を表す %d など）を含めることができます。

特定の月のデータをすべて取得する場合など、クエリデータを時間間隔別にグループ化することを計画している場合は、UTC_USEC_TO_<function_name> 関数を使用します。この関数の方が効率的です。

例:

SELECT STRFTIME_UTC_USEC(1274259481071200, "%Y-%m-%d");

戻り値: 2010-05-19

TIME(<timestamp>)

TIMESTAMP データ型の値を %H:%M:%S という人が読める形式の文字列で返します。

例:

SELECT TIME(TIMESTAMP('2012-10-01 02:03:04'));

戻り値: 02:03:04

TIMESTAMP(<date_string>)

日付文字列を TIMESTAMP データ型に変換します。

例:

SELECT TIMESTAMP("2012-10-01 01:02:03");

戻り値: 2012-10-01 01:02:03 UTC

TIMESTAMP_TO_MSEC(<timestamp>)

TIMESTAMP データ型の値をミリ秒単位の UNIX タイムスタンプに変換します。

例:

SELECT TIMESTAMP_TO_MSEC(TIMESTAMP("2012-10-01 01:02:03"));

戻り値: 1349053323000

TIMESTAMP_TO_SEC(<timestamp>)

TIMESTAMP データ型の値を秒単位の UNIX タイムスタンプに変換します。

例:

SELECT TIMESTAMP_TO_SEC(TIMESTAMP("2012-10-01 01:02:03"));

戻り値: 1349053323

TIMESTAMP_TO_USEC(<timestamp>)

TIMESTAMP データ型の値をマイクロ秒単位の UNIX タイムスタンプに変換します。

PARSE_UTC_USEC も同じ動作を行う関数ですが、TIMESTAMP データ型ではなくデータ文字列の引数を変換します。

例:

SELECT TIMESTAMP_TO_USEC(TIMESTAMP("2012-10-01 01:02:03"));

戻り値: 1349053323000000

USEC_TO_TIMESTAMP(<expr>)

マイクロ秒単位の UNIX タイムスタンプを TIMESTAMP データ型に変換します。

例:

SELECT USEC_TO_TIMESTAMP(1349053323000000);

戻り値: 2012-10-01 01:02:03 UTC

SELECT USEC_TO_TIMESTAMP(1349053323000000 + 1000000)

戻り値: 2012-10-01 01:02:04 UTC

UTC_USEC_TO_DAY(<unix_timestamp>)

マイクロ秒単位の UNIX タイムスタンプをシフトして、その日の 0 時 0 分 0 秒に変換します。

たとえば、unix_timestamp が 5 月 19 日 8 時 58 分を表す場合、この関数は 5 月 19 日 0 時 0 分（午前 0 時）を表す UNIX タイムスタンプを返します。

例:

SELECT UTC_USEC_TO_DAY(1274259481071200);

戻り値: 1274227200000000

UTC_USEC_TO_HOUR(<unix_timestamp>)

マイクロ秒単位の UNIX タイムスタンプをシフトして、その時間の 0 分 0 秒に変換します。

たとえば、unix_timestamp が 8 時 58 分を表す場合、この関数は同じ日の 8 時 0 分を表す UNIX タイムスタンプを返します。

例:

SELECT UTC_USEC_TO_HOUR(1274259481071200);

戻り値: 1274256000000000

UTC_USEC_TO_MONTH(<unix_timestamp>)

マイクロ秒単位の UNIX タイムスタンプをシフトして、その日が含まれる月の初日に変換します。

たとえば、unix_timestamp が 3 月 19 日を表す場合、この関数は同じ年の 3 月 1 日を表す UNIX タイムスタンプを返します。

例:

SELECT UTC_USEC_TO_MONTH(1274259481071200);

戻り値: 1272672000000000

UTC_USEC_TO_WEEK(<unix_timestamp>, <day_of_week>)

unix_timestamp 引数に含まれる曜日を表す、マイクロ秒単位の UNIX タイムスタンプを返します。この関数はマイクロ秒単位の UNIX タイムスタンプと 0（日曜）から 6（土曜）までの 2 つの引数を取ります。

たとえば、unix_timestamp が 2008 年 4 月 11 日を表すもので、day_of_week が 2（火曜日）の場合、この関数は、2008 年 4 月 8 日（火曜日）を表す UNIX タイムスタンプを返します。

例:

SELECT UTC_USEC_TO_WEEK(1207929480000000, 2) AS tuesday;

戻り値: 1207612800000000

UTC_USEC_TO_YEAR(<unix_timestamp>)

unix_timestamp 引数に含まれる年を表す、マイクロ秒単位の UNIX タイムスタンプを返します。

たとえば、unix_timestamp が 2010 年の任意の日時を表す場合も、この関数は 2010-01-01 00:00 を表す 1274259481071200 という UNIX タイムスタンプを返します。

例:

SELECT UTC_USEC_TO_YEAR(1274259481071200);

戻り値: 1262304000000000

WEEK(<timestamp>)

TIMESTAMP データ型の週を 1～53 の整数で返します。

1 週間は日曜日に始まるので、1 月 1 日が日曜日以外であれば第 1 週目は 7 日未満になり、最初の日曜日は第 2 週目の初日になります。

例:

SELECT WEEK(TIMESTAMP('2014-12-31'));

戻り値: 53

YEAR(<timestamp>)

TIMESTAMP データ型の年を返します。

例:

SELECT YEAR(TIMESTAMP('2012-10-02 05:23:48'));

戻り値: 2012

高度な例

整数のタイムスタンプを人が読める形式の日時に変換する

次のクエリは、Wikipedia の改訂件数が多かった上位 5 つの日時を検索します。人が読める形式で結果を表示するために、BigQuery の FORMAT_UTC_USEC() 関数を使用しています。この関数は、入力としてマイクロ秒単位のタイムスタンプを取るので、Wikipedia の POSIX 形式のタイムスタンプ（秒単位）に 1,000,000 を掛けてマイクロ秒単位に変換しています。

例:

#legacySQL
SELECT
  /* Multiply timestamp by 1000000 and convert */
  /* into a more human-readable format. */
  TOP (FORMAT_UTC_USEC(timestamp * 1000000), 5)
    AS top_revision_time,
  COUNT (*) AS revision_count
FROM
  [bigquery-public-data:samples.wikipedia];

戻り値:

+----------------------------+----------------+
|     top_revision_time      | revision_count |
+----------------------------+----------------+
| 2002-02-25 15:51:15.000000 |          20976 |
| 2002-02-25 15:43:11.000000 |          15974 |
| 2010-02-02 03:34:51.000000 |              3 |
| 2010-02-02 01:04:59.000000 |              3 |
| 2010-02-01 23:55:05.000000 |              3 |
+----------------------------+----------------+

タイムスタンプを基準として結果をグループ分けする

クエリの結果を特定の年、月、日などに分類してまとめる場合は、日付 / 時刻関数が役立ちます。次の例では、UTC_USEC_TO_MONTH() を使って、個々の Wikipedia 参加者が改訂コメントに使う月あたりの文字数を表示します。

例:

#legacySQL
SELECT
  contributor_username,
  /* Return the timestamp shifted to the
   * start of the month, formatted in
   * a human-readable format. Uses the
   * 'LEFT()' string function to return only
   * the first 7 characters of the formatted timestamp.
   */
  LEFT (FORMAT_UTC_USEC(
    UTC_USEC_TO_MONTH(timestamp * 1000000)),7)
    AS month,
  SUM(LENGTH(comment)) as total_chars_used
FROM
  [bigquery-public-data:samples.wikipedia]
WHERE
  (contributor_username != '' AND
   contributor_username IS NOT NULL)
  AND timestamp > 1133395200
  AND timestamp < 1157068800
GROUP BY
  contributor_username, month
ORDER BY
  total_chars_used DESC;

戻り値（抄出）:

+--------------------------------+---------+-----------------------+
|      contributor_username      |  month  | total_chars_used      |
+--------------------------------+---------+-----------------------+
| Kingbotk                       | 2006-08 |              18015066 |
| SmackBot                       | 2006-03 |               7838365 |
| SmackBot                       | 2006-05 |               5148863 |
| Tawkerbot2                     | 2006-05 |               4434348 |
| Cydebot                        | 2006-06 |               3380577 |
etc ...

