BigQuery Studio にデータを読み込んでクエリを実行する

BigQuery を使用する手始めとして、BigQuery Studio を使用してデータセットを作成し、テーブルにデータを読み込み、テーブルに対してクエリを実行してみましょう。

このタスクを Google Cloud コンソールで直接行う際の順を追ったガイダンスについては、[ガイドを表示] をクリックしてください。

始める前に

BigQuery を使用する前に、Google Cloud コンソールにログインしてプロジェクトを作成する必要があります。プロジェクトで課金を有効にしていない場合、アップロードしたデータはすべて BigQuery サンドボックスに保存されます。このサンドボックスでは制限付きの BigQuery 機能を使用しながら、BigQuery について料金なしで学習できます。詳細については、BigQuery サンドボックスを有効にするをご覧ください。

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

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省略可: 既存のプロジェクトを選択する場合は、必ず BigQuery API を有効にしてください。新しいプロジェクトでは、BigQuery API が自動的に有効になります。

BigQuery データセットを作成する

Google Cloud コンソールを使用して、データを保存するデータセットを作成します。データセットを作成する場所は、米国のマルチリージョンロケーションとします。BigQuery のリージョンとマルチリージョンの詳細については、ロケーションをご覧ください。

Google Cloud コンソールで、[BigQuery Studio] ページを開きます。

[BigQuery Studio] に移動

[エクスプローラ] ペインでプロジェクト名をクリックします。
[アクションを表示] をクリックします。
[データセットを作成] を選択します。
[データセットを作成する] ページで、次の操作を行います。

[データセット ID] に「babynames」と入力します。
[ロケーションタイプ] で [マルチリージョン] を選択してから、[US（米国の複数のリージョン）] を選択します。一般公開データセットは us マルチリージョンロケーションに保存されています。わかりやすくするため、データセットを同じロケーションに保存します。
残りのデフォルトの設定は変更せず、[データセットを作成] をクリックします。

ソースデータを含むファイルをダウンロードする

ダウンロードするファイルには、人気のある新生児の名前に関する約 7 MB のデータが含まれます。これは米国社会保障局から提供されています。

このデータの詳細については、米国社会保障局の人気の名前の背景情報をご覧ください。

新しいブラウザタブで次の URL を開き、米国社会保障局のデータをダウンロードします。
```
https://www.ssa.gov/OACT/babynames/names.zip
```
ファイルを抽出します。

データセットスキーマの詳細については、zip ファイルの NationalReadMe.pdf ファイルをご覧ください。
データの内容を確認するには、yob2024.txt ファイルを開きます。このファイルには、名前、出生時の性別、その名前の子供の数の値がカンマ区切りで含まれています。このファイルにはヘッダー行がありません。
後で確認できるように、yob2024.txt ファイルの場所をメモします。

テーブルにデータを読み込む

次に、新しいテーブルにデータを読み込みます。

[エクスプローラ] ペインで、プロジェクト名を開きます。
babynames データセットの横にある [ アクションを表示] をクリックし、[開く] を選択します。
[ テーブルを作成] をクリックします。
特に指示のない限り、すべての設定にデフォルト値を使用します。
[テーブルの作成] ページで、次の操作を行います。

[ソース] セクションの [テーブルの作成元] で、リストから [アップロード] を選択します。
[ファイルを選択] フィールドで [参照] をクリックします。
ローカルの yob2024.txt ファイルを選択して [開く] をクリックします。
[ファイル形式] リストから [CSV] を選択します。
[宛先] セクションの [テーブル] フィールドに「names_2024」と入力します。
[スキーマ] セクションで [テキストとして編集] をクリックし、次のスキーマ定義をテキストフィールドに貼り付けます。

name:string,assigned_sex_at_birth:string,count:integer

[テーブルを作成] をクリックします。
BigQuery によってテーブルが作成され、データが読み込まれるのを待ちます。

テーブルデータのプレビューを確認する

テーブルデータのプレビューを表示する手順は次のとおりです。

[エクスプローラ] ペインで、プロジェクトと babynames データセットを開いて、names_2024 テーブルを選択します。
[プレビュー] タブをクリックします。テーブルの最初の数行が BigQuery に表示されます。

[プレビュー] タブは、すべてのテーブルタイプで使用できるわけではありません。たとえば、[プレビュー] タブは、外部のテーブルやビューには表示されません。

テーブルデータをクエリする

次に、テーブルに対してクエリを実行します。

[names_2024] タブの横にある [ SQL クエリ] オプションをクリックします。新しいエディタタブが開きます。
次のクエリをコピーしてクエリエディタに貼り付けます。このクエリは、2024 年に米国で生まれた男児につけられた名前のうち最も多いもの 5 つを取得します。
```
  SELECT
    name,
    count
  FROM
    `babynames.names_2024`
  WHERE
    assigned_sex_at_birth = 'M'
  ORDER BY
    count DESC
  LIMIT
    5;
  
```
[実行] をクリックします。結果が [クエリ結果] セクションに表示されます。

これで、 Google Cloud コンソールを使用してサンプルデータを BigQuery に読み込み、一般公開データセット内のテーブルに対してクエリを正常に実行できました。

クリーンアップする

このページで使用したリソースについて、 Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、次の手順を実施します。

Google Cloud コンソールで、[BigQuery] ページを開きます。

[BigQuery] に移動

[エクスプローラ] ペインで、作成した babynames データセットをクリックします。
[アクションを表示] オプションを開いて、[削除] をクリックします。
[データセットの削除] ダイアログで削除コマンドを確定します。「delete」という単語を入力して、[削除] をクリックします。

次のステップ

BigQuery へのデータの読み込みの詳細については、データの読み込みの概要をご覧ください。
データのクエリの詳細については、BigQuery 分析の概要をご覧ください。
ネストされたデータと繰り返しデータを含む JSON ファイルの読み込みについて学習するには、ネストされた JSON データと繰り返し JSON データを読み込むをご覧ください。
プログラムで BigQuery にアクセスする方法については、REST API リファレンスまたは BigQuery クライアントライブラリのページをご覧ください。