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テーブルの作成と使用
BigQuery の BigLake Iceberg テーブル
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スキーマを指定する
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ObjectRef 値を指定する
パーティション分割テーブルを含むセグメント
はじめに
パーティション分割テーブルを作成する
パーティション分割テーブルを管理する
パーティション分割テーブルに対するクエリ
クラスタ化テーブルを使用して最適化する
はじめに
クラスタ化テーブルを作成する
クラスタ化テーブルを管理する
クラスタ化テーブルのクエリ
メタデータ インデックスを使用する
外部テーブル
はじめに
外部テーブルのタイプ
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BigQuery Omni
オブジェクト テーブル
外部テーブル
外部テーブル定義ファイル
外部パーティション分割データ
メタデータのキャッシュを使用する
Amazon S3 BigLake 外部テーブル
Apache Iceberg 外部テーブル
Azure Blob Storage BigLake テーブル
Bigtable 外部テーブル
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Cloud Storage オブジェクト テーブル
Cloud Storage 外部テーブル
Delta Lake BigLake テーブル
Google ドライブ外部テーブル
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論理ビュー
はじめに
論理ビューを作成する
マテリアライズド ビュー
はじめに
マテリアライズド ビューを作成する
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はじめに
ルーティンを管理する
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Python のユーザー定義関数
ユーザー定義の集計関数
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リモート関数と Translation API のチュートリアル
接続
はじめに
Amazon S3 接続
Apache Spark 接続
Azure Blob Storage 接続
クラウド リソース接続
Spanner 接続
Cloud SQL 接続
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SAP Datasphere 接続
接続を管理する
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デフォルトの接続
インデックス
検索インデックス
はじめに
検索インデックスを管理する
ベクトル インデックス
はじめに
ベクトル インデックスを管理する
読み込み、変換、エクスポート
はじめに
データを読み込む
はじめに
BigQuery Data Transfer Service
はじめに
データのロケーションと転送
転送を承認する
転送を有効にする
ネットワーク接続を設定する
Cloud SQL インスタンスへのアクセス
AWS VPN とネットワーク アタッチメント
Azure VPN とネットワーク アタッチメント
転送を管理する
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サードパーティ転送を使用する
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データソースの変更ログ
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転送のスケジューリング
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Azure Blob Storage
はじめに
転送のスケジューリング
ランタイム パラメータを転送する
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転送のスケジューリング
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はじめに
転送のスケジューリング
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はじめに
転送のスケジューリング
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転送のスケジューリング
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転送のスケジューリング
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データのバッチ読み込み
はじめに
スキーマの自動検出
Avro データを読み込む
Parquet データを読み込む
ORC データを読み込む
CSV データを読み込む
JSON データを読み込む
外部パーティション分割データを読み込む
Datastore エクスポートからデータを読み込む
Firestore エクスポートからデータを読み込む
Storage Write API を使用してデータを読み込む
パーティション分割テーブルへデータを読み込む
Storage API を使用したデータの書き込みと読み取り
Storage Read API を使用してテーブルデータを読み取る
Storage Write API を使用してデータを書き込む
はじめに
Storage Write API を使用してデータをストリーミングする
Storage Write API を使用したデータ読み込みのバッチ処理
おすすめの方法
対応しているプロトコル バッファと Arrow のデータ型
変更データ キャプチャによる更新のストリーミング
