世界銀行: 国際債務データ

BigQuery を使用して一般公開データセットをクエリする方法

BigQuery は、フルマネージドのデータ ウェアハウスおよび分析プラットフォームです。SQL クエリを使用して分析できる一般公開データセットが用意されています。BigQuery の一般公開データセットにアクセスするには、ウェブ UIコマンドライン ツールを使用します。また、クライアント ライブラリJava.NETPython など)を使用して BigQuery REST API を呼び出してアクセスすることもできます。

現在、BigQuery の一般公開データセットは US マルチリージョン ロケーションに格納されています。一般公開データセットをクエリする場合は、コマンドラインで --location=US フラグを指定するか、BigQuery ウェブ UI で処理ロケーションとして US を選択するか、API でジョブリソースjobReference セクションの location プロパティを指定します。一般公開データセットは米国内に格納されているため、一般公開データのクエリ結果を別のリージョンにあるテーブルに書き込むことはできず、一般公開データセットのテーブルを別のリージョンにあるテーブルと結合することもできません。

BigQuery の一般公開データセットの使用を開始するには、プロジェクトを作成または選択します。毎月、最初の 1 テラバイトのデータの処理については課金されないため、課金を有効にせずに一般公開データセットのクエリを開始できます。無料枠を超える可能性がある場合は、課金を有効にする必要があります。

  1. Google アカウントにログインします。

    Google アカウントをまだお持ちでない場合は、新しいアカウントを登録します。

  2. GCP プロジェクトを選択または作成します。

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  3. プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します。

    課金を有効にする方法について

  4. 新しいプロジェクトでは、BigQuery が自動的に有効になります。既存のプロジェクトで BigQuery を有効にする手順は以下のとおりです。 BigQuery API を有効にする。

    Enable the API

データセットの概要

このデータセットには、200 を超える経済指標による国家債務統計と地域債務統計が含まれています。報告対象国に関する 1970 年から 2015 年までの時系列データが利用可能です。

データセットには 5 つのテーブルが含まれています。

  • country_series_definitions
  • country_summary
  • international_debt
  • series_summary
  • series_times

詳細については、世界銀行のウェブサイトをご覧ください。

BigQuery コンソールで、このデータを探索してみましょう。

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サンプルクエリ

BigQuery を使用してこのデータで実行できる SQL クエリの例をいくつか示します。

これらのサンプルでは BigQuery の標準 SQL サポートを使用します。#standardSQL タグを使用すると、標準 SQL を使用することが BigQuery で認識されます。#standardSQL 接頭辞の詳細については、クエリ接頭辞の設定をご覧ください。

最大の未返済国はどこか?

このデータセットには、200 を超える経済指標が含まれています。このクエリでは、indicator_code と利用可能なデータの最新の year を使用して、「外部債務の現在価値(現在の US $)」を取得します。

international_debt テーブルには、複数の国の集計エントリ(サブサハラ アフリカなど)が含まれています。country_summary テーブルとの内部結合を使用して集計を削除することができます。country_summary テーブルには、各国の地域属性が含まれています。集計エントリは含まれていません。

ウェブ UI

ウェブ UI で次のクエリを開きます。

#standardSQL
SELECT
  id.country_name,
  id.value AS debt --format in DataStudio
FROM (
  SELECT
    country_code,
    region
  FROM
    `bigquery-public-data.world_bank_intl_debt.country_summary`
  WHERE
    region != "" ) cs --aggregated countries do not have a region
INNER JOIN (
  SELECT
    country_code,
    country_name,
    value,
    year
  FROM
    `bigquery-public-data.world_bank_intl_debt.international_debt`
  WHERE
    indicator_code = "DT.DOD.PVLX.CD"
    AND year = 2015 ) id
ON
  cs.country_code = id.country_code
ORDER BY
  id.value DESC

コマンドライン

bq query --use_legacy_sql=false '
SELECT
  id.country_name,
  id.value AS debt --format in DataStudio
FROM (
  SELECT
    country_code,
    region
  FROM
    `bigquery-public-data.world_bank_intl_debt.country_summary`
  WHERE
    region != "" ) cs --aggregated countries do not have a region
INNER JOIN (
  SELECT
    country_code,
    country_name,
    value,
    year
  FROM
    `bigquery-public-data.world_bank_intl_debt.international_debt`
  WHERE
    indicator_code = "DT.DOD.PVLX.CD"
    AND year = 2015 ) id
ON
  cs.country_code = id.country_code
ORDER BY
  id.value DESC'

サンプルの結果を以下に示します。

+------------------------+---------------------+
|      country_name      |        debt         |
+------------------------+---------------------+
| Mexico                 | 3.03034941502891E11 |
| Brazil                 | 1.85565928851414E11 |
| Indonesia              | 1.57987459485284E11 |
| India                  | 1.48745095807612E11 |
| Russian Federation     | 1.33839822670607E11 |
| Turkey                 | 1.22029712325355E11 |
| Argentina              | 1.10750816034451E11 |
| Colombia               | 6.84426231461233E10 |
| Venezuela, RB          |  6.4135718109114E10 |
| South Africa           | 6.07924748068575E10 |
| ...                                          |
+------------------------+---------------------+

次の可視化は、国間の興味深い比較を示しています。この可視化は Google データスタジオで表示することができます。Google データスタジオと BigQuery の使用に関するチュートリアルについては、Google データスタジオを使用した BigQuery データの可視化をご覧ください。

政府債務

データについて

データセット ソース: 世界銀行

カテゴリ: 人口統計、健康、栄養

使用: このデータセットは、データセット ソースによって規定されている条件(http://www.data.gov/privacy-policy#data_policy)の下ですべてのユーザーに公開されています。Google はこのデータセットを「現状のまま」提供し、明示、黙示を問わず、いかなる保証も行いません。Google は、このデータセットの使用によって直接または間接の損害が発生したとしても一切責任を負いません。

引用: 世界銀行: 国際債務統計

更新頻度: 年 2 回

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