テーブルの作成と使用

このドキュメントでは、BigQuery で標準（組み込み）テーブルを作成して使用する方法について説明します。他のタイプのテーブルを作成する方法については、以下をご覧ください。

テーブルを作成した後は、以下の操作を行うことができます。

  • テーブルデータへのアクセスを制御する
  • テーブルに関する情報を取得する
  • データセット内のテーブルを一覧表示する
  • テーブル メタデータの取得

テーブルのプロパティの更新、テーブルのコピー、テーブルの削除などのテーブルの管理の詳細については、テーブルの管理をご覧ください。

始める前に

BigQuery でテーブルを作成する前に、まず次のことを行います。

テーブルの命名

BigQuery でテーブルを作成するとき、テーブル名はデータセットごとに一意である必要があります。テーブル名の要件は次のとおりです。

  • 1,024 文字以内。
  • カテゴリ L（文字）、M（マーク）、N（数字）、Pc（コネクタ、アンダースコアを含む）、Pd（ダッシュ）、Zs（スペース）の Unicode 文字を含む。詳しくは、一般カテゴリをご覧ください。

たとえば、table 01、ग्राहक、00_お客様、étudiant-01 はすべて有効なテーブル名です。

一部のテーブル名とテーブル名の接頭辞は予約済みです。テーブル名または接頭辞が予約されているというエラーが表示された場合は、別の名前を選択して、もう一度試してください。

テーブルの作成

BigQuery では、次の方法でテーブルを作成できます。

  • Cloud Console または bq コマンドライン ツールの bq mk コマンドを使用して手動で作成する。
  • プログラムで tables.insert API メソッドを呼び出して作成する。
  • クライアント ライブラリを使用する。
  • クエリ結果から作成する。
  • 外部データソースを参照するテーブルを定義する。
  • データを読み込むときに作成する。
  • CREATE TABLE データ定義言語（DDL）ステートメントを使用する。

必要な権限

テーブルを作成するには、次の IAM 権限が必要です。

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

また、テーブルに書き込むデータにアクセスするために bigquery.tables.getData 権限が必要になる場合があります。

次の各事前定義 IAM ロールには、テーブルの作成に必要な権限が含まれています。

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

また、bigquery.datasets.create 権限がある場合は、自分が作成したデータセット内のテーブルを作成および更新できます。

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

スキーマ定義を含む空のテーブルの作成

次の方法でスキーマ定義を含む空のテーブルを作成できます。

  • Cloud Console を使用してスキーマを入力する。
  • bq コマンドライン ツールを使用してインラインでスキーマを指定する。
  • bq コマンドライン ツールを使用して JSON スキーマ ファイルを送信する。
  • API の tables.insert メソッドを呼び出すときに、テーブル リソースでスキーマを指定する。

テーブル スキーマの指定方法については、スキーマの指定をご覧ください。

テーブルを作成した後、そのテーブルへデータを入力するにはデータの読み込みまたはクエリ結果の書き込みを行います。

スキーマ定義を含む空のテーブルを作成するには:

Console

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

    [BigQuery] に移動

  2. [エクスプローラ] パネルでプロジェクトを開いて、データセットを選択します。

  3. アクション オプションを開いて、[開く] をクリックします。

  4. 詳細パネルで [テーブルを作成] をクリックします。

  5. [テーブルの作成] ページの [ソース] セクションで、[空のテーブル] を選択します。

  6. [テーブルの作成] ページの [送信先] セクションで、次の操作を行います。

    • [データセット名] で、該当するデータセットを選択します。

      データセットを選択

    • [テーブル名] に、BigQuery で作成するテーブルの名前を入力します。

    • [テーブルタイプ] が [ネイティブ テーブル] に設定されていることを確認します。

  7. [スキーマ] セクションでスキーマ定義を入力します。

    • スキーマ情報を手動で入力します。

      • [テキストとして編集] を有効にし、テーブル スキーマを JSON 配列として入力します。

      • [フィールドを追加] を使用して、スキーマを手動で入力します。

  8. [パーティションとクラスタの設定] はデフォルト値（No partitioning）のままにします。

  9. [詳細オプション] セクションの [暗号化] の値は、デフォルト（Google-managed key）のままにします。BigQuery はデフォルトで、保存されているお客様のコンテンツを暗号化します。

  10. [テーブルを作成] をクリックします。

SQL

データ定義言語（DDL）ステートメントを使用すると、標準 SQL クエリ構文を使用してテーブルとビューの作成と変更ができます。

データ定義言語ステートメントの使用をご覧ください。

Cloud Console で DDL ステートメントを使用してテーブルを作成するには:

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

    [BigQuery] に移動

  2. [クエリを新規作成] をクリックします。

  3. [クエリエディタ] テキスト領域に CREATE TABLE DDL ステートメントを入力します。

    次のクエリは、2023 年 1 月 1 日まで有効の、newtable という名前のテーブルを作成します。テーブルの説明は「2023 年に有効期限切れとなるテーブル」、テーブルのラベルは org_unit:development です。

     CREATE TABLE mydataset.newtable
 (
   x INT64 OPTIONS(description="An optional INTEGER field"),
   y STRUCT<
     a ARRAY<STRING> OPTIONS(description="A repeated STRING field"),
     b BOOL
   >
 )
 OPTIONS(
   expiration_timestamp=TIMESTAMP "2023-01-01 00:00:00 UTC",
   description="a table that expires in 2023",
   labels=[("org_unit", "development")]
 )

  4. （省略可）[展開] をクリックして [クエリの設定] を選択します。クエリの設定

  5. （省略可）[処理を行うロケーション] で [自動選択] をクリックし、データのロケーションを選択します。処理を行うロケーションの設定を未指定のままにすると、該当するロケーションが自動的に検出されます。クエリ処理のロケーション

  6. [実行] をクリックします。クエリが完了すると、テーブルが [リソース] ペインに表示されます。

bq

--table または -t フラグを指定して、bq mk コマンドを使用します。テーブル スキーマ情報は、インラインまたは JSON スキーマ ファイルによって指定できます。次のオプション パラメータを使用できます。

  • --expiration
  • --description
  • --time_partitioning_type
  • --destination_kms_key
  • --label

--time_partitioning_type と --destination_kms_key はここでは説明しません。--time_partitioning_type の詳細については、パーティション分割テーブルをご覧ください。--destination_kms_key の詳細については、顧客管理の暗号鍵をご覧ください。

デフォルト以外のプロジェクトでテーブルを作成する場合は、project_id:dataset の形式でプロジェクト ID をデータセットに追加します。

既存のデータセット内にスキーマ定義を持つ空のテーブルを作成するには、以下を入力します。

bq mk \
--table \
--expiration integer \
--description description \
--label key_1:value_1 \
--label key_2:value_2 \
project_id:dataset.table \
schema

次のように置き換えます。

  • integer はテーブルのデフォルトの存続期間（秒）です。最小値は 3,600 秒（1 時間）です。現在の UTC 時間にこの整数値を足した値が、有効期限になります。テーブルの作成時に有効期限を設定した場合、データセットのデフォルトのテーブル有効期限設定は無視されます。
  • description はテーブルの説明です。引用符で囲みます。
  • key_1:value_1 と key_2:value_2 は、ラベルを指定する Key-Value ペアです。
  • project_id は、プロジェクト ID です。
  • dataset は、プロジェクトのデータセットです。
  • table は、作成するテーブルの名前です。
  • schema は、field:data_type,field:data_type という形式のインライン スキーマ定義、またはローカルマシン上の JSON スキーマ ファイルへのパスです。

コマンドラインでスキーマを指定する場合、RECORD（STRUCT）型と列の説明を含めることはできません。また、列のモードも指定できません。すべてのモードはデフォルトの NULLABLE になります。説明、モード、RECORD 型を含めるには、JSON スキーマ ファイルを指定します。

例:

インライン スキーマ定義を使用してテーブルを作成するには、以下のコマンドを入力します。このコマンドは、デフォルト プロジェクトにある mydataset 内に mytable という名前のテーブルを作成します。テーブルの存続期間は 3,600 秒（1 時間）、説明は This is my table、ラベルは organization:development に設定されます。このコマンドでは --table ではなく -t ショートカットを使用しています。スキーマはインラインで qtr:STRING,sales:FLOAT,year:STRING と指定されています。

bq mk \
  -t \
  --expiration 3600 \
  --description "This is my table" \
  --label organization:development \
  mydataset.mytable \
  qtr:STRING,sales:FLOAT,year:STRING

