ビューを作成する

このドキュメントでは、BigQuery でビューを作成する方法について説明します。

BigQuery では、次の方法でビューを作成できます。

• Google Cloud コンソールを使用する。
• bq コマンドライン ツールの bq mk コマンドを使用する。
• tables.insert 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。
• CREATE VIEW データ定義言語（DDL）ステートメントを送信する。

ビューの制限

BigQuery ビューには次の制限があります。

• ビューは読み取り専用です。 たとえば、データを挿入、更新、削除するクエリは実行できません。
• ビューを含むデータセットと、そのビューによって参照されているテーブルを含むデータセットは、同じロケーションに存在する必要があります。
• ビュー内の参照は、データセットで修飾する必要があります。デフォルトのデータセットはビューの本文に影響しません。
• TableDataList JSON API メソッドを使用してビューからデータを取得することはできません。詳細については、Tabledata: list をご覧ください。
• ビューを使用するときは、GoogleSQL クエリとレガシー SQL クエリを併用できません。GoogleSQL クエリは、レガシー SQL 構文を使用して定義したビューを参照できません。
• ビューでクエリ パラメータを参照することはできません。
• ビューを作成すると、元のテーブルのスキーマがビューと一緒に保存されます。ビューの作成後に列を追加、削除、または変更しても、ビューは自動的に更新されません。ビューの SQL 定義が変更されるか、ビューが再作成されるまで、報告されるスキーマは不正確なままになります。報告されるスキーマが正確でない場合でも、送信されたクエリは正しい結果を出力します。
• レガシー SQL ビューを GoogleSQL 構文に自動的に更新することはできません。ビューの定義に使用されるクエリを変更するには、次のものを使用できます。
  • Google Cloud コンソールの [クエリの編集] オプション
  • bq コマンドライン ツールの bq update --view コマンド
  • BigQuery クライアント ライブラリ
  • update API メソッドまたは patch API メソッド。
• ビューを定義する SQL クエリに一時的なユーザー定義関数と、一時テーブルを含めることはできません。
• ワイルドカード テーブル クエリでビューを参照することはできません。

ビューに適用される割り当てと上限については、ビューの上限をご覧ください。

始める前に

このドキュメントの各タスクを実行するために必要な権限をユーザーに与える Identity and Access Management（IAM）のロールを付与します。

必要な権限

BigQuery では、ビューはテーブル リソースとして扱われます。このため、ビューを作成するには、テーブルの作成と同じ権限が必要になります。また、ビューの SQL クエリで参照されるテーブルにクエリを実行する権限も必要です。

ビューを作成するには、bigquery.tables.create IAM 権限が必要です。事前定義された IAM ロールの roles/bigquery.dataEditor には、ビューの作成に必要な権限が含まれています。

bigquery.datasets.create 権限がある場合は、作成したデータセットにビューを作成できます。所有していないデータのビューを作成するには、そのテーブルに対する bigquery.tables.getData 権限が必要です。

注: 承認済みビューの作成 / 更新、または承認済みデータセット内のビューの作成 / 更新には、追加の権限が必要です。詳細については、承認済みビューに必要な権限と承認済みデータセット内のビューに必要な権限をご覧ください。

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。

ビューの命名

BigQuery でビューを作成する場合、ビュー名はデータセットごとに一意にする必要があります。ビュー名には次の制限があります。

• UTF-8 バイトの文字を合計で 1,024 バイト以下にする。
• 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。

有効なビュー名の例: view 01、ग्राहक、00_お客様、étudiant-01。

注意点:

• テーブル名では、デフォルトで大文字と小文字が区別されます。mytable と MyTable は、大文字と小文字を区別しないデータセットでない限り、同じデータセット内に共存できます。
• 一部のビュー名とビュー名の接頭辞は予約されています。ビュー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。

• ドット演算子（.）を連続して含めると、重複する演算子が暗黙的に削除されます。

  たとえば、project_name....dataset_name..table_name は

  project_name.dataset_name.table_name のようになります。

ビューを作成する

ビューを作成するには、ビューにアクセス可能なデータを定義する SQL クエリを作成します。SQL クエリは、SELECT ステートメントで構成する必要があります。他のステートメント タイプ（DML ステートメントなど）とマルチステートメント クエリはビュークエリでは使用できません。

