GCPのBigQueryの始め方 (2023.MAY.7th, with Chat-GPT4)
Google Cloud Platform（GCP）は、Googleが提供するクラウドサービスのプラットフォームであり、その中でもBigQueryは、高速でスケーラブルなデータウェアハウスサービスです。このコラムでは、GCPのBigQueryの始め方について説明します。
1. Google Cloud Platformアカウントの作成
まずはじめに、Google Cloud Platformのアカウントを作成しましょう。以下のリンクから無料トライアルにサインアップすることができます。
Google Cloud Platform Free Trial
無料トライアルでは、最初の12ヶ月間に$300相当のクレジットが提供されます。これにより、BigQueryを含むGCPの各種サービスを無料で試すことができます。
2. Google Cloud Consoleへのログイン
アカウントが作成できたら、Google Cloud Consoleにログインします。以下のリンクからログインできます。
3. プロジェクトの作成
Google Cloud Consoleで、新しいプロジェクトを作成しましょう。プロジェクトは、GCPのリソースをまとめて管理するための単位です。右上のプロジェクトドロップダウンから、新しいプロジェクトを作成できます。
4. BigQuery APIの有効化
プロジェクトが作成されたら、BigQuery APIを有効化しましょう。左上のナビゲーションメニューから、[APIs & Services] > [Dashboard]に移動し、[＋ENABLE APIS AND SERVICES]をクリックして、BigQuery APIを検索して有効化します。
5. BigQuery Web UIにアクセス
BigQueryを操作するためのWeb UIにアクセスしましょう。左上のナビゲーションメニューから、[BigQuery]を選択してアクセスできます。
6. データセットの作成
BigQueryでデータを管理するためには、データセットを作成する必要があります。データセットは、関連するテーブルをまとめて管理するためのコンテナです。左側のリソースペインで、[＋ADD DATA] > [Create new dataset]をクリックし、データセットを作成します。
7. テーブルの作成とデータのインポート
次に、データセットにテーブルを作成し、データをインポートしましょう。テーブル作成方法は以下の通りです。
CSV、JSON、Avroなどのファイルからデータをインポート 2. Google Sheetsからデータをインポート
既存のテーブルからデータをコピー
SQLクエリ結果を新しいテーブルに保存
例として、CSVファイルからデータをインポートする方法を説明します。
左側のリソースペインで、作成したデータセットを選択します。
[＋Create Table]をクリックし、作成方法として[Upload]を選択します。
ローカルのCSVファイルを選択し、テーブル名、スキーマなどの設定を行います。
[Create table]をクリックして、テーブルの作成とデータのインポートが開始されます。
8. クエリの実行
BigQueryでは、標準SQLを使用してデータをクエリできます。BigQuery Web UIのクエリエディタで、以下のようなSQLクエリを入力して、[Run]ボタンをクリックします。
SELECT * FROM `your_project_id.your_dataset_id.your_table_id` LIMIT 10;
これで、テーブルから最初の10行のデータが取得できます。
9. データのエクスポート
BigQueryからデータをエクスポートする方法もいくつかあります。例えば、テーブルデータをCSVやJSONファイルとしてGoogle Cloud Storageにエクスポートすることができます。左側のリソースペインで、エクスポートしたいテーブルを選択し、[Export] > [Export to GCS]をクリックして、必要な設定を行います。
まとめ
GCPのBigQueryは、大量のデータを高速で分析できるデータウェアハウスサービスです。このコラムでは、BigQueryの始め方を説明しました。GCPアカウントの作成からデータのインポート、クエリの実行、データのエクスポートまで、基本的な操作方法を学ぶことができました。さらに詳細な情報やチュートリアルについては、公式ドキュメントを参照してください。