BigQuery のチュートリアル

---

注: この内容は、Cloud Run functions（旧称 Cloud Functions 第 2 世代）を対象としています。

このチュートリアルでは、BigQuery にクエリを送信する HTTP Cloud Run 関数の作成について説明します。

目標

• BigQuery にクエリを送信する HTTP Cloud Run 関数を作成する。

費用

このドキュメントでは、Google Cloud の次の課金対象のコンポーネントを使用します。

• Cloud Run functions
• Cloud Build
• Artifact Registry

For details, see Cloud Run functions pricing.

料金計算ツールを使うと、予想使用量に基づいて費用の見積もりを生成できます。 新しい Google Cloud ユーザーは無料トライアルをご利用いただける場合があります。

始める前に

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. Enable the Cloud Functions, Cloud Build, and Artifact Registry APIs.

   Enable the APIs

5. Install the Google Cloud CLI.

6. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

7. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

8. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

9. Enable the Cloud Functions, Cloud Build, and Artifact Registry APIs.

   Enable the APIs

10. Install the Google Cloud CLI.

11. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

    gcloud init

gcloud CLI がすでにインストールされている場合は、次のコマンドを実行して更新します。

gcloud components update

12. 開発環境を準備します。
    

    Node.js 設定ガイドに移動

アプリケーションの準備

1. ローカルマシンにサンプルアプリのリポジトリのクローンを作成します。

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/nodejs-docs-samples.git

   または、zip 形式のサンプルをダウンロードし、ファイルを抽出してもかまいません。

2. Cloud Run functions のサンプルコードが含まれているディレクトリに移動します。

   cd nodejs-docs-samples/functions/v2/helloBigQuery

3. サンプルコードを見てみましょう。このサンプルは、指定したデータセットで 400 回以上発生した単語をクエリし、結果を返します。

   // Import the Google Cloud client library
   const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
   const bigquery = new BigQuery();
   
   const functions = require('@google-cloud/functions-framework');
   
   /**
    * HTTP Cloud Function that returns BigQuery query results
    *
    * @param {Object} req Cloud Function request context.
    * @param {Object} res Cloud Function response context.
    */
   functions.http('helloBigQuery', async (req, res) => {
     // Define the SQL query
     // Queries the public Shakespeare dataset using named query parameter
     const sqlQuery = `
         SELECT word, word_count
               FROM \`bigquery-public-data.samples.shakespeare\`
               WHERE corpus = @corpus
               AND word_count >= @min_word_count
               ORDER BY word_count DESC`;
   
     const options = {
       query: sqlQuery,
       // Location must match that of the dataset(s) referenced in the query.
       location: 'US',
       params: {corpus: 'romeoandjuliet', min_word_count: 400},
     };
   
     // Execute the query
     try {
       const [rows] = await bigquery.query(options);
       // Send the results
       res.status(200).send(rows);
     } catch (err) {
       console.error(err);
       res.status(500).send(`Error querying BigQuery: ${err}`);
     }
   });

関数のデプロイ

HTTP トリガーを使用して関数をデプロイするには、サンプルコードを含むディレクトリで次のコマンドを実行します。

gcloud functions deploy nodejs-bq-function \
--gen2 \
--runtime=nodejs22  \
--region=REGION \
--source=. \
--entry-point=helloBigQuery \
--trigger-http \
--allow-unauthenticated

優先する Node.js のバージョンを指定するには、--runtime フラグに次の値を使用します。

• nodejs18（推奨）
• nodejs16
• nodejs14
• nodejs12
• nodejs10

--allow-unauthenticated フラグを使用すると、認証なしで関数にアクセスできます。認証を要求するには、フラグを省略します。

関数のトリガー

1. 関数がデプロイされたら、uri プロパティをメモするか、次のコマンドを使用して検索します。

   gcloud functions describe nodejs-bq-function --gen2 --region=REGION --format="value(serviceConfig.uri)"

2. ブラウザでこの URI にアクセスします。クエリ条件に一致する単語のリストと、各単語がターゲット データセットに出現する回数が表示されます。

クリーンアップ

このチュートリアルで使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、リソースを含むプロジェクトを削除するか、プロジェクトを維持して個々のリソースを削除します。

プロジェクトの削除

課金をなくす最も簡単な方法は、チュートリアル用に作成したプロジェクトを削除することです。

プロジェクトを削除するには:

注意: プロジェクトを削除すると、次のような影響があります。

• プロジェクト内のすべてのものが削除されます。このドキュメントのタスクで既存のプロジェクトを使用した場合、それを削除すると、そのプロジェクトで行った他の作業もすべて削除されます。
• カスタム プロジェクト ID が失われます。このプロジェクトを作成したときに、将来使用するカスタム プロジェクト ID を作成した可能性があります。そのプロジェクト ID を使用した URL（たとえば、appspot.com）を保持するには、プロジェクト全体ではなくプロジェクト内の選択したリソースだけを削除します。

複数のアーキテクチャ、チュートリアル、クイックスタートを実施する予定がある場合は、プロジェクトを再利用すると、プロジェクトの割り当て上限を超えないようにすることができます。

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

関数の削除

Cloud Run functions を削除しても、Cloud Storage に保存されたリソースは削除されません。

このチュートリアルで作成した関数を削除するには、次のコマンドを実行します。

gcloud functions delete nodejs-bq-function --gen2 --region REGION

Google Cloud コンソールから Cloud Run functions を削除することもできます。