BigQuery のロケーション
このページではロケーションの概念について、またデータを保存して処理できるさまざまなリージョンについて説明します。さらに、ストレージと分析の料金もデータおよび予約のロケーションによって定義されます。ロケーションの料金の詳細については、BigQuery の料金をご覧ください。データセットのロケーションを設定する方法については、データセットの作成をご覧ください。予約のロケーションについては、さまざまなリージョンでの予約の管理をご覧ください。
BigQuery Data Transfer Service がどのようにロケーションを使用するかについて、詳しくはデータのロケーションと転送をご覧ください。
ロケーションとリージョン
BigQuery のデータおよびコンピューティングのロケーションには次の 2 種類があります。
リージョンは、特定の地理的な場所です（たとえばロンドン）。
マルチリージョンは、2 つ以上のリージョンを含む広い地理的なエリアです（たとえば米国）。マルチリージョン ロケーションでは、単一のリージョンよりも大きな割り当てを提供できます。
BigQuery では、どちらのロケーションの場合であっても、選択したロケーションの単一リージョン内にある 2 つの異なる Google Cloud ゾーンにデータのコピーが自動的に保存されます。データの可用性と耐久性について、詳しくは障害対策をご覧ください。
サポートされているロケーション
BigQuery データセットは、次のリージョンとマルチリージョンに保存可能です。リージョンとゾーンの詳細については、地域とリージョンをご覧ください。
リージョン
次の表は、BigQuery が利用可能な南北アメリカのリージョンを示したものです。| リージョンの説明 | リージョン名 | 詳細 |
|---|---|---|
| コロンバス（オハイオ州） | us-east5 |
|
| ダラス | us-south1 |
 低 CO2 |
| アイオワ | us-central1 |
低 CO2
|
| ラスベガス | us-west4 |
|
| ロサンゼルス | us-west2 |
|
| メキシコ | northamerica-south1 |
|
| モントリオール | northamerica-northeast1 |
低 CO2 |
| バージニア州北部 | us-east4 |
|
| オレゴン | us-west1 |
低 CO2 |
| ソルトレイクシティ | us-west3 |
|
| サンパウロ | southamerica-east1 |
低 CO2
|
| サンティアゴ | southamerica-west1 |
低 CO2
|
| サウスカロライナ州 | us-east1 |
|
| トロント | northamerica-northeast2 |
低 CO2
|
| リージョンの説明 | リージョン名 | 詳細 |
|---|---|---|
| デリー | asia-south2 |
|
| 香港 | asia-east2 |
|
| ジャカルタ | asia-southeast2 |
|
| メルボルン | australia-southeast2 |
|
| ムンバイ | asia-south1 |
|
| 大阪 | asia-northeast2 |
|
| ソウル | asia-northeast3 |
|
| シンガポール | asia-southeast1 |
|
| シドニー | australia-southeast1 |
|
| 台湾 | asia-east1 |
|
| 東京 | asia-northeast1 |
| リージョンの説明 | リージョン名 | 詳細 |
|---|---|---|
| ベルギー | europe-west1 |
低 CO2
|
| ベルリン | europe-west10 |
低 CO2
|
| フィンランド | europe-north1 |
低 CO2
|
| フランクフルト | europe-west3 |
|
| ロンドン | europe-west2 |
低 CO2 |
| マドリッド | europe-southwest1 |
低 CO2
|
| ミラノ | europe-west8 |
|
| オランダ | europe-west4 |
低 CO2
|
| パリ | europe-west9 |
低 CO2
|
| ストックホルム | europe-north2 |
低 CO2
|
| トリノ | europe-west12 |
|
| ワルシャワ | europe-central2 |
|
| チューリッヒ | europe-west6 |
低 CO2
|
| リージョンの説明 | リージョン名 | 詳細 |
|---|---|---|
| ダンマーム | me-central2 |
|
| ドーハ | me-central1 |
|
| テルアビブ | me-west1 |
| リージョンの説明 | リージョン名 | 詳細 |
|---|---|---|
| ヨハネスブルグ | africa-south1 |
マルチリージョン
次の表は、BigQuery が利用可能なマルチリージョンを示しています。| マルチリージョンの説明 | マルチリージョン名 |
|---|---|
| 欧州連合の加盟国内のデータセンター1 | EU |
| 米国内のデータセンター2 | US |
1 EU マルチリージョン内のデータは、europe-west1（ベルギー）または europe-west4（オランダ）のいずれかのロケーションにのみ保存されます。データの保存と処理が行われる正確な場所は、BigQuery によって自動的に決定されます。
2 US マルチリージョン内のデータは、us-central1（アイオワ）、us-west1（オレゴン）、us-central2（オクラホマ）のいずれかのロケーションにのみ保存されます。データの保存と処理が行われる正確な場所は、BigQuery によって自動的に決定されます。
BigQuery Studio のロケーション
BigQuery Studio では、ノートブックや保存済みクエリなどのコードアセットのバージョンを保存、共有、管理できます。
次の表に、BigQuery Studio が利用可能なリージョンを示します。
| リージョンの説明 | リージョン名 | 詳細 | |
|---|---|---|---|
| アフリカ | |||
| ヨハネスブルグ | africa-south1 |
||
| 南北アメリカ | |||
| コロンバス | us-east5 |
||
| ダラス | us-south1 |
低 CO2 |
|
| アイオワ | us-central1 |
低 CO2 |
|
| ロサンゼルス | us-west2 |
||
| ラスベガス | us-west4 |
||
| モントリオール | northamerica-northeast1 |
低 CO2 |
|
| 北バージニア | us-east4 |
||
| オレゴン | us-west1 |
低 CO2 |
|
| サンパウロ | southamerica-east1 |
低 CO2 |
|
| サウスカロライナ州 | us-east1 |
||
| アジア太平洋 | |||
| 香港 | asia-east2 |
