概要

適切なハードウェアとインフラストラクチャを用意することなく大規模なデータセットを保存してクエリを実行すると、多大な時間と費用がかかってしまう可能性があります。エンタープライズ データ ウェアハウスである Google BigQuery は、Google のインフラストラクチャの処理能力を活用して SQL クエリを超高速で実行し、こうした問題を解決します。ユーザーはデータを BigQuery に読み込むだけです。残りの処理は Google 側で行います。他のユーザーにデータの表示やクエリを許可するなど、ビジネスニーズに基づいてプロジェクトとデータへのアクセスを制御できます。

BigQuery にアクセスするには、Google Cloud コンソールもしくはコマンドライン ツールを使用するか、または Java、.NET、Python などの各種クライアント ライブラリを使って BigQuery REST API を呼び出します。各種サードパーティ製ツールを使用して BigQuery と通信し、データを可視化したり、データを読み込んだりすることも可能です。このラボでは、ウェブ UI を使用して BigQuery にアクセスします。

Google Cloud コンソールの BigQuery ウェブ UI をビジュアル インターフェースとして使用して、クエリの実行、データの読み込み、データのエクスポートなどのタスクを実行できます。このハンズオンラボでは、一般公開データセットのテーブルをクエリする方法と、Google Cloud コンソールを使用して BigQuery にサンプルデータを読み込む方法を学びます。

目標

このラボでは、次のタスクの実行方法について学びます。

• 一般公開データセットに対してクエリを実行する
• カスタム テーブルを作成する
• テーブルにデータを読み込む
• テーブルに対してクエリを実行する

環境を設定する

ラボの設定

各ラボでは、新しい Google Cloud プロジェクトとリソースセットを一定時間無料で利用できます。

1. Qwiklabs にシークレット ウィンドウでログインします。

2. ラボのアクセス時間（例: 1:15:00）に注意し、時間内に完了できるようにしてください。
   一時停止機能はありません。必要な場合はやり直せますが、最初からになります。

3. 準備ができたら、[ラボを開始] をクリックします。

4. ラボの認証情報（ユーザー名とパスワード）をメモしておきます。この情報は、Google Cloud Console にログインする際に使用します。

5. [Google Console を開く] をクリックします。

6. [別のアカウントを使用] をクリックし、このラボの認証情報をコピーしてプロンプトに貼り付けます。
   他の認証情報を使用すると、エラーが発生したり、料金の請求が発生したりします。

7. 利用規約に同意し、再設定用のリソースページをスキップします。

BigQuery コンソールを開く

1. Google Cloud Console で、ナビゲーション メニュー > [BigQuery] を選択します。

[Cloud Console の BigQuery へようこそ] メッセージ ボックスが開きます。このメッセージ ボックスにはクイックスタート ガイドへのリンクと、UI の更新情報が表示されます。

2. [完了] をクリックします。

タスク 1. 一般公開データセットに対してクエリを実行する

このタスクでは、一般公開データセットの USA Names を BigQuery に読み込んでクエリを実行し、1910 年から 2013 年の間に米国で最も多く付けられた名前を特定します。

USA Names データセットを読み込む

1. [エクスプローラ] ペインで、[検索語句を入力] に usa_names と入力して Enter キーを押します。

2. [すべてのプロジェクトを検索] をクリックします。

3. [エクスプローラ] ペインで、bigquery-public-data にカーソルを合わせて 「スターを付ける」をクリックします。

4. [検索語句を入力] に bigquery-public-data と入力すると、プロジェクトのすべてのデータセットが表示されます。

注: 新しいプロジェクトの bigquery-public-data が [エクスプローラ] ペインに表示されない場合は、[+ 追加] > [名前を指定してプロジェクトにスターを付ける] > [プロジェクトにスターを付ける] で bigquery-public-data と入力して [スターを付ける] をクリックします。

5. bigquery-public-data の [ノードを開く] をクリックします。

6. 一般公開データセットのリストを下にスクロールし、必要に応じて [さらに表示] をクリックしながらスクロールを続け、[usa_names] を探します。

7. [usa_names] をクリックしてデータセットを展開します。

8. [usa_1910_2013] をクリックして、このテーブルを開きます。

USA Names データセットに対してクエリを実行する

bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013 に対してクエリを実行します。このデータセットで新生児の名前と性別を調べて、上位 10 件の名前を降順で表示します。

1. [クエリ]、[新しいタブ] の順にクリックします。

2. 以下のクエリをコピーしてクエリエディタのテキストエリアに貼り付け、既存のクエリを置き換えます。

SELECT name, gender, SUM(number) AS total FROM `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013` GROUP BY name, gender ORDER BY total DESC LIMIT 10

3. ウィンドウの右上のクエリ バリデータを確認します。

クエリが有効な場合は、緑色のチェックマーク アイコンが表示されます。クエリが無効な場合は、赤色の感嘆符アイコンが表示されます。クエリが有効な場合は、クエリの実行時に処理されるデータ量も確認できます。これは、クエリ実行のコストを判断するのに役立ちます。

4. [実行] をクリックします。

クエリエディタの下にクエリ結果が表示されます。[クエリ結果] の上部には、クエリによって処理されたデータ量と経過時間が表示されます。また、時間の下の表にはクエリ結果が表示されます。ヘッダー行には、クエリの GROUP BY で指定した列の名前が含まれています。

