データ操作言語を使用したテーブルデータの更新

このページでは、データ操作言語（DML）を使用して BigQuery テーブルのデータを更新および削除する方法について説明します。DML を使用して既存のテーブルに行を追加する方法については、このページでは取り上げません。DML を使用した行の追加については、DML 構文リファレンスの INSERT ステートメントをご覧ください。

BigQuery の DML にはいくつかの制限事項があります。また、DML 固有の料金もあります。

注: DML 機能には標準 SQL を使用する必要があります。標準 SQL を有効にするには、SQL 言語の切り替え

をご覧ください。

データの更新

次のサンプル ファイルを使用して以下の手順を行います。このファイルは、匿名化のためにマスクする IP アドレス列を含むテーブルです。

• userSessionsData.json（ダウンロード）

次の手順に沿ってサンプルデータをテーブルに読み込み、ip_address 列の値を更新します。

ステップ 1. UserSessions テーブルに JSON ファイルを読み込みます。

ステップ 2. 各行の ip_address 列の最後のオクテットをマスクするには、次の DML クエリを実行します。

UPDATE sample_db.UserSessions
SET ip_address = REGEXP_REPLACE(ip_address, r"(\.[0-9]+)$", ".0")
WHERE TRUE

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。

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import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.FormatOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobId;
import com.google.cloud.bigquery.QueryJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.TableDataWriteChannel;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TableResult;
import com.google.cloud.bigquery.WriteChannelConfiguration;
import java.io.IOException;
import java.io.OutputStream;
import java.nio.channels.Channels;
import java.nio.file.FileSystems;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.util.UUID;

// Sample to update data in BigQuery tables using DML query
public class UpdateTableDml {

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

  public static void updateTableDml(String datasetName, String tableName)
      throws IOException, InterruptedException {
    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();

      // Load JSON file into UserSessions table
      TableId tableId = TableId.of(datasetName, tableName);

      WriteChannelConfiguration writeChannelConfiguration =
          WriteChannelConfiguration.newBuilder(tableId)
              .setFormatOptions(FormatOptions.json())
              .build();

      // Imports a local JSON file into a table.
      Path jsonPath =
          FileSystems.getDefault().getPath("src/test/resources", "userSessionsData.json");

      // The location and JobName must be specified; other fields can be auto-detected.
      String jobName = "jobId_" + UUID.randomUUID().toString();
      JobId jobId = JobId.newBuilder().setLocation("us").setJob(jobName).build();

      try (TableDataWriteChannel writer = bigquery.writer(jobId, writeChannelConfiguration);
          OutputStream stream = Channels.newOutputStream(writer)) {
        Files.copy(jsonPath, stream);
      }

      // Get the Job created by the TableDataWriteChannel and wait for it to complete.
      Job job = bigquery.getJob(jobId);
      Job completedJob = job.waitFor();
      if (completedJob == null) {
        System.out.println("Job not executed since it no longer exists.");
        return;
      } else if (completedJob.getStatus().getError() != null) {
        System.out.println(
            "BigQuery was unable to load local file to the table due to an error: \n"
                + job.getStatus().getError());
        return;
      }

      System.out.println(
          job.getStatistics().toString() + " userSessionsData json uploaded successfully");

      // Write a DML query to modify UserSessions table
      // To create DML query job to mask the last octet in every row's ip_address column
      String dmlQuery =
          String.format(
              "UPDATE `%s.%s` \n"
                  + "SET ip_address = REGEXP_REPLACE(ip_address, r\"(\\.[0-9]+)$\", \".0\")\n"
                  + "WHERE TRUE",
              datasetName, tableName);

      QueryJobConfiguration dmlQueryConfig = QueryJobConfiguration.newBuilder(dmlQuery).build();

      // Execute the query.
      TableResult result = bigquery.query(dmlQueryConfig);

      // Print the results.
      result.iterateAll().forEach(rows -> rows.forEach(row -> System.out.println(row.getValue())));

      System.out.println("Table updated successfully using DML");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Table update failed \n" + e.toString());
    }
  }
}

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。

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import pathlib
from typing import Dict, Optional

from google.cloud import bigquery
from google.cloud.bigquery import enums

def load_from_newline_delimited_json(
    client: bigquery.Client,
    filepath: pathlib.Path,
    project_id: str,
    dataset_id: str,
    table_id: str,
) -> None:
    full_table_id = f"{project_id}.{dataset_id}.{table_id}"
    job_config = bigquery.LoadJobConfig()
    job_config.source_format = enums.SourceFormat.NEWLINE_DELIMITED_JSON
    job_config.schema = [
        bigquery.SchemaField("id", enums.SqlTypeNames.STRING),
        bigquery.SchemaField("user_id", enums.SqlTypeNames.INTEGER),
        bigquery.SchemaField("login_time", enums.SqlTypeNames.TIMESTAMP),
        bigquery.SchemaField("logout_time", enums.SqlTypeNames.TIMESTAMP),
        bigquery.SchemaField("ip_address", enums.SqlTypeNames.STRING),
    ]

    with open(filepath, "rb") as json_file:
        load_job = client.load_table_from_file(
            json_file, full_table_id, job_config=job_config
        )