次のコマンドを入力し、JSON スキーマ ファイルを使用してテーブルを作成します。このコマンドは、デフォルト プロジェクトにある mydataset 内に mytable という名前のテーブルを作成します。テーブルの存続期間は 3,600 秒（1 時間）、説明は This is my table、ラベルは organization:development に設定されます。スキーマ ファイルのパスは /tmp/myschema.json です。

bq mk \
  --table \
  --expiration 3600 \
  --description "This is my table" \
  --label organization:development \
  mydataset.mytable \
  /tmp/myschema.json

JSON スキーマ ファイルを使用してテーブルを作成するには、次のコマンドを入力します。このコマンドは、myotherproject プロジェクトにある mydataset 内に mytable という名前のテーブルを作成します。テーブルの存続期間は 3,600 秒（1 時間）、説明は This is my table、ラベルは organization:development に設定されます。スキーマ ファイルのパスは /tmp/myschema.json です。

bq mk \
  --table \
  --expiration 3600 \
  --description "This is my table" \
  --label organization:development \
  myotherproject:mydataset.mytable \
  /tmp/myschema.json

テーブルを作成した後、テーブルの有効期限、説明、ラベルを更新できます。スキーマ定義を変更することもできます。

API

定義済みのテーブル リソースを使用して tables.insert メソッドを呼び出します。

C#

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用にある C# の設定手順を行ってください。詳細については、BigQuery C# API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。


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

public class BigQueryCreateTable
{
    public BigQueryTable CreateTable(
        string projectId = "your-project-id",
        string datasetId = "your_dataset_id"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        var dataset = client.GetDataset(datasetId);
        // Create schema for new table.
        var schema = new TableSchemaBuilder
        {
            { "full_name", BigQueryDbType.String },
            { "age", BigQueryDbType.Int64 }
        }.Build();
        // Create the table
        return dataset.CreateTable(tableId: "your_table_id", schema: schema);
    }
}

Go

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用の Go の手順に沿って設定を行ってください。詳細については、BigQuery Go API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

import (
	"context"
	"fmt"
	"time"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
)

// createTableExplicitSchema demonstrates creating a new BigQuery table and specifying a schema.
func createTableExplicitSchema(projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydatasetid"
	// tableID := "mytableid"
	ctx := context.Background()

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

	sampleSchema := bigquery.Schema{
		{Name: "full_name", Type: bigquery.StringFieldType},
		{Name: "age", Type: bigquery.IntegerFieldType},
	}

	metaData := &bigquery.TableMetadata{
		Schema:         sampleSchema,
		ExpirationTime: time.Now().AddDate(1, 0, 0), // Table will be automatically deleted in 1 year.
	}
	tableRef := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	if err := tableRef.Create(ctx, metaData); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用にある Java の設定手順を行ってください。詳細については、BigQuery Java API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Field;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardSQLTypeName;
import com.google.cloud.bigquery.StandardTableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.TableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TableInfo;

public class CreateTable {

  public static void runCreateTable() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    Schema schema =
        Schema.of(
            Field.of("stringField", StandardSQLTypeName.STRING),
            Field.of("booleanField", StandardSQLTypeName.BOOL));
    createTable(datasetName, tableName, schema);
  }

  public static void createTable(String datasetName, String tableName, Schema schema) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, tableName);
      TableDefinition tableDefinition = StandardTableDefinition.of(schema);
      TableInfo tableInfo = TableInfo.newBuilder(tableId, tableDefinition).build();

      bigquery.create(tableInfo);
      System.out.println("Table created successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Table was not created. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用の Node.js の手順に沿って設定を行ってください。詳細については、BigQuery Node.js API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

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

async function createTable() {
  // Creates a new table named "my_table" in "my_dataset".

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = "my_dataset";
  // const tableId = "my_table";
  // const schema = 'Name:string, Age:integer, Weight:float, IsMagic:boolean';

  // For all options, see https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/v2/tables#resource
  const options = {
    schema: schema,
    location: 'US',
  };

  // Create a new table in the dataset
  const [table] = await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .createTable(tableId, options);

  console.log(`Table ${table.id} created.`);
}

PHP

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用にある PHP の設定手順を行ってください。詳細については、BigQuery PHP API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId = 'The Google project ID';
// $datasetId = 'The BigQuery dataset ID';
// $tableId = 'The BigQuery table ID';
// $fields = [
//    [
//        'name' => 'field1',
//        'type' => 'string',
//        'mode' => 'required'
//    ],
//    [
//        'name' => 'field2',
//        'type' => 'integer'
//    ],
//];

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$dataset = $bigQuery->dataset($datasetId);
$schema = ['fields' => $fields];
$table = $dataset->createTable($tableId, ['schema' => $schema]);
printf('Created table %s' . PHP_EOL, $tableId);

Python

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用にある Python の設定手順を行ってください。詳細については、BigQuery Python API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the table to create.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

schema = [
    bigquery.SchemaField("full_name", "STRING", mode="REQUIRED"),
    bigquery.SchemaField("age", "INTEGER", mode="REQUIRED"),
]

table = bigquery.Table(table_id, schema=schema)
table = client.create_table(table)  # Make an API request.
print(
    "Created table {}.{}.{}".format(table.project, table.dataset_id, table.table_id)
)

Ruby

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用にある Ruby の設定手順を行ってください。詳細については、BigQuery Ruby API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

require "google/cloud/bigquery"

def create_table dataset_id = "my_dataset"
  bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new
  dataset  = bigquery.dataset dataset_id
  table_id = "my_table"

  table = dataset.create_table table_id do |updater|
    updater.string  "full_name", mode: :required
    updater.integer "age",       mode: :required
  end

  puts "Created table: #{table_id}"
end

スキーマ定義を含まない空のテーブルの作成

Java

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用の Java の手順に沿って設定を行ってください。詳細については、BigQuery Java API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardTableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.TableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TableInfo;

// Sample to create a table without schema
public class CreateTableWithoutSchema {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    createTableWithoutSchema(datasetName, tableName);
  }

  public static void createTableWithoutSchema(String datasetName, String tableName) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, tableName);
      TableDefinition tableDefinition = StandardTableDefinition.of(Schema.of());
      TableInfo tableInfo = TableInfo.newBuilder(tableId, tableDefinition).build();

      bigquery.create(tableInfo);
      System.out.println("Table created successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Table was not created. \n" + e.toString());
    }
  }
}

クエリ結果からのテーブルの作成

クエリ結果からテーブルを作成するには、結果を宛先テーブルに書き込みます。

Console

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

    [BigQuery] ページに移動

  2. [エクスプローラ] パネルでプロジェクトを開いて、データセットを選択します。

  3. クエリエディタが表示されていない場合は、ウィンドウの右上にある [エディタを表示] をクリックします。

  4. [クエリエディタ] テキスト領域に有効な SQL クエリを入力します。

  5. [展開] をクリックして、[クエリ オプション] を選択します。

    クエリの設定

  6. [クエリ結果の宛先テーブルを設定する] チェックボックスをオンにします。

    宛先の設定

  7. [送信先] セクションの [プロジェクト名] と [データセット名] でテーブルを作成するプロジェクトとデータセットをそれぞれ選択し、[テーブル名] に作成するテーブルの名前を設定します。

  8. [宛先テーブルの書き込み設定] セクションで、次のいずれかを選択します。

    • [空の場合に書き込む] - テーブルが空の場合にのみ、クエリ結果をテーブルに書き込みます。
    • [テーブルに追加する] - クエリ結果を既存のテーブルに追加します。
    • [テーブルを上書きする] - 既存のテーブルにクエリ結果を同じ名前で上書きします。

  9. （省略可）[処理を行うロケーション] で [自動選択] をクリックし、ロケーションを選択します。

  10. [クエリを実行] をクリックします。これにより、指定したテーブルにクエリ結果を書き込むクエリジョブが作成されます。

宛先テーブルを指定せずにクエリを実行した場合は、エディタの下にある [結果を保存する] ボタンをクリックすると、キャッシュに保存された結果テーブルを永続テーブルにコピーできます。

