BigQuery は、Google が提供するペタバイト規模の低料金フルマネージド アナリティクス データ ウェアハウスです。データポータルの BigQuery コネクタを使用すると、データポータル内で BigQuery テーブル、ビュー、グラフ、カスタム SQL クエリのデータに直接アクセスして可視化できます。
始める前に
データポータルで BigQuery データにアクセスするには、Google Cloud 請求先アカウントが関連付けられている Google Cloud プロジェクトを指定する必要があります。
BigQuery は有料の分析プラットフォームです。データポータルのレポートから BigQuery のデータにアクセスすると、クエリ処理やストレージの費用が発生する場合があります。クエリと容量の料金の詳細については、BigQuery の料金をご覧ください。
必要なロール
データポータルで BigQuery データをクエリするには、データの読み取りとクエリジョブの実行を行う権限が必要です。 Google Cloud プロジェクトまたはデータセットに次の IAM ロールを付与します。
- BigQuery データ閲覧者（
roles/bigquery.dataViewer）: テーブル、ビュー、グラフからデータとメタデータを読み取ることができます。 - BigQuery ジョブユーザー（
roles/bigquery.jobUser）: 課金プロジェクトでクエリジョブを実行できます。
必要なロールは、データソースに選択したデータの認証情報モードによって異なります。
- オーナーの認証情報（デフォルト）: これらのロールが必要なのはデータソースのオーナーのみです。レポートの閲覧者は、BigQuery への独自のアクセス権を必要とせずにグラフを表示できます。
- 閲覧者の認証情報: レポートのすべての閲覧者に、レポートのデータを表示するためのロールが必要です。
- サービス アカウントの認証情報: これらのロールはサービス アカウントにのみ必要です。サービス アカウントを構成するには、データポータルの Google Cloud サービス アカウントを設定するをご覧ください。
BigQuery に接続する方法
BigQuery データをデータポータル レポートに接続する手順は次のとおりです。
接続を行うための手順
- データポータルにログインします。
- [
作成] をクリックして、[レポート] を選択します。 - レポート エディタが開き、[データのレポートへの追加] パネルが表示されます。
- 新しい埋め込みデータソースを作成するには、BigQuery コネクタを選択します。
- 別の方法: 再利用可能な既存のデータソースを使用するには、[マイ データソース] タブをクリックし、以前に作成した任意のデータソースまたは共有されているデータソースを選択します。
- 接続オプションのいずれかを使用して、データベースへのアクセスを構成します。
- [追加] をクリックします。
しばらくすると、データソースに接続されたテーブルがレポートのキャンバスに表示されます。
接続オプション
BigQuery データソースは、テーブル、ビュー、グラフ、またはカスタム SQL クエリからデータを取得できます。
BigQuery のテーブル、ビュー、グラフに接続する
BigQuery のテーブルには、データが行と列（フィールド）に格納されます。BigQuery ビューは、BigQuery コンソール内で、または BigQuery API を使用して動的に実行される SQL クエリによって定義される仮想テーブルです。BigQuery グラフを使用すると、既存のテーブルに基づいてノードとエッジを定義することで、データ内の関係をモデル化できます。
テーブル、ビュー、グラフに接続するには、次の接続パラメータを指定します。
- BigQuery プロジェクト
- データセット
- 特定のテーブル、ビュー、グラフ。データポータルは、日付パーティション分割テーブルと複数日テーブルへの接続もサポートしています。
プロジェクトを選択
プロジェクトでは Google Cloud リソースが整理され、レポートが BigQuery の無料上限を超過した場合にクエリ費用の請求先が決定されます。1 つのプロジェクトでデータをクエリしながら、別のプロジェクトに費用を請求できます。Google Cloud プロジェクトの詳細を確認する。
コネクタ構成パネルで、次のいずれかのオプションを選択します。
- 最近のプロジェクト: Google Cloud コンソールで最近開いたプロジェクトが表示されます。プロジェクト ID を手動で入力することもできます。選択したプロジェクトは、課金とデータアクセスの両方に使用されます。
- マイ プロジェクト: アクセス権があるすべてのプロジェクトが表示されます。プロジェクトがリストにない場合は、入力フィールドに正確なプロジェクト ID を入力します。
- 共有プロジェクト: 部門または組織間で共有されているプロジェクトが表示されます。データ選択と課金実行に異なるプロジェクトを指定できます。
データセットを選択してください
データセットは、テーブル、ビュー、グラフのグループへのアクセスを整理して制御します。リストからデータセットを選択するか、データセット ID で検索します。
BigQuery の一般公開データセットは、Google 全体でグローバルに共有される無料のサンプル データセットです。一般公開データに対してクエリを実行するには、クエリ処理費用の支払いを行う課金プロジェクトを選択する必要があります。
テーブル、ビュー、グラフを選択する
データポータルのデータソースは、単一のテーブル、ビュー、グラフに接続できます。[テーブル] または [テーブル / グラフ] リストで、リソースを選択するか、名前で検索します。データセットにグラフが含まれている場合、テーブルとグラフには異なるアイコンが表示されるため、それらを区別できます。
グラフを選択した場合は、[開始ノード] リストで開始ノードを選択することもできます。開始ノードは、グラフ トラバーサルの開始点を決定し、フラット化されたテーブルのスキーマに影響します。グラフの定義によっては、開始ノードの選択が必要になる場合があります。
一般公開グラフ データセットを試す
BigQuery Graph コネクタは、一般公開されている Look Ecommerce グラフを使用して試すことができます。このグラフに接続する手順は次のとおりです。
- [共有プロジェクト] を選択します。
- 課金プロジェクトを選択します。
- 共有プロジェクト名として「