IP 関数

IP 関数は、IP アドレスと人が読める形式を相互に変換します。

構文

IP 関数
`FORMAT_IP()`	`integer_value` の下位の 32 ビットを、人が読める形式の IPv4 アドレスの文字列に変換します。
`PARSE_IP()`	IPv4 アドレスを表す文字列を、符号なし整数値に変換します。
`FORMAT_PACKED_IP()`	人が読める形式の IP アドレスを `10.1.5.23` や `2620:0:1009:1:216:36ff:feef:3f` のような形式で返します。
`PARSE_PACKED_IP()`	BYTES 値の IP アドレスを返します。

FORMAT_IP(integer_value): integer_value の下位の 32 ビットを、人が読める形式の IPv4 アドレスの文字列に変換します。たとえば、FORMAT_IP(1) は文字列 '0.0.0.1' を返します。
PARSE_IP(readable_ip): IPv4 アドレスを表す文字列を、符号なし整数値に変換します。たとえば、PARSE_IP('0.0.0.1') は 1 を返します。文字列が有効な IPv4 アドレスでない場合、PARSE_IP は NULL を返します。

BigQuery は、パックされた文字列の IPv4 アドレスと IPv6 アドレスの、ネットワークバイト順の 4 バイトまたは 16 バイトのバイナリデータでの記述をサポートしています。以下に示す関数は、人が読める形式のアドレスの変換をサポートしています。これらの関数は、IP アドレス文字列を含む文字列フィールドだけで動作します。

構文

FORMAT_PACKED_IP(packed_ip)

人が読める形式の IP アドレスを 10.1.5.23 や 2620:0:1009:1:216:36ff:feef:3f のような形式で返します。例:

FORMAT_PACKED_IP('0123456789@ABCDE') は '3031:3233:3435:3637:3839:4041:4243:4445' を返します
FORMAT_PACKED_IP('0123') は '48.49.50.51' を返します

PARSE_PACKED_IP(readable_ip)

IP アドレスを BYTES 値で返します。入力文字列が有効な IPv4 または IPv6 アドレスでない場合、PARSE_PACKED_IP は NULL を返します。次に例を示します。

PARSE_PACKED_IP('48.49.50.51') は 'MDEyMw==' を返します
PARSE_PACKED_IP('3031:3233:3435:3637:3839:4041:4243:4445') は 'MDEyMzQ1Njc4OUBBQkNERQ==' を返します

JSON 関数

BigQuery の JSON 関数を使用すると、格納されている JSON データから、JSONPath のような式を使って値を取り出すことができます。

テーブルスキーマ内ですべての個別フィールドを宣言するよりも、JSON データを格納したほうが柔軟に運用できますが、コストが高くなる場合もあります。JSON 文字列からデータを選択すると、文字列全体のスキャンに対するコストがかかるため、個々のフィールドが別々の列になっているときよりも高コストになります。また、クエリの時点で文字列全体を解析しなければならないので、クエリのスピードも遅くなります。ただし、変化が激しいスキーマやその場限りのスキーマでは、余分にコストをかけても JSON の柔軟性がそれ以上の意味を持つ場合があります。

構造化されたデータを操作する場合は、JSON 関数を使ったほうが BigQuery の正規表現関数を使った場合よりも使いやすくなります。

構文

JSON 関数
`JSON_EXTRACT()`	JSONPath 式に従って値を選択し、JSON 文字列を返します。
`JSON_EXTRACT_SCALAR()`	JSONPath 式に従って値を選択し、JSON スカラーを返します。

JSON_EXTRACT(json, json_path): JSONPath 式 json_path に従って json の値を選択します。json_path は文字列定数である必要があります。JSON 文字列形式の値を返します。
JSON_EXTRACT_SCALAR(json, json_path): JSONPath 式 json_path に従って json の値を選択します。json_path は文字列定数である必要があります。スカラー JSON 値を返します。

論理演算子

論理演算子は、2 値または 3 値の論理式を実行します。2 値論理は true または false を返します。3 値論理は NULL 値に対応しており、true、false、NULL のいずれかを返します。

構文

論理演算子
`expr AND expr`	両方の式が true の場合は `true` を返します。
`expr OR expr`	1 つまたは両方の式が true の場合は `true` を返します。
`NOT expr`	式が false の場合は `true` を返します。

expr AND expr

両方の式が true の場合は true を返します。
いずれかまたは両方が false の場合は false を返します。
両方の式が NULL であるか、1 つの式が true で他方が NULL である場合は、NULL を返します。

expr OR expr

1 つまたは両方の式が true の場合は true を返します。
両方の式が false の場合は false を返します。
両方の式が NULL であるか、1 つの式が false で他方が NULL である場合は、NULL を返します。

NOT expr

式が false の場合は true を返します。
式が true の場合は false を返します。
式が NULL の場合は NULL を返します。

NOT を否定演算子として他の機能とともに使用できます。たとえば、NOT IN(expr1, expr2) または IS NOT NULL のように指定します。

数学関数

数学関数は数値の引数を取り、数値の結果を返します。引数は、数値リテラルでもクエリから返される数値でもかまいません。数学関数の評価結果が未定義になった場合、戻り値は NULL になります。

構文

数学関数
`ABS()`	引数の絶対値を返します。
`ACOS()`	引数の逆余弦を返します。
`ACOSH()`	引数の逆双曲線余弦を返します。
`ASIN()`	引数の逆正弦を返します。
`ASINH()`	引数の逆双曲線正弦を返します。
`ATAN()`	引数の逆正接を返します。
`ATANH()`	引数の逆双曲線正接を返します。
`ATAN2()`	2 つの引数の 4 象限逆正接を返します。
`CEIL()`	引数を最も近い整数に切り上げ、丸めた値を返します。
`COS()`	引数の余弦を返します。
`COSH()`	引数の双曲線余弦を返します。
`DEGREES()`	ラジアンから度数に変換します。
`EXP()`	引数のべき乗に対する `e` を返します。
`FLOOR()`	引数を最も近い整数に切り捨てます。
`LN()` `LOG()`	引数の自然対数を返します。
`LOG2()`	引数の 2 を底とする対数を返します。
`LOG10()`	引数の 10 を底とする対数を返します。
`PI()`	定数 π を返します。
`POW()`	2 番目の引数のべき乗に対する 1 番目の引数を返します。
`RADIANS()`	度数からラジアンに変換します。
`RAND()`	0.0 以上 1.0 未満の範囲のランダムな浮動小数点数値を返します。
`ROUND()`	引数を最も近い整数に四捨五入します。
`SIN()`	引数の正弦を返します。
`SINH()`	引数の双曲線正弦を返します。
`SQRT()`	式の平方根を返します。
`TAN()`	引数の正接を返します。
`TANH()`	引数の双曲線正接を返します。

ABS(numeric_expr): 引数の絶対値を返します。
ACOS(numeric_expr): 引数の逆余弦を返します。
ACOSH(numeric_expr): 引数の逆双曲線余弦を返します。
ASIN(numeric_expr): 引数の逆正弦を返します。
ASINH(numeric_expr): 引数の逆双曲線正弦を返します。
ATAN(numeric_expr): 引数の逆正接を返します。
ATANH(numeric_expr): 引数の逆双曲線正接を返します。
ATAN2(numeric_expr1, numeric_expr2): 2 つの引数の 4 象限逆正接を返します。
CEIL(numeric_expr): 引数を最も近い整数に切り上げ、丸めた値を返します。
COS(numeric_expr): 引数の余弦を返します。
COSH(numeric_expr): 引数の双曲線余弦を返します。
DEGREES(numeric_expr): ラジアンから度数に変換された numeric_expr を返します。
EXP(numeric_expr): 定数 e（自然対数の底）を numeric_expr に累乗した結果を返します。
FLOOR(numeric_expr): 引数を最も近い整数に切り捨て、丸めた値を返します。
LN(numeric_expr) LOG(numeric_expr): 引数の自然対数を返します。
LOG2(numeric_expr): 引数の 2 を底とする対数を返します。
LOG10(numeric_expr): 引数の 10 を底とする対数を返します。
PI(): 定数 π を返します。PI() 関数は、それが関数であることを示すためにかっこを必要としますが、かっこ内では引数を取りません。数学関数や算術関数では、PI() を定数のように使用できます。
POW(numeric_expr1, numeric_expr2): numeric_expr1 を numeric_expr2 に累乗した結果を返します。
RADIANS(numeric_expr): 度数からラジアンに変換された numeric_expr を返します（π ラジアンは 180 度）。
RAND([int32_seed]): 0.0 以上 1.0 未満の範囲のランダムな浮動小数点数値を返します。LIMIT 句を使用しない限り、各 int32_seed 値は常に、指定されたクエリ内で同じ乱数列を生成します。int32_seed を指定しない場合、BigQuery はシード値として現在のタイムスタンプを使用します。
ROUND(numeric_expr [, digits]): 引数を最も近い整数に四捨五入して（桁数が指定されている場合はそれに合わせる）、丸めた値を返します。
SIN(numeric_expr): 引数の正弦を返します。
SINH(numeric_expr): 引数の双曲線正弦を返します。
SQRT(numeric_expr): 式の平方根を返します。
TAN(numeric_expr): 引数の正接を返します。
TANH(numeric_expr): 引数の双曲線正接を返します。

