クエリのスケジューリング

このページでは、BigQuery で定期的なクエリをスケジュールする方法について説明します。

クエリを定期的に実行するようにスケジュールできます。スケジュールするクエリは、標準 SQL で作成する必要があります。このクエリには、データ定義言語（DDL）とデータ操作言語（DML）のステートメントを含めることができます。クエリ文字列と宛先テーブルはパラメータ化が可能で、クエリ結果を日付と時刻で整理できます。

クエリのスケジュールを作成または更新すると、クエリのスケジュールされた時間は、ローカル時間から UTC に変換されます。UTC は夏時間の影響を受けません。

始める前に

スケジュールされたクエリは、BigQuery Data Transfer Service の機能を使用します。BigQuery Data Transfer Service を有効にするために必要なすべての操作が完了していることを確認します。

必要な権限

クエリをスケジュールするには、次の Identity and Access Management（IAM）権限が必要です。

  • bigquery.transfers.update、または bigquery.jobs.create と bigquery.transfers.get の両方。転送の作成に必要。
  • bigquery.jobs.create。スケジュールされたクエリの実行に必要。
  • ターゲット データセットの bigquery.datasets.update。

スケジュールされたクエリを変更するには、そのスケジュールの作成者である必要があり、次の権限が必要です。

  • bigquery.jobs.create
  • bigquery.transfers.update

IAM 事前定義ロール bigquery.admin role には、クエリをスケジュールまたは変更するために必要なすべての権限が含まれています。BigQuery での IAM のロールの詳細については、事前定義ロールと権限をご覧ください。

サービス アカウントによって実行されるスケジュール設定済みのクエリを作成または更新するには、そのサービス アカウントへのアクセス権が必要です。ユーザーにサービス アカウントのロールを付与する方法については、サービス アカウントのユーザーロールをご覧ください。

構成オプション

クエリ文字列

クエリ文字列は、標準 SQL で記述された有効なものでなければなりません。スケジュールされたクエリは、実行のたびに以下のクエリ パラメータを受け取ることができます。

クエリをスケジュールする前に @run_time パラメータと @run_date パラメータを使用してクエリ文字列を手動でテストするには、bq コマンドライン ツールを使用します。

利用可能なパラメータ

パラメータ 標準 SQL 型 値
@run_time TIMESTAMP UTC 時間で表されます。定期的に実行するようスケジュールされたクエリの場合、run_time は実行予定時刻を表します。たとえば、スケジュールされたクエリが「24 時間ごと」に設定されている場合、実際の実行時間が多少異なる場合でも、連続する 2 つのクエリ間の run_time の差は、ちょうど 24 時間になります。
@run_date DATE 論理カレンダー日を表します。

例

この例の @run_time パラメータはクエリ文字列の一部であり、hacker_news.stories という名前の一般公開データセットに対してクエリを実行します。

SELECT @run_time AS time,
  title,
  author,
  text
FROM `bigquery-public-data.hacker_news.stories`
LIMIT
  1000

宛先テーブル

スケジュールされたクエリの設定時に結果の宛先テーブルが存在しない場合は、BigQuery によってテーブルが作成されます。

DDL または DML クエリを使用している場合は、Cloud Console で [処理を行うロケーション] またはリージョンを選択します。処理を行うロケーションは、宛先テーブルを作成する DDL または DML クエリに必要です。

宛先テーブルが存在する場合、BigQuery はクエリ結果に基づいて宛先テーブルのスキーマを更新します。ただし、ALLOW_FIELD_ADDITION を使用して列を追加するか、ALLOW_FIELD_RELAXATION を使用して列のモードを REQUIRED から NULLABLE に緩和する必要があります。そうしないと、実行の間にテーブルのスキーマが変更された場合にスケジュールされたクエリが失敗します。

クエリは、さまざまなプロジェクトやデータセットからテーブルを参照できます。スケジュールされたクエリを構成するときは、テーブル名に宛先データセットを含める必要はありません。宛先データセットは別に指定します。

スケジュール設定されたクエリの宛先データセットとテーブルは、スケジュール設定されたクエリと同じプロジェクト内に存在する必要があります。

書き込み設定

選択した書き込み設定によって、クエリ結果が既存の宛先テーブルに書き込まれる方法が決まります。

  • WRITE_TRUNCATE: テーブルが存在する場合、BigQuery によってテーブルのデータが上書きされます。
  • WRITE_APPEND: テーブルが存在する場合、BigQuery によってデータがテーブルに追加されます。

DDL または DML クエリを使用している場合は、書き込み設定オプションを使用できません。

BigQuery がクエリを正常に完了できる場合にのみ、宛先テーブルの作成、切り捨て、追加が行われます。作成、切り捨て、追加アクションは、ジョブ完了時に 1 つのアトミック更新として発生します。

クラスタリング

スケジュールされたクエリは、DDL CREATE TABLE AS SELECT ステートメントでテーブルが作成された場合にのみ、新しいテーブルでクラスタリングを作成できます。データ定義言語ステートメントの使用ページのクエリ結果からクラスタ化テーブルを作成するをご覧ください。

パーティショニングのオプション

スケジュールされたクエリでは、分割または非分割の宛先テーブルを作成できます。パーティショニングは、Cloud Console、bq コマンドライン ツール、API 設定メソッドで使用できます。パーティショニングで DDL または DML クエリを使用する場合は、[Destination table partitioning field] を空白のままにします。

BigQuery には次の 2 種類のテーブル分割があります。

  • 取り込み時間パーティション分割テーブル: スケジュールされたクエリの実行時間を基準にして分割されたテーブル。
  • 列で分割されたテーブル: TIMESTAMP または DATE 列に基づいて分割されたテーブル。