SQL

データ定義言語（DDL）ステートメントでは、標準 SQL クエリ構文を使用してテーブルの作成と変更ができます。

詳細については、CREATE TABLE ステートメントのページと、既存のテーブルからの新しいテーブルの作成の CREATE TABLE の例をご覧ください。

bq

クエリ結果に基づいて永続テーブルを作成するには、bq query コマンドを入力して、--destination_table フラグを指定します。標準 SQL 構文を使用するには、use_legacy_sql=false フラグを指定します。デフォルト プロジェクト以外のプロジェクトにあるテーブルにクエリ結果を書き込むには、project_id:dataset の形式でプロジェクト ID をデータセット名に追加します。

（省略可）--location フラグを指定して、その値をロケーションに設定します。

既存の宛先テーブルに対する書き込み処理を制御するには、次のオプション フラグのいずれかを指定します。

  • --append_table: 宛先テーブルが存在する場合、クエリ結果がそのテーブルに追加されます。
  • --replace: 宛先テーブルが存在する場合、そのテーブルはクエリ結果で上書きされます。
bq --location=location query \
--destination_table project_id:dataset.table \
--use_legacy_sql=false 'query'

次のように置き換えます。

  • location は、クエリの処理に使用するロケーションの名前です。--location フラグは省略可能です。たとえば、BigQuery を東京リージョンで使用している場合は、このフラグの値を asia-northeast1 に設定します。ロケーションのデフォルト値は、.bigqueryrc ファイルを使用して設定できます。
  • project_id はプロジェクト ID です。
  • dataset は、クエリ結果を書き込むテーブルを含むデータセットの名前です。
  • table は、クエリ結果を書き込むテーブルの名前です。
  • query は標準 SQL 構文のクエリです。

書き込み処理フラグが指定されていない場合は、デフォルトの動作として、テーブルが空の場合にのみ結果が書き込まれます。テーブルが存在していて空でない場合は、「BigQuery error in query operation: Error processing job project_id:bqjob_123abc456789_00000e1234f_1': Already Exists: Table project_id:dataset.table」というエラーが返されます。

例:

次のコマンドを入力すると、mydataset 内の mytable という宛先テーブルにクエリ結果が書き込まれます。このデータセットはデフォルト プロジェクトにあります。コマンドに書き込み処理フラグは指定されていないため、宛先テーブルは新規または空である必要があります。それ以外の場合は、Already exists エラーが返されます。このクエリは、USA Name Data 一般公開データセットからデータを取得します。

bq query \
--destination_table mydataset.mytable \
--use_legacy_sql=false \
'SELECT
  name,
  number
FROM
  `bigquery-public-data`.usa_names.usa_1910_current
WHERE
  gender = "M"
ORDER BY
  number DESC'

クエリ結果を使用して mydataset 内の mytable という名前の宛先テーブルを上書きするには、次のコマンドを入力します。このデータセットはデフォルト プロジェクトにあります。このコマンドには --replace フラグが指定されているため、宛先テーブルが上書きされます。

bq query \
--destination_table mydataset.mytable \
--replace \
--use_legacy_sql=false \
'SELECT
   name,
   number
 FROM
   `bigquery-public-data`.usa_names.usa_1910_current
 WHERE
   gender = "M"
 ORDER BY
   number DESC'

mydataset 内の mytable という名前の宛先テーブルにクエリ結果を追加するには、次のコマンドを入力します。このデータセットはデフォルト プロジェクトではなく my-other-project にあります。このコマンドには --append_table フラグが指定されているため、クエリ結果が宛先テーブルに追加されます。

bq query \
--append_table \
--use_legacy_sql=false \
--destination_table my-other-project:mydataset.mytable \
'SELECT
   name,
   number
 FROM
   `bigquery-public-data`.usa_names.usa_1910_current
 WHERE
   gender = "M"
 ORDER BY
   number DESC'

上記のそれぞれの例では、次のような出力が生成されます。読みやすくするために、出力の一部のみを示します。

Waiting on bqjob_r123abc456_000001234567_1 ... (2s) Current status: DONE
+---------+--------+
|  name   | number |
+---------+--------+
| Robert  |  10021 |
| John    |   9636 |
| Robert  |   9297 |
| ...              |
+---------+--------+

API

クエリ結果を永続テーブルに保存するには、jobs.insert メソッドを呼び出して query ジョブを構成し、destinationTable プロパティの値を含めます。既存の宛先テーブルに対する書き込み処理を制御するには、writeDisposition プロパティを構成します。

クエリジョブの処理を行うロケーションを制御するには、ジョブリソースの jobReference セクションにある location プロパティを指定します。

Go

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用の Go の手順に沿って設定を行ってください。詳細については、BigQuery Go API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

bigquery/snippets/querying/bigquery_query_destination_table.go 
import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// queryWithDestination demonstrates saving the results of a query to a specific table by setting the destination
// via the API properties.
func queryWithDestination(w io.Writer, projectID, destDatasetID, destTableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// tableID := "mytable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	q := client.Query("SELECT 17 as my_col")
	q.Location = "US" // Location must match the dataset(s) referenced in query.
	q.QueryConfig.Dst = client.Dataset(destDatasetID).Table(destTableID)
	// Run the query and print results when the query job is completed.
	job, err := q.Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	status, err := job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	if err := status.Err(); err != nil {
		return err
	}
	it, err := job.Read(ctx)
	for {
		var row []bigquery.Value
		err := it.Next(&row)
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintln(w, row)
	}
	return nil
}

Java

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用の Java の手順に沿って設定を行ってください。詳細については、BigQuery Java API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

クエリの結果を永続テーブルに保存するには、QueryJobConfiguration で宛先テーブルを目的の TableId に設定します。

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.QueryJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

public class SaveQueryToTable {

  public static void runSaveQueryToTable() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String query = "SELECT corpus FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare` GROUP BY corpus;";
    String destinationTable = "MY_TABLE";
    String destinationDataset = "MY_DATASET";

    saveQueryToTable(destinationDataset, destinationTable, query);
  }

  public static void saveQueryToTable(
      String destinationDataset, String destinationTableId, String query) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      // Identify the destination table
      TableId destinationTable = TableId.of(destinationDataset, destinationTableId);

      // Build the query job
      QueryJobConfiguration queryConfig =
          QueryJobConfiguration.newBuilder(query).setDestinationTable(destinationTable).build();

      // Execute the query.
      bigquery.query(queryConfig);

      // The results are now saved in the destination table.

      System.out.println("Saved query ran successfully");
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Saved query did not run \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用の Node.js の手順に沿って設定を行ってください。詳細については、BigQuery Node.js API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

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

async function queryDestinationTable() {
  // Queries the U.S. given names dataset for the state of Texas
  // and saves results to permanent table.

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

  // Create destination table reference
  const dataset = bigquery.dataset(datasetId);
  const destinationTable = dataset.table(tableId);

  const query = `SELECT name
    FROM \`bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013\`
    WHERE state = 'TX'
    LIMIT 100`;

  // For all options, see https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/v2/tables#resource
  const options = {
    query: query,
    // Location must match that of the dataset(s) referenced in the query.
    location: 'US',
    destination: destinationTable,
  };

  // Run the query as a job
  const [job] = await bigquery.createQueryJob(options);

  console.log(`Job ${job.id} started.`);
  console.log(`Query results loaded to table ${destinationTable.id}`);
}

Python

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用の Python の手順に沿って設定を行ってください。詳細については、BigQuery Python API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

クエリ結果を永続テーブルに保存するには、QueryJobConfig を作成し、宛先を目的の TableReference に設定します。そのジョブ構成を query メソッドに渡します。
from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the destination table.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

job_config = bigquery.QueryJobConfig(destination=table_id)

sql = """
    SELECT corpus
    FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare`
    GROUP BY corpus;
"""

# Start the query, passing in the extra configuration.
query_job = client.query(sql, job_config=job_config)  # Make an API request.
query_job.result()  # Wait for the job to complete.