高度な例

境界ボックスのクエリ

次のクエリは、サンフランシスコ（北緯 37.46 度、西経 122.50 度）を中心とする境界矩形内の点のコレクションを返します。

例:

#legacySQL
SELECT
  year, month,
  AVG(mean_temp) avg_temp,
  MIN(min_temperature) min_temp,
  MAX(max_temperature) max_temp
FROM
  [weather_geo.table]
WHERE
  /* Return values between a pair of */
  /* latitude and longitude coordinates */
  lat / 1000 > 37.46 AND
  lat / 1000 < 37.65 AND
  long / 1000 > -122.50 AND
  long / 1000 < -122.30
GROUP BY
  year, month
ORDER BY
  year, month ASC;

近似的境界円のクエリ

球面三角法の余弦定理を使って、コロラド州デンバー（北緯 39.73 度、西経 104.98 度）を中心とする近似的な円に含まれる 100 までの地点のコレクションを返します。このクエリでは、PI()、SIN()、COS() など、BigQuery の数学関数および三角関数を使っています。

地球は完全な平面ではなく、緯度と経度は極で収束するため、このクエリは多くのタイプのデータで役に立つ近似値を返します。

例:

#legacySQL
SELECT
  distance, lat, long, temp
FROM
  (SELECT
    ((ACOS(SIN(39.73756700 * PI() / 180) *
           SIN((lat/1000) * PI() / 180) +
           COS(39.73756700 * PI() / 180) *
           COS((lat/1000) * PI() / 180) *
           COS((-104.98471790 -
           (long/1000)) * PI() / 180)) *
           180 / PI()) * 60 * 1.1515)
      AS distance,
     AVG(mean_temp) AS temp,
     AVG(lat/1000) lat, AVG(long/1000) long
FROM
  [weather_geo.table]
WHERE
  month=1 GROUP BY distance)
WHERE
  distance < 100
ORDER BY
  distance ASC
LIMIT 100;

正規表現関数

BigQuery は、re2 ライブラリを使用した正規表現をサポートしています。正規表現の構文については、ドキュメントをご覧ください。

正規表現はグローバルな一致です。単語の先頭で一致を開始するには、^ 文字を使用する必要があります。

構文

正規表現関数
`REGEXP_MATCH()`	引数が正規表現に一致する場合に true を返します。
`REGEXP_EXTRACT()`	正規表現内のキャプチャグループに一致する引数の一部を返します。
`REGEXP_REPLACE()`	正規表現に一致する部分文字列を置き換えます。

REGEXP_MATCH('str', 'reg_exp')

str が正規表現に一致する場合に true を返します。正規表現を使用せずに文字列を一致させる場合は、REGEXP_MATCH の代わりに CONTAINS を使用します。

例:

#legacySQL
SELECT
   word,
   COUNT(word) AS count
FROM
   [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
WHERE
   (REGEXP_MATCH(word,r'\w\w\'\w\w'))
GROUP BY word
ORDER BY count DESC
LIMIT 3;

戻り値:

+-------+-------+
| word  | count |
+-------+-------+
| ne'er |    42 |
| we'll |    35 |
| We'll |    33 |
+-------+-------+

REGEXP_EXTRACT('str', 'reg_exp')

正規表現内のキャプチャグループに一致する str の一部を返します。

例:

#legacySQL
SELECT
   REGEXP_EXTRACT(word,r'(\w\w\'\w\w)') AS fragment
FROM
   [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
GROUP BY fragment
ORDER BY fragment
LIMIT 3;

戻り値:

+----------+
| fragment |
+----------+
| NULL     |
| Al'ce    |
| As'es    |
+----------+

REGEXP_REPLACE('orig_str', 'reg_exp', 'replace_str')

reg_exp に一致する orig_str の任意の部分文字列が replace_str に置き換えられた文字列を返します。たとえば、REGEXP_REPLACE ('Hello', 'lo', 'p') は Help を返します。

例:

#legacySQL
SELECT
  REGEXP_REPLACE(word, r'ne\'er', 'never') AS expanded_word
FROM
  [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
WHERE
  REGEXP_MATCH(word, r'ne\'er')
GROUP BY expanded_word
ORDER BY expanded_word
LIMIT 5;

戻り値:

+---------------+
| expanded_word |
+---------------+
| Whenever      |
| never         |
| nevertheless  |
| whenever      |
+---------------+

高度な例

正規表現の一致による結果セットのフィルタリング

BigQuery の正規表現関数は、WHERE 句で使えば結果セットをフィルタリングでき、SELECT 句で使えば結果を表示できます。次の例では、1 つのクエリでこの 2 つのユースケースを組み合わせて使っています。

例:

#legacySQL
SELECT
  /* Replace white spaces in the title with underscores. */
  REGEXP_REPLACE(title, r'\s+', '_') AS regexp_title, revisions
FROM
  (SELECT title, COUNT(revision_id) as revisions
  FROM
    [bigquery-public-data:samples.wikipedia]
  WHERE
    wp_namespace=0
    /* Match titles that start with 'G', end with
     * 'e', and contain at least two 'o's.
     */
    AND REGEXP_MATCH(title, r'^G.*o.*o.*e$')
  GROUP BY
    title
  ORDER BY
    revisions DESC
  LIMIT 100);

整数または浮動小数点データに対して正規表現を使う

BigQuery の正規表現関数は文字列データだけを対象とするものですが、整数や浮動小数点数でも STRING() 関数を使えば文字列形式にキャストできます。この例では、STRING() 関数を使って整数値の corpus_date を文字列に変換し、それを REGEXP_REPLACE で書き換えます。

例:

#legacySQL
SELECT
  corpus_date,
  /* Cast the corpus_date to a string value  */
  REGEXP_REPLACE(STRING(corpus_date),
    '^16',
    'Written in the sixteen hundreds, in the year \''
    ) AS date_string
FROM [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
/* Cast the corpus_date to string, */
/* match values that begin with '16' */
WHERE
  REGEXP_MATCH(STRING(corpus_date), '^16')
GROUP BY
  corpus_date, date_string
ORDER BY
  date_string DESC
LIMIT 5;

文字列関数

文字列関数は、文字列データを処理します。文字列定数は、単一引用符または二重引用符で囲む必要があります。文字列関数はデフォルトで大文字と小文字を区別します。クエリの末尾に IGNORE CASE を追加することで、大文字と小文字を区別しない一致を有効にできます。IGNORE CASE を使えるのは ASCII 文字列だけで、クエリの上位レベルに限定されています。

これらの関数でワイルドカードはサポートされていません。正規表現の機能が必要な場合は、正規表現関数を使用します。

構文

文字列関数
`CONCAT()`	複数の文字列を連結した値を返します。ただし、いずれかの値が NULL であれば NULL を返します。
`expr CONTAINS 'str'`	`expr` に指定された文字列引数が含まれている場合は `true` を返します。
`INSTR()`	文字列の初出を 1 としたインデックスを返します。
`LEFT()`	文字列の左端の文字を返します。
`LENGTH()`	文字列の長さを返します。
`LOWER()`	元の文字列をすべて小文字にして返します。
`LPAD()`	文字列の左側に文字を挿入します。
`LTRIM()`	文字列の左側から文字を削除します。
`REPLACE()`	部分文字列のすべての出現を置き換えます。
`RIGHT()`	文字列の右端の文字を返します。
`RPAD()`	文字列の右側に文字を挿入します。
`RTRIM()`	文字列の右側にある後続文字を削除します。
`SPLIT()`	文字列を反復部分文字列に分割します。
`SUBSTR()`	部分文字列を返します ...
`UPPER()`	元の文字列をすべて大文字にして返します。

CONCAT('str1', 'str2', '...') str1 + str2 + ...