||
| ジャカルタ | asia-southeast2 |
||
| ムンバイ | asia-south1 |
||
| ソウル | asia-northeast3 |
||
| シンガポール | asia-southeast1 |
||
| シドニー | australia-southeast1 |
||
| 台湾 | asia-east1 |
||
| 東京 | asia-northeast1 |
||
| ヨーロッパ | |||
| ベルギー | europe-west1 |
低 CO2
|
|
| フランクフルト | europe-west3 |
||
| ロンドン | europe-west2 |
低 CO2 |
|
| マドリッド | europe-southwest1 |
低 CO2
|
|
| オランダ | europe-west4 |
低 CO2
|
|
| トリノ | europe-west12 |
||
| チューリッヒ | europe-west6 |
低 CO2
|
|
| 中東 | |||
| ドーハ | me-central1 |
||
| ダンマーム | me-central2 |
||
BigQuery Omni のロケーション
BigQuery Omni は、クエリの対象となるテーブルを含むデータセットと同じロケーションでクエリを処理します。データセットを作成した後で、そのロケーションを変更することはできません。データは AWS アカウントまたは Azure アカウント内に存在します。BigQuery Omni リージョンでは、Enterprise エディションの予約とオンデマンド コンピューティング（分析）の料金がサポートされています。エディションの詳細については、BigQuery エディションの概要をご覧ください。| リージョンの説明 | リージョン名 | 同じロケーションに配置された BigQuery リージョン | |
|---|---|---|---|
| AWS | |||
| AWS - US East（北バージニア） | aws-us-east-1 |
us-east4 |
|
| AWS 米国西部（オレゴン） | aws-us-west-2 |
us-west1 |
|
| AWS - アジア太平洋（ソウル） | aws-ap-northeast-2 |
asia-northeast3 |
|
| AWS - アジア太平洋（シドニー） | aws-ap-southeast-2 |
australia-southeast1 |
|
| AWS - ヨーロッパ（アイルランド） | aws-eu-west-1 |
europe-west1 |
|
| AWS - ヨーロッパ（フランクフルト） | aws-eu-central-1 |
europe-west3 |
|
| Azure | |||
| Azure - East US 2 | azure-eastus2 |
us-east4 |
|
BigQuery ML のロケーション
以降のセクションでは、BigQuery ML モデルでサポートされているロケーションについて説明します。
リモートモデルのロケーション
このセクションでは、リモートモデルでサポートされているロケーションと、リモートモデル処理が行われる場所について説明します。リージョン ロケーション
Google モデルとパートナー モデルのリモートモデルでサポートされているロケーションについては、次のドキュメントをご覧ください。- Gemini モデルとエンベディング モデルでサポートされているリージョンについては、Google モデルのエンドポイントのロケーションをご覧ください。
- Claude、Llama、Mistral AI モデルでサポートされているリージョンについては、Google Cloud パートナー モデルのエンドポイントのロケーションをご覧ください。
| リージョンの説明 | リージョン名 | Vertex AI のデプロイ済みモデル | Cloud Natural Language API | Cloud Translation API | Cloud Vision API | Document AI API | Speech-to-Text API | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 南北アメリカ | ||||||||
| コロンバス（オハイオ州） | us-east5 |
|||||||
| ダラス | us-south1 |
● | ||||||
| アイオワ | us-central1 |
● | ● | |||||
| ラスベガス | us-west4 |
● | ||||||
| ロサンゼルス | us-west2 |
● | ||||||
| メキシコ | northamerica-south1 |
|||||||
| モントリオール | northamerica-northeast1 |
● | ||||||
| バージニア州北部 | us-east4 |
● | ||||||
| オレゴン | us-west1 |
● | ● | |||||
| ソルトレイクシティ | us-west3 |
● | ||||||
| サンパウロ | southamerica-east1 |
● | ||||||
| サンティアゴ | southamerica-west1 |
|||||||
| サウスカロライナ州 | us-east1 |
● | ● | |||||
| トロント | northamerica-northeast2 |
● | ||||||
| ヨーロッパ | ||||||||
| ベルギー | europe-west1 |
● | ● | |||||
| フィンランド | europe-north1 |
|||||||
| フランクフルト | europe-west3 |
● | ● | |||||
| ロンドン | europe-west2 |
● | ● | |||||
| マドリッド | europe-southwest1 |
|||||||
| ミラノ | europe-west8 |
● | ||||||
| オランダ | europe-west4 |
● | ● | |||||
| パリ | europe-west9 |
● | ||||||
| ストックホルム | europe-north2 |
|||||||
| トリノ | europe-west12 |
|||||||
| ワルシャワ | europe-central2 |
● | ||||||
| チューリッヒ | europe-west6 |
● | ||||||
| アジア太平洋 | ||||||||
| デリー | asia-south2 |
|||||||
| 香港 | asia-east2 |
● | ||||||
| ジャカルタ | asia-southeast2 |
● | ||||||
| メルボルン | australia-southeast2 |
|||||||
| ムンバイ | asia-south1 |
● | ● | |||||
| 大阪 | asia-northeast2 |
|||||||
| ソウル | asia-northeast3 |
● | ||||||
| シンガポール | asia-southeast1 |
