BigQueryのクエリ機能
BigQueryは、Google Cloudの強力なデータウェアハウジングソリューションであり、ユーザーは大規模なデータセットに対して超高速なSQLクエリを実行できます。この記事では、BigQueryのコアなクエリ機能を紹介します。
クエリの保存と共有
BigQueryでクエリを作成したら、そのクエリを保存し、共有する方法についていくつかのオプションがあります。
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個人用にクエリを保存する
特に有用なクエリを作成したり、将来再利用する予定のあるクエリを作成した場合、BigQueryはこれらを将来の利用のために保存する機能を提供しています。 -
限られたアクセスURLで共有する
限られたアクセスURLを生成することで、他の人にクエリの結果を表示する権限を与えることができます。これにより、データの変更や新しいクエリの実行権限を直接与えることなく、結果を閲覧できます。 -
Google Cloudプロジェクト内での保存と共有
Google Cloudを利用するチームメンバーや共同作業者のために、クエリをプロジェクト内に保存できます。この機能により、プロジェクトへのアクセス権を持つ全てのユーザーが保存されたクエリを表示、変更、再実行できるため、シームレスなコラボレーションが可能です。
クエリのスケジューリング
時には、クエリを1回だけ実行したいだけでなく、特定のクエリを定期的に実行したい場合があります。例えば、毎日の終わりや週の終わりに特定のクエリを実行したいといった場合です。
BigQueryのスケジューリング機能を使用すると、一定の間隔で特定のクエリを実行できます。これは、定期的なテーブルの更新、レポートの生成、最新のデータが必要なその他の定期的なタスクに非常に役立ちます。
ユーザー定義関数（UDF）
ユーザー定義関数（UDF）を使用すると、BigQuery SQLの機能を拡張するカスタム関数を定義できます。これらはSQLまたはJavaScriptを使用して記述できます。
認証済みUDF
ユニークな機能の1つが認証済みUDFです。特定のユーザーがデータセットに直接アクセスできない場合でも、これらのUDFを介してテーブルにアクセスできます。これにより、UDFを介してのみデータへのアクセスを許可することで、より厳密なデータ制御が実現されます。
手続き型言語
BigQueryの手続き型言語は、単なる通常のSQLよりも複雑な操作のシーケンスを実行できます。これは単なるクエリだけでなく、操作のフローを制御することに関するものです。
- 1つのSQLコマンドだけでなく、BigQueryの手続き型言語は複数のSQLステートメントを1つのリクエストで実行できます。
- 従来のプログラミングと同様に、BigQueryはその手続き型言語内で変数の使用をサポートしています。これにより、より動的かつカスタマイズ可能な操作が可能です。
- 条件や繰り返し要件に基づいて処理のフローを指示するために制御文を使用できます。条件または繰り返し要件に基づいて手順のフローを指示するために制御文を使用できます。
ストアドプロシージャ
ストアドプロシージャは、一連の操作を1つの呼び出し可能なルーチンにカプセル化します。
ストアドプロシージャを使用すると、複数のステートメントをまとめて実行できます。これにより、同じシーケンスを繰り返し書くことなく、繰り返しタスクを効率的に実行する方法を提供します。
UDFとストアドプロシージャは似ているかもしれませんが、異なる目的で使用されます。UDFは一般的に値を返す単一の関数ですが、ストアドプロシージャは複数のSQLステートメントを含むことがあり、必ずしも値を返す必要はありません。
一度定義されたこれらのプロシージャは、他のクエリから呼び出すことができ、クエリのモジュラーアプローチを提供します。
デバッグステートメントとデバッグ関数
ASSERTステートメントを使用すると、クエリに条件を設定でき、これらの条件が満たされない場合はエラーが返されます。これは、クエリが意味をなすために特定の基準を満たす必要がある場面で特に役立ちます。
ERRORステートメントを使用すると、ユーザーは意図的にエラーを生成してクエリの振る舞いを理解できます。
INFORMATION_SCHEMA
BigQueryのINFORMATION_SCHEMAは、データベースのメタデータの道筋となり、内部アーキテクチャに対するインサイトを提供します。
Ryusei Kakujo
Focusing on data science for mobility
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