2 つ以上の文字列を連結したものを返します。いずれかの値が NULL の場合は NULL を返します。例: str1 が Java で str2 が Script の場合、CONCAT は JavaScript を返します。

expr CONTAINS 'str'

expr に指定された文字列引数が含まれている場合は true を返します。これは、大文字と小文字を区別する比較です。

INSTR('str1', 'str2')

str1 内の str2 の初出を 1 としたインデックスを返します。str2 が str1 に出現しない場合は 0 を返します。

LEFT('str', numeric_expr)

str の左端から numeric_expr の長さの文字列を返します。文字数が str より長い場合は、文字列全体が返されます。例: LEFT('seattle', 3) は sea を返します。

LENGTH('str')

文字列の長さの数値を返します。例: str が '123456' の場合、LENGTH は 6 を返します。

LOWER('str')

元の文字列をすべて小文字にして返します。

LPAD('str1', numeric_expr, 'str2')

str2 の左側に str1 をパディングします。結果の文字列がちょうど numeric_expr 文字になるまで str2 を繰り返します。例: LPAD('1', 7, '?') は ??????1 を返します。

LTRIM('str1' [, str2])

str1 の左側から文字を削除します。str2 が省略されている場合、LTRIM は str1 の左側から空白文字を削除します。省略されていない場合、LTRIM は str1 の左側から str2 内のすべての文字を削除します（大文字と小文字が区別されます）。

例:

SELECT LTRIM("Say hello", "yaS") は " hello" を返します。

SELECT LTRIM("Say hello", " ySa") は "hello" を返します。

REPLACE('str1', 'str2', 'str3')

str1 内の str2 のすべてのインスタンスを str3 に置換します。

RIGHT('str', numeric_expr)

str の右端から numeric_expr の長さの文字列を返します。この数が文字列より長い場合は、文字列全体を返します。例: RIGHT('kirkland', 4) は land を返します。

RPAD('str1', numeric_expr, 'str2')

str2 の右側に str1 をパディングします。結果の文字列がちょうど numeric_expr 文字になるまで str2 を繰り返します。例: RPAD('1', 7, '?') は 1?????? を返します。

RTRIM('str1' [, str2])

str1 の右側にある後続文字を削除します。str2 が省略されている場合、RTRIM は str1 の後続スペースを削除します。省略されていない場合、RTRIM は str1 の右端から str2 内のすべての文字を削除します（大文字と小文字が区別されます）。

例:

SELECT RTRIM("Say hello", "leo") は "Say h" を返します。

SELECT RTRIM("Say hello ", " hloe") は "Say" を返します。

SPLIT('str' [, 'delimiter'])

文字列を反復部分文字列に分割します。delimiter が指定されている場合、SPLIT 関数は delimiter を区切り文字として使って str を部分文字列に分割します。

SUBSTR('str', index [, max_len])

index を開始点として、str の部分文字列を返します。オプションの max_len パラメータを使用した場合、返される文字列は最大で max_len 文字になります。カウントは 1 から始まるので、文字列の最初の文字の位置は 1 になります（ゼロではありません）。index が 5 の場合、部分文字列は str の左から 5 つ目の文字で始まります。index が -4 の場合、部分文字列は str の右から 4 つ目の文字で始まります。例: SUBSTR('awesome', -4, 4) は部分文字列 some を返します。

UPPER('str')

元の文字列をすべて大文字にして返します。

文字列内の特殊文字のエスケープ

特殊文字をエスケープするには、次の方法のいずれかを使用します:

'\xDD' 表記法を使用します。ここで、'\x' の後に文字の 2 桁の 16 進数表現を続けます。
エスケープのスラッシュは、スラッシュ、単一引用符、二重引用符の前で使用します。
その他の文字には、C スタイルの配列（'\a', '\b', '\f', '\n', '\r', '\t','\v'）を使用します。

エスケープの例をいくつか示します:

'this is a space: \x20'
'this string has \'single quote\' inside it'
'first line \n second line'
"double quotes are also ok"
'\070' -> ERROR: octal escaping is not supported

テーブルワイルドカード関数

テーブルワイルドカード関数は、特定のテーブルセットからデータを検索するのに便利な方法です。テーブルワイルドカード関数は、ワイルドカード関数で検索したすべてのテーブルをカンマ区切りで結合したものに相当します。テーブルワイルドカード関数を使うと、BigQuery はワイルドカードに一致するテーブルにだけアクセスし、課金します。テーブルワイルドカード関数は、クエリの FROM 句で指定します。

クエリ内でテーブルワイルドカード関数を使用する場合、関数をかっこで囲む必要はありません。たとえば、次の例ではかっこを使うものもありますが、使わないものもあります。

キャッシュされた結果は、ワイルドカード関数を使用した複数のテーブルに対するクエリに対してサポートされません（[キャッシュされた結果を使用] オプションがオンになっている場合でも）。同じワイルドカードクエリを複数回実行した場合は、クエリごとに課金されます。

構文

テーブルワイルドカード関数
`TABLE_DATE_RANGE()`	期間に対応する複数の日次テーブルにクエリを実行します。
`TABLE_DATE_RANGE_STRICT()`	期間に対応する複数の日次テーブルに日付の欠落なくクエリを実行します。
`TABLE_QUERY()`	指定した述語に一致する名前のテーブルにクエリを実行します。

TABLE_DATE_RANGE(prefix, timestamp1, timestamp2)

<timestamp1> と <timestamp2> の間の時間範囲と重なる日次テーブルに対してクエリを実行します。

テーブル名は <prefix><day> の形式である必要があります。ここで、<day> は YYYYMMDD の形式になります。

タイムスタンプのパラメータを生成するために、日付と時刻の関数を使用できます。次に例を示します。

TIMESTAMP('2012-10-01 02:03:04')
DATE_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(), -7, 'DAY')

例: 2 つの日の間のテーブルを取得する

このサンプルは、次のようなテーブルがあることを前提としています。

mydata.people20140325
mydata.people20140326
mydata.people20140327

#legacySQL
SELECT
  name
FROM
  TABLE_DATE_RANGE([myproject-1234:mydata.people],
                    TIMESTAMP('2014-03-25'),
                    TIMESTAMP('2014-03-27'))
WHERE
  age >= 35

次のテーブルに一致します。

mydata.people20140325
mydata.people20140326
mydata.people20140327

例: 今日までの 2 日間のテーブルを取得する

このサンプルは myproject-1234 というプロジェクトに次のテーブルがあることを前提としています。

mydata.people20140323
mydata.people20140324
mydata.people20140325

#legacySQL
SELECT
  name
FROM
  (TABLE_DATE_RANGE([myproject-1234:mydata.people],
                    DATE_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(), -2, 'DAY'),
                    CURRENT_TIMESTAMP()))
WHERE
  age >= 35

次のテーブルに一致します。

mydata.people20140323
mydata.people20140324
mydata.people20140325

TABLE_DATE_RANGE_STRICT(prefix, timestamp1, timestamp2)

この関数は TABLE_DATE_RANGE と等価です。唯一の違いは、一連の日次テーブルのいずれかが見つからない場合、TABLE_DATE_RANGE_STRICT は失敗し、Not Found: Table <table_name> エラーを返すことです。

例: テーブルが存在しない場合のエラー

このサンプルは、次のようなテーブルがあることを前提としています。

people20140325
people20140327

#legacySQL
SELECT
  name
FROM
  (TABLE_DATE_RANGE_STRICT([myproject-1234:mydata.people],
                    TIMESTAMP('2014-03-25'),
                    TIMESTAMP('2014-03-27')))
WHERE age >= 35

上の例は、「people20140326」テーブルに対して「Not Found」エラーを返します。

TABLE_QUERY(dataset, expr)

