BigQuery データを AlloyDB に同期する

注: データの同期機能は、PostgreSQL バージョン 18 でのみサポートされています。

運用アプリケーションに分析データへの低レイテンシのトランザクション アクセスを提供するには、BigQuery から AlloyDB for PostgreSQL インスタンスにテーブルを同期します。BigQuery のデータをクエリする外部データ ラッパー（FDW）とは異なり、同期機能はデータを AlloyDB ストレージにコピーします。これにより、クエリはローカル テーブルから読み取り、パフォーマンスを向上させます。

AlloyDB には、BigQuery データをインスタンスに移動する方法がいくつかあります。

• 1 回限りの同期: BigQuery テーブルの書き込み可能な独立したコピーを作成します。

• 定期的な同期またはミラーリング: スケジュール（6 時間ごと、毎日など）に従って自動的に更新される読み取り専用のローカル テーブルを作成します。

パフォーマンスと運用に関する考慮事項

BigQuery 同期テーブルを使用する場合は、次の点を考慮してください。

• リソース使用量: データの移動により、CPU とメモリが消費されます。非常に大きなテーブルの場合は、プライマリ トランザクション ワークロードに影響しないように、ピーク時間外に同期をスケジュールすることを検討してください。
• データの可視性: 置換オペレーション中に、既存のターゲット テーブルが削除され、事前に再作成されます。インポート中のクエリでは、最初は空のテーブルが表示され、バッチ トランザクションが commit されると、新しくインポートされたデータが段階的に表示されます。

始める前に

1. AlloyDB インスタンスに alloydb_sync.enabled=on データベース フラグを設定します。詳細については、インスタンスのデータベース フラグを構成するをご覧ください。
2. alloydb_sync 拡張機能は bigquery_fdw を使用して BigQuery に接続するため、bigquery_fdw が BigQuery のデータ型と列のマッピングを処理する方法を理解しておいてください。
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

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.

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3. AlloyDB の作成と接続に必要な Cloud APIs を有効にします。

   API を有効にする

   1. 変更するプロジェクトの名前を確認するには、[プロジェクトを確認] の手順で [次へ] をクリックします。

   2. [API を有効にする] の手順で、[有効にする] をクリックして、次の機能を有効にします。

      • AlloyDB API
      • Compute Engine API
      • Cloud Resource Manager API
      • Service Networking API
      • BigQuery Storage API

      AlloyDB と同じ Google Cloud プロジェクトにある VPC ネットワークを使用して AlloyDB へのネットワーク接続を構成する場合は、Service Networking API が必要です。

      別の Google Cloud プロジェクトに存在する VPC ネットワークを使用して AlloyDB へのネットワーク接続を構成する場合は、Compute Engine API と Cloud Resource Manager API が必要です。

4. データの同期元となる既存の BigQuery テーブルがあることを確認します。詳細については、BigQuery テーブルの作成と使用をご覧ください。

必要なロール

AlloyDB クラスタのサービス アカウントに BigQuery データセットへのアクセス権を付与するには、次の権限が必要です。

• BigQuery データ閲覧者（roles/bigquery.dataViewer）、または bigquery.tables.get 権限と bigquery.tables.getData 権限を含むカスタムロール。このロールをサービス アカウントに付与すると、テーブルまたはビューからデータとメタデータを読み取る権限が付与されます。
• BigQuery 読み取りセッション ユーザー（roles/bigquery.readSessionUser）、または bigquery.readsessions.create 権限と bigquery.readsessions.getData 権限を含むカスタムロール。読み取りセッションを作成および使用する権限が付与されます。
• BigQuery ジョブユーザー（roles/bigquery.jobUser）、または bigquery.jobs.create 権限を含むカスタムロール。クエリジョブを含むジョブを作成して実行する機能を提供します。別のランタイム プロジェクトを指定すると、ジョブはデータ プロジェクトではなく、そのプロジェクトで実行されます。つまり、ランタイム プロジェクトにジョブユーザーのロールを付与する必要があります。

拡張機能の設定

BigQuery からテーブルを同期する前に、必要な拡張機能を有効にして、BigQuery への接続を構成します。 Google Cloud コンソールを使用する場合、AlloyDB はこれらの手順を自動的に実行します。