● | ● | |||||
| シドニー | australia-southeast1 |
● | ● | |||||
| 台湾 | asia-east1 |
● | ||||||
| 東京 | asia-northeast1 |
● | ● | |||||
| 中東 | ||||||||
| ダンマーム | me-central2 |
|||||||
| ドーハ | me-central1 |
|||||||
| テルアビブ | me-west1 |
● | ||||||
リモートモデルを作成するデータセットが単一リージョンにある場合は、Vertex AI モデル エンドポイントも同じリージョンに存在する必要があります。モデル エンドポイント URL を指定する場合は、データセットと同じリージョンのエンドポイントを使用します。たとえば、データセットが us-central1 リージョンにある場合は、エンドポイント https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/us-central1/publishers/google/models/<target_model> を指定します。モデル名を指定すると、BigQuery ML により正しいリージョンのエンドポイントが自動的に選択されます。
マルチリージョンのロケーション
リモートモデルのマルチリージョン サポートは次のとおりです。- Gemini モデルは、
USとEUのマルチリージョンでサポートされています。 USマルチリージョンの Claude、Llama、Mistral AI モデルは、USマルチリージョン内の任意の単一リージョンの Vertex AI エンドポイントを使用できます。EUマルチリージョンの Claude、Llama、Mistral AI モデルは、eu-west2とeu-west6を除くEUマルチリージョン内の任意の単一リージョンの Vertex AI エンドポイントを使用できます。- Vertex AI でデプロイされたモデルは、どちらのマルチリージョンでもサポートされていません。
- Cloud AI サービスは、
USとEUのマルチリージョンでサポートされています。
リモートモデルを作成するデータセットがマルチリージョンにある場合、Vertex AI モデル エンドポイントはそのマルチリージョン内のリージョンに配置する必要があります。たとえば、データセットが eu マルチリージョンにある場合は、europe-west1 リージョン エンドポイントの URL である https://europe-west1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/europe-west1/publishers/google/models/<target_model> を指定できます。エンドポイント URL ではなくモデル名を指定した場合、BigQuery ML ではデフォルトで eu マルチリージョンのデータセットに europe-west4 エンドポイントが使用され、us マルチリージョンのデータセットに us-central1 エンドポイントが使用されます。
Google モデルとパートナー モデルの処理を行うロケーション
Vertex AI でホストされている Google モデルで使用される処理のロケーションについては、 Google Cloud モデルの ML 処理をご覧ください。
Vertex AI でホストされているパートナー モデルで使用される処理のロケーションについては、 Google Cloud パートナー モデルの ML 処理をご覧ください。
リモートモデル以外のロケーション
このセクションでは、リモートモデル以外のモデルでサポートされているロケーションと、モデル処理が行われる場所について説明します。リージョン ロケーション
次の表では、リモートモデル以外のすべてのモデルタイプでサポートされているロケーションに関する情報を示します。| リージョンの説明 | リージョン名 | インポートされた モデル |
組み込み モデルの トレーニング |
DNN/オートエンコーダ/ ブーストツリー/ ワイド＆ディープ モデル トレーニング |
AutoML モデルの トレーニング |
ハイパーパラメータ 調整 |
Vertex AI Model Registry インテグレーション | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 南北アメリカ | ||||||||||
| コロンバス（オハイオ州） | us-east5 |
● | ● | |||||||
| ダラス | us-south1 |
● | ● | |||||||
| アイオワ | us-central1 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| ラスベガス | us-west4 |
● | ● | ● | ● | |||||
| ロサンゼルス | us-west2 |
● | ● | ● | ● | |||||
| メキシコ | northamerica-south1 |
● | ● | |||||||
| モントリオール | northamerica-northeast1 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| バージニア州北部 | us-east4 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| オレゴン | us-west1 |
● | ● | ● | ● | ● | ||||
| ソルトレイクシティ | us-west3 |
● | ● | ● | ||||||
| サンパウロ | southamerica-east1 |
● | ● | ● | ● | |||||
| サンティアゴ | southamerica-west1 |
● | ● | |||||||
| サウスカロライナ州 | us-east1 |
● | ● | ● | ● | ● | ||||
| トロント | northamerica-northeast2 |
● | ● | ● | ||||||
| ヨーロッパ | ||||||||||
| ベルギー | europe-west1 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| ベルリン | europe-west10 |
● | ● | |||||||
| フィンランド | europe-north1 |
● | ● | ● | ||||||
| フランクフルト | europe-west3 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| ロンドン | europe-west2 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| マドリッド | europe-southwest1 |
● | ● | |||||||
| ミラノ | europe-west8 |
● | ● | |||||||