print("Query results loaded to the table {}".format(table_id))

外部データソースを参照するテーブルの作成

外部データソースは、データが BigQuery ストレージに格納されていない場合でも、BigQuery から直接クエリできるデータソースです。

BigQuery では、次の外部データソースがサポートされています。

詳細については、外部データソースへのクエリの実行をご覧ください。

データ読み込み時のテーブルの作成

BigQuery にデータを読み込むときに、新しいテーブルかパーティションにデータを読み込むことができます。また、既存のテーブルまたはパーティションへのデータの追加や、テーブルまたはパーティションの上書きもできます。データを読み込む前に空のテーブルを作成する必要はありません。新しいテーブルの作成とデータの読み込みを同時に行うことができます。

BigQuery にデータを読み込むとき、テーブルまたはパーティションのスキーマを指定できます。また、サポートされているデータ形式であれば、スキーマの自動検出を使用できます。

データの読み込みの詳細については、BigQuery へのデータの読み込みの概要をご覧ください。

テーブルへのアクセスの制御

テーブルとビューへのアクセスを構成するには、エンティティに次のレベルで IAM ロールを付与します。以下に、各レベルを許可されるリソースの範囲が大きい順に一覧で示します。

  • Google Cloud リソース階層の上位レベル（プロジェクト、フォルダ、組織レベルなど）
  • データセット レベル
  • テーブル / ビューレベル

また、次のさまざまな方法で、テーブル内のデータへのアクセスを制限することもできます。

  • 列レベルのセキュリティ
  • 行レベルのセキュリティ

IAM で保護されているリソースを使用したアクセスは追加型です。たとえば、エンティティにプロジェクトなどの上位レベルのアクセス権がない場合は、データセット レベルでアクセス権を付与すると、データセット内のテーブルとビューにアクセスできます。同様に、エンティティに高レベルまたはデータセット レベルでのアクセス権がない場合は、テーブルまたはビューレベルでエンティティにアクセス権を付与できます。

プロジェクト、フォルダ、組織レベルなど、Google Cloud リソース階層の上位レベルで IAM ロールを付与すると、エンティティは幅広いリソースのセットにアクセスできるようになります。たとえば、プロジェクト レベルでエンティティにロールを付与すると、そのエンティティには、プロジェクトに含まれるすべてのデータセットに適用される権限が付与されます。

データセット レベルでロールを付与すると、そのエンティティが上位レベルでアクセスできない場合でも、そのデータセットのテーブルとビューで実行できるオペレーションが指定されます。データセット レベルのアクセス制御を構成する方法については、データセットへのアクセスの制御をご覧ください。

テーブルまたはビューレベルでロールを付与すると、エンティティに上位レベルのアクセスがない場合でも、特定のテーブルやビューに対してエンティティが実行できるオペレーションが特定されます。テーブルレベルのアクセス制御の構成については、テーブルおよびビューへのアクセスの制御をご覧ください。

また、IAM カスタムロールを作成することもできます。カスタムロールを作成する場合、エンティティに実行を許可する特定のオペレーションによって、付与する権限は異なります。

IAM で保護されているリソースに「拒否」権限を設定することはできません。

ロールと権限の詳細については、以下をご覧ください。

リソースとデータへのアクセス制御の詳細については、以下をご覧ください。

テーブルの使用

テーブルに関する情報の取得

テーブルに関する情報またはメタデータは、次の方法で入手できます。

  • Cloud Console を使用する。
  • bq コマンドライン ツールの bq show コマンドを使用する。
  • tables.get API メソッドを呼び出す。
  • クライアント ライブラリを使用する。
  • INFORMATION_SCHEMA ビューのクエリを実行する（ベータ版）。

必要な権限

テーブルに関する情報を取得するには、少なくとも bigquery.tables.get 権限が付与されている必要があります。次の事前定義済みの IAM ロールには bigquery.tables.get 権限が含まれています。

  • bigquery.metadataViewer
  • bigquery.dataViewer
  • bigquery.dataOwner
  • bigquery.dataEditor
  • bigquery.admin

また、bigquery.datasets.create 権限を持つユーザーがデータセットを作成すると、そのデータセットに対する bigquery.dataOwner アクセス権がユーザーに付与されます。bigquery.dataOwner アクセス権により、ユーザーはテーブルのメタデータを取得できます。

BigQuery での IAM ロールと権限の詳細については、アクセス制御をご覧ください。

テーブルの情報の取得

テーブルに関する情報を取得するには:

Console

  1. ナビゲーション パネルの [リソース] セクションでプロジェクトを展開し、データセットを選択します。データセット名をクリックして展開します。これにより、データセット内のテーブルとビューが表示されます。

  2. テーブル名をクリックします。

  3. エディタの下にある [詳細] をクリックします。表示されるページに、テーブルの説明とテーブル情報が示されます。

  4. テーブルのスキーマ定義を表示するには、[スキーマ] タブをクリックします。

bq

すべてのテーブル情報を表示するには、bq show コマンドを発行します。テーブルのスキーマ情報のみを表示するには、--schema フラグを使用します。--format フラグを使用して出力を制御できます。

デフォルト以外のプロジェクトにあるテーブルの情報を取得する場合は、project_id:dataset の形式でプロジェクト ID をデータセットに追加します。

bq show \
--schema \
--format=prettyjson \
project_id:dataset.table

ここで

  • project_id は、プロジェクト ID です。
  • dataset は、データセットの名前です。
  • table は、テーブルの名前です。

例:

次のコマンドを入力して、mydataset にある mytable に関するすべての情報を表示します。mydataset はデフォルト プロジェクトにあります。

bq show --format=prettyjson mydataset.mytable

次のコマンドを入力して、mydataset にある mytable に関するすべての情報を表示します。mydataset は、デフォルト プロジェクトではなく myotherproject にあります。

bq show --format=prettyjson myotherproject:mydataset.mytable

mydataset 内の mytable に関するスキーマ情報のみを表示するには、次のコマンドを入力します。mydataset はデフォルト プロジェクトではなく myotherproject にあります。

bq show --schema --format=prettyjson myotherproject:mydataset.mytable

API

tables.get メソッドを呼び出し、関連パラメータを指定します。

Go

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用の Go の手順に沿って設定を行ってください。詳細については、BigQuery Go API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
)

// printTableInfo demonstrates fetching metadata from a table and printing some basic information
// to an io.Writer.
func printTableInfo(w io.Writer, projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// tableID := "mytable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	meta, err := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	// Print basic information about the table.
	fmt.Fprintf(w, "Schema has %d top-level fields\n", len(meta.Schema))
	fmt.Fprintf(w, "Description: %s\n", meta.Description)
	fmt.Fprintf(w, "Rows in managed storage: %d\n", meta.NumRows)
	return nil
}

Java

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用にある Java の設定手順を行ってください。詳細については、BigQuery Java API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Table;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

public class GetTable {

  public static void runGetTable() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "bigquery_public_data";
    String datasetName = "samples";
    String tableName = "shakespeare";
    getTable(projectId, datasetName, tableName);
  }

  public static void getTable(String projectId, String datasetName, String tableName) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      TableId tableId = TableId.of(projectId, datasetName, tableName);
      Table table = bigquery.getTable(tableId);
      System.out.println("Table info: " + table.getDescription());
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Table not retrieved. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用の Node.js の手順に沿って設定を行ってください。詳細については、BigQuery Node.js API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

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

async function getTable() {
  // Retrieves table named "my_table" in "my_dataset".

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample
   */
  // const datasetId = "my_dataset";
  // const tableId = "my_table";

  // Retrieve table reference
  const dataset = bigquery.dataset(datasetId);
  const [table] = await dataset.table(tableId).get();

  console.log('Table:');
  console.log(table.metadata.tableReference);
}
getTable();

PHP

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用にある PHP の設定手順を行ってください。詳細については、BigQuery PHP API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

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

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$dataset = $bigQuery->dataset($datasetId);
$table = $dataset->table($tableId);

Python

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用にある Python の設定手順を行ってください。詳細については、BigQuery Python API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。


from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the model to fetch.
# table_id = 'your-project.your_dataset.your_table'

table = client.get_table(table_id)  # Make an API request.