列で分割されたテーブルの場合は、Cloud Console でスケジュールされたクエリを設定するときに、[Destination table partitioning field] に列名を指定します。

取り込み時間パーティション分割テーブルの場合は、[Destination table partitioning field] を空白のままにして、宛先テーブル名の日付でパーティショニングを行うことを指定します。詳細については、パラメータ テンプレートの構文をご覧ください。

パーティショニングの例

利用可能なパラメータ

スケジュールされたクエリを設定するときに、ランタイム パラメータを使用して宛先テーブルをどのように分割するかを指定できます。

パラメータ テンプレートの種類 値
run_time フォーマットされたタイムスタンプ スケジュールごとに UTC 時間で設定されます。定期的に実行するようスケジュールされたクエリの場合、run_time は実行予定時刻を表します。たとえば、スケジュールされたクエリが「24 時間ごと」に設定されている場合、実際の実行時間が多少異なる場合でも、連続する 2 つのクエリ間の run_time の差は、ちょうど 24 時間になります。

TransferRun.runTime をご覧ください。
run_date 日付文字列 %Y-%m-%d の形式の run_time パラメータの日付（たとえば、2018-01-01）。この形式は、取り込み時間分割テーブルと互換性があります。

テンプレート システム

スケジュールされたクエリは、テンプレート構文で宛先テーブル名におけるランタイム パラメータをサポートします。

パラメータ テンプレート構文

テンプレート構文は、基本的な文字列のテンプレートと時間オフセットをサポートします。パラメータは、次の形式で参照されます。

  • {run_date}
  • {run_time[+\-offset]|"time_format"}
パラメータ 目的
run_date このパラメータは、YYYYMMDD 形式の日付に置き換えられます。
run_time このパラメータは、次のプロパティをサポートします。


offset
タイム オフセットは、時間（h）、分（m）、秒（s）の順序で表されます。
日（d）はサポートされていません。
小数は使用できます（1.5h など）。

time_format
フォーマット文字列。最も一般的なパラメータの形式は、年（%Y）、月（%m）、日（%d）です。
パーティション分割テーブルの場合、YYYYMMDD は必須の接尾辞です。これは「%Y%m%d」と同等です。

詳しくは DATETIME でサポートされる形式設定要素をご覧ください。
使用上の注意:
  • run_time、offset、time 形式の間に空白文字は使用できません。
  • 文字列にリテラル中かっこを含めるには、‘\{‘ and ‘\}’ としてエスケープできます。
  • time_format に “YYYY|MM|DD” などのリテラル引用符や縦線を含めるには、‘\”’ や ‘\|’ のフォーマット文字列でエスケープします。

パラメータ テンプレートの例

以下の例は、時刻形式が異なる宛先テーブル名を指定して、実行時間をオフセットする方法を示しています。
run_time（UTC） テンプレート パラメータ 出力宛先テーブル名
2018-02-15 00:00:00 mytable mytable
2018-02-15 00:00:00 mytable_{run_time|"%Y%m%d"} mytable_20180215
2018-02-15 00:00:00 mytable_{run_time+25h|"%Y%m%d"} mytable_20180216
2018-02-15 00:00:00 mytable_{run_time-1h|"%Y%m%d"} mytable_20180214
2018-02-15 00:00:00 mytable_{run_time+1.5h|"%Y%m%d%H"}
または
mytable_{run_time+90m|"%Y%m%d%H"}		 mytable_2018021501
2018-02-15 00:00:00 {run_time+97s|"%Y%m%d"}_mytable_{run_time+97s|"%H%M%S"} 20180215_mytable_000137

サービス アカウントの使用

サービス アカウントとして認証を行うために、スケジュールされたクエリを設定できます。サービス アカウントは、Google Cloud プロジェクトに関連付けられた Google アカウントです。サービス アカウントは、エンドユーザーの認証情報ではなく、独自のサービス認証情報に関連付けられたジョブを実行できます。たとえば、バッチ処理パイプライン、スケジュールされたクエリなどを実行できます。

サービス アカウントの認証の詳細については、認証の概要をご覧ください。

  • スケジュールされたクエリの設定の説明に従って、[詳細オプション] でサービス アカウントを使用してスケジュールされたクエリを設定できます。

  • bq コマンドライン ツールを使用して、サービス アカウントの認証情報で既存のスケジュールされたクエリを更新できます。スケジュールされたクエリの認証情報の更新をご覧ください。

  • Cloud Console では、サービス アカウントの認証情報を使用してスケジュールされたクエリを更新できません。

スケジュールされたクエリの設定

スケジュールの構文の説明については、schedule の書式をご覧ください。

Console

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

    BigQuery に移動

  2. 関心のあるクエリを実行します。結果に問題がなければ、[スケジュール]、[スケジュールされたクエリを新規作成] の順にクリックします。

    Cloud Console で、新しくスケジュールされたクエリを作成します。

  3. スケジュールされたクエリのオプションが [新たにスケジュールされたクエリ] パネルに表示されます。

  4. [新たにスケジュールされたクエリ] パネルで次の操作を行います。

    • [スケジュールされたクエリの名前] に、クエリの名前（My scheduled query など）を入力します。スケジュールされたクエリの名前は、後でクエリの変更が必要になった場合に識別できる任意の名前にできます。