指定された expr と一致する名前のテーブルにクエリを実行します。expr パラメータは文字列で表現され、かつ評価する式が含まれている必要があります。たとえば 'length(table_id) < 3' のようになります。

例: 名前に「oo」が含まれ、長さが 4 字以上のテーブルに一致する

このサンプルは、次のようなテーブルがあることを前提としています。

mydata.boo
mydata.fork
mydata.ooze
mydata.spoon

#legacySQL
SELECT
  speed
FROM (TABLE_QUERY([myproject-1234:mydata],
                  'table_id CONTAINS "oo" AND length(table_id) >= 4'))

次のテーブルに一致します。

mydata.ooze
mydata.spoon

例: 名前の先頭が「boo」で、その後ろに 3～5 個の数字の連続が含まれているテーブルに一致する

このサンプルは myproject-1234 というプロジェクトに次のテーブルがあることを前提としています。

mydata.book4
mydata.book418
mydata.boom12345
mydata.boom123456789
mydata.taboo999

#legacySQL
SELECT
  speed
FROM
  TABLE_QUERY([myproject-1234:mydata],
               'REGEXP_MATCH(table_id, r"^boo[\d]{3,5}")')

次のテーブルに一致します。

mydata.book418
mydata.boom12345

URL 関数

構文

URL 関数
`HOST()`	URL を指定すると、ホスト名の文字列を返します。
`DOMAIN()`	URL を指定すると、ドメインの文字列を返します。
`TLD()`	URL を指定すると、トップレベルドメインと、URL 内の任意の国ドメインを返します。

HOST('url_str'): URL を指定すると、文字列としてホスト名を返します。例: HOST('http://www.google.com:80/index.html') は 'www.google.com' を返します
DOMAIN('url_str'): URL を指定すると、文字列としてドメインを返します。例: DOMAIN('http://www.google.com:80/index.html') は 'google.com' を返します。
TLD('url_str'): URL を指定すると、トップレベルドメインと、URL 内の任意の国ドメインを返します。例: TLD('http://www.google.com:80/index.html') は '.com' を返します。TLD('http://www.google.co.uk:80/index.html') は '.co.uk' を返します。

注:

これらの関数は DNS の逆引きを行わないため、IP アドレスを使ってこれらの関数を呼び出すと、ホスト名のセグメントではなく IP アドレスのセグメントが返されます。
すべての URL 解析関数において、小文字を使う必要があります。URL 内の大文字は NULL になるか、そうでない場合は不正な結果が引き起こされます。データに大文字と小文字が混在している場合は、この関数への入力を LOWER() を介して渡すことを検討してください。

高度な例

URL データからドメイン名を解析する

このクエリは DOMAIN() 関数を使用して、GitHub にリポジトリホームページとして掲載されているドメインの中で最も多いドメインを返します。HAVING を使って DOMAIN() 関数の結果に基づきフィルタリングしていることに注意してください。これは、URL データから参照者情報を判断するうえで便利な関数です。

例:

#legacySQL
SELECT
  DOMAIN(repository_homepage) AS user_domain,
  COUNT(*) AS activity_count
FROM
  [bigquery-public-data:samples.github_timeline]
GROUP BY
  user_domain
HAVING
  user_domain IS NOT NULL AND user_domain != ''
ORDER BY
  activity_count DESC
LIMIT 5;

戻り値:

+-----------------+----------------+
|   user_domain   | activity_count |
+-----------------+----------------+
| github.com      |         281879 |
| google.com      |          34769 |
| khanacademy.org |          17316 |
| sourceforge.net |          15103 |
| mozilla.org     |          14091 |
+-----------------+----------------+

特に TLD 情報を調査する場合は、TLD() 関数を使用します。次の例では、一般的な例のリストに含まれていない上位の TLD を表示します。

#legacySQL
SELECT
  TLD(repository_homepage) AS user_tld,
  COUNT(*) AS activity_count
FROM
  [bigquery-public-data:samples.github_timeline]
GROUP BY
  user_tld
HAVING
  /* Only consider TLDs that are NOT NULL */
  /* or in our list of common TLDs */
  user_tld IS NOT NULL AND NOT user_tld
  IN ('','.com','.net','.org','.info','.edu')
ORDER BY
  activity_count DESC
LIMIT 5;

戻り値:

+----------+----------------+
| user_tld | activity_count |
+----------+----------------+
| .de      |          22934 |
| .io      |          17528 |
| .me      |          13652 |
| .fr      |          12895 |
| .co.uk   |           9135 |
+----------+----------------+

ウィンドウ関数

ウィンドウ関数は分析関数とも呼ばれ、結果セットの中の特定の一部分（これを「ウィンドウ」と呼びます）を対象として計算を実行することができます。ウィンドウ関数を使うと、移動末尾平均や累積合計などの複雑な解析が含まれたレポートを簡単に作成できます。

各ウィンドウ関数には、ウィンドウの最上部と最下部を指定する OVER 句が必要です。また、OVER 句の 3 つの要素（パーティション、オーダー、フレーム）により、ウィンドウをさらに細かくコントロールできます。パーティションを使うと、共通の特徴を持つ論理グループに入力データを分割できます。オーダーを使うと、パーティション内の結果に順序を付けることができます。また、フレームを使うと、現在の行に対して相対的に移動するスライディングウィンドウフレームをパーティション内で指定することができます。移動するウィンドウフレームのサイズは、行の数や値の範囲（期間など）に基づいて設定できます。

#legacySQL
SELECT <window_function>
  OVER (
      [PARTITION BY <expr>]
      [ORDER BY <expr> [ASC | DESC]]
      [<window-frame-clause>]
     )

PARTITION BY

この関数の操作対象となる、ベースパーティションを定義します。1 つ以上の列名をカンマ区切りで指定します。GROUP BY 句と同じように、列の値セットごとに、パーティションが 1 つずつ作成されます。PARTITION BY が省略されている場合、ベースパーティションはウィンドウ関数に入力されるすべての行となります。

PARTITION BY 句を使うことで、データをパーティション化し、実行を並列化できるようになります。ウィンドウ関数を allowLargeResults と組み合わせて使う場合、またはウィンドウ関数の出力に対してさらに結合や集計を適用する場合は、PARTITION BY を指定して実行を並列化します。

JOIN EACH や GROUP EACH BY 句は、ウィンドウ関数の出力に対して使用できません。ウィンドウ関数の使用時に大規模なクエリ結果を生成するには、PARTITION BY を使用する必要があります。

ORDER BY

パーティションを並べ替えます。ORDER BY が存在しない場合、デフォルトの並べ替え順序は保証されません。並べ替えは、ウィンドウフレーム句の適用前にパーティション単位で行われます。RANGE ウィンドウを指定する場合は、ORDER BY 句を付加する必要があります。デフォルトの並び順は ASC です。

ORDER BY は省略可能な場合もありますが、rank() や dense_rank() などの一部のウィンドウ関数では必須です。

ROWS や RANGE を指定せずに ORDER BY を使うと、ORDER BY はパーティションの最初から現在の行までにわたることになります。ORDER BY 句がない場合、ウィンドウはパーティション全体になります。

<window-frame-clause>

{ROWS | RANGE} {BETWEEN <start> AND <end> | <start> | <end>}

オペレーションの対象となるパーティションのサブセット。パーティションと同じサイズか、パーティションよりも小さくなります。ORDER BY を window-frame-clause なしで使うと、デフォルトのウィンドウフレームは RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW になります。ORDER BY と window-frame-clause を両方とも省略すると、デフォルトのウィンドウフレームはパーティション全体になります。