| オランダ | europe-west4 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| パリ | europe-west9 |
● | ● | |||||||
| ストックホルム | europe-north2 |
● | ● | |||||||
| トリノ | europe-west12 |
● | ||||||||
| ワルシャワ | europe-central2 |
● | ● | |||||||
| チューリッヒ | europe-west6 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| アジア太平洋 | ||||||||||
| デリー | asia-south2 |
● | ● | |||||||
| 香港 | asia-east2 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| ジャカルタ | asia-southeast2 |
● | ● | ● | ||||||
| メルボルン | australia-southeast2 |
● | ● | |||||||
| ムンバイ | asia-south1 |
● | ● | ● | ● | ● | ||||
| 大阪 | asia-northeast2 |
● | ● | ● | ||||||
| ソウル | asia-northeast3 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| シンガポール | asia-southeast1 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| シドニー | australia-southeast1 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| 台湾 | asia-east1 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| 東京 | asia-northeast1 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| 中東 | ||||||||||
| ダンマーム | me-central2 |
● | ||||||||
| ドーハ | me-central1 |
● | ||||||||
| テルアビブ | me-west1 |
● | ● | |||||||
| アフリカ | ||||||||||
| ヨハネスブルグ | africa-south1 |
● | ● | |||||||
マルチリージョンのロケーション
リモートモデル以外でサポートされているすべてのモデルは、US マルチリージョンと EU マルチリージョンでサポートされています。
EU マルチリージョン内のデータは europe-west2（ロンドン）や europe-west6（チューリッヒ）のデータセンターには保存されません。
Vertex AI Model Registry のインテグレーションは、単一リージョンのインテグレーションでのみサポートされています。マルチリージョン BigQuery ML モデルを Model Registry に送信した場合、それが Vertex AI のリージョン モデルに変換されます。BigQuery ML のマルチリージョン US モデルは Vertex AI us-central1 に同期され、BigQuery ML のマルチリージョン EU モデルは Vertex AI europe-west4 に同期されます。単一リージョン モデルの場合、変更はありません。
処理を行うロケーション
リモートモデル以外のモデルの場合、BigQuery ML は、データを含むデータセットと同じロケーションでデータを処理し、ステージングします。
BigQuery ML では、サービス固有の規約に従って、選択したロケーションにデータが保存されます。
BigQuery SQL トランスレータのロケーション
レガシー データ ウェアハウスから BigQuery にデータを移行する場合、複数の SQL トランスレータを使用して、SQL クエリを GoogleSQL またはその他のサポートされている SQL 言語に変換できます。これには、インタラクティブ SQL トランスレータ、SQL Translation API、バッチ SQL トランスレータが含まれます。
BigQuery SQL トランスレータは、次の処理を行うロケーションでのみ使用できます。
| リージョンの説明 | リージョン名 | 詳細 | |
|---|---|---|---|
| アジア太平洋 | |||
| デリー | asia-south2 |
||
| 香港 | asia-east2 |
||
| ジャカルタ | asia-southeast2 |
||
| メルボルン | australia-southeast2 |
||
| ムンバイ | asia-south1 |
||
| 大阪 | asia-northeast2 |
||
| ソウル | asia-northeast3 |
||
| シンガポール | asia-southeast1 |
||
| シドニー | australia-southeast1 |
||
| 台湾 | asia-east1 |
||
| 東京 | asia-northeast1 |
||
| ヨーロッパ | |||
| ベルギー | europe-west1 |
低 CO2
|
|
| ベルリン | europe-west10 |
低 CO2
|
|
| EU（マルチリージョン） | eu |
||
| フィンランド | europe-north1 |
低 CO2
|
|
| フランクフルト | europe-west3 |
||
| ロンドン | europe-west2 |
低 CO2 |
|
| マドリッド | europe-southwest1 |
低 CO2
|
|
| ミラノ | europe-west8 |
||
| オランダ | europe-west4 |
低 CO2
|
|
| パリ | europe-west9 |
低 CO2
|
|
| ストックホルム | europe-north2 |
低 CO2
|
|
| トリノ | europe-west12 |
||
| ワルシャワ | europe-central2 |
||
| チューリッヒ | europe-west6 |
低 CO2
|
|
| 南北アメリカ | |||
| コロンバス（オハイオ州） | us-east5 |
||
| ダラス | us-south1 |
低 CO2 |
|
| アイオワ | us-central1 |
低 CO2
|
|
| ラスベガス | us-west4 |
||
| ロサンゼルス | us-west2 |
||
| メキシコ | northamerica-south1 |
||
| バージニア州北部 | us-east4 |
||
| オレゴン | us-west1 |
低 CO2 |
|
| ケベック | northamerica-northeast1 |
低 CO2 |
|
| サンパウロ | southamerica-east1 |