    • （省略可）デフォルトでは、クエリは毎日実行されます。デフォルトのスケジュール オプションは、次のように変更できます。

      • 頻度を変更するには、[繰り返し] オプションを [毎日] から目的の頻度に変更します。カスタム頻度を指定するには、[カスタム] を選択し、[カスタム スケジュール] に Cron と同様の時間指定を入力します（例: every 3 hours）。最短許容時間は 15 分です。有効な値の説明については、TransferConfig の schedule フィールドをご覧ください。
      • 開始時間を変更するには、[開始時間を選択] オプションを選択し、希望する開始日時を入力して保存します。
      • 終了時間を指定するには、[終了時間を選択] オプションを選択し、希望する終了日時を入力して保存します。
      • クエリをスケジュールなしで保存して、後でオンデマンドで実行できるようにするには、[繰り返し] オプションとして [オンデマンド] を選択します。

      新たにスケジュールされたクエリのスケジュールを設定します。

  5. 標準 SQL SELECT クエリでは、宛先データセットに関する情報を入力します。

    • [データセット名] で、適切な宛先データセットを選択します。
    • [テーブル名] に、宛先テーブルの名前を入力します。
      • DDL / DML クエリでは、このオプションは表示されません。

    • [宛先テーブルの書き込み設定] で、宛先テーブルを上書きする WRITE_TRUNCATE、または宛先テーブルにデータを追加する WRITE_APPEND のどちらかを選択します。

      • DDL / DML クエリでは、このオプションは表示されません。

      新たにスケジュールされたクエリの宛先。

  6. （省略可）詳細オプション:

    • （省略可）CMEK: 顧客管理の暗号鍵を使用する場合は、[詳細オプション] で [顧客管理の暗号鍵] を選択します。使用可能な CMEK のリストが表示され、ここから選択できます。

    • （省略可）サービス アカウントとして認証: Google Cloud プロジェクトに 1 つ以上のサービス アカウントが関連付けられている場合は、ユーザーの認証情報を使用する代わりに、スケジュールされたクエリをサービス アカウントに関連付けることができます。[スケジュールされたクエリの認証情報] でメニューをクリックすると、利用可能なサービス アカウントの一覧が表示されます。

      スケジュールされたクエリの詳細オプション。

  7. その他の構成:

    • （省略可）[メール通知を送信する] をオンにして、転送実行失敗のメール通知を許可します。

    • DDL クエリと DML クエリの場合は、[処理を行うロケーション]（またはリージョン）を選択します。

    • （省略可）[Pub/Sub トピック] に、Pub/Sub トピックの名前（例: projects/myproject/topics/mytopic）を入力します。

      新たにスケジュールされたクエリ DDL と DML。

  8. [スケジュール] ボタンをクリックします。

bq

オプション 1: bq query コマンドを使用する。

スケジュールされたクエリを作成するには、オプション destination_table（または target_dataset）、--schedule、--display_name を bq query コマンドに追加します。

bq query \
--display_name=name \
--destination_table=table \
--schedule=interval

以下を置き換えます。

  • name。スケジュールされたクエリの表示名。表示名は、後でクエリの変更が必要になった場合に識別できる任意の名前にすることができます。
  • table。クエリ結果の宛先テーブル。
    • --target_dataset は、DDL および DML クエリで使用される場合に、クエリ結果のターゲット データセットに名前を付ける代替の方法です。
    • --destination_table と --target_dataset のいずれかを使用します。両方を使用することはできません。
  • interval。bq query と使用すると、クエリを定期的に実行するようスケジュールできます。クエリを実行する頻度を指定する必要があります。例:
    • --schedule='every 24 hours'
    • --schedule='every 3 hours'

オプション フラグ:

  • --project_id はプロジェクト ID です。--project_id を指定しない場合は、デフォルトのプロジェクトが使用されます。

  • --replace は、宛先テーブルを切り詰め、スケジュールされたクエリの実行ごとに新しい結果を書き込みます。

  • --append_table は、結果を宛先テーブルに追加します。

たとえば、次のコマンドは、単純なクエリ SELECT 1 from mydataset.test を使用して、My Scheduled Query という名前のスケジュールされたクエリを作成します。宛先テーブルは、mydataset データセットの mytable です。スケジュールされたクエリは、デフォルトのプロジェクトで作成されます。

    bq query \
    --use_legacy_sql=false \
    --destination_table=mydataset.mytable \
    --display_name='My Scheduled Query' \
    --schedule='every 24 hours' \
    --replace=true \
    'SELECT
      1
    FROM
      mydataset.test'


オプション 2: bq mk コマンドを使用する。

スケジュールされたクエリは一種の転送です。クエリをスケジュールするには、bq コマンドライン ツールを使用して転送構成を作成します。

クエリをスケジュールするには、標準 SQL 言語にする必要があります。

bq mk コマンドを入力して、転送作成フラグ --transfer_config を指定します。次のフラグも必要です。

  • --data_source
  • --target_dataset（DDL および DML クエリでは省略可能）
  • --display_name
  • --params

オプション フラグ:

  • --project_id はプロジェクト ID です。--project_id を指定しない場合は、デフォルトのプロジェクトが使用されます。

  • --schedule は、クエリを実行する頻度です。--schedule が指定されていない場合、デフォルトでは「24 時間ごと」に作成されます。

  • DDL クエリと DML クエリの場合、--location フラグを指定して、処理する特定のリージョンを指定することもできます。--location が指定されていない場合は、グローバルの Google Cloud のロケーションが使用されます。

  • --service_account_name は、個々のユーザー アカウントではなく、サービス アカウントを使用してスケジュールされたクエリの認証を行う場合に使用します。

bq mk \
--transfer_config \
--project_id=project_id \
--target_dataset=dataset \
--display_name=name \
--params='parameters' \
--data_source=data_source

