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TABLE_OPTIONS ビュー

INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS ビューには、データセット内のテーブルまたはビューごとに、各オプションに対して 1 行が表示されます。TABLES ビューと TABLE_OPTIONS ビューには、ビューに関する概要情報も含まれています。詳細情報を取得するには、INFORMATION_SCHEMA.VIEWS ビューに対してクエリを実行します。

必要な権限

INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS ビューをクエリするには、次の Identity and Access Management（IAM）権限が必要です。

bigquery.tables.get
bigquery.tables.list
bigquery.routines.get
bigquery.routines.list

次の各 IAM 事前定義ロールには、上の権限が含まれています。

roles/bigquery.admin
roles/bigquery.dataViewer
roles/bigquery.metadataViewer

BigQuery の権限の詳細については、IAM でのアクセス制御をご覧ください。

スキーマ

INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS ビューにクエリを実行すると、クエリ結果として、データセット内のテーブルまたはビューごとに、各オプションに対して 1 行が表示されます。ビューの詳細情報を取得するには、INFORMATION_SCHEMA.VIEWS ビューに対してクエリを実行します。

INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS ビューのスキーマは次のとおりです。

列名	データ型	値
`TABLE_CATALOG`	`STRING`	データセットを含むプロジェクトのプロジェクト ID
`TABLE_SCHEMA`	`STRING`	`datasetId` とも呼ばれる、テーブルやビューを含むデータセットの名前
`TABLE_NAME`	`STRING`	テーブルまたはビューの名前（`tableId` とも呼ばれる）
`OPTION_NAME`	`STRING`	オプションテーブル内の名前値の 1 つ
`OPTION_TYPE`	`STRING`	オプションテーブルのデータ型の値の 1 つ
`OPTION_VALUE`	`STRING`	オプションテーブルの値オプションの 1 つ

オプションテーブル

`OPTION_NAME`	`OPTION_TYPE`	`OPTION_VALUE`
`description`	`STRING`	テーブルの説明
`enable_refresh`	`BOOL`	マテリアライズドビューで自動更新が有効にされているかどうか
`expiration_timestamp`	`TIMESTAMP`	このテーブルの有効期限
`friendly_name`	`STRING`	テーブルのわかりやすい名前
`kms_key_name`	`STRING`	テーブルの暗号化に使用される Cloud KMS 鍵の名前
`labels`	`ARRAY<STRUCT<STRING, STRING>>`	テーブルのラベルを表す `STRUCT` の配列
`partition_expiration_days`	`FLOAT64`	パーティション分割テーブルのすべてのパーティションのデフォルトの存続期間（日数）
`refresh_interval_minutes`	`FLOAT64`	マテリアライズドビューが更新される頻度
`require_partition_filter`	`BOOL`	テーブルに対するクエリでパーティションフィルタが必要かどうか
`tags`	`ARRAY<STRUCT<STRING, STRING>>`	名前空間付きの <key, value> 構文でテーブルに適用されるタグ。詳細については、タグと条件付きアクセスをご覧ください。