1. 拡張機能を作成します。

   1. psql クライアントをインスタンスに接続するの手順に沿って、psql クライアントを使用して AlloyDB インスタンスに接続します。

   2. 次のコマンドを実行します。

      CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS alloydb_sync;
      

      注: これらの拡張機能は、BigQuery データを同期するすべてのデータベースに作成する必要があります。

2. AlloyDB が BigQuery で認証できるようにするには、外部サーバーとユーザー マッピングを作成します。

   CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS bigquery_fdw;
   CREATE SERVER IF NOT EXISTS bigquery_server FOREIGN DATA WRAPPER bigquery_fdw
     OPTIONS (runtime_project 'RUNTIME_PROJECT_ID');
   CREATE USER MAPPING IF NOT EXISTS FOR USER SERVER bigquery_server;
   

   注: 外部サーバーに bigquery_server という名前を付ける必要があります。

   次のように置き換えます。

   • RUNTIME_PROJECT_ID: 省略可。クエリを処理してコンピューティング費用が発生するGoogle Cloud プロジェクトの ID。省略すると、クエリはデータを保存するプロジェクトに課金されます。
   • USER: BigQuery テーブルにアクセスするデータベース ユーザー名または IAM ユーザー。

1 回限りのエクスポート用に BigQuery テーブルを同期する

Google Cloud コンソールまたは psql を使用して、1 回限りのエクスポート用に BigQuery テーブルを同期できます。

Google Cloud コンソールを使用する

Google Cloud コンソールを使用して BigQuery テーブルを AlloyDB に同期するには、次の操作を行います。

1. Google Cloud コンソールで [BigQuery] ページを開きます。

   [BigQuery] ページに移動

2. 左側のペインで、 エクスプローラをクリックします。

   左側のペインが表示されていない場合は、 左ペインを開くをクリックしてペインを開きます。

3. [エクスプローラ] ペインでプロジェクトを開き、[データセット] をクリックして、データセットをクリックします。

4. [概要] > [テーブル] をクリックし、テーブルを選択します。

5. 詳細ウィンドウで、[その他] > [AlloyDB へのエクスポートまたは同期] をクリックします。

6. [プロジェクトを選択] で、AlloyDB クラスタのプロジェクトを選択します。必要な権限がある場合は、現在の BigQuery プロジェクト以外のプロジェクトを選択できます。

7. [ターゲット クラスタを選択] で、次のいずれかのオプションを選択します。

   • [既存のクラスタを使用する] を選択して、BigQuery テーブルを既存の AlloyDB クラスタにエクスポートします。次に、以下の操作を行います。

     1. プライマリ AlloyDB クラスタを選択します。

     2. 移行先の AlloyDB データベースを選択します。

     3. 宛先の AlloyDB テーブルのスキーマを選択します。

     4. 宛先の AlloyDB テーブルの名前を指定します。

     5. [同期頻度] で [1 回限り] を選択して、BigQuery テーブルのコピーを作成します。

     6. [エクスポートを設定] をクリックします。

     同期の設定が完了したら、提供された SQL ステートメントを使用して、インポート ジョブを追跡し、インポートされたテーブルをクエリできます。[クエリ] をクリックして、AlloyDB Studio でインポートされたテーブルに移動します。

   • [新しいクラスタを作成する] を選択して、BigQuery テーブルを新しい AlloyDB クラスタにエクスポートします。次に、以下の操作を行います。

     1. [エクスポートを設定] をクリックします。

     2. [AlloyDB へのリダイレクト] ダイアログで、[リダイレクト] を選択します。

     3. クラスタタイプ（[無料トライアル クラスタ] または [プロビジョニング済みのクラスタ]）を選択します。

     4. [続行] をクリックします。

     5. [同期構成] で、デフォルトの postgres 宛先 AlloyDB データベース、宛先 AlloyDB テーブルのデフォルトの public スキーマを選択し、宛先 AlloyDB テーブルの名前を指定します。

        [同期頻度] で [1 回限り] を選択して、BigQuery テーブルのコピーを作成します。

     6. [続行] をクリックします。

     7. クラスタを構成します。各フィールドの詳細については、新しいクラスタとプライマリ インスタンスを作成するをご覧ください。

     8. [クラスタを作成] をクリックします。

     同期の設定が完了したら、AlloyDB Studio に移動して、インポートしたテーブルをクエリします。

psql を使用して BigQuery テーブルを 1 回同期する

注: alloydb_sync.import_bq_table() 関数は、BigQuery からデータを自動的に更新しない書き込み可能な AlloyDB テーブルを作成します。