ROWS - 現在の行に対する相対的な行の位置を基準としてウィンドウを定義します。たとえば、前の 5 行の給料の合計を表示する列を追加するには、SUM(salary) OVER (ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND CURRENT ROW) とクエリを実行します。一連の行には、通常は現在の行も含まれますが、これは必須ではありません。
RANGE - 指定した列の値の範囲（現在の行内の、列の値との相対）を基準としてウィンドウを定義します。オペレーションの対象となるのは数値と日付のみで、日付の値はシンプルな整数となります（エポック時刻からマイクロ秒単位）。同じ値を持つ隣接行は、「ピア」行と呼ばれます。CURRENT ROW のピア行は、CURRENT ROW を指定するウィンドウフレームに含められます。たとえば、ウィンドウの終わりを CURRENT ROW に指定し、ウィンドウの次の行が同じ値を持つ場合は、その行も関数の計算に含められます。
BETWEEN <start> AND <end> - 範囲を表します（最初と最後の行も含む）。範囲には現在の行を含める必要はありませんが、<start> は <end> よりも前、または同じでなければなりません。
<start> - ウィンドウの開始オフセットを指定します（現在の行に対して相対的）。次のオプションがサポートされています。
```
{UNBOUNDED PRECEDING | CURRENT ROW | <expr> PRECEDING | <expr> FOLLOWING}
```
<expr> は正の整数、PRECEDING は先行する行番号または値の範囲、FOLLOWING は後続の行番号または値の範囲を表します。UNBOUNDED PRECEDING とは、パーティションの最初の行を指します。<start> がウィンドウよりも前の場合は、パーティションの最初の行に設定されます。
<end> - このウィンドウの終了オフセットを指定します（現在の行に対して相対的）。次のオプションがサポートされています。
```
{UNBOUNDED FOLLOWING | CURRENT ROW | <expr> PRECEDING | <expr> FOLLOWING}
```
<expr> は正の整数、PRECEDING は先行する行番号または値の範囲、FOLLOWING は後続の行番号または値の範囲を表します。UNBOUNDED FOLLOWING とは、パーティションの最終行を指します。<end> がウィンドウの末尾以降の場合は、それがパーティションの最後行に設定されます。

複数の入力行を 1 つの出力行にまとめられる集計関数とは異なり、ウィンドウ関数は 1 つの入力行に対して 1 つの出力行を返します。このような特徴から、累積合計や移動平均などを計算するクエリを作成しやすくなります。たとえば、次のクエリは SELECT ステートメントで定義した 5 つの行で構成される小規模なデータセットの累積合計を返します。

#legacySQL
SELECT name, value, SUM(value) OVER (ORDER BY value) AS RunningTotal
FROM
  (SELECT "a" AS name, 0 AS value),
  (SELECT "b" AS name, 1 AS value),
  (SELECT "c" AS name, 2 AS value),
  (SELECT "d" AS name, 3 AS value),
  (SELECT "e" AS name, 4 AS value);

戻り値:

+------+-------+--------------+
| name | value | RunningTotal |
+------+-------+--------------+
| a    |     0 |            0 |
| b    |     1 |            1 |
| c    |     2 |            3 |
| d    |     3 |            6 |
| e    |     4 |           10 |
+------+-------+--------------+

次の例では、現在の行と、その前の行の値の移動平均を計算します。ウィンドウフレームは、現在の行に伴って移動する 2 行で構成されます。

#legacySQL
SELECT
  name,
  value,
  AVG(value)
    OVER (ORDER BY value
          ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW)
    AS MovingAverage
FROM
  (SELECT "a" AS name, 0 AS value),
  (SELECT "b" AS name, 1 AS value),
  (SELECT "c" AS name, 2 AS value),
  (SELECT "d" AS name, 3 AS value),
  (SELECT "e" AS name, 4 AS value);

戻り値:

+------+-------+---------------+
| name | value | MovingAverage |
+------+-------+---------------+
| a    |     0 |           0.0 |
| b    |     1 |           0.5 |
| c    |     2 |           1.5 |
| d    |     3 |           2.5 |
| e    |     4 |           3.5 |
+------+-------+---------------+

構文

ウィンドウ関数
`AVG()` `COUNT(*)` `COUNT([DISTINCT])` `MAX()` `MIN()` `STDDEV()` `SUM()`	対応する集計関数と同じオペレーションを行いますが、OVER 句で定義されたウィンドウに対して計算を行います。
`CUME_DIST()`	一連の値の中の特定の値の累積分布を示す double 型の値を返します。
`DENSE_RANK()`	一連の値の中の特定の値の順位を表す整数を返します。
`FIRST_VALUE()`	ウィンドウ内の指定したフィールドの最初の値を返します。
`LAG()`	ウィンドウ内の前の行からデータを読み取ります。
`LAST_VALUE()`	ウィンドウ内の指定したフィールドの最後の値を返します。
`LEAD()`	ウィンドウ内の次の行からデータを読み取ります。
`NTH_VALUE()`	ウィンドウフレーム内の `<n>` の位置にある `<expr>` の値を返します。
`NTILE()`	ウィンドウを指定した数のバケットに分割します。
`PERCENT_RANK()`	パーティション内の他の行との比較によって計算した現在の行のランクを返します。
`PERCENTILE_CONT()`	ウィンドウに関連するパーセンタイル引数にマップされる補完値を返します ...
`PERCENTILE_DISC()`	ウィンドウ内の引数のパーセンタイルに最も近い値を返します。
`RANK()`	一連の値の中の特定の値の順位を表す整数を返します。
`RATIO_TO_REPORT()`	値の合計に対する個々の値の割合を返します。
`ROW_NUMBER()`	ウィンドウ内のクエリ結果の現在の行番号を返します。

AVG(numeric_expr) COUNT(*) COUNT([DISTINCT] field) MAX(field) MIN(field) STDDEV(numeric_expr) SUM(field)

これらのウィンドウ関数は、対応する集計関数と同じ演算を実行しますが、OVER 句で定義されたウィンドウが計算の対象となります。

もう 1 つの重要な違いは、COUNT([DISTINCT] field) 関数をウィンドウ関数として使用すると、EXACT_COUNT_DISTINCT() 集計関数と同様の動作で、正確な結果を生成することです。

次のクエリ例では、ORDER BY 句によって、ウィンドウの計算対象はパーティションの最初から現在の行までとなるため、その年の累積合計が生成されます。

#legacySQL
SELECT
   corpus_date,
   corpus,
   word_count,
   SUM(word_count) OVER (
     PARTITION BY corpus_date
     ORDER BY word_count) annual_total
FROM
   [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
WHERE
   word='love'
ORDER BY
   corpus_date, word_count

戻り値:

corpus_date	corpus	word_count	annual_total
0	various	37	37
0	sonnets	157	194
1,590	2kinghenryvi	18	18
1,590	1kinghenryvi	24	42
1,590	3kinghenryvi	40	82

CUME_DIST()

<number of rows preceding or tied with the current row> / <total rows> という式で計算された一連の値の中で、特定の値の累積分布を示す double 型の値を返します。同点の値は、同じ累積分布値を返します。

このウィンドウ関数では、OVER 句の中に ORDER BY を入れる必要があります。

#legacySQL
SELECT
   word,
   word_count,
   CUME_DIST() OVER (PARTITION BY corpus ORDER BY word_count DESC) cume_dist,
FROM
   [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
WHERE
   corpus='othello' and length(word) > 10
LIMIT 5

戻り値:

word	word_count	cume_dist
handkerchief	29	0.2
satisfaction	5	0.4
displeasure	4	0.8
instruments	4	0.8
circumstance	3	1.0

DENSE_RANK()

一連の値の中における特定の値の順位を表す整数を返します。順位は、グループ内の他の値との比較によって計算されます。

同点の値は同じ順位として表示されます。次の値の順位は、1 つ大きい値になります。たとえば、2 つの値が 2 位になっている場合、次の値は 3 位です。このようなときに、次の値を 4 にする場合は rank() を使います。

このウィンドウ関数では、OVER 句の中に ORDER BY を入れる必要があります。

#legacySQL
SELECT
   word,
   word_count,
   DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY corpus ORDER BY word_count DESC) dense_rank,
FROM
   [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
WHERE
   corpus='othello' and length(word) > 10
LIMIT 5

戻り値:

word	word_count	dense_rank
handkerchief	29	1
satisfaction	5	2
displeasure	4	3
instruments	4	3
circumstance	3	4

FIRST_VALUE(<field_name>)

ウィンドウ内の <field_name> の最初の値を返します。

#legacySQL
SELECT
   word,
   word_count,
   FIRST_VALUE(word) OVER (PARTITION BY corpus ORDER BY word_count DESC) fv,
FROM
   [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
WHERE
   corpus='othello' and length(word) > 10
LIMIT 1

戻り値:

word	word_count	fv
imperfectly	1	imperfectly

LAG(<expr>[, <offset>[, <default_value>]])