# View table properties
print(
    "Got table '{}.{}.{}'.".format(table.project, table.dataset_id, table.table_id)
)
print("Table schema: {}".format(table.schema))
print("Table description: {}".format(table.description))
print("Table has {} rows".format(table.num_rows))

INFORMATION_SCHEMA を使用したテーブル情報の取得

INFORMATION_SCHEMA は、データセット、ルーティン、テーブル、ビュー、ジョブ、予約、ストリーミング データに関するメタデータへのアクセスを可能にする一連のビューです。

INFORMATION_SCHEMA.TABLES および INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS ビューにクエリを実行し、プロジェクト内のテーブルとビューに関するメタデータを取得できます。INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS および INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS ビューにクエリを実行し、テーブル内の列（フィールド）に関するメタデータを取得することもできます。

TABLES と TABLE_OPTIONS ビューには、ビューに関する概要情報も含まれています。詳細情報を取得するには、INFORMATION_SCHEMA.VIEWS ビューに対してクエリを実行します。

TABLES ビュー

INFORMATION_SCHEMA.TABLES ビューにクエリを実行すると、クエリの結果として、データセット内の各テーブルまたはビューが 1 行で返されます。 ビューの詳細情報を取得するには、INFORMATION_SCHEMA.VIEWS ビューに対してクエリを実行します。

INFORMATION_SCHEMA.TABLES ビューのスキーマは次のとおりです。

列名 データ型 値
TABLE_CATALOG STRING データセットを含むプロジェクトのプロジェクト ID
TABLE_SCHEMA STRING datasetId とも呼ばれる、テーブルやビューを含むデータセットの名前
TABLE_NAME STRING テーブルまたはビューの名前（tableId とも呼ばれる）
TABLE_TYPE STRING テーブルタイプ:
IS_INSERTABLE_INTO STRING YES または NO（テーブルが DML INSERT ステートメントに対応しているかどうかによる）
IS_TYPED STRING 値は常に NO
CREATION_TIME TIMESTAMP テーブルの作成時間
DDL STRING テーブルの再作成に使用できる DDL ステートメント（CREATE TABLE、CREATE VIEW など）

例

例 1:

次の例では、mydataset という名前のデータセット内のすべてのテーブルのテーブル メタデータを取得します。このクエリは、将来の使用のために予約されている is_typed と、SELECT * クエリから非表示である ddl を除いて、INFORMATION_SCHEMA.TABLES ビューからすべての列を選択します。デフォルト プロジェクトにある mydataset 内のすべてのテーブルに対するメタデータが返されます。

mydataset には、次のテーブルが含まれています。

  • mytable1: 標準の BigQuery テーブル
  • myview1: BigQuery のビュー

デフォルト プロジェクト以外のプロジェクトに対してクエリを実行するには、`project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view という形式でそのプロジェクト ID をデータセットに追加します。例: `myproject`.mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES

クエリを実行するには:

Console

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

    [BigQuery] ページに移動

  2. [クエリエディタ] ボックスに、次の標準 SQL クエリを入力します。INFORMATION_SCHEMA には標準 SQL 構文を使用する必要があります。標準 SQL は Cloud Console のデフォルトの構文です。

    SELECT
 * EXCEPT(is_typed)
FROM
 mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES

  3. [実行] をクリックします。

bq

bq query コマンドで、--nouse_legacy_sql または --use_legacy_sql=false フラグを使用して標準 SQL 構文を指定します。INFORMATION_SCHEMA クエリには標準 SQL 構文を使用する必要があります。

クエリを実行するには、次のように入力します。

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   * EXCEPT(is_typed)
 FROM
   mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES'

結果は次のようになります。

+----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------------------------------+
| table_catalog  | table_schema  |   table_name   | table_type | is_insertable_into |    creation_time    |                     ddl                     |
+----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------------------------------+
| myproject      | mydataset     | mytable1       | BASE TABLE | YES                | 2018-10-29 20:34:44 | CREATE TABLE `myproject.mydataset.mytable1` |
|                |               |                |            |                    |                     | (                                           |
|                |               |                |            |                    |                     |   id INT64                                  |
|                |               |                |            |                    |                     | );                                          |
| myproject      | mydataset     | myview1        | VIEW       | NO                 | 2018-12-29 00:19:20 | CREATE VIEW `myproject.mydataset.myview1`   |
|                |               |                |            |                    |                     | AS SELECT 100 as id;                        |
+----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------------------------------+
例 2:

次の例では、INFORMATION_SCHEMA.TABLES ビューからタイプが BASE TABLE のすべてのテーブルを取得します。is_typed 列が除外され、ddl 列が非表示になります。デフォルト プロジェクトにある mydataset のテーブルに対するメタデータが返されます。

デフォルト プロジェクト以外のプロジェクトに対してクエリを実行するには、`project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view という形式でそのプロジェクト ID をデータセットに追加します。例: `myproject`.mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES

クエリを実行するには:

Console

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

    [BigQuery] ページに移動

  2. [クエリエディタ] ボックスに、次の標準 SQL クエリを入力します。INFORMATION_SCHEMA には標準 SQL 構文を使用する必要があります。標準 SQL は Cloud Console のデフォルトの構文です。

    SELECT
 * EXCEPT(is_typed)
FROM
 mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
WHERE
 table_type="BASE TABLE"

  3. [実行] をクリックします。

bq

bq query コマンドで、--nouse_legacy_sql または --use_legacy_sql=false フラグを使用して標準 SQL 構文を指定します。INFORMATION_SCHEMA クエリには標準 SQL 構文を使用する必要があります。

クエリを実行するには、次のように入力します。

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   * EXCEPT(is_typed)
 FROM
   mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
 WHERE
   table_type="BASE TABLE"'

結果は次のようになります。

  +----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------------------------------+
  | table_catalog  | table_schema  |   table_name   | table_type | is_insertable_into |    creation_time    |                     ddl                     |
  +----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------------------------------+
  | myproject      | mydataset     | mytable1       | BASE TABLE | YES                | 2018-10-31 22:40:05 | CREATE TABLE myproject.mydataset.mytable1 |
  |                |               |                |            |                    |                     | (                                           |
  |                |               |                |            |                    |                     |   id INT64                                  |
  |                |               |                |            |                    |                     | );                                          |
  +----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------------------------------+

例 3:

次の例では、census_bureau_usa データセットにある population_by_zip_2010 テーブルの INFORMATION_SCHEMA.TABLES ビューから table_name 列と ddl 列を取得します。このデータセットは、BigQuery の一般公開データセット プログラムの一部です。

クエリ対象のテーブルは別のプロジェクトにあるため、`project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view の形式でプロジェクト ID をデータセットに追加します。この例での値は `bigquery-public-data`.census_bureau_usa.INFORMATION_SCHEMA.TABLES です。

クエリを実行するには:

Console

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

    [BigQuery] ページに移動

  2. [クエリエディタ] ボックスに、次の標準 SQL クエリを入力します。INFORMATION_SCHEMA には標準 SQL 構文を使用する必要があります。標準 SQL は Cloud Console のデフォルトの構文です。

    SELECT
 table_name, ddl
FROM
 `bigquery-public-data`.census_bureau_usa.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
WHERE
 table_name="population_by_zip_2010"

  3. [実行] をクリックします。

bq

bq query コマンドで、--nouse_legacy_sql または --use_legacy_sql=false フラグを使用して標準 SQL 構文を指定します。INFORMATION_SCHEMA クエリには標準 SQL 構文を使用する必要があります。

クエリを実行するには、次のように入力します。

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   table_name, ddl
 FROM
   `bigquery-public-data`.census_bureau_usa.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
 WHERE
   table_name="population_by_zip_2010"'