BigQuery データの編集可能なコピーを作成するには、psql を使用して alloydb_sync.import_bq_table 関数を実行します。

SELECT alloydb_sync.import_bq_table(
  'PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_ID',
  'ALLOYDB_DESTINATION_TABLE_NAME',
  'ON_EXISTS',
  ARRAY['PRIMARY_KEY_COLUMN']
);

次のように置き換えます。

• PROJECT_ID: BigQuery データセットがあるプロジェクトの ID。
• DATASET_ID: テーブルの BigQuery データセットの名前。4 つの部分からなる名前を持つ Iceberg テーブルの場合、これは Catalog.Namespace です。
• TABLE_ID: BigQuery テーブルまたはビューの名前。
• ALLOYDB_DESTINATION_TABLE_NAME: データの作成とインポートを行う AlloyDB データベース内のローカル テーブルの名前。スキーマ名（public.local_sales など）を含めることができます。
• ON_EXISTS: 宛先テーブルがすでに存在する場合に使用する戦略。
• PRIMARY_KEY_COLUMN: 主キーとして使用する列名のリスト（省略可）。

例

次の例は、BigQuery データセットから transactions という名前のテーブルを public.local_sales という名前の新しい AlloyDB テーブルに同期する方法を示しています。

SELECT alloydb_sync.import_bq_table(
    'my-gcp-project.sales_data.transactions',
    'public.local_sales',
    'replace'
);

on_exists パラメータ

on_exists パラメータは、宛先テーブルが AlloyDB にすでに存在する場合に、関数が同期を処理する方法を決定します。

• error: デフォルトのオプション。宛先テーブルがすでに存在する場合は、同期を停止します。
• skip: 宛先テーブルがすでに存在する場合は、同期をスキップします。
• replace: 既存のローカル テーブルを BigQuery の新しいデータに置き換えます。

主キーのサポート

オプションの primary_key パラメータをテキスト配列として指定すると、AlloyDB は指定された列を主キーとしてテーブルを作成します。

SELECT alloydb_sync.import_bq_table(
    'my-gcp-project.sales_data.transactions',
    'public.local_sales',
    ARRAY['transaction_id']
);

定期的なエクスポートのために BigQuery テーブルを同期する

Google Cloud コンソールまたは psql を使用して、定期的なエクスポート用に BigQuery テーブルを同期できます。

Google Cloud コンソールを使用する

Google Cloud コンソールを使用して BigQuery テーブルを AlloyDB に同期するには、次の操作を行います。

1. Google Cloud コンソールで [BigQuery] ページを開きます。

   [BigQuery] ページに移動

2. 左側のペインで、 [エクスプローラ] をクリックします。

   

   左側のペインが表示されていない場合は、 [左ペインを開く] をクリックしてペインを開きます。

3. [エクスプローラ] ペインでプロジェクトを開き、[データセット] をクリックして、データセットをクリックします。

4. [概要] > [テーブル] をクリックし、テーブルを選択します。

5. 詳細ウィンドウで、[その他] > [AlloyDB へのエクスポートまたは同期] をクリックします。

6. [プロジェクトを選択] で、AlloyDB クラスタのプロジェクトを選択します。必要な権限がある場合は、現在の BigQuery プロジェクト以外のプロジェクトを選択できます。

7. [ターゲット クラスタを選択] で、次のいずれかのオプションを選択します。

   • [既存のクラスタを使用する] を選択して、BigQuery テーブルを既存の AlloyDB クラスタにエクスポートします。次に、以下の操作を行います。

     1. プライマリ AlloyDB クラスタを選択します。

     2. 移行先の AlloyDB データベースを選択します。

     3. 宛先の AlloyDB テーブルのスキーマを選択します。

     4. 宛先の AlloyDB テーブルの名前を指定します。

     5. [同期頻度] で、BigQuery テーブルの定期的な同期を作成する期間を選択します（例: [1 時間ごと]、[6 時間ごと]）。

     6. [エクスポートを設定] をクリックします。

     同期の設定が完了したら、提供された SQL ステートメントを使用して、インポート ジョブを追跡し、インポートされたテーブルをクエリできます。[クエリ] をクリックして、AlloyDB Studio でインポートされたテーブルに移動します。