タスク 2. カスタム テーブルを作成する

このタスクでは、カスタム テーブルを作成してデータを読み込み、そのテーブルに対してクエリを実行します。

ローカルのパソコンにデータをダウンロードする

ダウンロードするファイルには、米国社会保障局から提供された、人気のある新生児の名前に関する約 7 MB のデータが含まれています。

1. 新生児の名前の zip ファイルをローカルのパソコンにダウンロードします。 注: 上記リンクからダウンロードできない場合は、操作ガイドの左側のペインにある受講者向けリソースから新生児の名前の zip ファイルをコピーしてください。
2. パソコン上でファイルを解凍します。
3. yob2014.txt というファイルを開いて、データの内容を確認します。これは、名前、性別（M または F）、その名前の新生児の数を示す 3 つの列を含むカンマ区切り値（CSV）ファイルです。このファイルにはヘッダー行がありません。
4. 後で確認できるように、yob2014.txt ファイルの場所をメモします。

タスク 3. データセットを作成する

このタスクでは、テーブルを格納するデータセットを作成し、プロジェクトにデータを追加して、クエリの対象となるデータテーブルを作成します。

データセットは、プロジェクト内のテーブルとビューへのアクセス制御に役立ちます。このラボではテーブルを 1 つしか使用しませんが、テーブルを格納するデータセットは必要です。

1. Cloud コンソールに戻り、[エクスプローラ] ペインの [検索語句を入力] ボックスから bigquery-public-data を削除します。

注: 名前を指定してプロジェクトにスターを付ける方法を使用した場合は、上にスクロールして検索結果の一番上まで戻ります。

2. プロジェクト ID（qwiklabs で始まる ID）をクリックします。

3. プロジェクト ID の横にあるその他アイコンをクリックし、[データセットを作成] をクリックします。

4. [データセットを作成する] ページで次の操作を行います。

   • [データセット ID] に「babynames」と入力します。
   • [ロケーション タイプ] で [マルチリージョン] をオンにし、[us（米国の複数のリージョン）] を選択します。
   • [デフォルトのテーブルの有効期限] はデフォルト値のままにしておきます。
   • [暗号化] はデフォルト値のままにしておきます。

5. ペインの下部にある [データセットを作成] をクリックします。

タスク 4. 新しいテーブルにデータを読み込む

このタスクでは、作成したテーブルにデータを読み込みます。

1. [エクスプローラ] ペインでプロジェクト ID データセットを開きます。

2. babynames の横にあるその他アイコン、[テーブルを作成] の順にクリックします。

別途指定のない限り、すべての設定にデフォルト値を使用します。

3. [テーブルの作成] ページで次の操作を行います。

   • [ソース] で [テーブルの作成元] プルダウン メニューから [アップロード] を選択します。
   • [ファイルを選択] で [参照] をクリックし、yob2014.txt ファイルを選択して [開く] をクリックします。
   • [ファイル形式] で、プルダウン メニューから [CSV] を選択します。
   • [テーブル] に「names_2014」と入力します。
   • [スキーマ] セクションで [テキストとして編集] をクリックし、次のスキーマ定義をテキスト ボックスに貼り付けます。

name:string,gender:string,count:integer

4. [テーブルを作成] をクリックします（ウインドウの下部にあります）。

注: インポート エラーが表示されても、データのインポートは実行されています。エラーをクリアするには、[閉じる] をクリックしてから [キャンセル] をクリックしてインポート ダイアログを終了します。変更が保存されない旨の警告が表示されたら [はい、終了します] をクリックします。

テーブルをプレビューする

1. [エクスプローラ] ペインで、[babynames] > [names_2014] を選択します。
2. 詳細ペインで [プレビュー] タブをクリックします。

タスク 5. テーブルに対してクエリを実行する

テーブルにデータが読み込まれたので、クエリを実行できます。手順は前の例とまったく同じです。ただし今回は、一般公開テーブルではなく自分のテーブルに対してクエリを実行します。

1. クエリエディタで、[SQL クエリを作成] をクリックします。
2. 次のクエリをコピーして、クエリエディタに貼り付けます。このクエリは、2014 年に米国で人気が高かった男の子の名前、上位 5 つを取得します。

注: '' で囲った部分は大文字と小文字が区別されるため、作成したデータセットとテーブルの名前に正確に一致させてください。 SELECT name, count FROM `babynames.names_2014` WHERE gender = 'M' ORDER BY count DESC LIMIT 5

3. [実行] をクリックします。結果はクエリ ウィンドウの下に表示されます。

お疲れさまでした

ここでは、まず一般公開データセットに対してクエリを実行しました。次にカスタム テーブルを作成してデータを読み込み、それに対してクエリを実行しました。

ラボを終了する

ラボが完了したら、[ラボを終了] をクリックします。ラボで使用したリソースが Google Cloud Skills Boost から削除され、アカウントの情報も消去されます。

ラボの評価を求めるダイアログが表示されたら、星の数を選択してコメントを入力し、[送信] をクリックします。

星の数は、それぞれ次の評価を表します。

• 星 1 つ = 非常に不満
• 星 2 つ = 不満
• 星 3 つ = どちらともいえない
• 星 4 つ = 満足
• 星 5 つ = 非常に満足

フィードバックを送信しない場合は、ダイアログ ボックスを閉じてください。

フィードバックやご提案の送信、修正が必要な箇所をご報告いただく際は、[サポート] タブをご利用ください。

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