始める前に
- ラボでは、Google Cloud プロジェクトとリソースを一定の時間利用します
- ラボには時間制限があり、一時停止機能はありません。ラボを終了した場合は、最初からやり直す必要があります。
- 画面左上の [ラボを開始] をクリックして開始します
Create Instance
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Create Database
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Create and Load Tables
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Load Customer table
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Add Column
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チャレンジラボでは、シナリオと一連のタスクが提供されます。手順ガイドに沿って進める形式ではなく、コース内のラボで習得したスキルを駆使して、ご自身でタスクを完了していただきます。タスクが適切に完了したかどうかは、このページに表示される自動スコアリング システムで確認できます。
チャレンジラボは、Google Cloud の新しいコンセプトについて学習するためのものではありません。デフォルト値を変更する、エラー メッセージを読み調査を行ってミスを修正するなど、習得したスキルを応用する能力が求められます。
100% のスコアを達成するには、制限時間内に全タスクを完了する必要があります。
このラボは、「Cloud Spanner インスタンスの作成と管理」スキルバッジに登録している受講者を対象としています。準備が整ったらチャレンジを開始しましょう。
このチャレンジラボの内容は、Cloud Spanner データベース管理者に最も適しています。このラボでは、「Cloud Spanner データベースの作成と管理」コースを完了した受講者の理解度をテストすることを目的としています。
こちらの説明をお読みください。ラボには時間制限があり、一時停止することはできません。タイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しており、[ラボを開始] をクリックするとスタートします。
このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく実際のクラウド環境を使って、ラボのアクティビティを行います。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。
このラボを完了するためには、下記が必要です。
[ラボを開始] ボタンをクリックします。ラボの料金をお支払いいただく必要がある場合は、表示されるダイアログでお支払い方法を選択してください。 左側の [ラボの詳細] ペインには、以下が表示されます。
[Google Cloud コンソールを開く] をクリックします(Chrome ブラウザを使用している場合は、右クリックして [シークレット ウィンドウで開く] を選択します)。
ラボでリソースがスピンアップし、別のタブで [ログイン] ページが表示されます。
ヒント: タブをそれぞれ別のウィンドウで開き、並べて表示しておきましょう。
必要に応じて、下のユーザー名をコピーして、[ログイン] ダイアログに貼り付けます。
[ラボの詳細] ペインでもユーザー名を確認できます。
[次へ] をクリックします。
以下のパスワードをコピーして、[ようこそ] ダイアログに貼り付けます。
[ラボの詳細] ペインでもパスワードを確認できます。
[次へ] をクリックします。
その後次のように進みます。
その後、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。
Cloud Shell は、開発ツールと一緒に読み込まれる仮想マシンです。5 GB の永続ホーム ディレクトリが用意されており、Google Cloud で稼働します。Cloud Shell を使用すると、コマンドラインで Google Cloud リソースにアクセスできます。
Google Cloud コンソールの上部にある「Cloud Shell をアクティブにする」アイコン をクリックします。
ウィンドウで次の操作を行います。
接続した時点で認証が完了しており、プロジェクトに各自の Project_ID、
gcloud は Google Cloud のコマンドライン ツールです。このツールは、Cloud Shell にプリインストールされており、タブ補完がサポートされています。
出力:
出力:
gcloud ドキュメントの全文については、gcloud CLI の概要ガイドをご覧ください。
あなたは企業データベース管理者で、会社の銀行取引業務グループ向けに新しい Cloud Spanner データベースの立ち上げを任されました。このデータベースについて、読み込むテーブル データセットに関する仕様のリストが提供されています。
最初のタスクとして、インスタンスを作成します。
この作業は、Cloud コンソールまたは gcloud CLI を使用して完了できます。
インスタンスには次の属性が必要です。
| 項目 | 値 |
|---|---|
| 名前 | banking-ops-instance |
| リージョン | |
| コンピューティング容量の割り当て | ユニット - ノード // 数量 - 1 |