ウィンドウ内の前の行からデータを読み取ります。具体的には、LAG() は現在の行の <offset> 行前にある行の <expr> の値を返します。該当する行がない場合は <default_value> を返します。

#legacySQL
SELECT
   word,
   word_count,
   LAG(word, 1) OVER (PARTITION BY corpus ORDER BY word_count DESC) lag,
FROM
   [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
WHERE
   corpus='othello' and length(word) > 10
LIMIT 5

戻り値:

word	word_count	lag
handkerchief	29	Null
satisfaction	5	handkerchief
displeasure	4	satisfaction
instruments	4	displeasure
circumstance	3	instruments

LAST_VALUE(<field_name>)

ウィンドウ内の <field_name> の最後の値を返します。

#legacySQL
SELECT
   word,
   word_count,
   LAST_VALUE(word) OVER (PARTITION BY corpus ORDER BY word_count DESC) lv,
FROM
   [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
WHERE
   corpus='othello' and length(word) > 10
LIMIT 1

戻り値:

word	word_count	lv
imperfectly	1	imperfectly

LEAD(<expr>[, <offset>[, <default_value>]])

ウィンドウ内の次の行からデータを読み取ります。具体的には、LEAD() は現在の行の <offset> 行後にある行の <expr> の値を返します。該当する行がない場合は <default_value> を返します。

#legacySQL
SELECT
   word,
   word_count,
   LEAD(word, 1) OVER (PARTITION BY corpus ORDER BY word_count DESC) lead,
FROM
   [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
WHERE
   corpus='othello' and length(word) > 10
LIMIT 5

戻り値:

word	word_count	lead
handkerchief	29	satisfaction
satisfaction	5	displeasure
displeasure	4	instruments
instruments	4	circumstance
circumstance	3	null

NTH_VALUE(<expr>, <n>)

ウィンドウフレームの位置 <n> にある <expr> の値を返します。ここで、<n> は 1 から始まるインデックスです。

NTILE(<num_buckets>)

行シーケンスを <num_buckets> 個のバケットに分割し、各行に対応する整数のバケット番号を割り当てます。ntile() 関数は、できる限り均等にバケット番号を割り当て、各行に対応する 1 から <num_buckets> までの値を返します。

#legacySQL
SELECT
   word,
   word_count,
   NTILE(2) OVER (PARTITION BY corpus ORDER BY word_count DESC) ntile,
FROM
   [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
WHERE
   corpus='othello' and length(word) > 10
LIMIT 5

戻り値:

word	word_count	ntile
handkerchief	29	1
satisfaction	5	1
displeasure	4	1
instruments	4	2
circumstance	3	2

PERCENT_RANK()

パーティション内の他の行との比較によって計算した現在の行のランクを返します。戻り値は 0 以上 1 以下です。返される最初の値は 0.0 です。

このウィンドウ関数では、OVER 句の中に ORDER BY を入れる必要があります。

#legacySQL
SELECT
   word,
   word_count,
   PERCENT_RANK() OVER (PARTITION BY corpus ORDER BY word_count DESC) p_rank,
FROM
   [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
WHERE
   corpus='othello' and length(word) > 10
LIMIT 5

戻り値:

word	word_count	p_rank
handkerchief	29	0.0
satisfaction	5	0.25
displeasure	4	0.5
instruments	4	0.5
circumstance	3	1.0

PERCENTILE_CONT(<percentile>)

ウィンドウに関連するパーセンタイル引数にマップされる補完値を ORDER BY 句ごとに順序付けた後に返します。

<percentile> は 0 と 1 の間の値にする必要があります。

このウィンドウ関数では、OVER 句の中に ORDER BY を入れる必要があります。

#legacySQL
SELECT
   word,
   word_count,
   PERCENTILE_CONT(0.5) OVER (PARTITION BY corpus ORDER BY word_count DESC) p_cont,
FROM
   [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
WHERE
   corpus='othello' and length(word) > 10
LIMIT 5

戻り値:

word	word_count	p_cont
handkerchief	29	4
satisfaction	5	4
displeasure	4	4
instruments	4	4
circumstance	3	4

PERCENTILE_DISC(<percentile>)

ウィンドウ内の引数のパーセンタイルに最も近い値を返します。

<percentile> は 0 と 1 の間の値にする必要があります。

このウィンドウ関数では、OVER 句の中に ORDER BY を入れる必要があります。

#legacySQL
SELECT
   word,
   word_count,
   PERCENTILE_DISC(0.5) OVER (PARTITION BY corpus ORDER BY word_count DESC) p_disc,
FROM
   [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
WHERE
   corpus='othello' and length(word) > 10
LIMIT 5

戻り値:

word	word_count	p_disc
handkerchief	29	4
satisfaction	5	4
displeasure	4	4
instruments	4	4
circumstance	3	4

RANK()

一連の値の中における特定の値の順位を表す整数を返します。順位は、グループ内の他の値との比較によって計算されます。

同点の値は同じ順位として表示されます。次の値の順位は、その前に同点の値が何個あるかによって決まります。たとえば、2 位が 2 個あった場合、次の順位は 3 ではなく 4 になります。このようなときに次の値を 3 位とする場合は dense_rank() を使います。

このウィンドウ関数では、OVER 句の中に ORDER BY を入れる必要があります。

#legacySQL
SELECT
   word,
   word_count,
   RANK() OVER (PARTITION BY corpus ORDER BY word_count DESC) rank,
FROM
   [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
WHERE
   corpus='othello' and length(word) > 10
LIMIT 5

戻り値:

word	word_count	rank
handkerchief	29	1
satisfaction	5	2
displeasure	4	3
instruments	4	3
circumstance	3	5

RATIO_TO_REPORT(<column>)

値の合計に対する個々の値の割合を表す 0～1 の double 型の値を返します。

#legacySQL
SELECT
   word,
   word_count,
   RATIO_TO_REPORT(word_count) OVER (PARTITION BY corpus ORDER BY word_count DESC) r_to_r,
FROM
   [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
WHERE
   corpus='othello' and length(word) > 10
LIMIT 5

戻り値:

word	word_count	r_to_r
handkerchief	29	0.6444444444444445
satisfaction	5	0.1111111111111111
displeasure	4	0.08888888888888889
instruments	4	0.08888888888888889
circumstance	3	0.06666666666666667

ROW_NUMBER()

ウィンドウ内のクエリ結果の現在の行番号を返します。番号の先頭は 1 です。

#legacySQL
SELECT
   word,
   word_count,
   ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY corpus ORDER BY word_count DESC) row_num,
FROM
   [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
WHERE
   corpus='othello' and length(word) > 10
LIMIT 5

戻り値:

word	word_count	row_num
handkerchief	29	1
satisfaction	5	2
displeasure	4	3
instruments	4	4
circumstance	3	5

その他の関数

構文

その他の関数
`CASE WHEN ... THEN`	クエリの中で複数の式からいずれかを選択できるようにするには、CASE を使用します。
`CURRENT_USER()`	クエリを実行しているユーザーのメールアドレスを返します。
`EVERY()`	引数がすべての入力に対して true であれば、true を返します。
`FROM_BASE64()`	Base64 でエンコードされた入力文字列を BYTES 形式に変換します。
`HASH()`	64 ビット符号付きハッシュ値を計算して返します ...
`FARM_FINGERPRINT()`	64 ビット符号付きフィンガープリント値を計算して返します ...
`IF()`	1 番目の引数が true の場合、2 番目の引数を返します。それ以外の場合、3 番目の引数を返します。
`POSITION()`	1 を先頭とする数値で引数の位置を返します。
`SHA1()`	SHA1 ハッシュを BYTES 形式で返します。
`SOME()`	引数が入力の 1 つ以上に対して true であれば、true を返します。
`TO_BASE64()`	BYTES 引数を Base64 でエンコードされた文字列に変換します。

CASE WHEN when_expr1 THEN then_expr1 WHEN when_expr2 THEN then_expr2 ... ELSE else_expr END

クエリの中で複数の式からいずれかを選択できるようにするには、CASE を使用します。WHEN 式はブール値である必要があり、THEN 句と ELSE 句のすべての式は互換型でなければなりません。

CURRENT_USER()

クエリを実行しているユーザーのメールアドレスを返します。

EVERY(<condition>)

すべての入力に対して condition が true であれば true を返します。繰り返しフィールドを対象とするクエリで OMIT IF 句と併用すると便利です。