ビューを作成するには:

Console

1. クエリを実行した後、クエリ結果ウィンドウの上にある [ビューを保存] ボタンをクリックして、クエリをビューとして保存します。

   

2. [ビューの保存] ダイアログで、次の操作を行います。

   • [プロジェクト名] で、ビューを保存するプロジェクトを選択します。
   • [データセット名] で、ビューを保存するデータセットを選択します。ビューを含むデータセットと、そのビューによって参照されているテーブルを含むデータセットは、同じロケーションに存在する必要があります。
   • [テーブル名] に、ビューの名前を入力します。
   • [保存] をクリックします。

注: Google Cloud コンソールを使用してビューを作成する場合、ラベル、説明、有効期限を追加することはできません。これらのオプションのプロパティは、API または bq コマンドライン ツールを使用してビューを作成するときに追加できます。Google Cloud コンソールを使用してビューを作成した後、有効期限、説明、ラベルを追加できます。詳細については、ビューの更新をご覧ください。

SQL

CREATE VIEW ステートメントを使用します。次のステートメントでは、米国の名前の一般公開データセットから usa_male_names という名前のビューを作成します。

1. Google Cloud コンソールで [BigQuery] ページに移動します。

   [BigQuery] に移動

2. クエリエディタで次のステートメントを入力します。

   CREATE VIEW mydataset.usa_male_names(name, number) AS (
     SELECT
       name,
       number
     FROM
       bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current
     WHERE
       gender = 'M'
     ORDER BY
       number DESC
   );
   

3. [実行] をクリックします。

クエリの実行方法については、インタラクティブ クエリを実行するをご覧ください。

bq

--view フラグを指定して bq mk コマンドを使用します。GoogleSQL クエリの場合は、--use_legacy_sql フラグを追加して false に設定します。オプション パラメータには --add_tags、--expiration、--description、--label などがあります。パラメータの一覧については、bq mk コマンド リファレンスをご覧ください。

Cloud Storage またはローカル ファイルに格納されている外部のユーザー定義関数（UDF）リソースをクエリで参照する場合は、--view_udf_resource フラグを使用してリソースを指定します。--view_udf_resource フラグはここでは説明しません。UDF の使用方法については、UDF をご覧ください。

デフォルト プロジェクト以外のプロジェクトにビューを作成する場合は、--project_id フラグを使用してプロジェクト ID を指定します。

注: ビューを含むデータセットと、そのビューによって参照されているテーブルを含むデータセットは、同じロケーションに存在する必要があります。

bq mk \
--use_legacy_sql=false \
--view_udf_resource=PATH_TO_FILE \
--expiration=INTEGER \
--description="DESCRIPTION" \
--label=KEY_1:VALUE_1 \
--add_tags=KEY_2:VALUE_2[,...] \
--view='QUERY' \
--project_id=PROJECT_ID \
DATASET.VIEW

次のように置き換えます。

• PATH_TO_FILE は、ビューで使用される UDF リソースとして読み込まれ、すぐに評価されるコードファイルの URI またはローカル ファイル システムのパスです。複数のファイルを指定するには、フラグを繰り返します。
• INTEGER は、ビューの存続期間（秒）を設定します。INTEGER が 0 の場合、ビューに期限切れはありません。--expiration フラグを省略した場合、BigQuery はビューを作成し、データセットのデフォルトのテーブル存続期間を設定します。
• DESCRIPTION はビューの説明であり、引用符で囲みます。
• KEY_1:VALUE_1 は、ラベルを表す Key-Value ペアです。複数のラベルを指定するには、--label フラグを繰り返します。
• KEY_2:VALUE_2 は、タグを表す Key-Value ペアです。同じフラグで、各 Key-Value ペアをカンマで区切って複数のタグを追加できます。
• QUERY は有効なクエリです。
• PROJECT_ID はプロジェクト ID です（デフォルトのプロジェクトが構成されていない場合）。
• DATASET は、プロジェクトのデータセットです。
• VIEW は、作成するビューの名前です。

