フィードバックを送信 配列の操作 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 GoogleSQL for BigQuery でいう配列とは、ゼロ個以上の同じデータ型の値で構成された順序付きリストのことです。INT64 のような簡単なデータ型で構成した配列や、STRUCT などの複雑なデータ型で構成した配列などを作成できます。現在のところ、ARRAY データ型はこの例外であり、配列の配列はサポートされていません。NULL の処理などの ARRAY データ型の詳細については、Array 列型をご覧ください。 GoogleSQL では、配列のリテラルを構成し、ARRAY 関数を使用してサブクエリから配列を作成したうえで、ARRAY_AGG 関数を使用して配列に値を集約できます。 ARRAY_CONCAT() のような関数を使用して複数の配列を結合し、ARRA
Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Migrating to GoogleSQL BigQuery supports two SQL dialects: GoogleSQL and legacy SQL. This document explains the differences between the two dialects, including syntax, functions, and semantics, and gives examples of some of the highlights of GoogleSQL. Comparison of legacy and GoogleSQL When initia
フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 外部データソースの概要 このページでは、BigQuery の外部に保存されたデータに対してクエリを実行する方法の概要を説明します。 外部データソースは、データが BigQuery ストレージに格納されていない場合でも、BigQuery から直接クエリできるデータソースです。たとえば、別の Google Cloud データベース、Cloud Storage のファイル、または別のクラウド プロダクトにまとめてデータを保管していて、BigQuery で分析を行うものの、移行の準備はできていない場合があります。 外部データソースのユースケースには以下が含まれます。 抽出、読み込み、変換（ELT）ワークロードの場合、CREATE TABLE ... AS SELECT クエリを使用して、1 つの
Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Export table data to Cloud Storage This page describes how to export or extract data from BigQuery tables to Cloud Storage. After you've loaded your data into BigQuery, you can export the data in several formats. BigQuery can export up to 1 GB of data to a single file. If you are exporting more tha
フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 BigQuery の一般公開データセット 一般公開データセットは、BigQuery に保存され、Google Cloud 一般公開データセット プログラムを通じて一般提供されているデータセットです。この一般公開データセットは BigQuery でホストされ、ユーザーがアクセスして独自のアプリケーションに統合できます。Google では、これらのデータセットの保存費用を負担しており、プロジェクトを介してデータへの公開アクセスを提供しています。データで実行したクエリにのみ料金が発生します。毎月 1 TB まで無料です。クエリの料金の詳細をご覧ください。 レガシー SQL や GoogleSQL クエリを使用して分析できる一般公開データセットが用意されています。一般公開データセットをクエリする
フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 データの読み込みの概要 このドキュメントでは、BigQuery へのデータの読み込みの概要を説明します。 データの読み込み方法 BigQuery にデータを読み込む（取り込む）には、いくつかの方法があります。 データレコードのセットを一括で読み込む。 個別のレコードまたはレコードのバッチをストリーミングする。 クエリを使用して新しいデータを生成し、結果をテーブルに追加または上書きする。 サードパーティのアプリケーションやサービスを使用する。 バッチ読み込み バッチ読み込みでは、単一のバッチ オペレーションでソースデータを BigQuery テーブルに読み込みます。たとえば、データソースとして CSV ファイル、外部データベース、ログファイルのセットなどを使用できます。従来の抽出、変換、読
フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 BigQuery は、ML、検索、地理空間分析、ビジネス インテリジェンスなどの組み込み機能を使用してデータの管理と分析を支援する、フルマネージドの AI 対応データ プラットフォームです。BigQuery のサーバーレス アーキテクチャを使用すると、SQL や Python などの言語を使用して、インフラストラクチャ管理なしで組織の最も大きな課題に対応できます。 BigQuery は、構造化データと非構造化データの両方を使用するための統一的な方法を提供するものであり、Apache Iceberg、Delta、Hudi などのオープン テーブル形式をサポートしています。 BigQuery ストリーミングは、継続的なデータ取り込みと分析をサポートしています。BigQuery のスケーラブル
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