低 CO2 |
|
| ソルトレイクシティ | us-west3 |
||
| サンティアゴ | southamerica-west1 |
低 CO2
|
|
| サウスカロライナ州 | us-east1 |
||
| トロント | northamerica-northeast2 |
低 CO2
|
|
| 米国（マルチリージョン） | us |
||
| アフリカ | |||
| ヨハネスブルグ | africa-south1 |
||
| 中東 | |||
| ダンマーム | me-central2 |
||
| ドーハ | me-central1 |
||
| イスラエル | me-west1 |
||
BigQuery 継続的クエリのロケーション
次の表に、継続的クエリがサポートされているリージョンを示します。
| リージョンの説明 | リージョン名 | 詳細 | |
|---|---|---|---|
| 南北アメリカ | |||
| 米国（マルチリージョン） | us |
||
| ダラス | us-south1 |
低 CO2 |
|
| アイオワ | us-central1 |
低 CO2 |
|
| ロサンゼルス | us-west2 |
||
| メキシコ | northamerica-south1 |
||
| モントリオール | northamerica-northeast1 |
低 CO2 |
|
| バージニア州北部 | us-east4 |
||
| オレゴン | us-west1 |
低 CO2 |
|
| ソルトレイクシティ | us-west3 |
||
| サンパウロ | southamerica-east1 |
低 CO2 |
|
| サウスカロライナ州 | us-east1 |
||
| トロント | northamerica-northeast2 |
低 CO2 |
|
| アジア太平洋 | |||
| デリー | asia-south2 |
||
| 香港 | asia-east2 |
||
| ジャカルタ | asia-southeast2 |
||
| メルボルン | australia-southeast2 |
||
| ムンバイ | asia-south1 |
||
| 大阪 | asia-northeast2 |
||
| ソウル | asia-northeast3 |
||
| シンガポール | asia-southeast1 |
||
| シドニー | australia-southeast1 |
||
| 台湾 | asia-east1 |
||
| 東京 | asia-northeast1 |
||
| ヨーロッパ | |||
| EU（マルチリージョン） | eu |
||
| ベルギー | europe-west1 |
低 CO2
|
|
| ベルリン | europe-west10 |
低 CO2
|
|
| フィンランド | europe-north1 |
低 CO2
|
|
| フランクフルト | europe-west3 |
||
| ロンドン | europe-west2 |
低 CO2 |
|
| マドリッド | europe-southwest1 |
低 CO2
|
|
| ミラノ | europe-west8 |
||
| オランダ | europe-west4 |
低 CO2
|
|
| パリ | europe-west9 |
低 CO2
|
|
| ストックホルム | europe-north2 |
低 CO2
|
|
| トリノ | europe-west12 |
||
| ワルシャワ | europe-central2 |
||
| チューリッヒ | europe-west6 |
低 CO2
|
|
| 中東 | |||
| ドーハ | me-central1 |
||
| ダンマーム | me-central2 |
||
| テルアビブ | me-west1 |
||
| アフリカ | |||
| ヨハネスブルグ | africa-south1 |
||
BigQuery のパーティションとクラスタの Recommender のロケーション
BigQuery のパーティショニングとクラスタリングの Recommender は、BigQuery テーブルを最適化するためのパーティションまたはクラスタの推奨事項を生成します。
パーティショニングとクラスタリングの Recommender は、次の処理ロケーションで使用できます。
| リージョンの説明 | リージョン名 | 詳細 | |
|---|---|---|---|
| アジア太平洋 | |||
| デリー | asia-south2 |
||
| 香港 | asia-east2 |
||
| ジャカルタ | asia-southeast2 |
||
| ムンバイ | asia-south1 |
||
| 大阪 | asia-northeast2 |
||
| ソウル | asia-northeast3 |
||
| シンガポール | asia-southeast1 |
||
| シドニー | australia-southeast1 |
||
| 台湾 | asia-east1 |
||
| 東京 | asia-northeast1 |
||
| ヨーロッパ | |||
| ベルギー | europe-west1 |
低 CO2
|
|
| ベルリン | europe-west10 |
低 CO2
|
|
| EU（マルチリージョン） | eu |
||
| フランクフルト | europe-west3 |
||
| ロンドン | europe-west2 |
低 CO2
|
|
| オランダ | europe-west4 |
低 CO2
|
|
| チューリッヒ | europe-west6 |
低 CO2
|
|
| 南北アメリカ | |||
| アイオワ | us-central1 |
低 CO2
|
|
| ラスベガス | us-west4 |
||
| ロサンゼルス | us-west2 |
||
| モントリオール | northamerica-northeast1 |
低 CO2 |
|
| バージニア州北部 | us-east4 |
||
| オレゴン | us-west1 |
低 CO2 |
|
| ソルトレイクシティ | us-west3 |
||
| サンパウロ | southamerica-east1 |
低 CO2 |
|
| トロント | northamerica-northeast2 |
低 CO2
|
|
| 米国（マルチリージョン） | us |
||
BigQuery Sharing のロケーション
BigQuery Sharing（旧 Analytics Hub）は、次のリージョンとマルチリージョンで使用できます。
リージョン
次の表に、共有が可能な南北アメリカのリージョンを示します。| リージョンの説明 | リージョン名 | 詳細 |
|---|---|---|
| コロンバス（オハイオ州） | us-east5 |
|
| ダラス | us-south1 |
低 CO2 |
| アイオワ | us-central1 |
低 CO2
|
| ラスベガス | us-west4 |
|
| ロサンゼルス | us-west2 |
|
| メキシコ | northamerica-south1 |
|