以下を置き換えます。

  • dataset。転送構成のターゲット データセット。
    • このパラメータは、DDL クエリと DML クエリでは省略可能です。他のすべてのクエリに必要です。
  • name。転送構成の表示名。表示名は、後でクエリの変更が必要になった場合に識別できる任意の名前にすることができます。
  • parameters には、作成される転送構成のパラメータを JSON 形式で指定します。例: --params='{"param":"param_value"}'。
    • スケジュールされたクエリでは、query パラメータを指定する必要があります。
    • destination_table_name_template パラメータは、宛先テーブルの名前です。
      • このパラメータは、DDL クエリと DML クエリでは省略可能です。他のすべてのクエリに必要です。
    • write_disposition パラメータには、宛先テーブルを切り詰める（上書きする）WRITE_TRUNCATE、または宛先テーブルにクエリ結果を追加する WRITE_APPEND を選択します。
      • このパラメータは、DDL クエリと DML クエリでは省略可能です。他のすべてのクエリに必要です。
    • （省略可）destination_table_kms_key パラメータは顧客管理の暗号鍵用です。
    • （省略可）--service_account_name パラメータは、個々のユーザー アカウントではなく、サービス アカウントで認証を行う場合に使用します。
  • data_source。データソース: scheduled_query。

たとえば、次のコマンドは、単純なクエリ SELECT 1 from mydataset.test を使用して、My Scheduled Query という名前のスケジュールされたクエリ転送構成を作成します。宛先テーブル mytable は書き込みごとに切り詰められます。抽出先データセットは mydataset です。スケジュールされたクエリはデフォルト プロジェクトに作成され、サービス アカウントとして認証されます。

bq mk \
--transfer_config \
--target_dataset=mydataset \
--display_name='My Scheduled Query' \
--params='{"query":"SELECT 1 from mydataset.test","destination_table_name_template":"mytable","write_disposition":"WRITE_TRUNCATE"}' \
--data_source=scheduled_query \
--service_account_name=abcdef-test-sa@abcdef-test.iam.gserviceaccount.com

コマンドの初回実行時に、次のようなメッセージが表示されます。

[URL omitted] Please copy and paste the above URL into your web browser and follow the instructions to retrieve an authentication code.

メッセージの指示に従って、認証コードをコマンドラインに貼り付けます。

API

projects.locations.transferConfigs.create メソッドを使用して、TransferConfig リソースのインスタンスを指定します。

Java

BigQuery 用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、BigQuery クライアント ライブラリをご覧ください。詳細については、BigQuery Java API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.CreateTransferConfigRequest;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.DataTransferServiceClient;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.ProjectName;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.TransferConfig;
import com.google.protobuf.Struct;
import com.google.protobuf.Value;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

// Sample to create a scheduled query
public class CreateScheduledQuery {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    final String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    final String datasetId = "MY_DATASET_ID";
    final String query =
        "SELECT CURRENT_TIMESTAMP() as current_time, @run_time as intended_run_time, "
            + "@run_date as intended_run_date, 17 as some_integer";
    Map<String, Value> params = new HashMap<>();
    params.put("query", Value.newBuilder().setStringValue(query).build());
    params.put(
        "destination_table_name_template",
        Value.newBuilder().setStringValue("my_destination_table_{run_date}").build());
    params.put("write_disposition", Value.newBuilder().setStringValue("WRITE_TRUNCATE").build());
    params.put("partitioning_field", Value.newBuilder().build());
    TransferConfig transferConfig =
        TransferConfig.newBuilder()
            .setDestinationDatasetId(datasetId)
            .setDisplayName("Your Scheduled Query Name")
            .setDataSourceId("scheduled_query")
            .setParams(Struct.newBuilder().putAllFields(params).build())
            .setSchedule("every 24 hours")
            .build();
    createScheduledQuery(projectId, transferConfig);
  }

  public static void createScheduledQuery(String projectId, TransferConfig transferConfig)
      throws IOException {
    try (DataTransferServiceClient dataTransferServiceClient = DataTransferServiceClient.create()) {
      ProjectName parent = ProjectName.of(projectId);
      CreateTransferConfigRequest request =
          CreateTransferConfigRequest.newBuilder()
              .setParent(parent.toString())
              .setTransferConfig(transferConfig)
              .build();
      TransferConfig config = dataTransferServiceClient.createTransferConfig(request);
      System.out.println("\nScheduled query created successfully :" + config.getName());
    } catch (ApiException ex) {
      System.out.print("\nScheduled query was not created." + ex.toString());
    }
  }
}

Python

BigQuery 用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、BigQuery クライアント ライブラリをご覧ください。詳細については、BigQuery Python API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

from google.cloud import bigquery_datatransfer

transfer_client = bigquery_datatransfer.DataTransferServiceClient()

# The project where the query job runs is the same as the project
# containing the destination dataset.
project_id = "your-project-id"
dataset_id = "your_dataset_id"

# This service account will be used to execute the scheduled queries. Omit
# this request parameter to run the query as the user with the credentials
# associated with this client.
service_account_name = "abcdef-test-sa@abcdef-test.iam.gserviceaccount.com"

# Use standard SQL syntax for the query.
query_string = """
SELECT
  CURRENT_TIMESTAMP() as current_time,
  @run_time as intended_run_time,
  @run_date as intended_run_date,
  17 as some_integer
"""

parent = transfer_client.common_project_path(project_id)

transfer_config = bigquery_datatransfer.TransferConfig(
    destination_dataset_id=dataset_id,
    display_name="Your Scheduled Query Name",
    data_source_id="scheduled_query",
    params={
        "query": query_string,
        "destination_table_name_template": "your_table_{run_date}",
        "write_disposition": "WRITE_TRUNCATE",
        "partitioning_field": "",
    },
    schedule="every 24 hours",
)

transfer_config = transfer_client.create_transfer_config(
    bigquery_datatransfer.CreateTransferConfigRequest(
        parent=parent,
        transfer_config=transfer_config,
        service_account_name=service_account_name,
    )
)

print("Created scheduled query '{}'".format(transfer_config.name))

