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。スケジュールされたクエリは、GoogleSQL で作成する必要があります。GoogleSQL で作成するクエリには、データ定義言語（DDL）、データ操作言語（DML）による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

必要な権限

クエリのスケジュールを設定するには、次の IAM 権限が必要です。

  • 転送を作成するには、bigquery.transfers.update、bigquery.datasets.get の権限か、bigquery.jobs.create、bigquery.transfers.get、bigquery.datasets.get の権限が必要です。

  • スケジュールされたクエリを実行するには、次のものが必要です。

    • bigquery.datasets.get（抽出先データセットに対する権限）
    • bigquery.jobs.create

スケジュールされたクエリを変更または削除するには、bigquery.transfers.update および bigquery.transfers.get 権限か、bigquery.jobs.create 権限とスケジュールされたクエリに対するオーナー権限が必要です。

IAM 事前定義ロールの BigQuery 管理者（roles/bigquery.admin）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。Google Cloud コンソールのスケジュールされたクエリ UI でサービス アカウントを選択するには、次の IAM 権限が必要です。

  • iam.serviceAccounts.list

構成オプション

以下のセクションでは、構成オプションについて説明します。

クエリ文字列

クエリ文字列は、GoogleSQL 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 GoogleSQL の型 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、Google Cloud コンソールで [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し、WRITE_APPEND 書き込み設定を使用している場合、BigQuery はデータを宛先テーブルに追加し、スキーマのマッピングを試みます。BigQuery は、フィールドの追加と並べ替えを自動的に許可し、足りないオプション フィールドを受け入れます。実行間でテーブル スキーマが大きく変更され、BigQuery がその変更を自動的に処理できない場合、スケジュールされたクエリは失敗します。

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、Google Cloud コンソール、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、[宛先テーブルのパーティショニング フィールド] を空白のままにします。

BigQuery では、次のタイプのテーブル パーティショニングを使用できます。

Google Cloud コンソールでスケジュールされたクエリを使用してパーティション分割テーブルを作成するには、次のオプションを使用します。

  • 整数範囲パーティショニングを使用するには、[宛先テーブルのパーティショニング フィールド] を空白のままにします。

  • 時間単位列パーティショニングを使用するには、スケジュールされたクエリを設定するときに、[宛先テーブルのパーティショニング フィールド] に列名を指定します。

  • 取り込み時間パーティショニングを使用するには、[宛先テーブルのパーティショニング フィールド] を空白のままにして、宛先テーブルの名前で日付パーティショニングを指定します。例: mytable${run_date}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。

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
時間オフセットは、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。

DATETIME 要素のフォーマットについてご確認ください。
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 アカウントとは、 Google Cloud プロジェクトに関連付けられた特別なアカウントです。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で暗号鍵を指定する

転送実行のデータを暗号化する顧客管理の暗号鍵（CMEK）を指定できます。CMEK を使用して、スケジュールされたクエリからの転送をサポートできます。

転送で CMEK を指定すると、BigQuery Data Transfer Service は取り込まれたデータの中間ディスク上キャッシュに CMEK を適用して、データ転送ワークフロー全体が CMEK 遵守になるようにします。

最初に CMEK で作成されていなかった既存の転送は、更新して CMEK を追加することはできません。たとえば、最初にデフォルトの方法で暗号化されていた宛先テーブルを CMEK で暗号化されるように変更することはできません。逆に、CMEK で暗号化された宛先テーブルを別のタイプの暗号化に変更することはできません。

転送構成が CMEK 暗号化を使用して最初に作成された場合は、転送の CMEK を更新できます。転送構成の CMEK を更新すると、BigQuery Data Transfer Service は転送の次回実行時に CMEK を宛先テーブルに伝播します。BigQuery Data Transfer Service は、古い CMEK を転送中に新しい CMEK に置き換えます。詳細については、転送の更新をご覧ください。