外部テーブルの場合、次のオプションを使用できます。

オプション
`allow_jagged_rows`	`BOOL` `true` の場合、末尾のオプションの列が欠落している行を受け入れます。 CSV データに適用されます。
`allow_quoted_newlines`	`BOOL` `true` の場合、改行文字を含む引用符で囲まれたデータセクションを許可します。 CSV データに適用されます。
`bigtable_options`	`STRING` Bigtable 外部テーブルを作成する場合にのみ必要です。 Bigtable 外部テーブルのスキーマを JSON 形式で指定します。 Bigtable テーブル定義オプションの一覧については、REST API リファレンスの `BigtableOptions` をご覧ください。
`column_name_character_map`	`STRING` 列名でサポートされている文字の範囲と、サポートされていない文字の処理方法を定義します。デフォルト設定は `STRICT` です。サポートされていない文字が入力されると、BigQuery でエラーがスローされます。`V1` と `V2` は、サポートされていない文字をアンダースコアに置き換えます。次の値がサポートされています。 `STRICT`: 柔軟な列名を有効にします。これがデフォルト値です。列名にサポートされていない文字が含まれるジョブの読み込みは失敗し、エラーメッセージが返されます。サポートされていない文字をアンダースコアに置き換えて、読み込みジョブが成功するように構成するには、`default_column_name_character_map` 構成設定を指定します。 `V1`。列名には、標準の列名文字のみを含めることができます。サポートされていない文字は、アンダースコアに置き換えられます。これは、`column_name_character_map` の導入前に作成されたテーブルのデフォルトの動作です。 `V2`。標準の列名文字に加えて、柔軟な列名もサポートしています。サポートされていない文字は、アンダースコアに置き換えられます。 CSV データと Parquet データに適用されます。
`compression`	`STRING` データソースの圧縮タイプ。サポートされる値: `GZIP`。指定しない場合、データソースは圧縮されません。 CSV データと JSON データに適用されます。
`decimal_target_types`	`ARRAY<STRING>` `Decimal` 型の変換方法を指定します。ExternalDataConfiguration.decimal_target_types と同等です。例: `["NUMERIC", "BIGNUMERIC"]`。
`description`	`STRING` このテーブルの説明。
`enable_list_inference`	`BOOL` `true` の場合は、Parquet LIST 論理型専用のスキーマ推定を使用します。 Parquet データに適用されます。
`enable_logical_types`	`BOOL` `true` の場合、Avro の論理型を対応する SQL 型に変換します。詳細については、論理型をご覧ください。 Avro データに適用されます。
`encoding`	`STRING` データの文字エンコード。サポートされている値: `UTF8`（または `UTF-8`）、`ISO_8859_1`（または `ISO-8859-1`）。 CSV データに適用されます。
`enum_as_string`	`BOOL` `true` の場合、Parquet ENUM 論理型はデフォルトで BYTES ではなく STRING として推測します。 Parquet データに適用されます。
`expiration_timestamp`	`TIMESTAMP` このテーブルの有効期限。指定しない場合、テーブルは期限切れになりません。例: `"2025-01-01 00:00:00 UTC"`。
`field_delimiter`	`STRING` CSV ファイル内のフィールド区切り文字。 CSV データに適用されます。
`format`	`STRING` 外部データの形式。`CREATE EXTERNAL TABLE` に指定できる値は、`AVRO`、`CLOUD_BIGTABLE`、`CSV`、`DATASTORE_BACKUP`、`DELTA_LAKE`（プレビュー）、`GOOGLE_SHEETS`、`NEWLINE_DELIMITED_JSON`（または`JSON`）、`ORC`、`PARQUET` です。 `LOAD DATA` に指定できる値は、`AVRO`、`CSV`、`DELTA_LAKE`（プレビュー）、`NEWLINE_DELIMITED_JSON`（または `JSON`）、`ORC`、`PARQUET` です。値 `JSON` は `NEWLINE_DELIMITED_JSON` と同等です。
`hive_partition_uri_prefix`	`STRING` パーティションキーのエンコードを開始する前のすべてのソース URI の一般的なプレフィックス。Hive パーティション分割された外部テーブルにのみ適用されます。 Avro、CSV、JSON、Parquet、ORC のデータに適用されます。例: `"gs://bucket/path"`。
`file_set_spec_type`	`STRING` 読み込みジョブと外部テーブルのソース URI の解釈方法を指定します。次の値がサポートされています。 `FILE_SYSTEM_MATCH`。オブジェクトストアからファイルを一覧表示して、ソース URI を拡張します。FileSetSpecType が設定されていない場合、これがデフォルトの動作です。 `NEW_LINE_DELIMITED_MANIFEST`。指定された URI が、1 行に 1 つの URI が含まれる改行区切りのマニフェストファイルであることを示します。ワイルドカード URI はマニフェストファイルではサポートされていません。また、参照されるすべてのデータファイルは、マニフェストファイルと同じバケットに配置する必要があります。たとえば、ソース URI が `"gs://bucket/path/file"` で、`file_set_spec_type` が `FILE_SYSTEM_MATCH` の場合、このファイルがデータファイルとして直接使用されます。`file_set_spec_type` が `NEW_LINE_DELIMITED_MANIFEST` の場合、ファイル内の各行は、データファイルを指す URI として解釈されます。