インスタンスを作成する gcloud CLI コマンドの例を次に示します。
次に、データベースを作成します。
この作業は、Cloud コンソールまたは gcloud CLI を使用して完了できます。
データベースには次の属性が必要です。
| 項目 | 値 |
|---|---|
| 名前 | banking-ops-db |
データベースを作成する gcloud CLI コマンドの例を次に示します。
データベースには合計 4 つのテーブル(Portfolio、Category、Product、Customer)が必要です。
テーブルは次のように定義する必要があります。
テーブルを作成する DDL コマンドの例は次のとおりです。
テーブル: Portfolio
主キー: PortfolioId
| 列 | データ型 |
|---|---|
| PortfolioId | INT64 NOT NULL |
| Name | STRING(MAX) |
| ShortName | STRING(MAX) |
| PortfolioInfo | STRING(MAX) |
テーブル: Category
主キー: CategoryId
| 列 | データ型 |
|---|---|
| CategoryId | INT64 NOT NULL |
| PortfolioId | INT64 NOT NULL |
| CategoryName | STRING(MAX) |
| PortfolioInfo | STRING(MAX) |
テーブル: Product
主キー: ProductId
| 列 | データ型 |
|---|---|
| ProductId | INT64 NOT NULL |
| CategoryId | INT64 NOT NULL |
| PortfolioId | INT64 NOT NULL |
| ProductName | STRING(MAX) |
| ProductAssetCode | STRING(25) |
| ProductClass | STRING(25) |
テーブル: Customer
主キー: CustomerId
| 列 | データ型 |
|---|---|
| CustomerId | STRING(36) NOT NULL |
| Name | STRING(MAX) NOT NULL |
| Location | STRING(MAX) NOT NULL |
3 つのテーブル(Portfolio、Category、Product)に、シンプルな小さなデータセットを読み込みます。
これらのテーブルの読み込みには、どのような方法を使用してもかまいません。
テーブルに 1 行を読み込む DML コマンドの例を次に示します。
テーブル: Portfolio
テーブル: Category
テーブル: Product
Customer テーブルに、より大きなデータセットを読み込みます。
次の一般公開されている Cloud Storage バケットに「Customer_List_500.csv」という名前のファイルがあり、500 行のデータが含まれています。必要に応じて参照またはダウンロードしてください。
gsutil URI
HTTP URL
ラボ「Cloud Spanner - データの読み込みとバックアップの実行」で説明したように、大規模なデータセットを読み込む方法は複数あります。たとえば、バッチモードで Dataflow またはクライアント ライブラリを使用する方法などです。単純な INSERT ステートメントを作成することもできます。使用する方法は自由ですが、必ず 500 行すべてを読み込んでください。
任意の方法で 500 行のデータファイルを読み込みます。方法によっては、データファイルの編集が必要になります。そのためには、データファイルをローカルマシンにダウンロードする必要があります。この方法を使用する場合は、必ずバックアップ ファイルを作成してください。
注: Dataflow を使用する場合は、
注:
データベース管理者の業務の一環として、MarketingBudget という列を新たに Category テーブルに追加する必要があります。
列 MarketingBudget のデータ型には INT64 を指定します。
新しい列は DDL コマンドで追加します。DDL は、gcloud コマンド、Cloud コンソール、クライアント ライブラリ呼び出しで発行できます。
テーブルに列を追加する gcloud CLI コマンドの例は次のとおりです。
このラボでは、Cloud Spanner のインスタンスとデータベースを作成し、テーブルを作成してデータを読み込み、テーブルで DDL オペレーションを実行しました。
このチャレンジラボは、「Cloud Spanner インスタンスの作成と管理」スキルバッジの一部です。このコースを完了すると成果が認められて上のようなバッジが贈られます。獲得したバッジを履歴書やソーシャル プラットフォームに記載し、#GoogleCloudBadge を使用して成果を公表しましょう。
このスキルバッジ コースは、Google Cloud のデータベース エンジニア向け学習プログラムの一部です。この学習プログラムの他のスキルバッジ コースを修了済みの場合は、登録可能な他のスキルバッジ コースをカタログから検索してみてください。
Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。
マニュアルの最終更新日: 2026 年 1 月 5 日
ラボの最終テスト日: 2025 年 9 月 8 日
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