    # Wait for load job to finish.
    load_job.result()

def update_with_dml(
    client: bigquery.Client, project_id: str, dataset_id: str, table_id: str
) -> int:
    query_text = f"""
    UPDATE `{project_id}.{dataset_id}.{table_id}`
    SET ip_address = REGEXP_REPLACE(ip_address, r"(\\.[0-9]+)$", ".0")
    WHERE TRUE
    """
    query_job = client.query(query_text)

    # Wait for query job to finish.
    query_job.result()

    assert query_job.num_dml_affected_rows is not None

    print(f"DML query modified {query_job.num_dml_affected_rows} rows.")
    return query_job.num_dml_affected_rows

def run_sample(override_values: Optional[Dict[str, str]] = None) -> int:
    if override_values is None:
        override_values = {}

    client = bigquery.Client()
    filepath = pathlib.Path(__file__).parent / "user_sessions_data.json"
    project_id = client.project
    dataset_id = "sample_db"
    table_id = "UserSessions"
    load_from_newline_delimited_json(client, filepath, project_id, dataset_id, table_id)
    return update_with_dml(client, project_id, dataset_id, table_id)

データの削除

次のサンプル ファイルを使用して以下の手順を行います。これらのファイルは、ユーザー セッション解析用の複数のテーブルと削除対象ユーザーのテーブルを含むデータセットです。

• deletedUsersData.json（ダウンロード）
• usersData.json（ダウンロード）
• userSessionsData.json（ダウンロード）

次の手順では、データを 3 つのテーブルに読み込んでから、DeletedUsers テーブルのユーザーを削除します。

ステップ 1. DeletedUsers、Users、UserSessions の各テーブルに JSON ファイルを読み込みます。

Console

1. Cloud コンソールを開きます。

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. [テーブルの作成元] で [アップロード] を選択します。

6. [ファイルを選択] で、ダウンロードしたファイルを参照して選択します。

   

7. [ファイル形式] で [JSON（改行区切り）] を選択します。

8. [テーブル名] に、適切なテーブル名を入力します。

9. [スキーマ] セクションの [フィールドを追加] をクリックし、[名前] にテーブル内の列の名前を入力し、[型] で適切なデータ型を選択します。

   • テーブル内のすべての列を入力するまで、[フィールドを追加] をクリックして、この操作を繰り返します。

10. [テーブルを作成] をクリックします。

サンプル テーブルのスキーマは次のとおりです。

• DeletedUsers
  • 名前 id、型 INTEGER
• Users
  • 名前 id、型 INTEGER
  • 名前 date_joined、型 TIMESTAMP
• UserSessions
  • 名前 id、型 STRING
  • 名前 user_id、型 INTEGER
  • 名前 login_time、型 TIMESTAMP
  • 名前 logout_time、型 TIMESTAMP
  • 名前 ip_address、型 STRING

bq

bq コマンドライン ツールを使用してテーブルを作成するには、bq load コマンドを使用します。--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。--location フラグは省略可能です。たとえば、BigQuery を asia-northeast1（東京）リージョンで使用している場合、load コマンドは以下のようになります。

bq --location=asia-northeast1 load ...

DeleteUsers テーブルの作成

bq --location=asia-northeast1 load \
--source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON \
sample_db.DeletedUsers \
deletedUsersData.json \
id:integer

Users テーブルの作成

bq --location=asia-northeast1 load \
--source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON \
sample_db.Users \
usersData.json \
id:integer,date_joined:timestamp

UserSessions テーブルの作成

bq --location=asia-northeast1 load \
--source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON \
sample_db.UserSessions \
userSessionsData.json \
id:string,user_id:integer,login_time:timestamp,logout_time:timestamp,ip_address:string

ステップ 2. DeletedUsers テーブルでユーザーに関する情報を削除するには、次の DML クエリを実行します。

• UsersSessions からの削除

  DELETE FROM sample_db.UserSessions
  WHERE user_id in (SELECT id from sample_db.DeletedUsers)
  

• Users からの削除

  DELETE FROM sample_db.Users
  WHERE id in (SELECT id from sample_db.DeletedUsers)
  

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

• DML リファレンス ページをご覧ください。
• DML 構文ページの DML の構文およびサンプルをご覧ください。
• 複数の DML ステートメントを実行して結果をアトミックに commit できるマルチステートメント トランザクションについて学習する。