BigQuery のロケーション
このページでは、ロケーションのコンセプトと、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、データセットを作成するをご覧ください。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、ロンドンなどの特定の地理的な場所となります。
マルチリージョンは、米国などの複数のリージョンを含む広い地理的なエリアとなります。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。
どちらのロケーションの場合も、BigQuery は、選択したロケーションの 1 つの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を自動的に保存します。データの可用性と耐久性の詳細については、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。
地域
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 |
|
| 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 |
| ソルトレイクシティ | us-west3 |
|
| サンパウロ | southamerica-east1 |
低 CO2
|
| サンチアゴ | southamerica-west1 |
低 CO2
|
| サウスカロライナ | 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 |
低 CO2
|
| 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
|
| 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
次の表に、BigQuery を利用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 | 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 |
低 CO2
|
|
| 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、クエリを実行するテーブルを含むデータセットと同じロケーションにある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
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 ML モデル予測および他の ML 関数は、すべての BigQuery リージョンでサポートされています。モデル トレーニングのサポートはリージョンによって異なります。
内部でトレーニングされたモデルとインポートされたモデルのトレーニングは、すべての BigQuery リージョンでサポートされています。
オートエンコーダ、ブーストツリー、DNN、ワイド＆ディープ モデルのトレーニングは、マルチリージョン（
USおよびEU）とほとんどの単一リージョンで利用可能です。詳細については、他のすべてのタイプのモデルのロケーションをご覧ください。AutoML のトレーニングは、マルチリージョン
USおよびEUと、ほとんどの単一リージョンでサポートされています。
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。リージョンのロケーション
次の表に、さまざまなタイプのリモートモデルでサポートされているリージョンを示します。列名は、リモートモデルのタイプを示します。| 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 | テキスト生成 LLM | テキスト エンベディング LLM | 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 |
● | ||||||||
| モントリオール | northamerica-northeast1 |
● | ● | ● | ||||||
| 北バージニア | 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 | 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 |
● | ● | ● | ||||||
| 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 |
● | ● | |||||||
マルチリージョンのロケーション
次の表に、さまざまなタイプのリモートモデルでサポートされているマルチリージョンを示します。列名は、リモートモデルのタイプを示します。| 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 | テキスト生成 LLM | テキスト エンベディング LLM | Cloud Natural Language API | Cloud Translation API | Cloud Vision API | Document AI API | Speech-to-Text API |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | ● |
ホストされた Google モデルの処理ロケーション
Vertex AI でホストされている Google モデルを介したリモートモデルの場合、処理場所はリモートモデルが存在するデータセットの場所の影響を受けます。
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 は正しいリージョンのエンドポイントを自動的に選択します。
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は、Vertex AI モデル エンドポイントがそのマルチリージョン内のリージョンにある必要があります。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-west6 リージョン エンドポイントの URL https://europe-west6-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/europe-west6/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。
他のすべてのタイプの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ついて詳しく説明します。リージョンのロケーション
| 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 |
● | ● | ● | ● | ||||
| モントリオール | northamerica-northeast1 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | ||
| 北バージニア | 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 | 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 |
● | ● | ||||||
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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。
Vertex AI Model Registry の統合は、単一リージョンの統合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 に送信すると、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。
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 | |||
| 東京 | asia-northeast1 |
||
| ムンバイ | asia-south1 |
||
| シンガポール | asia-southeast1 |
||
| シドニー | australia-southeast1 |
||
| ヨーロッパ | |||
| EU（マルチリージョン） | eu |
||
| ワルシャワ | europe-central2 |
||
| フィンランド | europe-north1 |
低 CO2
|
|
| マドリッド | europe-southwest1 |
低 CO2
|
|
| ベルギー | europe-west1 |
低 CO2
|
|
| ロンドン | europe-west2 |
低 CO2
|
|
| フランクフルト | europe-west3 |
低 CO2
|
|
| オランダ | europe-west4 |
低 CO2
|
|
| チューリッヒ | europe-west6 |
低 CO2
|
|
| パリ | europe-west9 |
低 CO2
|
|
| トリノ | europe-west12 |
||
| 南北アメリカ | |||
| ケベック | northamerica-northeast1 |
低 CO2 |
|
| サンパウロ | southamerica-east1 |
低 CO2
|
|
| 米国（マルチリージョン） | us |
||
| アイオワ | us-central1 |
低 CO2 |
|