bigquery-public-data」と入力します。 - データセットとして
thelook_ecommerceを選択します。 - [表 / グラフ] リストで
graphを選択します。 - 省略可: [開始ノード] リストで開始ノードを選択します。
BigQuery Graph のメジャーを操作する
BigQuery Graph に接続すると、グラフで定義されているメジャーがデータソースの指標としてインポートされます。これらのメジャーは、グラフ、計算フィールド、クエリ結果変数、データソース間のコントロールで使用できます。
グラフの指標を操作する際は、次の点に注意してください。
- 固定集計: データポータルでグラフのメジャーの集計タイプを変更することはできません。集計は、BigQuery のグラフ定義によって決まります。
- 編集可能なプロパティ: データポータルのデータソースで、グラフのメジャーのデータ型と説明を編集できます。
日付パーティション分割テーブルに接続する
データポータルは、BigQuery の日付パーティション分割テーブル（DATE、DATETIME、TIMESTAMP）をサポートしています。DATE、DATETIME、TIMESTAMP でパーティション分割されたテーブルを選択すると、パーティション列をグラフのメインの日付フィルタとして設定できます。パーティション分割テーブルを使用すると、クエリ費用を最小限に抑えながら、グラフをより迅速にレンダリングできます。
詳しくは、BigQuery の日付パーティション分割テーブルへの接続をご覧ください。
複数日のテーブル（YYYYMMDD 接頭辞）に接続する
BigQuery は、複数のシャーディングされたテーブルにまたがるクエリ実行をサポートしています。各テーブルは 1 日のデータを保存し、末尾が YYYYMMDD（例: [prefix]_YYYYMMDD）になっています。
データポータルは、テーブルの選択時に YYYYMMDD サフィックスが付いたテーブルを検出すると、日別テーブルをわかりやすい接頭辞名（[prefix]_YYYYMMDD）でグループ化します。複数日のテーブルからグラフを作成すると、データポータルは過去 28 日間のデータのみを自動的にクエリします。この期間は、グラフの [設定] タブで [期間] プロパティを編集することで、いつでも変更できます。
カスタム SQL クエリを使用して BigQuery に接続する
[カスタムクエリ] オプションを使用すると、SQL を記述してデータに接続できます。これには、BigQuery Graph に対するクエリも含まれます。カスタムクエリの構文は、標準 SQL 言語に準拠している必要があります。レガシー SQL 構文を使用するには、[レガシー SQL を使用する] を選択します。
まず、BigQuery コンソール内で直接クエリを作成してテストし、検証済みの SQL スクリプトをコピーしてデータポータルのカスタムクエリ エディタ ボックスに貼り付けることをおすすめします。
課金プロジェクトをオーバーライドする
[課金プロジェクト] 設定では、カスタムクエリの実行費用を支払う Google Cloud プロジェクトを指定できます。組織が複数のプロジェクトを運用している場合は、フィールドに課金プロジェクト ID を手動で入力できます。
あるプロジェクト内のデータに対してクエリを実行し、別のプロジェクトに課金するには、このフィールドで課金プロジェクトを指定し、クエリの FROM 句（FROM project_id.dataset_id.table_id）内でデータ プロジェクトを明示的に参照します。
クエリ パラメータを使用する
パラメータを使用すると、よりレスポンシブでカスタマイズ可能なレポートを作成できます。BigQuery データソースのパラメータは、基になるクエリに戻すことができます。カスタムクエリでパラメータを使用するには、BigQuery でのパラメータ化されたクエリの実行に関する構文ガイドラインをご覧ください。
パラメータ（@DS_START_DATE、@DS_END_DATE、@DS_USER_EMAIL）を使用した設定手順、パラメータ構文ルール、行レベルのセキュリティ構成の詳細については、カスタムクエリでパラメータを使用するをご覧ください。
注意事項とヒント
以下に、BigQuery データソースを最大限に活用するための注意事項とヒントをいくつか紹介します。
データポータルを初めてご利用の場合
データポータルのコア レポート機能の詳細については、次のリソースをご覧ください。
BigQuery の統合
一部の Google サービスと外部ツールでは、データが BigQuery テーブルに直接書き出されます。データポータルを BigQuery に接続すると、データポータルは標準の指標を自動的に計算し、フィールド名をフォーマットします。
- データポータルで BigQuery データを探索する: データ アナリストは、BigQuery コンソール内でデータポータルを直接使用して BigQuery データを探索できます。クエリを実行するかテーブルを選択した後、[データポータルで調べる] を選択して、インタラクティブなレポートでデータを可視化します。詳細については、データポータルでデータを分析するをご覧ください。
- Google アナリティクスの BigQuery Export: データポータルでは、Google アナリティクスの BigQuery Export で生成されたテーブルの横に Google アナリティクスのアイコンが表示されます。テーブルを接続すると、Google アナリティクスで見られる標準的な指標の多くが、データポータルによって計算フィールドとして自動的に作成されます。
レコード数指標
すべての BigQuery データソースのフィールド リストには、レコード数指標が自動的に含まれます。グラフ内で Record Count を使用して、レコードをカウントしたり、クエリによって返された合計行数を確認したりします。
BigQuery の GEOGRAPHY ポリゴンを可視化する
レポートで Google マップを使用して、BigQuery の地理空間境界（GEOGRAPHY ポリゴン空間データ）を表示できます。一般公開の国勢調査区データを使用したステップ バイ ステップのチュートリアルについては、データポータルを使用して BigQuery GEOGRAPHY ポリゴンを可視化するをご覧ください。
エラーのトラブルシューティングと制限事項の確認
グラフの読み込みに失敗した場合や、構成に関する警告が表示された場合は、BigQuery コネクタのエラーと制限事項のトラブルシューティング ガイドをご覧ください。