`ignore_unknown_values`	`BOOL` `true` の場合、テーブルスキーマにない余分な値を無視します。エラーは返しません。 CSV データと JSON データに適用されます。
`json_extension`	`STRING` JSON データの場合、特定の JSON 置換形式を指定します。指定しない場合、BigQuery はデータを汎用 JSON レコードとして読み取ります。サポートされる値は、次のとおりです。 `GEOJSON`。改行区切りの GeoJSON データ。詳細については、改行区切りの GeoJSON ファイルから外部テーブルを作成するをご覧ください。
`max_bad_records`	`INT64` データの読み取り時に無視する不良レコードの最大数。適用対象: CSV、JSON、Google スプレッドシートのデータ。
`max_staleness`	`INTERVAL` BigLake テーブルとオブジェクトテーブルに適用されます。キャッシュに保存されたメタデータをテーブルに対するオペレーションで使用するかどうかを指定します。また、オペレーションで使用できるキャッシュ内のメタデータの鮮度を指定します。メタデータのキャッシュ保存を無効にするには、0 を指定します。これがデフォルトです。メタデータキャッシュを有効にするには、30 分から 7 日の間で間隔リテラルの値を指定します。たとえば、4 時間の未更新間隔の場合、`INTERVAL 4 HOUR` を指定します。この値を指定すると、キャッシュに保存されたメタデータが過去 4 時間以内に更新されていれば、テーブルに対するオペレーションはそのメタデータを使用します。キャッシュに保存されたメタデータがそれより古い場合、オペレーションは代わりに Cloud Storage からメタデータを取得します。
`null_marker`	`STRING` CSV ファイル内の `NULL` 値を表す文字列。 CSV データに適用されます。
`object_metadata`	`STRING` オブジェクトテーブルを作成する場合にのみ必要です。オブジェクトテーブルの作成時に、このオプションの値を `SIMPLE` に設定します。
`preserve_ascii_control_characters`	`BOOL` `true` の場合、埋め込みの ASCII 制御文字（ASCII テーブルの最初の 32 文字、「\x00」から「\x1F」まで）が保持されます。 CSV データに適用されます。
`projection_fields`	`STRING` 読み込むエンティティプロパティのリスト。 Datastore データに適用されます。
`quote`	`STRING` CSV ファイルのデータセクションを引用するために使用される文字列。データに引用符で囲まれた改行文字が含まれている場合は、`allow_quoted_newlines` プロパティも `true` に設定します。 CSV データに適用されます。
`reference_file_schema_uri`	`STRING` テーブルスキーマを含む、ユーザー指定の参照ファイル。 Parquet/ORC/AVRO データに適用されます。例: `"gs://bucket/path/reference_schema_file.parquet"`。
`require_hive_partition_filter`	`BOOL` `true` の場合、このテーブルに対するすべてのクエリでパーティションフィルタが必要になります。パーティションフィルタを使用すると、データを読み取るときにパーティションを削除できます。Hive パーティション分割された外部テーブルにのみ適用されます。 Avro、CSV、JSON、Parquet、ORC のデータに適用されます。
`sheet_range`	`STRING` クエリの対象となる Google スプレッドシートの範囲。 Google スプレッドシートのデータに適用されます。例: `"sheet1!A1:B20"`。
`skip_leading_rows`	`INT64` データを読み取る際にスキップするファイルの先頭行の数。 CSV データと Google スプレッドシートのデータに適用されます。
`uris`	Bigtable テーブルではない、オブジェクトテーブルを含む外部テーブルの場合は、次のようになります。 `ARRAY<STRING>` 外部データのロケーションの完全修飾 URI の配列。各 URI に 1 つのアスタリスク（``）のワイルドカード文字を含めることができますが、このワイルドカードはバケット名より後にある必要があります。複数のファイルをターゲットとする `uris` 値を指定する場合、それらのファイルはすべて互換性のあるスキーマを共有する必要があります。次の例に、有効な `uris` 値を示します。 `['gs://bucket/path1/myfile.csv']` `['gs://bucket/path1/.csv']` `['gs://bucket/path1/', 'gs://bucket/path2/file00']` Bigtable テーブルの場合は、次のようになります。 `STRING` データソースとして使用する Bigtable テーブルを識別する URI。Bigtable URI は 1 つのみ指定できます。例: `https://googleapis.com/bigtable/projects/project_id/instances/instance_id[/appProfiles/app_profile]/tables/table_name` Bigtable URI の作成の詳細については、Bigtable URI を取得するをご覧ください。