   • [新しいクラスタを作成する] を選択して、BigQuery テーブルを新しい AlloyDB クラスタにエクスポートします。次に、以下の操作を行います。

     1. [エクスポートを設定] をクリックします。

     2. [AlloyDB へのリダイレクト] ダイアログで、[リダイレクト] を選択します。

     3. クラスタタイプ（[無料トライアル クラスタ] または [プロビジョニング済みのクラスタ]）を選択します。

     4. [続行] をクリックします。

     5. [同期構成] で、デフォルトの postgres 宛先 AlloyDB データベース、宛先 AlloyDB テーブルのデフォルトの public スキーマを選択し、宛先 AlloyDB テーブルの名前を指定します。

        [同期頻度] で [1 回限り] を選択して、BigQuery テーブルのコピーを作成します。

     6. [続行] をクリックします。

     7. クラスタを構成します。各フィールドの詳細については、新しいクラスタとプライマリ インスタンスを作成するをご覧ください。

     8. [クラスタを作成] をクリックします。

     同期の設定が完了したら、AlloyDB Studio に移動して、インポートしたテーブルをクエリします。

定期的な同期を作成する

BigQuery データと同期された読み取り専用テーブルを維持するには、psql を使用して alloydb_sync.create_bq_sync_table 関数を実行します。

SELECT alloydb_sync.create_bq_sync_table(
    'PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_ID',
    'ALLOYDB_DESTINATION_TABLE_NAME',
    'REFRESH_INTERVAL',
    'ON_EXISTS',
    ARRAY['PRIMARY_KEY_COLUMN']
);

次のように置き換えます。

• PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_ID: BigQuery テーブルまたはビューの完全修飾名。プロジェクト ID、データセット ID、テーブル ID が含まれ、ピリオドで区切られます。4 つの部分からなる名前を持つ Iceberg テーブルの場合、DATASET_ID は Catalog.Namespace として表されます。例: my-gcp-project.sales_data.transactions
• ALLOYDB_DESTINATION_TABLE_NAME: データを作成して同期する AlloyDB データベース内のローカル テーブルの名前。
• REFRESH_INTERVAL: AlloyDB が BigQuery からデータを定期的に更新する間隔（例: 12 hours）。
• ON_EXISTS: 宛先テーブルがすでに存在する場合に使用する戦略。
• PRIMARY_KEY_COLUMN: 主キーとして使用する列名のリスト（省略可）。

例

次の例は、12 時間ごとに更新される顧客プロファイル ミラーを作成する方法を示しています。

SELECT alloydb_sync.create_bq_sync_table(
    'my-gcp-project.crm_data.profiles',
    'public.customer_mirror',
    '12 hours',
    'replace'
);

ジョブをモニタリングして管理する

同期を開始したら、進行状況をモニタリングしてジョブを管理できます。

ジョブ ステータスの確認

大規模な同期には時間がかかることがあります。処理されたレコードや推定完了時間などの進行状況をモニタリングするには、job_status ビューに対してクエリを実行します。

注: alloydb_sync.import_bq_table() 関数は、alloydb_sync.job_status ビューの import_id と照合できるジョブ UUID を返します。

SELECT
    import_id,
    status,
    records_processed,
    total_records,
    error_message
FROM alloydb_sync.job_status;

たとえば、ジョブをキャンセルするには、次のコマンドを実行します。

SELECT alloydb_sync.cancel_import_job('85bb5dfa-dfb9-4017-9153-738f55abe4b1');

同期ジョブを停止して削除する

BigQuery テーブルのミラーリングを停止してローカル テーブルを削除するには、alloydb_sync.delete_bq_sync_table 関数を使用します。

SELECT alloydb_sync.delete_bq_sync_table('public.customer_mirror');

重要: 複製されたテーブルを削除するには、標準の PostgreSQL DROP TABLE コマンドではなく、この関数を使用する必要があります。この関数を使用せずに同期テーブルを手動で削除すると、バックグラウンド スケジューラ フックが削除されません。これにより、スケジューラでエラーが継続的に発生し、バックグラウンド ワーカー スロットがドレインされる可能性があります。