結果は次のようになります。

+------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|       table_name       |                                                                                                            ddl                                                                                                             |
+------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| population_by_zip_2010 | CREATE TABLE `bigquery-public-data.census_bureau_usa.population_by_zip_2010`                                                                                                                                               |
|                        | (                                                                                                                                                                                                                          |
|                        |   geo_id STRING OPTIONS(description="Geo code"),                                                                                                                                                                           |
|                        |   zipcode STRING NOT NULL OPTIONS(description="Five digit ZIP Code Tabulation Area Census Code"),                                                                                                                          |
|                        |   population INT64 OPTIONS(description="The total count of the population for this segment."),                                                                                                                             |
|                        |   minimum_age INT64 OPTIONS(description="The minimum age in the age range. If null, this indicates the row as a total for male, female, or overall population."),                                                          |
|                        |   maximum_age INT64 OPTIONS(description="The maximum age in the age range. If null, this indicates the row as having no maximum (such as 85 and over) or the row is a total of the male, female, or overall population."), |
|                        |   gender STRING OPTIONS(description="male or female. If empty, the row is a total population summary.")                                                                                                                    |
|                        | )                                                                                                                                                                                                                          |
|                        | OPTIONS(                                                                                                                                                                                                                   |
|                        |   labels=[("freebqcovid", "")]                                                                                                                                                                                             |
|                        | );                                                                                                                                                                                                                         |
+------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

TABLE_OPTIONS ビュー

INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS ビューにクエリを実行すると、クエリ結果として、データセット内のテーブルまたはビューごとに、各オプションに対して 1 行が表示されます。 ビューの詳細情報を取得するには、INFORMATION_SCHEMA.VIEWS ビューに対してクエリを実行します。

INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS ビューのスキーマは次のとおりです。

列名 データ型 値
TABLE_CATALOG STRING データセットを含むプロジェクトのプロジェクト ID
TABLE_SCHEMA STRING datasetId とも呼ばれる、テーブルやビューを含むデータセットの名前
TABLE_NAME STRING テーブルまたはビューの名前（tableId とも呼ばれる）
OPTION_NAME STRING options テーブル内の名前値の 1 つ
OPTION_TYPE STRING オプション テーブルのデータ型の値の 1 つ
OPTION_VALUE STRING オプション テーブルの値オプションの 1 つ
オプション テーブル
OPTION_NAME OPTION_TYPE OPTION_VALUE
partition_expiration_days FLOAT64 パーティション分割テーブルのすべてのパーティションのデフォルトの存続期間（日数）
expiration_timestamp FLOAT64 このテーブルの有効期限
kms_key_name STRING テーブルの暗号化に使用される Cloud KMS 鍵の名前
friendly_name STRING テーブルのわかりやすい名前
description STRING テーブルの説明
labels ARRAY<STRUCT<STRING, STRING>> テーブルのラベルを表す STRUCT の配列
require_partition_filter BOOL テーブルに対するクエリでパーティション フィルタが必要かどうか
enable_refresh BOOL マテリアライズド ビューで自動更新が有効にされているかどうか
refresh_interval_minutes FLOAT64 マテリアライズド ビューが更新される頻度

外部テーブルの場合、次のオプションも使用できます。

オプション
allow_jagged_rows

BOOL

true の場合、末尾のオプションの列が欠落している行を受け入れます。

CSV データに適用されます。
allow_quoted_newlines

BOOL

true の場合、改行文字を含む引用符で囲まれたデータ セクションを許可します。

CSV データに適用されます。
compression

STRING

データソースの圧縮タイプ。サポートされる値: GZIP。指定しない場合、データソースは圧縮されません。

CSV データと JSON データに適用されます。
enable_logical_types

BOOL

true の場合、Avro の論理型を対応する SQL 型に変換します。詳細については、論理型をご覧ください。

Avro データに適用されます。
encoding

STRING

データの文字エンコード。サポートされている値: UTF8（または UTF-8）、ISO_8859_1（または ISO-8859-1）。

CSV データに適用されます。
field_delimiter

STRING

CSV ファイル内のフィールド区切り文字。

CSV データに適用されます。
format

STRING

外部データの形式。サポートされる値: AVRO、CSV、DATASTORE_BACKUP、GOOGLE_SHEETS、NEWLINE_DELIMITED_JSON（または JSON）、ORC、PARQUET。

値 JSON は NEWLINE_DELIMITED_JSON と同等です。
decimal_target_types

ARRAY<STRING>

Decimal 型の変換方法を指定します。ExternalDataConfiguration.decimal_target_types と同等です。

例: ["NUMERIC", "BIGNUMERIC"]。
json_extension

STRING

JSON データの場合、特定の JSON 置換形式を指定します。指定しない場合、BigQuery はデータを汎用 JSON レコードとして読み取ります。

サポートされている値は次のとおりです。
GEOJSON（プレビュー）です。GeoJSON データ。詳細については、GeoJSON データの読み込みをご覧ください。
hive_partition_uri_prefix

STRING

パーティション キーのエンコードを開始する前のすべてのソース URI の一般的なプレフィックス。Hive パーティション分割された外部テーブルにのみ適用されます。

Avro、CSV、JSON、Parquet、ORC のデータに適用されます。

例: "gs://bucket/path"。
ignore_unknown_values

BOOL

true の場合、テーブル スキーマにない余分な値を無視します。エラーは返しません。

CSV データと JSON データに適用されます。
max_bad_records

INT64

データの読み取り時に無視する不良レコードの最大数。

適用対象: CSV、JSON、スプレッドシートのデータ。
null_marker

STRING

CSV ファイル内の NULL 値を表す文字列。

CSV データに適用されます。
projection_fields

STRING

読み込むエンティティ プロパティのリスト。

Datastore データに適用されます。
quote

STRING

CSV ファイルのデータ セクションを引用するために使用される文字列。データに引用符で囲まれた改行文字が含まれている場合は、allow_quoted_newlines プロパティも true に設定します。

CSV データに適用されます。
require_hive_partition_filter

BOOL

true の場合、このテーブルに対するすべてのクエリでパーティション フィルタが必要になります。パーティション フィルタを使用すると、データを読み取るときにパーティションを削除できます。Hive パーティション分割された外部テーブルにのみ適用されます。

Avro、CSV、JSON、Parquet、ORC のデータに適用されます。
sheet_range

STRING

クエリの対象となるスプレッドシートのスプレッドシートの範囲。

スプレッドシートのデータに適用されます。

例: “sheet1!A1:B20”
skip_leading_rows

INT64

データを読み取る際にスキップするファイルの先頭行の数。

CSV データとスプレッドシートのデータに適用されます。
uris

ARRAY<STRING>

外部データのロケーションの完全修飾 URI の配列。

例: ["gs://bucket/path/*"]。

例

例 1:

次の例では、INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS ビューにクエリを実行して、デフォルト プロジェクト（myproject）にある mydataset の全テーブルのデフォルトのテーブル有効期限を取得します。

デフォルト プロジェクト以外のプロジェクトに対してクエリを実行するには、`project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view という形式でそのプロジェクト ID をデータセットに追加します。例: `myproject`.mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS

クエリを実行するには:

Console

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

    [BigQuery] ページに移動

  2. [クエリエディタ] ボックスに、次の標準 SQL クエリを入力します。INFORMATION_SCHEMA には標準 SQL 構文を使用する必要があります。標準 SQL は Cloud Console のデフォルトの構文です。

    SELECT
 *
FROM
 mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS
WHERE
 option_name="expiration_timestamp"

  3. [実行] をクリックします。

bq

bq query コマンドで、--nouse_legacy_sql または --use_legacy_sql=false フラグを使用して標準 SQL 構文を指定します。INFORMATION_SCHEMA クエリには標準 SQL 構文を使用する必要があります。

クエリを実行するには、次のように入力します。

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   *
 FROM
   mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS
 WHERE
   option_name="expiration_timestamp"'

結果は次のようになります。

  +----------------+---------------+------------+----------------------+-------------+--------------------------------------+
  | table_catalog  | table_schema  | table_name |     option_name      | option_type |             option_value             |
  +----------------+---------------+------------+----------------------+-------------+--------------------------------------+
  | myproject      | mydataset     | mytable1   | expiration_timestamp | TIMESTAMP   | TIMESTAMP "2020-01-16T21:12:28.000Z" |
  | myproject      | mydataset     | mytable2   | expiration_timestamp | TIMESTAMP   | TIMESTAMP "2021-01-01T21:12:28.000Z" |
  +----------------+---------------+------------+----------------------+-------------+--------------------------------------+

例 2:

次の例では、mydataset 内のすべてのテーブルから、テストデータを含むテーブルを絞り込んでそのメタデータを取得します。このクエリでは、説明に「test」が含まれているテーブルを見つけるために description オプションの値を使用します。mydataset はデフォルト プロジェクト（myproject）にあります。

デフォルト プロジェクト以外のプロジェクトに対してクエリを実行するには、`project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view の形式でそのプロジェクト ID をデータセットに追加します。例: `myproject`.mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS

クエリを実行するには:

Console

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

    [BigQuery] ページに移動

  2. [クエリエディタ] ボックスに、次の標準 SQL クエリを入力します。INFORMATION_SCHEMA には標準 SQL 構文を使用する必要があります。標準 SQL は Cloud Console のデフォルトの構文です。

    SELECT
 *
FROM
 mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS
WHERE
 option_name="description" AND option_value LIKE "%test%"

  3. [実行] をクリックします。

bq

bq query コマンドで、--nouse_legacy_sql または --use_legacy_sql=false フラグを使用して標準 SQL 構文を指定します。INFORMATION_SCHEMA クエリには標準 SQL 構文を使用する必要があります。

クエリを実行するには、次のように入力します。

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   *
 FROM
   mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS
 WHERE
   option_name="description" AND option_value LIKE "%test%"'

結果は次のようになります。

  +----------------+---------------+------------+-------------+-------------+--------------+
  | table_catalog  | table_schema  | table_name | option_name | option_type | option_value |
  +----------------+---------------+------------+-------------+-------------+--------------+
  | myproject      | mydataset     | mytable1   | description | STRING      | "test data"  |
  | myproject      | mydataset     | mytable2   | description | STRING      | "test data"  |
  +----------------+---------------+------------+-------------+-------------+--------------+

COLUMNS ビュー

INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS ビューにクエリを実行すると、クエリ結果として、テーブル内の列（フィールド）ごとに 1 行が表示されます。

INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS ビューのスキーマは次のとおりです。

列名 データ型 値
TABLE_CATALOG STRING データセットを含むプロジェクトのプロジェクト ID
TABLE_SCHEMA STRING datasetId とも呼ばれる、テーブルを含むデータセットの名前
TABLE_NAME STRING テーブルまたはビューの名前（tableId とも呼ばれる）
COLUMN_NAME STRING 列の名前
ORDINAL_POSITION INT64 テーブル内の列の 1 から始まるオフセット。_PARTITIONTIME や _PARTITIONDATE などの疑似列の場合、値は NULL
IS_NULLABLE STRING YES または NO（列のモードが NULL 値を許可するかどうかによる）
DATA_TYPE STRING 列の標準 SQL データ型
IS_GENERATED STRING 値は常に NEVER
GENERATION_EXPRESSION STRING 値は常に NULL
IS_STORED STRING 値は常に NULL
IS_HIDDEN STRING YES または NO（列が _PARTITIONTIME や _PARTITIONDATE などの疑似列であるかどうかによる）
IS_UPDATABLE STRING 値は常に NULL
IS_SYSTEM_DEFINED STRING YES または NO（列が _PARTITIONTIME や _PARTITIONDATE などの疑似列であるかどうかによる）
IS_PARTITIONING_COLUMN STRING YES または NO（列がパーティショニング列かどうかによる）
CLUSTERING_ORDINAL_POSITION INT64 テーブルのクラスタリング列内の列の 1 から始まるオフセット。テーブルがクラスタ化テーブルでない場合、値は NULL

例

次の例では、census_bureau_usa データセットにある population_by_zip_2010 テーブルの INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS ビューからメタデータを取得しています。このデータセットは、BigQuery の一般公開データセット プログラムの一部です。

クエリ対象のテーブルは別のプロジェクト（bigquery-public-data プロジェクト）にあるため、この形式 `project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view でプロジェクト ID をデータセットに追加します。例: `bigquery-public-data`.census_bureau_usa.INFORMATION_SCHEMA.TABLES

次の列は現時点で今後の使用のために予約されているため、クエリ結果から除外されます。

  • IS_GENERATED
  • GENERATION_EXPRESSION
  • IS_STORED
  • IS_UPDATABLE

クエリを実行するには:

Console

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

    [BigQuery] ページに移動

  2. [クエリエディタ] ボックスに、次の標準 SQL クエリを入力します。INFORMATION_SCHEMA には標準 SQL 構文を使用する必要があります。標準 SQL は Cloud Console のデフォルトの構文です。

    SELECT
 * EXCEPT(is_generated, generation_expression, is_stored, is_updatable)
FROM
 `bigquery-public-data`.census_bureau_usa.INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
WHERE
 table_name="population_by_zip_2010"

  3. [実行] をクリックします。

bq

bq query コマンドで、--nouse_legacy_sql または --use_legacy_sql=false フラグを使用して標準 SQL 構文を指定します。INFORMATION_SCHEMA クエリには標準 SQL 構文を使用する必要があります。

クエリを実行するには、次のように入力します。

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   * EXCEPT(is_generated, generation_expression, is_stored, is_updatable)
 FROM
   `bigquery-public-data`.census_bureau_usa.INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
 WHERE
   table_name="population_by_zip_2010"'

結果は次のようになります。読みやすくするために table_catalog と table_schema は結果から除外されます。

+------------------------+-------------+------------------+-------------+-----------+-----------+-------------------+------------------------+-----------------------------+
|       table_name       | column_name | ordinal_position | is_nullable | data_type | is_hidden | is_system_defined | is_partitioning_column | clustering_ordinal_position |
+------------------------+-------------+------------------+-------------+-----------+-----------+-------------------+------------------------+-----------------------------+
| population_by_zip_2010 | zipcode     |                1 | NO          | STRING    | NO        | NO                | NO                     |                        NULL |
| population_by_zip_2010 | geo_id      |                2 | YES         | STRING    | NO        | NO                | NO                     |                        NULL |
| population_by_zip_2010 | minimum_age |                3 | YES         | INT64     | NO        | NO                | NO                     |                        NULL |
| population_by_zip_2010 | maximum_age |                4 | YES         | INT64     | NO        | NO                | NO                     |                        NULL |
| population_by_zip_2010 | gender      |                5 | YES         | STRING    | NO        | NO                | NO                     |                        NULL |
| population_by_zip_2010 | population  |                6 | YES         | INT64     | NO        | NO                | NO                     |                        NULL |
+------------------------+-------------+------------------+-------------+-----------+-----------+-------------------+------------------------+-----------------------------+

COLUMN_FIELD_PATHS ビュー

INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS ビューにクエリを実行すると、クエリ結果として、RECORD（または STRUCT）列内でネストされた列ごとに 1 行が表示されます。

INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS ビューのスキーマは次のとおりです。

列名 データ型 値
TABLE_CATALOG STRING データセットを含むプロジェクトのプロジェクト ID
TABLE_SCHEMA STRING datasetId とも呼ばれる、テーブルを含むデータセットの名前
TABLE_NAME STRING テーブルまたはビューの名前（tableId とも呼ばれる）
COLUMN_NAME STRING 列の名前
FIELD_PATH STRING RECORD 列または STRUCT 列内でネストされた列のパス
DATA_TYPE STRING 列の標準 SQL データ型
DESCRIPTION STRING 列の説明

例

次の例では、github_repos データセットにある commits テーブルの INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS ビューからメタデータを取得しています。このデータセットは、BigQuery の一般公開データセット プログラムの一部です。

クエリ対象のテーブルは別のプロジェクト（bigquery-public-data プロジェクト）にあるため、この形式 `project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view でプロジェクト ID をデータセットに追加します。例: `bigquery-public-data`.github_repos.INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS

commits テーブルには、以下のネストされた列と、ネストされた繰り返し列があります。

  • author: ネストされた RECORD 列
  • committer: ネストされた RECORD 列
  • trailer: ネストされた繰り返しの RECORD 列
  • difference: ネストされた繰り返しの RECORD 列

クエリでは、author 列と difference 列に関するメタデータを取得します。

クエリを実行するには:

Console

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

    [BigQuery] ページに移動

  2. [クエリエディタ] ボックスに、次の標準 SQL クエリを入力します。INFORMATION_SCHEMA には標準 SQL 構文を使用する必要があります。標準 SQL は Cloud Console のデフォルトの構文です。