サービス アカウントを使用してスケジュールされたクエリを設定する

Java

BigQuery 用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、BigQuery クライアント ライブラリをご覧ください。詳細については、BigQuery Java API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.CreateTransferConfigRequest;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.DataTransferServiceClient;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.ProjectName;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.TransferConfig;
import com.google.protobuf.Struct;
import com.google.protobuf.Value;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

// Sample to create a scheduled query with service account
public class CreateScheduledQueryWithServiceAccount {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    final String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    final String datasetId = "MY_DATASET_ID";
    final String serviceAccount = "MY_SERVICE_ACCOUNT";
    final String query =
        "SELECT CURRENT_TIMESTAMP() as current_time, @run_time as intended_run_time, "
            + "@run_date as intended_run_date, 17 as some_integer";
    Map<String, Value> params = new HashMap<>();
    params.put("query", Value.newBuilder().setStringValue(query).build());
    params.put(
        "destination_table_name_template",
        Value.newBuilder().setStringValue("my_destination_table_{run_date}").build());
    params.put("write_disposition", Value.newBuilder().setStringValue("WRITE_TRUNCATE").build());
    params.put("partitioning_field", Value.newBuilder().build());
    TransferConfig transferConfig =
        TransferConfig.newBuilder()
            .setDestinationDatasetId(datasetId)
            .setDisplayName("Your Scheduled Query Name")
            .setDataSourceId("scheduled_query")
            .setParams(Struct.newBuilder().putAllFields(params).build())
            .setSchedule("every 24 hours")
            .build();
    createScheduledQueryWithServiceAccount(projectId, transferConfig, serviceAccount);
  }

  public static void createScheduledQueryWithServiceAccount(
      String projectId, TransferConfig transferConfig, String serviceAccount) throws IOException {
    try (DataTransferServiceClient dataTransferServiceClient = DataTransferServiceClient.create()) {
      ProjectName parent = ProjectName.of(projectId);
      CreateTransferConfigRequest request =
          CreateTransferConfigRequest.newBuilder()
              .setParent(parent.toString())
              .setTransferConfig(transferConfig)
              .setServiceAccountName(serviceAccount)
              .build();
      TransferConfig config = dataTransferServiceClient.createTransferConfig(request);
      System.out.println(
          "\nScheduled query with service account created successfully :" + config.getName());
    } catch (ApiException ex) {
      System.out.print("\nScheduled query with service account was not created." + ex.toString());
    }
  }
}

Python

BigQuery 用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、BigQuery クライアント ライブラリをご覧ください。詳細については、BigQuery Python API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

from google.cloud import bigquery_datatransfer

transfer_client = bigquery_datatransfer.DataTransferServiceClient()

# The project where the query job runs is the same as the project
# containing the destination dataset.
project_id = "your-project-id"
dataset_id = "your_dataset_id"

# This service account will be used to execute the scheduled queries. Omit
# this request parameter to run the query as the user with the credentials
# associated with this client.
service_account_name = "abcdef-test-sa@abcdef-test.iam.gserviceaccount.com"

# Use standard SQL syntax for the query.
query_string = """
SELECT
  CURRENT_TIMESTAMP() as current_time,
  @run_time as intended_run_time,
  @run_date as intended_run_date,
  17 as some_integer
"""

parent = transfer_client.common_project_path(project_id)

transfer_config = bigquery_datatransfer.TransferConfig(
    destination_dataset_id=dataset_id,
    display_name="Your Scheduled Query Name",
    data_source_id="scheduled_query",
    params={
        "query": query_string,
        "destination_table_name_template": "your_table_{run_date}",
        "write_disposition": "WRITE_TRUNCATE",
        "partitioning_field": "",
    },
    schedule="every 24 hours",
)

transfer_config = transfer_client.create_transfer_config(
    bigquery_datatransfer.CreateTransferConfigRequest(
        parent=parent,
        transfer_config=transfer_config,
        service_account_name=service_account_name,
    )
)

print("Created scheduled query '{}'".format(transfer_config.name))

スケジュールされたクエリのステータスの表示

Console

スケジュールされたクエリのステータスを確認するには、ナビゲーション ペインで [スケジュールされたクエリ] をクリックします。ページを更新すると、スケジュールされたクエリの最新のステータスが表示されます。詳細を確認するには、スケジュールされたクエリをクリックします。

スケジュールされたクエリを一覧表示します。

bq

スケジュールされたクエリは一種の転送です。スケジュールされたクエリの詳細を表示するには、まず bq コマンドライン ツールを使用して転送構成を一覧表示します。

bq ls コマンドを入力して、転送フラグ --transfer_config を指定します。次のフラグも必要です。

  • --transfer_location

例:

bq ls \
--transfer_config \
--transfer_location=us \

スケジュールされた単純なクエリの詳細を表示するには、bq show コマンドを入力し、transfer_path スケジュールされたクエリまたは転送構成のパスを指定します。

例:

bq show \
--transfer_config \
projects/862514376110/locations/us/transferConfigs/5dd12f26-0000-262f-bc38-089e0820fe38 \

API

projects.locations.transferConfigs.list メソッドを使用して、TransferConfig リソースのインスタンスを指定します。

Java

BigQuery 用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、BigQuery クライアント ライブラリをご覧ください。詳細については、BigQuery Java API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.DataTransferServiceClient;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.ListTransferConfigsRequest;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.ProjectName;
import java.io.IOException;

