データ分析

新しい BigQuery グローバルクエリで、単一の SQL ステートメントを使用して分散データを探索

2026年3月2日

Wawrzek Hyska

Product Manager

Oleh Khoma

Software Engineer

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※この投稿は米国時間 2026 年 2 月 18 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

グローバル経済では、データは世界中で生成、保存されます。多国籍企業の場合、顧客データは米国本社近くに保存され、トランザクションログはヨーロッパとアジアに分割されるため、パフォーマンス、規制遵守、データ主権のニーズを満たすことができます。しかし、これには課題があります。データが大陸をまたいで分散している場合、どのようにしてビジネスを単一の統合ビューで把握できるのでしょうか。

これまで、分析の前にデータをコピーして一元化するために、複雑で時間と費用のかかる ETL パイプラインが必要でした。これは、遅延や複雑さを招き、チームがタイムリーにアドホック分析を行うことを妨げていました。

このたび、BigQuery のグローバルクエリによってこの状況が変わります。グローバルクエリを使用すると、単一の標準 SQL クエリで、異なる地理的ロケーションに保存されたデータをクエリでき、ETL は不要です。グローバルクエリはプレビュー版でご利用いただけます。

グローバルクエリとは

グローバルクエリは、異なる地域に分散したデータセット間の障壁を取り除きます。多国籍企業である当社は、BigQuery コンソールから直接、1 つのクエリで全データを結合、統合、分析できるようになりました。

バックグラウンドでは、クエリの実行に必要なデータ移動が BigQuery によって自動的に処理されるため、マルチロケーション分析でシームレスなゼロ ETL エクスペリエンスが実現します。BigQuery は、異なるリージョンで実行する必要があるクエリのさまざまな部分を特定し、それに応じて実行します。次に、これらの部分クエリの結果は、メインクエリの実行時に選択されたロケーションに転送されます（転送サイズを最小限に抑えるための最適化が行われます）。最後に、すべての部分が結合され、クエリ全体の結果が返されます。

BigQuery ユーザーである EssilorLuxottica は、グローバルクエリを早期に導入し、この新機能で大きな成果を上げています。

「EssilorLuxottica では、データセキュリティとコンプライアンスを最重要事項としています。そのため、情報は常に生成元のリージョンに保存されます。BigQuery のグローバルクエリを使用すると、この分散データをシームレスに統合できます。これにより、コンプライアンスを損なうことなく、リージョンをまたいだ集計分析を行えます。セキュリティを確保しながら、分析情報に基づいた意思決定を行うための優れた方法です。」 - EssilorLuxottica、カスタマーデータプラットフォームマネージャー Rubens Ballabio 氏

同時に、リージョン間でデータを転送すると追加費用が発生し、さまざまな規制により、個人情報（PII）データを元のロケーションから移動することが禁止されることもよくあります。こうした理由から、地理的境界を越えたデータ転送には堅牢なガバナンスが必要です。グローバルクエリは、セキュリティとユーザー管理を最優先に設計されています。その仕組みは次のとおりです。

明示的なオプトインが必要: 誤ったデータ転送や費用の発生を防ぐため、グローバルクエリ機能はデフォルトで無効になっています。使用するには、管理者がプロジェクトのグローバルクエリを明示的に有効にする必要があります。また、グローバルクエリを実行するには、ユーザーまたはサービスアカウントごとに特別な権限が必要です。
場所を制御: グローバルクエリが実行されるロケーションを指定することにより、データが処理される場所を制御し、データ所在地とコンプライアンスの要件を遵守できます。
ガバナンスコントロールを尊重: グローバルクエリは、VPC Service Controls を含む既存のセキュリティポスチャーを尊重するため、確立されたポリシーに違反するような方法でデータが移動することはありません。

グローバルクエリの活用

実用的な例として、1 つのクエリで生成されたグローバル販売の統合レポートを見てみましょう。以前は、これにはデータエンジニアリングプロジェクトが必要でした。現在では、権限のあるアナリストであれば、1 回のクエリで数秒以内に回答を得ることができます。

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ご覧のとおり、これはすべて標準 SQL です。ヨーロッパとアジアのデータセットに保存されているすべてのトランザクションを取得し、米国で保持されている顧客データと結合します。これまでと異なるのは、BigQuery が数千キロ離れたデータセット間でこの処理を行うようになったことです。これにより、アーキテクチャが大幅に簡素化され、分析情報を取得するまでの時間が短縮されます。