| サウスカロライナ | us-east1 |
||
| 北バージニア | us-east4 |
||
| コロンバス（オハイオ州） | us-east5 |
||
| ダラス | us-south1 |
低 CO2 |
|
| オレゴン | us-west1 |
低 CO2 |
|
| ロサンゼルス | us-west2 |
||
| ソルトレイクシティ | us-west3 |
||
BigQuery のパーティションとクラスタの Recommender
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 |
低 CO2
|
|
| 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 |
|
| 北バージニア | 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 |
||
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。ロケーションの容量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。
- Query Editor 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。
--locationコマンドライン ツールを使用する場合、 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。リクエストに関連するすべてのデータセット（読み取り / 書き込みを含む）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。スロットを購入すると、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 のプロジェクトに予約を割り当て、そのプロジェクトで US にあるデータセットに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 の予約がない場合、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存在する必要があります。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 の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 バケットはUSマルチリージョン、アイオワ（us-central1）のシングル リージョン、または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。バケットがデータセットのマルチリージョン内に含まれる場合でも、他の単一リージョンからのクエリは失敗します。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、ジョブは失敗します。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EUマルチリージョン、ベルギー（europe-west1）のシングル リージョン、ベルギーを含むデュアルリージョンなどに配置できます。バケットがデータセットのマルチリージョン内に含まれる場合でも、他の単一リージョンからのクエリは失敗します。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、ジョブは失敗します。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 データセットはUSマルチリージョンまたはアイオワ（us-central1）に配置できます。Cloud Storage バケットが
EUR4デュアルリージョンまたはベルギー（europe-west1）リージョンを含むデュアルリージョンにある場合、対応する BigQuery データセットはEUマルチリージョンまたはベルギー（europe-west1）に配置できます。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するため、マルチリージョンの Cloud Storage バケットでマルチリージョン データセットのロケーションを使用することは、外部テーブルで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USマルチリージョン、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内にある必要があります。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EUマルチリージョン、EUR4デュアルリージョンなどのベルギー（europe-west1）を含むデュアルリージョン、またはベルギーを含むカスタム デュアルリージョン内にある必要があります。
サポートされているCloud Storage の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 からデータを読み込む
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。
BigQuery データセットが
USマルチリージョンにある場合、任意のロケーションにある Cloud Storage バケットからデータを読み込むことができます。- マルチリージョン バケット: 読み込み元の Cloud Storage バケットがマルチリージョン バケットにある場合、BigQuery データセットは同じマルチリージョン バケット、または同じマルチリージョン バケットに含まれる任意の単一リージョンに配置できます。たとえば、Cloud Storage バケットが
EUリージョンにある場合、BigQuery データセットはEUマルチリージョンまたはEUの任意の単一リージョンに配置できます。 デュアルリージョン バケット: 読み込み元の Cloud Storage バケットがデュアルリージョン バケットにある場合、BigQuery データセットは、デュアルリージョン バケットに含まれるリージョン、またはデュアルリージョンを含むマルチリージョンに配置できます。たとえば、Cloud Storage バケットが
EUR4リージョンにある場合、BigQuery データセットはフィンランド（europe-north1）の単一リージョン、オランダ（europe-west4）の単一リージョンまたはEUマルチリージョンに配置できます。単一リージョン バケット: 読み込み元の Cloud Storage バケットが単一リージョンにある場合、BigQuery データセットは同じ単一リージョン、またはその単一リージョンを含むマルチリージョンに配置できます。たとえば、Cloud Storage バケットがフィンランド（
europe-north1）リージョンにある場合、BigQuery データセットはフィンランドまたはEUマルチリージョンに配置できます。1 つ例外があります。BigQuery データセットが
asia-northeast1リージョンにある場合、Cloud Storage バケットはEUマルチリージョンに存在することができます。
詳細については、データ読み込みバッチをご覧ください。
Cloud Storage の中にデータをエクスポートする
データのエクスポート用に Cloud Storage バケットを同じロケーションに配置します:- BigQuery データセットが
EUマルチリージョンにある場合、エクスポート対象のデータが含まれている Cloud Storage バケットは、同じマルチリージョンか、マルチリージョンに含まれているロケーションに存在する必要があります。たとえば、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 EU 内のeurope-west1ベルギー リージョンに配置できます。データセットが
USマルチリージョンにある場合は、任意のロケーションにある Cloud Storage バケットにデータをエクスポートできます。 - データセットがリージョンにある場合、Cloud Storage バケットは同じリージョンに存在する必要があります。たとえば、データセットが
asia-northeast1の東京リージョンにある場合、Cloud Storage バケットをASIAマルチリージョンに配置することはできません。
詳細については、テーブルデータのエクスポートをご覧ください。
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よって決定されるため、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適用されません。
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 データセットに対してクエリを実行する場合、BigQuery データセットを Dataproc クラスタと同じロケーションに配置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
データ管理計画を作成する:- 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
組織のポリシー サービスを使用して、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 Platform サービスを確認します。
- 他の Google Cloud Platform 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します。