| モントリオール | northamerica-northeast1 |
低 CO2 |
| バージニア州北部 | us-east4 |
|
| オクラホマ | us-central2 |
|
| オレゴン | us-west1 |
低 CO2 |
| ソルトレイクシティ | us-west3 |
|
| サンパウロ | southamerica-east1 |
低 CO2
|
| サンティアゴ | southamerica-west1 |
|
| サウスカロライナ州 | us-east1 |
|
| トロント | northamerica-northeast2 |
|
| リージョンの説明 | リージョン名 | 詳細 |
|---|---|---|
| デリー | asia-south2 |
|
| 香港 | asia-east2 |
|
| ジャカルタ | asia-southeast2 |
|
| メルボルン | australia-southeast2 |
|
| ムンバイ | asia-south1 |
|
| 大阪 | asia-northeast2 |
|
| ソウル | asia-northeast3 |
|
| シンガポール | asia-southeast1 |
|
| シドニー | australia-southeast1 |
|
| 台湾 | asia-east1 |
|
| 東京 | asia-northeast1 |
| リージョンの説明 | リージョン名 | 詳細 |
|---|---|---|
| ベルギー | europe-west1 |
低 CO2
|
| ベルリン | europe-west10 |
低 CO2
|
| フィンランド | europe-north1 |
低 CO2
|
| フランクフルト | europe-west3 |
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| ロンドン | europe-west2 |
低 CO2 |
| マドリッド | europe-southwest1 |
低 CO2
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| ミラノ | europe-west8 |
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| オランダ | europe-west4 |
低 CO2
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| パリ | europe-west9 |
低 CO2
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| トリノ | europe-west12 |
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| ワルシャワ | europe-central2 |
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| チューリッヒ | europe-west6 |
低 CO2
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| リージョンの説明 | リージョン名 | 詳細 |
|---|---|---|
| ダンマーム | me-central2 |
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| ドーハ | me-central1 |
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| テルアビブ | me-west1 |
| リージョンの説明 | リージョン名 | 詳細 |
|---|---|---|
| ヨハネスブルグ | africa-south1 |
マルチリージョン
次の表に、共有が可能なマルチリージョンを示します。| マルチリージョンの説明 | マルチリージョン名 |
|---|---|
| 欧州連合の加盟国内のデータセンター1 | EU |
| 米国内のデータセンター | US |
1 EU マルチリージョン内のデータは europe-west2（ロンドン）や europe-west6（チューリッヒ）のデータセンターには保存されません。
オムニ リージョン
次の表に、共有が可能なオムニ リージョンを示します。| オムニ リージョンの説明 | オムニリージョンの名前 | |
|---|---|---|
| AWS | ||
| AWS - US East（北バージニア） | aws-us-east-1 |
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| AWS 米国西部（オレゴン） | aws-us-west-2 |
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| AWS - アジア太平洋（ソウル） | aws-ap-northeast-2 |
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| AWS - アジア太平洋（シドニー） | aws-ap-southeast-2 |
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| AWS - ヨーロッパ（アイルランド） | aws-eu-west-1 |
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| AWS - ヨーロッパ（フランクフルト） | aws-eu-central-1 |
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| Azure | ||
| Azure - East US 2 | azure-eastus2 |
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ロケーションを指定する
BigQuery は、データの読み込み、データのクエリ、データのエクスポートを行うときに、リクエストで参照されるデータセットに基づいて、ジョブを実行するロケーションを決定します。たとえば、asia-northeast1 リージョンに格納されたデータセット内のテーブルがクエリで参照される場合、クエリジョブはそのリージョンで実行されます。
クエリがデータセット内のテーブルやその他のリソースを参照せず、宛先テーブルが指定されていない場合、クエリジョブは US マルチリージョンで実行されます。BigQuery クエリが特定のリージョンまたはマルチリージョンに保存されるようにするには、グローバル BigQuery エンドポイントを使用するときに、ジョブ リクエストでロケーションを指定して、それに応じてクエリを転送します。ロケーションを指定しないと、クエリが BigQuery で処理を行うロケーションの決定に使用された場合に、そのクエリが BigQuery ルーターログに一時的に保存されることがあります。
