概要

BigQuery は、Google が提供する低コスト、NoOps のフルマネージド分析データベースです。BigQuery では、インフラストラクチャを所有して管理したりデータベース管理者を置いたりすることなく、テラバイト単位の大規模なデータでクエリを実行できます。また、SQL が採用されており、従量課金制というメリットもあります。このような特長を活かし、ユーザーは有用な情報を得るためのデータ分析に専念できます。

このラボでは、ニューヨーク市のタクシー賃走データのサブセットを BigQuery 内のテーブルに取り込む演習を行います。

学習内容

• さまざまなソースから BigQuery にデータを読み込む
• コンソールと CLI を使用して BigQuery にデータを読み込む
• DDL を使用してテーブルを作成する

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 コンソールで、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. テーブルを格納するための新しいデータセットを作成する

1. データセットを作成するには、プロジェクト ID の横にあるアクションを表示アイコン（その他アイコン）をクリックし、[データセットを作成] を選択します。

2. 次に、[データセット ID] の名前を「nyctaxi」にします。他のオプションはすべてデフォルト値のままにして [データセットを作成] をクリックします。

プロジェクト名の下に nyctaxi データセットが表示されます。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 新しいテーブルを保存するためのデータセットを作成する

タスク 2. CSV から新しいデータセットを取り込む

このセクションでは、ローカルの CSV を BigQuery テーブルに読み込みます。

1. ニューヨーク市における 2018 年のタクシー賃走データのサブセットを、こちらのリンクからローカルのパソコンにダウンロードします。

2. BigQuery コンソールで、nyctaxi データセットを選択し、[テーブルを作成] をクリックします。

以下のテーブル オプションを指定します。

ソース:

• テーブルの作成元: アップロード
• ファイルを選択: 先ほどローカルにダウンロードしたファイルを選択
• ファイル形式: CSV

送信先:

• テーブル名: 2018trips 他の設定はすべてデフォルトのままにします。

スキーマ:

• [自動検出] をオンにします（ヒント: このチェックボックスが表示されていない場合は、ファイル形式が Avro ではなく CSV であることを確認してください）。

詳細オプション

• デフォルトのままにします。

[テーブルを作成] をクリックします。

3. nyctaxi データセットの下に 2018trips テーブルが表示されます。

2018trips テーブルを選択し、[詳細] を表示します。

4. [プレビュー] を選択して、すべての列が読み込まれていることを確認します（以下はその一部を取り出したものです）。

CSV ファイルを新しい BigQuery テーブルに読み込むことができました。

SQL クエリを実行する

次に、2018trips テーブルに対する基本クエリの実践演習を行います。

1. 年間で料金の高かった上位 5 件の賃走をリストするクエリをクエリエディタに記述します。

#standardSQL SELECT * FROM nyctaxi.2018trips ORDER BY fare_amount DESC LIMIT 5

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 CSV から新しいデータセットを取り込む

タスク 3. Google Cloud Storage から新しいデータセットを取り込む

次に、Cloud Storage から 2018 年の同じ賃走データの別のサブセットを読み込んでみます。今回は CLI ツールを使用します。

1. Cloud Shell で、次のコマンドを実行します。

bq load \ --source_format=CSV \ --autodetect \ --noreplace \ nyctaxi.2018trips \ gs://cloud-training/OCBL013/nyc_tlc_yellow_trips_2018_subset_2.csv 注: この読み込みジョブでは、先に作成した既存の 2018trips テーブルに、対象のサブセットを追加するよう指定しています。

2. 読み込みジョブが完了すると、画面に確認メッセージが表示されます。

3. BigQuery コンソールに戻り、2018trips テーブルを選択して [詳細] を表示します。行数がほぼ倍になっていることを確認します。

4. 先ほどと同じクエリを実行して、料金の高かった上位 5 件の賃走に変化があるかどうかを確認します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 Google Cloud Storage からデータセットを取り込む

タスク 4. DDL を使用して他のテーブルからテーブルを作成する

ここまでで、2018trips テーブルには年間すべての賃走データが含まれるようになっています。1 月の賃走データだけが必要な場合はどうすればよいでしょうか。このラボでは、話をシンプルにするために乗車日時にだけ注目します。データ定義言語（DDL）を使用して、このデータを取り出して新しいテーブルに格納してみましょう。

1. クエリエディタで、次の CREATE TABLE コマンドを実行します。

#standardSQL CREATE TABLE nyctaxi.january_trips AS SELECT * FROM nyctaxi.2018trips WHERE EXTRACT(Month FROM pickup_datetime)=1;

2. ここで、クエリエディタで次のクエリを実行し、1 月の最長賃走距離を特定します。

#standardSQL SELECT * FROM nyctaxi.january_trips ORDER BY trip_distance DESC LIMIT 1

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 DDL を使用して他のテーブルからテーブルを作成する

お疲れさまでした

このラボでは、新しいデータセットを作成し、CSV、Google Cloud Storage、他の BigQuery テーブルから BigQuery にデータを取り込みました。

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。

マニュアルの最終更新日: 2022 年 7 月 27 日

ラボの最終テスト日: 2022 年 7 月 15 日

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