// Sample to get list of transfer config
public class ListTransferConfigs {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    final String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    listTransferConfigs(projectId);
  }

  public static void listTransferConfigs(String projectId) throws IOException {
    try (DataTransferServiceClient dataTransferServiceClient = DataTransferServiceClient.create()) {
      ProjectName parent = ProjectName.of(projectId);
      ListTransferConfigsRequest request =
          ListTransferConfigsRequest.newBuilder().setParent(parent.toString()).build();
      dataTransferServiceClient
          .listTransferConfigs(request)
          .iterateAll()
          .forEach(config -> System.out.print("Success! Config ID :" + config.getName() + "\n"));
    } catch (ApiException ex) {
      System.out.println("Config list not found due to error." + ex.toString());
    }
  }
}

Python

BigQuery 用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、BigQuery クライアント ライブラリをご覧ください。詳細については、BigQuery Python API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

from google.cloud import bigquery_datatransfer

transfer_client = bigquery_datatransfer.DataTransferServiceClient()

project_id = "my-project"
parent = transfer_client.common_project_path(project_id)

configs = transfer_client.list_transfer_configs(parent=parent)
print("Got the following configs:")
for config in configs:
    print(f"\tID: {config.name}, Schedule: {config.schedule}")

スケジュールされたクエリの更新

Console

スケジュールされたクエリを更新するには、次の手順を行います。

  1. ナビゲーション ペインで [スケジュールされたクエリ] をクリックします。
  2. スケジュールされたクエリのリストで、変更するクエリの名前をクリックします。
  3. [スケジュールされたクエリの詳細] ページが表示されたら、[編集] をクリックします。
  4. （省略可）クエリ編集ペインでクエリテキストを変更します。
  5. [スケジュールされたクエリ] をクリックし、[スケジュールされたクエリを更新] を選択します。
  6. （省略可）クエリの他のスケジュール オプションを変更します。
  7. [更新] をクリックします。

スケジュールされたクエリの認証情報を更新する

既存のクエリをスケジュールする場合は、クエリのユーザー認証情報の更新が必要になることがあります。新たにスケジュールされたクエリでは、認証情報が自動的に最新の状態になります。

認証情報の更新が必要になる可能性がある状況としては、次のようなものがあります。

  • スケジュールされたクエリでドライブデータをクエリする。

  • クエリをスケジュールしようとすると、INVALID_USER エラーが発生する。

    Error code 5 : Authentication failure: User Id not found. Error code: INVALID_USERID

Console

スケジュールされたクエリの認証情報を更新するには:

  1. スケジュールされたクエリのステータスを確認します。

  2. [展開] ボタンをクリックして、[認証情報を更新] を選択します。

    スケジュールされたクエリの認証情報を更新します。

  3. 変更が有効になるまで 10～20 分かかります。ブラウザのキャッシュのクリアが必要になる場合もあります。

bq

スケジュールされたクエリは一種の転送です。スケジュールされたクエリの認証情報を更新するには、bq コマンドライン ツールを使用して転送構成を更新します。

bq update コマンドを入力して、転送フラグ --transfer_config を指定します。次のフラグも必要です。

  • --update_credentials

オプション フラグ:

  • --service_account_name は、個々のユーザー アカウントではなく、サービス アカウントを使用してスケジュールされたクエリの認証を行う場合に使用します。

たとえば、次のコマンドは、サービス アカウントとして認証を行うように、スケジュールされたクエリの転送構成を更新します。

bq update \
--transfer_config \
--update_credentials \
--service_account_name=abcdef-test-sa@abcdef-test.iam.gserviceaccount.com projects/862514376110/locations/us/transferConfigs/5dd12f26-0000-262f-bc38-089e0820fe38 \

Java

BigQuery 用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、BigQuery クライアント ライブラリをご覧ください。詳細については、BigQuery Java API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.DataTransferServiceClient;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.TransferConfig;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.UpdateTransferConfigRequest;
import com.google.protobuf.FieldMask;
import com.google.protobuf.util.FieldMaskUtil;
import java.io.IOException;

// Sample to update credentials in transfer config.
public class UpdateCredentials {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String configId = "MY_CONFIG_ID";
    String serviceAccount = "MY_SERVICE_ACCOUNT";
    TransferConfig transferConfig = TransferConfig.newBuilder().setName(configId).build();
    FieldMask updateMask = FieldMaskUtil.fromString("service_account_name");
    updateCredentials(transferConfig, serviceAccount, updateMask);
  }

  public static void updateCredentials(
      TransferConfig transferConfig, String serviceAccount, FieldMask updateMask)
      throws IOException {
    try (DataTransferServiceClient dataTransferServiceClient = DataTransferServiceClient.create()) {
      UpdateTransferConfigRequest request =
          UpdateTransferConfigRequest.newBuilder()
              .setTransferConfig(transferConfig)
              .setUpdateMask(updateMask)
              .setServiceAccountName(serviceAccount)
              .build();
      dataTransferServiceClient.updateTransferConfig(request);
      System.out.println("Credentials updated successfully");
    } catch (ApiException ex) {
      System.out.print("Credentials was not updated." + ex.toString());
    }
  }
}

Python

BigQuery 用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、BigQuery クライアント ライブラリをご覧ください。詳細については、BigQuery Python API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

from google.cloud import bigquery_datatransfer
from google.protobuf import field_mask_pb2

transfer_client = bigquery_datatransfer.DataTransferServiceClient()

service_account_name = "abcdef-test-sa@abcdef-test.iam.gserviceaccount.com"
transfer_config_name = "projects/1234/locations/us/transferConfigs/abcd"

transfer_config = bigquery_datatransfer.TransferConfig(name=transfer_config_name)

transfer_config = transfer_client.update_transfer_config(
    {
        "transfer_config": transfer_config,
        "update_mask": field_mask_pb2.FieldMask(paths=["service_account_name"]),
        "service_account_name": service_account_name,
    }
)

print("Updated config: '{}'".format(transfer_config.name))