例:

デフォルト プロジェクトにある mydataset 内に myview という名前のビューを作成するには、次のコマンドを入力します。有効期間は 3,600 秒（1 時間）、説明は This is my view、ラベルは organization:development に設定されます。ビューの作成に使用されるクエリは、USA Name データ一般公開データセットのデータを照会します。

bq mk \
--use_legacy_sql=false \
--expiration 3600 \
--description "This is my view" \
--label organization:development \
--view \
'SELECT
  name,
  number
FROM
  `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current`
WHERE
  gender = "M"
ORDER BY
  number DESC' \
mydataset.myview

次のコマンドを入力して、myotherproject の mydataset に myview という名前のビューを作成します。説明は This is my view、ラベルは organization:development に設定されます。ビューの有効期限は、データセットのデフォルトのテーブル有効期限に設定されます。ビューの作成に使用されるクエリは、USA Name データ一般公開データセットのデータを照会します。

bq mk \
--use_legacy_sql=false \
--description "This is my view" \
--label organization:development \
--project_id myotherproject \
--view \
'SELECT
  name,
  number
FROM
  `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current`
WHERE
  gender = "M"
ORDER BY
  number DESC' \
mydataset.myview

ビューを作成した後、ビューの有効期限、説明、ラベルを更新できます。詳細については、ビューの更新をご覧ください。

Terraform

google_bigquery_table リソースを使用します。

注: Terraform を使用して BigQuery オブジェクトを作成するには、Cloud Resource Manager API を有効にする必要があります。

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 ライブラリの認証を設定するをご覧ください。

次の例では、myview という名前のビューが作成されます。

resource "google_bigquery_dataset" "default" {
  dataset_id                      = "mydataset"
  default_partition_expiration_ms = 2592000000  # 30 days
  default_table_expiration_ms     = 31536000000 # 365 days
  description                     = "dataset description"
  location                        = "US"
  max_time_travel_hours           = 96 # 4 days

  labels = {
    billing_group = "accounting",
    pii           = "sensitive"
  }
}

resource "google_bigquery_table" "default" {
  dataset_id          = google_bigquery_dataset.default.dataset_id
  table_id            = "myview"
  deletion_protection = false # set to "true" in production

  view {
    query          = "SELECT global_id, faa_identifier, name, latitude, longitude FROM `bigquery-public-data.faa.us_airports`"
    use_legacy_sql = false
  }

}

Google Cloud プロジェクトで Terraform 構成を適用するには、次のセクションの手順を完了します。

Cloud Shell を準備する

1. Cloud Shell を起動します。

2. Terraform 構成を適用するデフォルトの Google Cloud プロジェクトを設定します。

   このコマンドは、プロジェクトごとに 1 回だけ実行する必要があります。これは任意のディレクトリで実行できます。

   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

   Terraform 構成ファイルに明示的な値を設定すると、環境変数がオーバーライドされます。

ディレクトリを準備する

Terraform 構成ファイルには独自のディレクトリ（ルート モジュールとも呼ばれます）が必要です。

1. Cloud Shell で、ディレクトリを作成し、そのディレクトリ内に新しいファイルを作成します。ファイルの拡張子は .tf にする必要があります（例: main.tf）。このチュートリアルでは、このファイルを main.tf とします。

   mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

2. チュートリアルを使用している場合は、各セクションまたはステップのサンプルコードをコピーできます。

   新しく作成した main.tf にサンプルコードをコピーします。

   必要に応じて、GitHub からコードをコピーします。Terraform スニペットがエンドツーエンドのソリューションの一部である場合は、この方法をおすすめします。