    SELECT
 *
FROM
 `bigquery-public-data`.github_repos.INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS
WHERE
 table_name="commits"
 AND column_name="author"
 OR column_name="difference"

  3. [実行] をクリックします。

bq

bq query コマンドで、--nouse_legacy_sql または --use_legacy_sql=false フラグを使用して標準 SQL 構文を指定します。INFORMATION_SCHEMA クエリには標準 SQL 構文を使用する必要があります。

クエリを実行するには、次のように入力します。

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   *
 FROM
   `bigquery-public-data`.github_repos.INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS
 WHERE
   table_name="commits"
   AND column_name="author"
   OR column_name="difference"'

結果は次のようになります。読みやすくするために table_catalog と table_schema は結果から除外されます。

  +------------+-------------+---------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-------------+
  | table_name | column_name |     field_path      |                                                                      data_type                                                                      | description |
  +------------+-------------+---------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-------------+
  | commits    | author      | author              | STRUCT<name STRING, email STRING, time_sec INT64, tz_offset INT64, date TIMESTAMP>                                                                  | NULL        |
  | commits    | author      | author.name         | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | author      | author.email        | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | author      | author.time_sec     | INT64                                                                                                                                               | NULL        |
  | commits    | author      | author.tz_offset    | INT64                                                                                                                                               | NULL        |
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  | commits    | difference  | difference          | ARRAY<STRUCT<old_mode INT64, new_mode INT64, old_path STRING, new_path STRING, old_sha1 STRING, new_sha1 STRING, old_repo STRING, new_repo STRING>> | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.old_mode | INT64                                                                                                                                               | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.new_mode | INT64                                                                                                                                               | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.old_path | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.new_path | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.old_sha1 | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.new_sha1 | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.old_repo | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  | commits    | difference  | difference.new_repo | STRING                                                                                                                                              | NULL        |
  +------------+-------------+---------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-------------+

データセット内のテーブルの一覧表示

データセット内のテーブルは、次の方法で一覧表示できます。

  • Cloud Console を使用する。
  • bq コマンドライン ツールの bq ls コマンドを使用する。
  • tables.list API メソッドを呼び出す。
  • クライアント ライブラリを使用する。

必要な権限

データセットに含まれるテーブルを一覧表示するには、少なくとも bigquery.tables.list 権限が付与されている必要があります。次の IAM 事前定義ロールには bigquery.tables.list 権限が含まれています。

  • bigquery.user
  • bigquery.metadataViewer
  • bigquery.dataViewer
  • bigquery.dataEditor
  • bigquery.dataOwner
  • bigquery.admin

BigQuery での IAM ロールと権限の詳細については、アクセス制御をご覧ください。

テーブルの一覧表示

データセット内のテーブルを一覧表示するには:

Console

  1. Cloud Console のナビゲーション パネルで、データセット名をクリックして展開します。これにより、データセット内のテーブルとビューが表示されます。

  2. リストをスクロールして、データセット内のテーブルを表示します。テーブルとビューはアイコンで区別できます。

bq

bq ls コマンドを発行します。--format フラグを使用して出力を制御できます。デフォルト プロジェクト以外のプロジェクトにあるテーブルを一覧表示する場合は、project_id:dataset の形式でプロジェクト ID をデータセットに追加します。

その他のフラグ

  • --max_results または -n : 結果の最大数を示す整数。デフォルト値は 50 です。
bq ls \
--format=pretty \
--max_results integer \
project_id:dataset

ここで

  • integer は一覧表示するテーブルの数を表す整数です。
  • project_id は、プロジェクト ID です。
  • dataset は、データセットの名前です。

このコマンドを実行すると、Type フィールドに TABLE または VIEW が表示されます。例:

+-------------------------+-------+----------------------+-------------------+
|         tableId         | Type  |        Labels        | Time Partitioning |
+-------------------------+-------+----------------------+-------------------+
| mytable                 | TABLE | department:shipping  |                   |
| myview                  | VIEW  |                      |                   |
+-------------------------+-------+----------------------+-------------------+

例:

次のコマンドを入力すると、デフォルト プロジェクトにある mydataset データセット内のテーブルが一覧表示されます。

    bq ls --format=pretty mydataset

次のコマンドを入力して、mydataset からデフォルト出力数の 50 を超えるテーブルを返します。mydataset はデフォルト プロジェクトにあります。

    bq ls --format=pretty --max_results 60 mydataset

次のコマンドを入力すると、myotherproject にある mydataset データセット内のテーブルが一覧表示されます。

    bq ls --format=pretty myotherproject:mydataset

API

API を使用してテーブルを一覧表示するには、tables.list メソッドを呼び出します。

C#

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用にある C# の設定手順を行ってください。詳細については、BigQuery C# API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。


using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;

public class BigQueryListTables
{
    public void ListTables(
        string projectId = "your-project-id",
        string datasetId = "your_dataset_id"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        // Retrieve list of tables in the dataset
        List<BigQueryTable> tables = client.ListTables(datasetId).ToList();
        // Display the results
        if (tables.Count > 0)
        {
            Console.WriteLine($"Tables in dataset {datasetId}:");
            foreach (var table in tables)
            {
                Console.WriteLine($"\t{table.Reference.TableId}");
            }
        }
        else
        {
            Console.WriteLine($"{datasetId} does not contain any tables.");
        }
    }
}

Go

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用の Go の手順に沿って設定を行ってください。詳細については、BigQuery Go API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// listTables demonstrates iterating through the collection of tables in a given dataset.
func listTables(w io.Writer, projectID, datasetID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	ts := client.Dataset(datasetID).Tables(ctx)
	for {
		t, err := ts.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintf(w, "Table: %q\n", t.TableID)
	}
	return nil
}

Java

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用にある Java の設定手順を行ってください。詳細については、BigQuery Java API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

import com.google.api.gax.paging.Page;
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery.TableListOption;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.DatasetId;
import com.google.cloud.bigquery.Table;

public class ListTables {

  public static void runListTables() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "bigquery-public-data";
    String datasetName = "samples";
    listTables(projectId, datasetName);
  }

  public static void listTables(String projectId, String datasetName) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      DatasetId datasetId = DatasetId.of(projectId, datasetName);
      Page<Table> tables = bigquery.listTables(datasetId, TableListOption.pageSize(100));
      tables.iterateAll().forEach(table -> System.out.print(table.getTableId().getTable() + "\n"));

      System.out.println("Tables listed successfully.");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Tables were not listed. Error occurred: " + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用の Node.js の手順に沿って設定を行ってください。詳細については、BigQuery Node.js API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

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

async function listTables() {
  // Lists tables in 'my_dataset'.

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

  // List all tables in the dataset
  const [tables] = await bigquery.dataset(datasetId).getTables();

  console.log('Tables:');
  tables.forEach(table => console.log(table.id));
}

PHP

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用にある PHP の設定手順を行ってください。詳細については、BigQuery PHP API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

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

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$dataset = $bigQuery->dataset($datasetId);
$tables = $dataset->tables();
foreach ($tables as $table) {
    print($table->id() . PHP_EOL);
}

Python

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用にある Python の設定手順を行ってください。詳細については、BigQuery Python API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。


from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set dataset_id to the ID of the dataset that contains
#                  the tables you are listing.
# dataset_id = 'your-project.your_dataset'

tables = client.list_tables(dataset_id)  # Make an API request.

print("Tables contained in '{}':".format(dataset_id))
for table in tables:
    print("{}.{}.{}".format(table.project, table.dataset_id, table.table_id))

Ruby

このサンプルを試す前に、BigQuery クイックスタート: クライアント ライブラリの使用にある Ruby の設定手順を行ってください。詳細については、BigQuery Ruby API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

require "google/cloud/bigquery"

def list_tables dataset_id = "your_dataset_id"
  bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new
  dataset  = bigquery.dataset dataset_id

  puts "Tables in dataset #{dataset_id}:"
  dataset.tables.each do |table|
    puts "\t#{table.table_id}"
  end
end

テーブルのセキュリティ

BigQuery でテーブルへのアクセスを制御するには、テーブルのアクセス制御の概要をご覧ください。

次のステップ

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