過去の日付に基づく手動実行を設定する

今後実行するクエリをスケジュールできるだけでなく、手動でクエリの即時実行をトリガーすることもできます。クエリで run_date パラメータを使用していて、前回の実行中に問題が発生した場合は、即時実行をトリガーする必要があります。

たとえば、毎日 09:00 に、抽出元テーブルに対して現在の日付と一致する行をクエリするとします。しかし、過去 3 日間、抽出元テーブルにデータが追加されていないことがわかりました。このような場合、指定した日付範囲内の過去のデータに対してクエリが実行されるように設定できます。このように設定したクエリは、スケジュールされたクエリで構成されている日付に対応する run_date と run_time のパラメータの組み合わせに従って実行されます。

スケジュールされたクエリを設定した後、過去の日付範囲を使用してクエリを実行する方法を以下に説明します。

Console

[スケジュール] をクリックしてスケジュールされたクエリを保存した後、[スケジュールされたクエリ] ボタンをクリックします。これにより、現在スケジュールされているクエリのリストが表示されます。表示名をクリックすると、そのクエリのスケジュールの詳細が表示されます。ページの右上にある [バックフィルをスケジュール] をクリックし、過去の日付範囲を指定します。

[バックフィルをスケジュール] ボタン。

選択されている実行時間は、日付範囲として選択した開始日から終了日の前日まで適用されます。

過去の日付を設定する

例 1

スケジュールされたクエリは、太平洋時間の every day 09:00 に実行されるように設定されています。1 月 1 日、1 月 2 日、1 月 3 日のデータがありません。次のように過去の日付範囲を選択します。

Start Time = 1/1/19
End Time = 1/4/19

この場合、次の時間に対応する run_date パラメータと run_time パラメータを使用してクエリが実行されます。

  • 2019 年 1 月 1 日の 09:00（太平洋時間）
  • 2019 年 1 月 2 日の 09:00（太平洋時間）
  • 2019 年 1 月 3 日の 09:00（太平洋時間）

例 2

スケジュールされたクエリは、太平洋時間の every day 23:00 に実行されるように設定されています。1 月 1 日、1 月 2 日、1 月 3 日のデータがありません。次のように過去の日付範囲を選択します（前の例よりも後の日付を選択している理由は、UTC では太平洋時間の 23:00 には日付が変わっているためです）。

Start Time = 1/2/19
End Time = 1/5/19

この場合、次の時間に対応する run_date パラメータと run_time パラメータを使用してクエリが実行されます。

  • 2019 年 1 月 2 日の 06:00（UTC）、つまり太平洋時間での 2019 年 1 月 1 日の 23:00
  • 2019 年 1 月 3 日の 06:00（UTC）、つまり太平洋時間での 2019 年 1 月 2 日の 23:00
  • 2019 年 1 月 4 日の 06:00（UTC）、つまり太平洋時間での 2019 年 1 月 3 日の 23:00

手動実行を設定した後、ページを更新して、実行リストで手動実行を確認します。

bq

手動で過去の期間でクエリを実行するには:

bq mk コマンドを入力して、転送実行フラグ --transfer_run を指定します。次のフラグも必要です。

  • --start_time
  • --end_time
bq mk \
--transfer_run \
--start_time='start_time' \
--end_time='end_time' \
resource_name

以下を置き換えます。

  • start_time と end_time。 Z で終わるタイムスタンプ、または有効なタイムゾーンのオフセットを含むタイムスタンプ。例:
    • 2017-08-19T12:11:35.00Z
    • 2017-05-25T00:00:00+00:00
  • resource_name。スケジュールされたクエリ（または転送）のリソース名。リソース名は、転送構成とも呼ばれます。

たとえば、コマンド projects/myproject/locations/us/transferConfigs/1234a123-1234-1a23-1be9-12ab3c456de7 は、スケジュールされたクエリリソース（または転送構成）のバックフィルをスケジュールします。

  bq mk \
  --transfer_run \
  --start_time 2017-05-25T00:00:00Z \
  --end_time 2017-05-25T00:00:00Z \
  projects/myproject/locations/us/transferConfigs/1234a123-1234-1a23-1be9-12ab3c456de7

詳細については、bq mk --transfer_run をご覧ください。

API

projects.locations.transferConfigs.scheduleRun メソッドを使用し、TransferConfig リソースのパスを指定します。

Java

BigQuery 用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、BigQuery クライアント ライブラリをご覧ください。詳細については、BigQuery Java API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.DataTransferServiceClient;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.ScheduleTransferRunsRequest;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.ScheduleTransferRunsResponse;
import com.google.protobuf.Timestamp;
import java.io.IOException;
import org.threeten.bp.Clock;
import org.threeten.bp.Instant;
import org.threeten.bp.temporal.ChronoUnit;