プロジェクトに US 以外のリージョンにおける容量ベースの予約があり、しかもデータセット内のテーブルやその他のリソースがクエリで参照されない場合には、ジョブの送信時に容量ベースの予約のロケーションを明示的に指定する必要があります。容量ベースのコミットメントは、US や EU などのロケーションに関連付けられます。容量のロケーションの外でジョブを実行すると、そのジョブの料金は自動的にオンデマンド料金に切り替わります。
ジョブを明示的に実行するロケーションは、次の方法で指定できます。
- クエリエディタで Google Cloud コンソールを使用してデータのクエリを実行する場合は、 [詳細] > [クエリの設定] をクリックし、[詳細オプション] を展開して、[データのロケーション] を選択します。
- SQL クエリを作成するときは、クエリの最初のステートメントで
@@locationシステム変数を設定します。 - bq コマンドライン ツールを使用する場合は、
--locationグローバル フラグを指定し、その値を該当するロケーションに設定します。 - API を使用する場合は、ジョブリソースの
jobReferenceセクションにあるlocationプロパティで該当するリージョンを指定します。
指定したロケーションがリクエスト内のデータセットのロケーションと一致しない場合、BigQuery はエラーを返します。リクエストで処理されるすべてのデータセット（読み取り元 / 書き込み先を含む）の場所は、推定されるジョブまたは指定されたジョブのロケーションと一致する必要があります。
単一リージョン ロケーションがマルチリージョン ロケーションに含まれている場合でも、単一リージョン ロケーションはマルチリージョン ロケーションと一致しません。したがって、ロケーションに単一リージョン ロケーションとマルチリージョン ロケーションの両方が含まれていると、クエリまたはジョブが失敗します。たとえば、ロケーション US が設定されたジョブが us-central1 内のデータセットを参照した場合は、ジョブが失敗します。同様に、US にあるデータセットと us-central1 にある別のデータセットを参照するジョブも失敗します。これは、リージョンとマルチリージョンの両方のテーブルを含む JOIN ステートメントにも当てはまります。
動的クエリは、実行されるまで解析されないため、クエリのリージョンを自動的に決定することはできません。
ロケーション、予約、ジョブ
容量コミットメントはリージョン リソースです。スロットをご購入いただくとき、そのスロットは特定のリージョンまたはマルチリージョンに制限されます。唯一の容量コミットメントが EU に存在する場合、US に予約を作成することはできません。予約を作成するときに、ロケーション（リージョン）と複数のスロットを指定します。それらのスロットは、そのリージョン内の容量コミットメントから pull されます。
同様に、リージョン内でジョブを実行するとき、ジョブのロケーションが予約のロケーションと一致する場合にのみ、予約が使用されます。たとえば、EU 内のプロジェクトに予約を割り当て、US にあるデータセットに対してそのプロジェクトでクエリを実行した場合、そのクエリは EU の予約では実行されません。US の予約がないと、ジョブはオンデマンドとして実行されます。
ロケーションに関する留意事項
データのロケーションを選択するときは、次の点を考慮してください。
Cloud Storage
BigQuery を使用して Cloud Storage データを操作するには、以下の方法があります。
- BigLake または BigLake 以外の外部テーブルを使用して、Cloud Storage データをクエリする
- Cloud Storage データを BigQuery に読み込む
- BigQuery から Cloud Storage にデータをエクスポートする
Cloud Storage データのクエリ
BigLake または BigLake 以外の外部テーブルを使用して Cloud Storage 内のデータをクエリする場合、クエリ対象のデータは BigQuery データセットと同じロケーションに配置する必要があります。そうでない場合、クエリにはデータ転送料金が発生します。例:
単一リージョン バケット: BigQuery データセットがワルシャワ（
europe-central2）リージョンにある場合、対応する Cloud Storage バケットもワルシャワ リージョン、またはワルシャワを含む Cloud Storage デュアルリージョンに存在する必要があります。BigQuery データセットがUSマルチリージョンにある場合、Cloud Storage バケットをアイオワ（us-central1）の単一リージョン、アイオワを含む任意のデュアルリージョンに配置できます。その他の単一リージョンからのデータ転送料金が発生します（たとえデータセットのマルチリージョンに含まれるロケーションにバケットが存在する場合でも）。たとえば、外部テーブルがUSマルチリージョンにあり、Cloud Storage バケットがオレゴン（us-west1）にある場合、データ転送料金が発生します。BigQuery データセットが
EUマルチリージョンにある場合、Cloud Storage バケットはオランダ（europe-west4）の単一リージョン、またはオランダ（europe-west4）を含む任意のデュアルリージョンに配置できます。他の単一リージョンからのクエリにはデータ転送料金が発生します（たとえデータセットのマルチリージョンに含まれるロケーションにバケットが存在する場合でも）。たとえば、外部テーブルがEUマルチリージョンにあり、Cloud Storage バケットがワルシャワ（europe-central2）にある場合、データ転送料金が発生します。デュアルリージョン バケット: BigQuery データセットが東京（
asia-northeast1）リージョンにある場合、対応する Cloud Storage バケットは東京リージョン、または東京を含むデュアルリージョン（ASIA1デュアルリージョンなど）に存在しなければなりません。Cloud Storage バケットが
NAM4デュアルリージョン、またはアイオワ（us-central1）リージョンを含む任意のデュアルリージョンにある場合、対応する BigQuery データセットの場所としてUSマルチリージョンまたはアイオワ（us-central1）が可能です。Cloud Storage バケットが
EUR4デュアルリージョン、またはオランダ（europe-west4）リージョンを含む任意のデュアルリージョンにある場合、対応する BigQuery データセットの場所としてEUマルチリージョンまたはオランダ（europe-west4）が可能です。マルチリージョン バケット: 外部クエリのパフォーマンスは最小限のレイテンシと最適なネットワーク帯域幅に依存しますから、外部テーブルの場合、マルチリージョン Cloud Storage バケットでマルチリージョン データセット ロケーションを使用することはおすすめしません。
BigQuery データセットが
USマルチリージョンにある場合、対応する Cloud Storage バケットは、NAM4デュアルリージョンなどのアイオワ（us-central1）を含むデュアルリージョン、またはアイオワ（us-central1）を含むカスタム デュアルリージョンに存在する必要があります。BigQuery データセットが