スコープと構文

このビューに対するクエリでは、データセット修飾子またはリージョン修飾子を指定する必要があります。データセット修飾子が指定されたクエリの場合は、データセットに対する権限が必要です。リージョン修飾子が指定されたクエリの場合は、プロジェクトに対する権限が必要です。詳細については、構文をご覧ください。次の表に、このビューのリージョンスコープとリソーススコープを示します。

ビュー名	リソーススコープ	リージョンスコープ
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS	プロジェクトレベル	`REGION`
`[PROJECT_ID.]DATASET_ID.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS`	データセットレベル	データセットのロケーション

次のように置き換えます。

省略可: PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクトの ID。指定しない場合は、デフォルトのプロジェクトが使用されます。

REGION: 任意のデータセットリージョン名。例: `region-us`
DATASET_ID: データセットの ID詳しくは、データセット修飾子をご覧ください。

注: INFORMATION_SCHEMA ビューに対してクエリを実行するには、リージョン修飾子を使用する必要があります。クエリ実行のロケーションは、INFORMATION_SCHEMA ビューのリージョンと一致する必要があります。

例

例 1:

次の例では、INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS ビューにクエリを実行して、デフォルトプロジェクト（myproject）にある mydataset の全テーブルのデフォルトのテーブル有効期限を取得します。

デフォルトプロジェクト以外のプロジェクトに対してクエリを実行するには、`project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view の形式でそのプロジェクト ID をデータセットに追加します。たとえば、`myproject`.mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS です。

  SELECT
    *
  FROM
    mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS
  WHERE
    option_name = 'expiration_timestamp';

次のような結果になります。

  +----------------+---------------+------------+----------------------+-------------+--------------------------------------+
  | table_catalog  | table_schema  | table_name |     option_name      | option_type |             option_value             |
  +----------------+---------------+------------+----------------------+-------------+--------------------------------------+
  | myproject      | mydataset     | mytable1   | expiration_timestamp | TIMESTAMP   | TIMESTAMP "2020-01-16T21:12:28.000Z" |
  | myproject      | mydataset     | mytable2   | expiration_timestamp | TIMESTAMP   | TIMESTAMP "2021-01-01T21:12:28.000Z" |
  +----------------+---------------+------------+----------------------+-------------+--------------------------------------+

例 2:

次の例では、mydataset 内のすべてのテーブルから、テストデータを含むテーブルを絞り込んでそのメタデータを取得します。このクエリでは、説明に「test」が含まれているテーブルを見つけるために description オプションの値を使用します。mydataset はデフォルトプロジェクト（myproject）にあります。

  SELECT
    *
  FROM
    mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS
  WHERE
    option_name = 'description'
    AND option_value LIKE '%test%';

次のような結果になります。

  +----------------+---------------+------------+-------------+-------------+--------------+
  | table_catalog  | table_schema  | table_name | option_name | option_type | option_value |
  +----------------+---------------+------------+-------------+-------------+--------------+
  | myproject      | mydataset     | mytable1   | description | STRING      | "test data"  |
  | myproject      | mydataset     | mytable2   | description | STRING      | "test data"  |
  +----------------+---------------+------------+-------------+-------------+--------------+

TABLE_OPTIONS ビュー

必要な権限

スキーマ

オプション テーブル

スコープと構文

例

例 1:

例 2:

オプションテーブル