// Sample to run schedule back fill for transfer config
public class ScheduleBackFill {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String configId = "MY_CONFIG_ID";
    Clock clock = Clock.systemDefaultZone();
    Instant instant = clock.instant();
    Timestamp startTime =
        Timestamp.newBuilder()
            .setSeconds(instant.minus(5, ChronoUnit.DAYS).getEpochSecond())
            .setNanos(instant.minus(5, ChronoUnit.DAYS).getNano())
            .build();
    Timestamp endTime =
        Timestamp.newBuilder()
            .setSeconds(instant.minus(2, ChronoUnit.DAYS).getEpochSecond())
            .setNanos(instant.minus(2, ChronoUnit.DAYS).getNano())
            .build();
    scheduleBackFill(configId, startTime, endTime);
  }

  public static void scheduleBackFill(String configId, Timestamp startTime, Timestamp endTime)
      throws IOException {
    try (DataTransferServiceClient client = DataTransferServiceClient.create()) {
      ScheduleTransferRunsRequest request =
          ScheduleTransferRunsRequest.newBuilder()
              .setParent(configId)
              .setStartTime(startTime)
              .setEndTime(endTime)
              .build();
      ScheduleTransferRunsResponse response = client.scheduleTransferRuns(request);
      System.out.println("Schedule backfill run successfully :" + response.getRunsCount());
    } catch (ApiException ex) {
      System.out.print("Schedule backfill was not run." + ex.toString());
    }
  }
}

Python

BigQuery 用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、BigQuery クライアント ライブラリをご覧ください。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。

import datetime

from google.cloud import bigquery_datatransfer

transfer_client = bigquery_datatransfer.DataTransferServiceClient()

transfer_config_name = "projects/1234/locations/us/transferConfigs/abcd"
now = datetime.datetime.now(datetime.timezone.utc)
start_time = now - datetime.timedelta(days=5)
end_time = now - datetime.timedelta(days=2)

# Some data sources, such as scheduled_query only support daily run.
# Truncate start_time and end_time to midnight time (00:00AM UTC).
start_time = datetime.datetime(
    start_time.year, start_time.month, start_time.day, tzinfo=datetime.timezone.utc
)
end_time = datetime.datetime(
    end_time.year, end_time.month, end_time.day, tzinfo=datetime.timezone.utc
)

response = transfer_client.schedule_transfer_runs(
    parent=transfer_config_name, start_time=start_time, end_time=end_time,
)

print("Started transfer runs:")
for run in response.runs:
    print(f"backfill: {run.run_time} run: {run.name}")

スケジュールされたクエリの削除

Java

BigQuery 用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、BigQuery クライアント ライブラリをご覧ください。詳細については、BigQuery Java API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.DataTransferServiceClient;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.DeleteTransferConfigRequest;
import java.io.IOException;

// Sample to delete a transfer config
public class DeleteTransferConfig {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    // i.e projects/{project_id}/transferConfigs/{config_id}` or
    // `projects/{project_id}/locations/{location_id}/transferConfigs/{config_id}`
    String configId = "MY_CONFIG_ID";
    deleteTransferConfig(configId);
  }

  public static void deleteTransferConfig(String configId) throws IOException {
    try (DataTransferServiceClient dataTransferServiceClient = DataTransferServiceClient.create()) {
      DeleteTransferConfigRequest request =
          DeleteTransferConfigRequest.newBuilder().setName(configId).build();
      dataTransferServiceClient.deleteTransferConfig(request);
      System.out.println("Transfer config deleted successfully");
    } catch (ApiException ex) {
      System.out.println("Transfer config was not deleted." + ex.toString());
    }
  }
}

Python

BigQuery 用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、BigQuery クライアント ライブラリをご覧ください。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。

import google.api_core.exceptions
from google.cloud import bigquery_datatransfer

transfer_client = bigquery_datatransfer.DataTransferServiceClient()

transfer_config_name = "projects/1234/locations/us/transferConfigs/abcd"
try:
    transfer_client.delete_transfer_config(name=transfer_config_name)
except google.api_core.exceptions.NotFound:
    print("Transfer config not found.")
else:
    print(f"Deleted transfer config: {transfer_config_name}")

割り当て

自分でクエリを実行しているかのように、作成者の認証情報とプロジェクトを使用してスケジュールされたクエリが実行されます。

スケジュールされたクエリは、BigQuery Data Transfer Service の機能を使用しますが、転送ではなく、読み込みジョブの割り当ての対象ではありません。スケジュールされたクエリには、手動クエリと同じ BigQuery の割り当てと上限が適用されます。

料金

スケジュールされたクエリは、手動の BigQuery クエリと同じ料金です。

サポートされるリージョン

スケジュールされたクエリは、次のロケーションでサポートされています。

リージョンのロケーション

リージョンの説明 リージョン名 注
南北アメリカ
アイオワ us-central1 リーフアイコン 低 CO2
ラスベガス us-west4
ロサンゼルス us-west2
モントリオール northamerica-northeast1 リーフアイコン 低 CO2
北バージニア us-east4
オレゴン us-west1 リーフアイコン 低 CO2
ソルトレイクシティ us-west3
サンパウロ southamerica-east1 リーフアイコン 低 CO2
サウスカロライナ us-east1
トロント northamerica-northeast2
ヨーロッパ
ベルギー europe-west1 リーフアイコン 低 CO2
フィンランド europe-north1 リーフアイコン 低 CO2
フランクフルト europe-west3
ロンドン europe-west2
オランダ europe-west4
ワルシャワ europe-central2
チューリッヒ europe-west6 リーフアイコン 低 CO2
アジア太平洋
デリー asia-south2
香港 asia-east2
ジャカルタ asia-southeast2
メルボルン australia-southeast2
ムンバイ asia-south1
大阪 asia-northeast2
ソウル asia-northeast3
シンガポール asia-southeast1
シドニー australia-southeast1
台湾 asia-east1
東京 asia-northeast1

マルチリージョン

マルチリージョンの説明 マルチリージョン名
欧州連合の加盟国内のデータセンター1 EU
米国内のデータセンター US

1 EU マルチリージョン内のデータは europe-west2（ロンドン）や europe-west6（チューリッヒ）のデータセンターには保存されません。

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