EUマルチリージョンにある場合、対応する Cloud Storage バケットは、オランダ（europe-west4）を含むデュアルリージョン（EUR4デュアルリージョンなど）、またはオランダ（europe-west4）を含むカスタム デュアルリージョンに存在する必要があります。
サポートされる Cloud Storage ロケーションについて詳しくは、Cloud Storage ドキュメントのバケットのロケーションをご覧ください。
Cloud Storage データを BigQuery に読み込む
Cloud Storage からデータを読み込む場合、読み込まれるデータは BigQuery データセットと同じロケーションにある必要があります。そうでない場合、読み込みジョブでデータ転送料金が発生します。
読み込みデータの転送料金の詳細については、Cloud Storage データにクエリを実行するセクションをご覧ください。バッチ読み込みとクエリの両方に同じガイダンスが適用されます。
詳細については、データのバッチ読み込みをご覧ください。
Bigtable
Bigtable からデータをクエリする場合や Bigtable にデータをエクスポートする場合は、ロケーションを考慮する必要があります。
Bigtable データに対するクエリの実行
BigQuery 外部テーブルを介して Bigtable のデータにクエリを実行する場合は、Bigtable インスタンスが BigQuery データセットと同じロケーションに存在しなければなりません。
- 単一リージョン: BigQuery データセットがベルギー（
europe-west1）のリージョン ロケーションにある場合は、対応する Bigtable インスタンスがベルギー リージョンに存在しなければなりません。 - マルチリージョン: 外部クエリのパフォーマンスは最小のレイテンシと最適なネットワーク帯域幅に依存するため、Bigtable の外部テーブルにマルチリージョン データセットのロケーションを使用することはおすすめしません。
サポートされている Bigtable ロケーションについて詳しくは、Bigtable のロケーションをご覧ください。
Bigtable にデータをエクスポートする
- BigQuery データセットがマルチリージョンにある場合は、そのマルチリージョン内の Bigtable クラスタにデータを転送するように Bigtable アプリ プロファイルを構成する必要があります。たとえば、BigQuery データセットが
USマルチリージョンにある場合、Bigtable クラスタは米国内のus-west1（オレゴン）リージョンに配置できます。 - BigQuery データセットが単一リージョンにある場合は、同じリージョンの Bigtable クラスタにデータを転送するように Bigtable アプリ プロファイルを構成する必要があります。たとえば、BigQuery データセットが
asia-northeast1（東京）リージョンにある場合、Bigtable クラスタもasia-northeast1（東京）リージョンに配置する必要があります。
Google ドライブ
ロケーションに関する考慮事項は、Google ドライブの外部データソースには該当しません。
Cloud SQL
BigQuery の連携クエリを使用して Cloud SQL のデータに対してクエリを実行する場合、Cloud SQL インスタンスは BigQuery データセットと同じロケーションに存在する必要があります。
- 単一リージョン: BigQuery データセットがベルギー（
europe-west1）のリージョン ロケーションにある場合は、対応する Cloud SQL インスタンスがベルギー リージョンに存在する必要があります。 - マルチリージョン: BigQuery データセットが
USマルチリージョンにある場合、対応する Cloud SQL インスタンスは米国の地理的エリアの単一リージョンに存在する必要があります。
サポートされている Cloud SQL ロケーションについて詳しくは、Cloud SQL のロケーションをご覧ください。
Spanner
BigQuery の連携クエリを使用して Spanner のデータに対してクエリを実行する場合、Spanner インスタンスは BigQuery データセットと同じロケーションに存在する必要があります。
- 単一リージョン: BigQuery データセットがベルギー（
europe-west1）のリージョン ロケーションにある場合は、対応する Spanner インスタンスがベルギー リージョンに存在する必要があります。 - マルチリージョン: BigQuery データセットが
USマルチリージョンにある場合、対応する Spanner インスタンスは米国の地理的エリアの単一リージョンに存在する必要があります。
サポートされている Spanner ロケーションについて詳しくは、Spanner のロケーションをご覧ください。
分析ツール
分析ツールを使用して BigQuery データセットを同じロケーションに配置する:- Dataproc: BigQuery コネクタを使用して BigQuery データセットに対するクエリを実行する場合、BigQuery データセットは Dataproc クラスタと同じロケーションに存在する必要があります。 Dataproc は、すべての Compute Engine ロケーションでサポートされています。
- Vertex AI Workbench: Vertex AI Workbench で Jupyter Notebookを使用して BigQuery データセットに対するクエリを実行する場合、BigQuery データセットは Vertex AI Workbench インスタンスと同じロケーションに存在する必要があります。 サポートされている Vertex AI Workbench ロケーションをご覧ください。
データ マネジメント計画
データ マネジメント計画を開発する:- BigQuery データセットや Cloud Storage バケットなどのリージョン ストレージ リソースを選択する場合は、データの地理的管理を行うための計画を作成します。
ロケーションを制限する
組織ポリシー サービスを使用すると、データセットを作成できるロケーションを制限できます。詳細については、リソース ロケーションの制限とリソース ロケーションのサポート対象サービスをご覧ください。
データセットのセキュリティ
BigQuery でデータセットへのアクセスを制御するには、データセットへのアクセスの制御をご覧ください。データ暗号化の詳細については、保存データの暗号化をご覧ください。
次のステップ
- データセットを作成する方法を学びます。
- BigQuery へのデータの読み込みについて学びます。
- BigQuery の料金について学びます。
- 世界中のロケーションで利用可能なすべての Google Cloud サービスを確認する。
- 他の Google Cloud サービスに適用される、ゾーンなどの追加のロケーションに基づくコンセプトを確認する。