プロジェクトのデフォルト鍵を使用することもできます。転送でプロジェクトのデフォルト鍵を指定すると、BigQuery Data Transfer Service は、新しい転送構成のデフォルト鍵としてプロジェクトのデフォルト鍵を使用します。

スケジュールされたクエリを設定する

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。スケジュールの構文の詳細については、リソース: TransferConfig をご覧ください。

コンソール

  1. Google Cloud コンソールで [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] をクリックします。

    Google Cloud コンソールで、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] ペインに表示されます。

    [新たにスケジュールされたクエリ] ペイン。

  4. [新たにスケジュールされたクエリ] ペイン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）デフォルトでのクエリは、毎日実行されるようにスケジュールされます。デフォルトのスケジュールを変更するには、[繰り返し] プルダウン メニューからオプションを選択します。

      • 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 mon 23:30、every 6 hours）。カスタム間隔などの有効なスケジュールの詳細については、リソース: TransferConfig の schedule フィールドをご覧ください。

        カスタム スケジュールされたクエリのフォーマット。

      • 開始時間を変更するには、[設定時間に開始する] オプションを選択し、目的の開始日時を入力します。

      • 終了時刻を指定するには、[終了時刻を設定] オプションを選択し、目的の終了日時を入力します。

      • 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、[繰り返しの頻度] メニューで [オンデマンド] を選択します。

  5. GoogleSQL SELECT クエリを使用する場合は、[クエリ結果の宛先テーブルを設定する] オプションを選択し、宛先データセットに関する次の情報を入力します。

    • [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。

    • [宛先テーブルの書き込み設定] で、[テーブルに追加する] を選択してデータをテーブルに追加するか、[テーブルを上書きする] を選択して宛先テーブルを上書きします。

      新たにスケジュールされたクエリの宛先。

  6. [ロケーション タイプ] を選択します。

    • クエリ結果の宛先テーブルを有効にしている場合は、[自動ロケーション選択] を選択して、宛先テーブルが存在するロケーションを自動的に選択できます。

    • ない場合は、クエリ対象のデータが配置されているロケーションを選択します。

  7. 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。顧客管理の暗号鍵（CMEK）が BigQuery Data Transfer Service と連携する仕組みについては、スケジュールされたクエリで暗号鍵を指定するをご覧ください。

    • 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。 フェデレーション ID でログインしている場合は、サービス アカウントが必要です。

      スケジュールされたクエリの詳細オプション。

  8. 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。

    • （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。

  9. [保存] 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。カスタム間隔などの有効なスケジュールの詳細については、リソース: TransferConfig の schedule フィールドをご覧ください。例:
    • --schedule='every 24 hours'
    • --schedule='every 3 hours'
    • --schedule='every monday 09:00'
    • --schedule='1st sunday of sep,oct,nov 00:00'

オプションのフラグ:

  • --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、スケジュールされたクエリの実行後に、宛先テーブルをクエリ結果で上書きします。既存のデータはすべて消去されます。パーティション分割されていないテーブルの場合、スキーマも消去されます。

  • --append_table は、結果を宛先テーブルに追加します。

  • 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、最も近い Google Cloud ロケーションが使用されます。

たとえば、次のコマンドはクエリ 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、次の必須フラグを指定します。

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

オプションのフラグ:

  • --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、デフォルトでは作成時間に基づいて「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、最も近い Google Cloud 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。

  • --destination_kms_key では、この転送に顧客管理の暗号鍵（CMEK）を使用する場合、その鍵の鍵のリソース ID を指定します。CMEK が BigQuery Data Transfer Service でどのように機能するかについては、スケジュールされたクエリで暗号鍵を指定するをご覧ください。

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

次のように置き換えます。

  • 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。
  • data_source。データソース: scheduled_query。
  • （省略可）--service_account_name フラグは、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。
  • （省略可）--destination_kms_key には、Cloud KMS 鍵の鍵リソース ID を指定します（例: projects/project_name/locations/us/keyRings/key_ring_name/cryptoKeys/key_name）。