データ型マッピング

alloydb_sync 拡張機能を使用して BigQuery から AlloyDB にデータを同期またはインポートすると、AlloyDB は BigQuery のデータ型をターゲット テーブルの対応する PostgreSQL のデータ型にマッピングします。

ソース BigQuery テーブルの列で、次の表に示すサポートされているデータ型が使用されていることを確認します。

BigQuery テーブルのデータ型	PostgreSQL のデータ型
BOOLEAN	BOOLEAN
INTEGER (INT64)	BIGINT
FLOAT (FLOAT64)	DOUBLE PRECISION
STRING	TEXT
NUMERIC	NUMERIC
BIGNUMERIC	NUMERIC
DATE	DATE
TIMESTAMP	TIMESTAMPTZ
TIME	TIME
DATETIME	TIMESTAMP
JSON	JSONB
BYTES	BYTEA

制限事項

BigQuery からテーブルを同期する場合は、次の制限が適用されます。

• この機能は、PostgreSQL バージョン 18 でのみサポートされています。
• この機能を使用するには、インスタンスに alloydb_sync.enabled=on データベース フラグが必要です。
• データベースで bigquery_fdw 外部サーバーとユーザー マッピングを構成する場合は、外部サーバーに bigquery_server という名前を付ける必要があります。
• ARRAY、STRUCT、VECTOR、GEOGRAPHY、RANGE、INTERVAL などの複雑な BigQuery データ型は、同期でサポートされていません。STRING(L)、BYTES(L)、NUMERIC(P, S)、BIGNUMERIC(P, S) などのパラメータ化された BigQuery データ型は TEXT にマッピングされます。詳細については、サポートされている BigQuery のデータ型と列のマッピングをご覧ください。
• primary_key パラメータを指定する場合、主キー列名のカンマ区切りのリストは 1,023 バイト以下にする必要があります。また、行の JSON シリアル化された主キー列の名前と値は 255 バイト以下にする必要があります。
• alloydb_sync.create_bq_sync_table 関数で作成された定期同期テーブルの場合、refresh_interval パラメータは月または年をサポートしていません。間隔は、日数、24 未満の時間、60 未満の分、60 未満の秒の整数で指定します。1 hour 30 minutes や 90 minutes などの混合単位の間隔は、1 hour などの最大時間単位の整数に切り捨てられます。

• 同期ジョブを開始したデータベース ユーザー、または定期的な同期テーブルを作成したデータベース ユーザーのみが、次の操作を行うことができます。

  • alloydb_sync.job_status ビューでジョブを表示する
  • alloydb_sync.cancel_import_job 関数を使用してジョブをキャンセルする
  • alloydb_sync.delete_bq_sync_table 関数を使用して同期テーブルを削除する

• 同期ジョブは、単一のトランザクションではなく、バッチでデータを段階的に commit します。replace オペレーション中、宛先テーブルはデータの読み込み前に削除されて再作成されるため、ジョブが完了するまで、同時実行クエリには空のテーブルまたは部分的に入力されたテーブルが表示されます。インポート ジョブが失敗した場合、または完了前にキャンセルされた場合、部分的にインポートされた行と内部外部テーブル定義がデータベースに残ります。復元するには、on_exists パラメータを replace に設定してインポートを再実行します。

• 新しく登録された定期同期テーブルの最初のバックグラウンド インポート中に中断が発生した場合、テーブルは次のスケジュールされた更新間隔まで不完全なままになります。

• バックグラウンド ジョブ トラッカー ワーカーが、定期的な同期テーブルまたは過去 10 秒以内の同期アクティビティを含むデータベースに接続されている間、標準の DROP DATABASE コマンドは失敗します。

• alloydb_sync.create_bq_sync_table 関数を使用して構成された定期同期テーブルがないデータベースでは、バックグラウンド ジョブ トラッカー ワーカーは 10 秒間のアイドル時間の後にシャットダウンします。ワーカーは、次の alloydb_sync.import_bq_table 関数呼び出し時、または alloydb_sync 拡張機能が削除されて再作成されたときに、新しい動的共有メモリ セグメントを割り当てます。アクティブな定期同期テーブルがない状態で、アイドル期間を挟んで多数の分離された 1 回限りのインポートを実行すると、共有メモリ スロットが枯渇し、インスタンスの再起動が必要になることがあります。