3. 環境に適用するサンプル パラメータを確認し、変更します。
4. 変更を保存します。
5. Terraform を初期化します。これは、ディレクトリごとに 1 回だけ行います。

   terraform init

   最新バージョンの Google プロバイダを使用する場合は、-upgrade オプションを使用します。

   terraform init -upgrade

変更を適用する

1. 構成を確認して、Terraform が作成または更新するリソースが想定どおりであることを確認します。

   terraform plan

   必要に応じて構成を修正します。

2. 次のコマンドを実行します。プロンプトで「yes」と入力して、Terraform 構成を適用します。

   terraform apply

   Terraform に「Apply complete!」というメッセージが表示されるまで待ちます。

3. Google Cloud プロジェクトを開いて結果を表示します。Google Cloud コンソールの UI でリソースに移動して、Terraform によって作成または更新されたことを確認します。

注: Terraform のサンプルでは通常、必要な API が Google Cloud プロジェクトで有効になっていることを前提としています。

API

view プロパティを含むテーブル リソースを使用して、tables.insert メソッドを呼び出します。

Go

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 Go の設定手順を完了してください。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 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 ライブラリの認証を設定するをご覧ください。

import (
	"context"
	"fmt"

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

// createView demonstrates creation of a BigQuery logical view.
func createView(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()

	meta := &bigquery.TableMetadata{
		// This example shows how to create a view of the shakespeare sample dataset, which
		// provides word frequency information.  This view restricts the results to only contain
		// results for works that contain the "king" in the title, e.g. King Lear, King Henry V, etc.
		ViewQuery: "SELECT word, word_count, corpus, corpus_date FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare` WHERE corpus LIKE '%king%'",
	}
	if err := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).Create(ctx, meta); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

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 ライブラリの認証を設定するをご覧ください。

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TableInfo;
import com.google.cloud.bigquery.ViewDefinition;

// Sample to create a view
public class CreateView {

  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";
    String viewName = "MY_VIEW_NAME";
    String query =
        String.format(
            "SELECT TimestampField, StringField, BooleanField FROM %s.%s", datasetName, tableName);
    createView(datasetName, viewName, query);
  }

  public static void createView(String datasetName, String viewName, 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();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, viewName);

      ViewDefinition viewDefinition =
          ViewDefinition.newBuilder(query).setUseLegacySql(false).build();

      bigquery.create(TableInfo.of(tableId, viewDefinition));
      System.out.println("View created successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("View was not created. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

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 Node.js の設定手順を完了してください。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。

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 ライブラリの認証を設定するをご覧ください。

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

async function createView() {
  // Creates a new view named "my_shared_view" in "my_dataset".

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const myDatasetId = "my_table"
  // const myTableId = "my_table"
  // const projectId = "bigquery-public-data";
  // const sourceDatasetId = "usa_names"
  // const sourceTableId = "usa_1910_current";
  const myDataset = await bigquery.dataset(myDatasetId);

  // For all options, see https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/v2/tables#resource
  const options = {
    view: `SELECT name 
    FROM \`${projectId}.${sourceDatasetId}.${sourceTableId}\`
    LIMIT 10`,
  };

  // Create a new view in the dataset
  const [view] = await myDataset.createTable(myTableId, options);

  console.log(`View ${view.id} created.`);
}

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 ライブラリの認証を設定するをご覧ください。

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

view_id = "my-project.my_dataset.my_view"
source_id = "my-project.my_dataset.my_table"
view = bigquery.Table(view_id)

# The source table in this example is created from a CSV file in Google
# Cloud Storage located at
# `gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv`. It contains
# 50 US states, while the view returns only those states with names
# starting with the letter 'W'.
view.view_query = f"SELECT name, post_abbr FROM `{source_id}` WHERE name LIKE 'W%'"

# Make an API request to create the view.
view = client.create_table(view)
print(f"Created {view.table_type}: {str(view.reference)}")

ビューを作成したら、テーブルと同じ方法でビューにクエリを実行します。

ビューのセキュリティ

BigQuery でビューへのアクセスを制御するには、承認済みビューをご覧ください。

次のステップ

• 承認済みビューの作成方法については、承認済みビューの作成をご覧ください。
• ビューのメタデータを取得する方法については、ビューの情報の取得をご覧ください。
• ビューの管理の詳細については、ビューの管理をご覧ください。