たとえば、次のコマンドは、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

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートにある Java の設定手順を完了してください。詳細については、BigQuery Java API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

BigQuery に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、クライアント ライブラリの認証情報を設定するをご覧ください。

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

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートにある Python の設定手順を完了してください。詳細については、BigQuery Python API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

BigQuery に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、クライアント ライブラリの認証情報を設定するをご覧ください。

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

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートにある Java の設定手順を完了してください。詳細については、BigQuery Java API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

BigQuery に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、クライアント ライブラリの認証情報を設定するをご覧ください。

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

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートにある Python の設定手順を完了してください。詳細については、BigQuery Python API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

BigQuery に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、クライアント ライブラリの認証情報を設定するをご覧ください。

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を表示する

コンソール

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 メニューで [スケジュール設定] をクリックし、[スケジュールされたクエリ] でフィルタします。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。

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

単一のスケジュールされたクエリの詳細を表示するには、bq show コマンドを入力し、そのスケジュールされたクエリまたは転送構成の transfer_path 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

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートにある Java の設定手順を完了してください。詳細については、BigQuery Java API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

BigQuery に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、クライアント ライブラリの認証情報を設定するをご覧ください。

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

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートにある Python の設定手順を完了してください。詳細については、BigQuery Python API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

BigQuery に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、クライアント ライブラリの認証情報を設定するをご覧ください。

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を更新する

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 メニューで、[スケジュールされたクエリ] または [スケジュール設定] 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。スケジュールされたクエリの詳細情報を編集します。
  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。

bq

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

必要な --transfer_config フラグを指定して bq update コマンドを入力します。

オプションのフラグ:

  • --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、デフォルトでは作成時間に基づいて「24 時間ごと」に作成されます。

  • --service_account_name は、--update_credentials も設定されている場合にのみ有効になります。詳細については、スケジュールされたクエリの認証情報を更新するをご覧ください。

  • --target_dataset（DDL および DML クエリで省略可）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。

  • --display_name は、スケジュールされたクエリの名前です。

  • --params 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"}'）。

  • --destination_kms_key では、この転送に顧客管理の暗号鍵（CMEK）を使用する場合、Cloud KMS 鍵の鍵のリソース ID を指定します。顧客管理の暗号鍵（CMEK）が BigQuery Data Transfer Service と連携する仕組みについては、スケジュールされたクエリで暗号鍵を指定するをご覧ください。

bq update \
--target_dataset=dataset \
--display_name=name \
--params='parameters'
--transfer_config \
RESOURCE_NAME

次のように置き換えます。

  • 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_kms_key には、Cloud KMS 鍵の鍵リソース ID を指定します（例: projects/project_name/locations/us/keyRings/key_ring_name/cryptoKeys/key_name）。
  • RESOURCE_NAME: 転送のリソース名（転送構成とも呼ばれます）。転送のリソース名がわからない場合は、bq ls --transfer_config --transfer_location=location を使用してリソース名を探します。

たとえば、次のコマンドは、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更新します。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。

bq update \
--target_dataset=mydataset \
--display_name='My Scheduled Query' \
--params='{"query":"SELECT 1 from mydataset.test","destination_table_name_template":"mytable","write_disposition":"WRITE_TRUNCATE"}'
--transfer_config \
projects/myproject/locations/us/transferConfigs/1234a123-1234-1a23-1be9-12ab3c456de7

API

projects.transferConfigs.patch メソッドを使用して、transferConfig.name パラメータで転送のリソース名を指定します。転送のリソース名が不明の場合は、bq ls --transfer_config --transfer_location=location コマンドを発行してすべての転送を一覧表示するか、projects.locations.transferConfigs.list メソッドを呼び出して、parent パラメータでプロジェクト ID を指定します。

Java

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートにある Java の設定手順を完了してください。詳細については、BigQuery Java API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

