BigQuery APIの利用 (2/5)

では、実際にBigQueryを利用しましょう。これはデータにアクセスするためのものですので、あらかじめデータを用意しておく必要があります。これは通常、CSVファイルとして作成しておき、これをアップロードして使う、といったやり方になります。

では、CSVファイルを作成しましょう。これはGoogleドキュメントやExcelなどでスプレッドシートにデータを記入し、エクスポートするのが一番簡単でしょう。今回、サンプルとして用意するのは、「name」「mail」「age」といった３つのフィールドからなるデータです。もし、オフィスソフトなど使ってない、という方は、テキストエディタで直接データを書いて保存してください。

tuyano,syoda@tuyano.com,123
hanako,hanako@flower,23
sachiko,sachiko@happy,34

例えばこんな感じですね。これで「.csv」という拡張子でファイルを保存すればOKです。


では、BigQueryにCSVファイルをアップロードしてデータテーブルを作成しましょう。これは、BigQuery Browser ToolというWebのツールを利用するのが一番です。以下のアドレスうにアクセスしてください。

https://bigquery.cloud.google.com/

このツールでも、API Consoleと同様にプロジェクトを開き、そこにBigQueryのデータ類を作成していきます。BigQueryでは、「データセット」と「テーブル」というものを作成します。データセットというのは、各種のデータ類をまとめるためのもので、一般のデータベースでいえば「データベース」に相当するものでしょう。そしてその中にテーブルが作成されます（これはデータベースでおなじみですね）。

では、左側のプロジェクト名の項目右にある▼をクリックし、＜Create new dataset＞メニューを選んで新たにデータセットを作成しましょう。メニューを選ぶと、Dataset ID」というものを尋ねてくるので、ここで適当にID（要するに名前です）を入力してください。

作成されたデータセット名が左側のリストに表示されたら、その▼をクリックし、＜Create new table＞メニューを選びます。これを選ぶと、いろいろと入力をするためのダイアログパネルが現れます。以下のように設定をしましょう。

Table ID――要するにテーブルの名前です。ここでは「mytable」としておきます。

Schema――テーブルの内容を記述します。これは、「フィールド名：種類, フィールド名:種類,……」というように記述していきます。今回は、以下のように記述をしてください。

name:string, mail:string, age:integer

File Upload/Google Cloud Storage――ファイルを直接アップロードするか、Google Cloud Storageのファイルを使うかを指定するものです。今回は、「File Upload」を選択し、右側の「Choose file」ボタンを押して、作成しておいたCSVファイルを選択しましょう。これらを設定し、OKすればテーブルが作成されます。

●作成したデータの情報について
BigQueryで作成し利用するものは「プロジェクト」内に作った「データセット」内の「テーブル」です。BigQueryを外部から利用する場合、この３つの情報が必要になります。

左側のリストから「Job History」という項目を選んでください。すると右側に「Recent Jobs」という表示が現れ、そこに「load」という表示が現れるはずです。その右側に、「uploaded file to なんたらかんたら」と表示されているはずです。これをどこかに記しておいてください。これは、以下のようになっています。

プロジェクトID:データセット名:テーブル名

この３つの値がコロン（:）でつなげられていることがわかるでしょう。この３つの値は、後ほど使いますので忘れないように！

――さあ、これでBigQuery側の準備は整いました。

(by. SYODA-Tuyano.)

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※下図は、＜Create new table＞メニューのダイアログ。