FROM_BASE64(<str>)

Base64 でエンコードされた入力文字列 str を BYTES 形式に変換します。BYTES を Base64 でエンコードされた文字列に変換するには、TO_BASE64() を使用します。

HASH(expr)

CityHash ライブラリ（バージョン 1.0.3）で定義されている方法で、expr のバイトから 64 ビット符号付きハッシュ値を計算して返します。任意の文字列または整数式がサポートされており、文字列の場合は IGNORE CASE を遵守して、大文字と小文字を区別せずに値を返します。

FARM_FINGERPRINT(expr)

open-source FarmHash library の Fingerprint64 関数を使用して STRING または BYTES 入力の 64 ビット符号付きフィンガープリント値を計算して返します。特定の入力に対するこの関数の出力は不変で、標準 SQL を使用した場合の FARM_FINGERPRINT 関数の出力と一致します。文字列では IGNORE CASE を考慮して、大文字と小文字の影響を受けない値を返します。

IF(condition, true_return, false_return)

condition が true であるか false であるかに応じて、true_return または false_return を返します。戻り値はリテラルまたはフィールドから派生した値とすることができますが、同じデータ型である必要があります。フィールドから派生した値は、SELECT 句に含める必要はありません。

POSITION(field)

一連の反復値フィールドにおける field の位置を 1 を先頭とする数値で返します。

SHA1(<str>)

入力文字列 str の SHA1 ハッシュを BYTES 形式で返します。TO_BASE64() を使用して、結果を Base64 に変換できます。次に例を示します。

#legacySQL
SELECT
  TO_BASE64(SHA1(corpus))
FROM
  [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
LIMIT
  100;

SOME(<condition>)

その 1 つ以上の入力について condition が true であれば true を返します。繰り返しフィールドを対象とするクエリで OMIT IF 句と併用すると便利です。

TO_BASE64(<bin_data>)

BYTES 型の入力 bin_data を Base64 でエンコードされた文字列に変換します。次に例を示します。

#legacySQL
SELECT
  TO_BASE64(SHA1(title))
FROM
  [bigquery-public-data:samples.wikipedia]
LIMIT
  100;

Base64 でエンコードされた文字列を BYTES に変換するには、FROM_BASE64() を使用します。

高度な例

条件式を使って結果をバケットに分類する

次のクエリは、CASE/WHEN ブロックで州のリストを処理して、結果を「region」に分類します。州が WHEN ステートメントのいずれかにオプションとして含まれていない場合、state の値はデフォルトで「None」になります。

例:

#legacySQL
SELECT
  CASE
    WHEN state IN ('WA', 'OR', 'CA', 'AK', 'HI', 'ID',
                   'MT', 'WY', 'NV', 'UT', 'CO', 'AZ', 'NM')
      THEN 'West'
    WHEN state IN ('OK', 'TX', 'AR', 'LA', 'TN', 'MS', 'AL',
                   'KY', 'GA', 'FL', 'SC', 'NC', 'VA', 'WV',
                   'MD', 'DC', 'DE')
      THEN 'South'
    WHEN state IN ('ND', 'SD', 'NE', 'KS', 'MN', 'IA',
                   'MO', 'WI', 'IL', 'IN', 'MI', 'OH')
      THEN 'Midwest'
    WHEN state IN ('NY', 'PA', 'NJ', 'CT',
                   'RI', 'MA', 'VT', 'NH', 'ME')
      THEN 'Northeast'
    ELSE 'None'
  END as region,
  average_mother_age,
  average_father_age,
  state, year
FROM
  (SELECT
     year, state,
     SUM(mother_age)/COUNT(mother_age) as average_mother_age,
     SUM(father_age)/COUNT(father_age) as average_father_age
   FROM
     [bigquery-public-data:samples.natality]
   WHERE
     father_age < 99
   GROUP BY
     year, state)
ORDER BY
  year
LIMIT 5;

戻り値:

+--------+--------------------+--------------------+-------+------+
| region | average_mother_age | average_father_age | state | year |
+--------+--------------------+--------------------+-------+------+
| South  | 24.342600163532296 | 27.683769419460344 | AR    | 1969 |
| West   | 25.185041908446163 | 28.268214055448098 | AK    | 1969 |
| West   | 24.780776677578217 | 27.831181063905248 | CA    | 1969 |
| West   | 25.005834769924412 | 27.942978384829598 | AZ    | 1969 |
| South  | 24.541730952905738 | 27.686430093306885 | AL    | 1969 |
+--------+--------------------+--------------------+-------+------+

ピボットテーブルのシミュレーション

サブセレクトクエリの結果を行と列に整理するには、条件ステートメントを使用します。以下の例では、値「Google」で始まる最もよく改訂されている Wikipedia の記事の検索結果が列に整理され、各条件を満たしている場合は変更カウントが表示されます。

例:

#legacySQL
SELECT
  page_title,
  /* Populate these columns as True or False, */
  /*  depending on the condition */
  IF (page_title CONTAINS 'search',
      INTEGER(total), 0) AS search,
  IF (page_title CONTAINS 'Earth' OR
      page_title CONTAINS 'Maps', INTEGER(total), 0) AS geo,
FROM
  /* Subselect to return top revised Wikipedia articles */
  /* containing 'Google', followed by additional text. */
  (SELECT
    TOP (title, 5) as page_title,
    COUNT (*) as total
   FROM
     [bigquery-public-data:samples.wikipedia]
   WHERE
     REGEXP_MATCH (title, r'^Google.+') AND wp_namespace = 0
  );

戻り値:

+---------------+--------+------+
|  page_title   | search | geo  |
+---------------+--------+------+
| Google search |   4261 |    0 |
| Google Earth  |      0 | 3874 |
| Google Chrome |      0 |    0 |
| Google Maps   |      0 | 2617 |
| Google bomb   |      0 |    0 |
+---------------+--------+------+

HASH を使用した、データのランダムなサンプルの選択

クエリによっては、結果セットのランダムなサブサンプリングを使用して有用な結果を得ることができます。ランダムな値をサンプリングするには、HASH 関数を使います。つまり、ハッシュの "n" による剰余が 0 になる結果を返すわけです。

たとえば、次のクエリは、「title」を引数として HASH() を実行した結果が「2」で割り切れるかどうかをチェックします。こうすると、約 50% の値に「サンプリングされた」というラベルが付けられます。サンプル数を減らすには、剰余計算に使う値を「2」よりも大きな値にします。このクエリでは、HASH と組み合わせて ABS 関数を使用しています。HASH が負の値を返すことがあり、負の値に対して剰余演算子を使用すると負の値が返されるためです。

例:
```
#legacySQL
SELECT
  title,
  HASH(title) AS hash_value,
  IF(ABS(HASH(title)) % 2 == 1, 'True', 'False')
    AS included_in_sample
FROM
  [bigquery-public-data:samples.wikipedia]
WHERE
  wp_namespace = 0
LIMIT 5;
```

レガシー SQL 関数と演算子

サポートされる関数と演算子

クエリ構文

SELECT 句

例

集計関数の WITHIN 修飾子

例

FROM 句

テーブルの参照

例

例

サブクエリの使用

UNION ALL としてのカンマ

テーブル ワイルドカード関数

FLATTEN 演算子

JOIN 演算子

JOIN のタイプ

EACH 修飾子

セミ結合とアンチ結合

例

WHERE 句

例

OMIT RECORD IF 句

例

GROUP BY 句

例

EACH 修飾子

ROLLUP 関数

例

例

HAVING 句

例

ORDER BY 句

LIMIT 句

クエリ文法

集計関数

構文

TOP() 関数

TOP() の例

高度な例

算術演算子

構文

ビット演算関数

構文

キャスト関数

構文

比較関数

構文

日付と時刻の関数

構文

高度な例

IP 関数

構文

構文

JSON 関数

構文

論理演算子

構文

数学関数

構文

高度な例

正規表現関数

構文

高度な例

文字列関数

構文

テーブル ワイルドカード関数

構文

URL 関数

構文

高度な例

ウィンドウ関数

構文

その他の関数

構文

高度な例

`UNION ALL` としてのカンマ

テーブルワイルドカード関数

`EACH` 修飾子

`ROLLUP` 関数

テーブルワイルドカード関数