BigQuery に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、クライアント ライブラリの認証情報を設定するをご覧ください。

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 transfer config.
public class UpdateTransferConfig {

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

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

Python

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートにある Python の設定手順を完了してください。詳細については、BigQuery Python API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

BigQuery に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、クライアント ライブラリの認証情報を設定するをご覧ください。

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

transfer_client = bigquery_datatransfer.DataTransferServiceClient()

transfer_config_name = "projects/1234/locations/us/transferConfigs/abcd"
new_display_name = "My Transfer Config"

transfer_config = bigquery_datatransfer.TransferConfig(name=transfer_config_name)
transfer_config.display_name = new_display_name

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

print(f"Updated config: '{transfer_config.name}'")
print(f"New display name: '{transfer_config.display_name}'")

所有権制限のあるスケジュールされたクエリを更新する

所有していないスケジュールされたクエリを更新しようとすると、更新が失敗し、次のエラー メッセージが表示されることがあります。

Cannot modify restricted parameters without taking ownership of the transfer configuration.

スケジュールされたクエリのオーナーは、スケジュールされたクエリに関連付けられているユーザー、またはスケジュールされたクエリに関連付けられているサービス アカウントへのアクセス権を持つユーザーです。関連付けられたユーザーは、スケジュールされたクエリの構成の詳細で確認できます。スケジュールされたクエリを更新して所有権を取得する方法については、スケジュールされたクエリの認証情報を更新するをご覧ください。ユーザーにサービス アカウントへのアクセス権を付与するには、サービス アカウント ユーザーのロールが必要です。

スケジュールされたクエリのオーナーではないが、クエリで言及されているすべてのリソースへのアクセス権を持つユーザーは、クエリの更新を許可される場合があります。このシナリオは、クエリが 1～2 分以内に検証できる場合にのみサポートされます。それ以外の場合は、前述のエラー メッセージが表示されます。クエリが複雑すぎる場合は、スケジュールされたクエリの認証情報を更新して、スケジュールされたクエリの直接の所有権を得るか、サービス アカウントを使用できます。

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 Google 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

  • クエリを更新しようとすると、次の制限付きパラメータ エラーが発生します。

    Cannot modify restricted parameters without taking ownership of the transfer configuration.

コンソール

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。

  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 \
--update_credentials \
--service_account_name=abcdef-test-sa@abcdef-test.iam.gserviceaccount.com
--transfer_config \
projects/myproject/locations/us/transferConfigs/1234a123-1234-1a23-1be9-12ab3c456de7

Java

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートにある Java の設定手順を完了してください。詳細については、BigQuery Java API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

BigQuery に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、クライアント ライブラリの認証情報を設定するをご覧ください。

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

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートにある Python の設定手順を完了してください。詳細については、BigQuery Python API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

BigQuery に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、クライアント ライブラリの認証情報を設定するをご覧ください。

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。

コンソール

[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

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートにある Java の設定手順を完了してください。詳細については、BigQuery Java API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

BigQuery に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、クライアント ライブラリの認証情報を設定するをご覧ください。

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

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートにある Python の設定手順を完了してください。詳細については、BigQuery Python API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

BigQuery に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、クライアント ライブラリの認証情報を設定するをご覧ください。

import datetime

from google.cloud.bigquery_datatransfer_v1 import (
    DataTransferServiceClient,
    StartManualTransferRunsRequest,
)

# Create a client object
client = DataTransferServiceClient()

# Replace with your transfer configuration name
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
)

requested_time_range = StartManualTransferRunsRequest.TimeRange(
    start_time=start_time,
    end_time=end_time,
)

# Initialize request argument(s)
request = StartManualTransferRunsRequest(
    parent=transfer_config_name,
    requested_time_range=requested_time_range,
)

