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、または変更すると、ビューを更新するまでは正確なスキーマが報告されません。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。

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

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。
[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。

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。

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

[BigQuery] に移動

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
);

[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 --expiration、--description、--label があります。

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。

bq mk \
--use_legacy_sql=false \
--view_udf_resource=PATH_TO_FILE \
--expiration INTEGER \
--description "DESCRIPTION" \
--label KEY:VALUE \
--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:VALUE 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。
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。

次の例では、myview という名前のビューが作成されます。

bigquery/bigquery_create_view/main.tf

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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

Cloud Shell を起動します。
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。

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
```
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。
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。
変更を保存します。
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

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。
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。
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。

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 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、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。

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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。

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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.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。

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// 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。

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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。