ベスト プラクティス

BigQuery からのテーブル同期を構成して管理する場合は、次のベスト プラクティスに従ってください。

• 同期関数を呼び出す前に、独自の commit 済みトランザクションで CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS alloydb_sync CASCADE; ステートメントを実行します。
• インポート中にソース BigQuery テーブルを変更しないでください。ソーステーブルが同時に更新されると、同期ジョブによって更新されたデータがインポートされることがあります。
• alloydb_sync.import_bq_table、alloydb_sync.create_bq_sync_table、alloydb_sync.delete_bq_sync_table 関数を呼び出す場合は、public.my_table などの一貫したスキーマ修飾の宛先テーブル名を指定します。同じ宛先テーブルに対して複数の同期ジョブを同時に開始しないでください。同じクラスタ上の複数のデータベースでテーブルを同期する場合は、データベース間で異なるスキーマ名またはテーブル名を使用します。
• alloydb_sync.create_bq_sync_table 関数を使用して定期的な同期テーブルを作成する場合は、on_exists パラメータを replace に設定して、スケジュールされた更新で宛先テーブルが更新されるようにします。refresh_interval パラメータは、1 日、24 時間未満、60 分未満、60 秒未満のいずれかの単位で指定します。
• 非常に大きな BigQuery テーブルをインポートする場合は、インポートが一時ファイルサイズの上限を超えないように、インスタンスの temp_file_limit データベース フラグの値と、必要に応じて work_mem フラグの値を増やします。インポート中、受信行は work_mem の上限までメモリにバッファリングされ、バッチ commit が完了する前にローカルの PostgreSQL 一時ファイルにステージングされます。
• レプリケートされた同期テーブルまたはインポートがアクティブなテーブルで DROP TABLE ステートメントを手動で実行しないでください。進行中のインポートを停止するには、まず、ジョブを開始したデータベース ユーザーとして alloydb_sync.cancel_import_job 関数を実行します。定期的な同期テーブルとそのスケジュールを削除するには、alloydb_sync.delete_bq_sync_table 関数を使用し、同期テーブルの作成時に使用した正確な宛先テーブル名を渡します。
• 1 回限りのインポートが失敗した場合、または完了前にキャンセルされた場合は、on_exists パラメータを replace に設定して alloydb_sync.import_bq_table 関数を再実行します。新しく登録された定期同期テーブルの最初のバックグラウンド インポートが中断され、次のスケジュールされた更新を待たずにすぐに解決する場合は、alloydb_sync.delete_bq_sync_table 関数を使用して同期テーブルを削除し、再作成します。

• ジョブの開始時に max_worker_processes のバックグラウンド ワーカー スロットが枯渇した場合、またはインポートがキューに格納されているか実行中にデータベースがクラッシュした場合、ジョブ メタデータが QUEUED 状態または RUNNING 状態のままになり、そのテーブルへの今後のインポートがブロックされる可能性があります。テーブルのブロックを解除するには、次のコマンドを実行して、ジョブを開始したデータベース ユーザーとしてジョブのステータスを更新します。

  UPDATE alloydb_sync.import_job_status
  SET status = 'FAILED'
  WHERE status IN ('QUEUED', 'RUNNING');
  

• 定期的な同期テーブルまたは最近の同期アクティビティがあるデータベースを削除するには、DROP DATABASE DATABASE_NAME WITH (FORCE) を実行するか、まずすべての同期テーブルを削除して、バックグラウンド トラッカー ワーカーが終了するまで 10 秒以上待ちます。ワーカーがデータベースに接続されているかどうかを確認するには、pg_stat_activity ビューに対してクエリを実行します。

  SELECT pid, datname, backend_type
  FROM pg_stat_activity
  WHERE datname = 'DATABASE_NAME'
    AND backend_type = 'job_tracker';
  

  DATABASE_NAME は、実際のデータベースの名前に置き換えます。

料金

BigQuery から AlloyDB にデータを同期すると、BigQuery ストリーミング読み取り（Storage Read API）の料金が適用されます。

データのエクスポート後、AlloyDB にデータを保存すると料金が発生します。詳細については、AlloyDB for PostgreSQL の料金をご覧ください。

次のステップ

• AlloyDB にデータをエクスポートする（リバース ETL）の詳細を確認する。
• 詳しくは、FDW を使用して BigQuery データをインプレースでクエリするをご覧ください。