# Make the request
response = client.start_manual_transfer_runs(request=request)

# Handle the response
print("Started manual 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を削除する

コンソール

Google Cloud コンソールの [スケジュールされたクエリ] ページでスケジュールされたクエリを削除するには、次の操作を行います。

  1. ナビゲーション メニューで [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、削除するスケジュールされた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] ページで、[削除] をクリックします。

    [スケジュールされたクエリ] ページでスケジュールされたクエリを削除します。

または、Google Cloud コンソールの [スケジュール設定] ページでスケジュールされたクエリを削除することもできます。

  1. ナビゲーション メニューで [スケジュール設定] 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、削除するスケジュールされたクエリの [操作] メニューをクリックします。

  3. [削除] を選択します。

    [スケジュール設定] ページでスケジュールされたクエリを削除します。

Java

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートにある Java の設定手順を完了してください。詳細については、BigQuery Java API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

BigQuery に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、クライアント ライブラリの認証情報を設定するをご覧ください。

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

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートにある Python の設定手順を完了してください。詳細については、BigQuery Python API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

BigQuery に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、クライアント ライブラリの認証情報を設定するをご覧ください。

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}")

スケジュールされたクエリを無効または有効にする

スケジュールを削除せずに、選択したクエリのスケジュールされた実行を一時停止するには、スケジュールを無効にします。

選択したクエリのスケジュールを無効にするには、次の操作を行います。

  1. Google Cloud コンソールのナビゲーション メニューで、[スケジュール設定] 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、無効にするスケジュールされたクエリの [操作] メニューをクリックします。

  3. [無効にする] を選択します。

    [スケジュール設定] ページでスケジュールされたクエリを無効にします。

無効になったスケジュールされたクエリを有効にするには、有効にするスケジュールされたクエリの [操作] メニューをクリックし、[有効にする] を選択します。

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、常にバッチ クエリジョブとして実行されます。

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

次の表は、BigQuery が利用可能な南北アメリカのリージョンを示したものです。
リージョンの説明 リージョン名 詳細
コロンバス（オハイオ州） us-east5
ダラス us-south1 リーフアイコン 低 CO2
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
メキシコ northamerica-south1
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
サンティアゴ southamerica-west1 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 リーフアイコン 低 CO2
次の表は、BigQuery が利用可能なアジア太平洋のリージョンを示しています。
リージョンの説明 リージョン名 詳細
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
次の表は、BigQuery が利用可能なヨーロッパのリージョンを示しています。
リージョンの説明 リージョン名 詳細
ベルギー europe-west1 リーフアイコン 低 CO2
ベルリン europe-west10 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 リーフアイコン 低 CO2
ロンドン europe-west2 リーフアイコン 低 CO2
マドリッド europe-southwest1 リーフアイコン 低 CO2
ミラノ europe-west8
オランダ europe-west4 リーフアイコン 低 CO2
パリ europe-west9 リーフアイコン 低 CO2
ストックホルム europe-north2 リーフアイコン 低 CO2
トリノ europe-west12
ワルシャワ europe-central2
チューリッヒ europe-west6 リーフアイコン 低 CO2
次の表は、BigQuery が利用可能な中東のリージョンを示しています。
リージョンの説明 リージョン名 詳細
ダンマーム me-central2
ドーハ me-central1
テルアビブ me-west1
次の表は、BigQuery が利用可能なアフリカのリージョンを示しています。
リージョンの説明 リージョン名 詳細
ヨハネスブルグ africa-south1

マルチリージョン

次の表は、BigQuery が利用可能なマルチリージョンを示しています。
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2 US

1 EU マルチリージョン内のデータは、europe-west1（ベルギー）または europe-west4（オランダ）のいずれかのロケーションにのみ保存されます。データの保存と処理が行われる正確な場所は、BigQuery によって自動的に決定されます。

2 US マルチリージョン内のデータは、us-central1（アイオワ）、us-west1（オレゴン）、us-central2（オクラホマ）のいずれかのロケーションにのみ保存されます。データの保存と処理が行われる正確な場所は、BigQuery によって自動的に決定されます。

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