以前のストリーミング API を使用する
他の Google サービスからデータを読み込む
Cloud Storage データを検出してカタログ化する
サードパーティ アプリを使用してデータを読み込む
クロスクラウド オペレーションを使用してデータを読み込む
データの変換
はじめに
データの準備
はじめに
Gemini でデータを準備する
DML を使用して変換する
パーティション分割テーブルのデータを変換する
変更履歴の操作
パイプラインでデータを変換する
はじめに
パイプラインを作成する
データのエクスポート
はじめに
クエリ結果をエクスポートする
Cloud Storage にエクスポートする
Bigtable にエクスポートする
Spanner にエクスポートする
Pub/Sub へのエクスポート
Protobuf 列としてエクスポートする
分析
はじめに
リソースを検索
データを探す
テーブル エクスプローラでクエリを作成する
データをプロファイリングする
データ分析情報を生成する
データ キャンバスで分析する
Gemini でデータを分析する
BigQuery データのクエリ
クエリを実行する
Gemini でクエリを作成する
クエリ結果を書き込む
SQL を使用してデータにクエリを実行する
はじめに
配列
JSON データ
複数ステートメント クエリ
パラメータ化されたクエリ
パイプ構文
パイプ構文を使用してデータを分析する
再帰 CTE
スケッチ
テーブルのサンプリング
時系列
トランザクション
ワイルドカード テーブル
地理空間分析を使用する
はじめに
地理空間分析の操作
ラスターデータを操作する
空間分析のベスト プラクティス
地理空間データを可視化する
空間分析用のグリッド システム
地理空間分析の構文リファレンス
地理空間分析のチュートリアル
地理空間分析スタートガイド
地理空間分析を使用してハリケーンの進路をプロットする
Colab ノートブックで地理空間分析データを可視化する
ラスターデータを使用して温度を分析する
検索データ
インデックス登録されたデータを検索する
テキスト アナライザを利用する
履歴データへのアクセス
クエリの活用
クエリを保存する
はじめに
保存したクエリを作成する
継続的クエリ
はじめに
継続的クエリを作成する
キャッシュされた結果を使用
セッションの操作
はじめに
セッションを作成する
セッションでクエリを作成する
セッションでクエリを実行する
セッションの終了
セッションのクエリ履歴を表示する
セッションを探す
クエリのトラブルシューティング
クエリを最適化する
はじめに
クエリプランの説明を使用する
クエリのパフォーマンス分析情報を取得する
クエリ計算を最適化する
履歴ベースの最適化を使用する
クエリのパフォーマンスを向上させるためにストレージを最適化する
マテリアライズド ビューを使用する
BI Engine を使用する
ネストされたデータと繰り返しデータを使用する
関数を最適化する
高度なランタイムを使用する
主キーと外部キーを使用する
マルチモーダル データを分析する
はじめに
SQL と Python UDF を使用してマルチモーダル データを分析する
BigQuery DataFrames を使用してマルチモーダル データを分析する
外部データソースのクエリを実行する
BigLake Metastore でオープンソース メタデータを管理する
はじめに
BigQuery のテーブルで使用する
BigQuery ノートブックで Spark とともに使用する
Dataproc で使用する
Dataproc Serverless で使用する
Spark ストアド プロシージャで使用する
Iceberg リソースを管理する
Spark からテーブルを作成してクエリを実行する
追加機能でカスタマイズする
Iceberg REST カタログで使用する
Dataproc Metastore から移行する
レイクハウスに最適なデータ形式とメタデータ形式
外部テーブルとデータセットを使用する
Amazon S3 データ
Amazon S3 データにクエリを実行する
クエリ結果を Amazon S3 にエクスポートする
Apache Iceberg データにクエリを実行する
マニフェストを使用してオープン テーブル形式のクエリを実行する
Azure Blob Storage データ
Azure Blob Storage データにクエリを実行する
クエリ結果を Azure Blob Storage にエクスポートする
Cloud Bigtable データにクエリを実行する
Cloud Storage データ
BigLake テーブルの Cloud Storage データにクエリを行う
外部テーブルの Cloud Storage データにクエリを実行する
Salesforce Data Cloud のデータを操作する
Google ドライブのデータにクエリを実行する
AWS Glue 連携データセットを作成する
Spanner 外部データセットを作成する
連携クエリを実行する
連携クエリ
SAP Datasphere データにクエリを実行する
AlloyDB データにクエリを実行する
Spanner データにクエリを実行する
Cloud SQL データにクエリを実行する
ノートブックを使用する
はじめに
Colab ノートブックを使用する
はじめに
ノートブックを作成する
クエリ結果を調べる
Spark を使用する
Colab データ サイエンス エージェントを使用する
DataFrame を使用する
はじめに
DataFrame を使用する
データ型システムを使用する
セッションと I/O を管理する
グラフを可視化する
dbt で DataFrame を使用する
Jupyter ノートブックを使用する
BigQuery JupyterLab プラグインを使用する
分析ツールと BI ツールを使用する
はじめに
コネクテッド シートを使用する
Tableau Desktop を使用する
Looker を使用する
Looker Studio を使用する
サードパーティ ツールを使用する
Google Cloud Ready - BigQuery
概要
パートナー
AI と ML
はじめに
生成 AI と事前トレーニング済みモデル
生成 AI 関数とタスク固有の関数を選択する
自然言語処理関数を選択する
ドキュメント処理関数を選択する
音声文字変換関数を選択する
生成 AI
概要
組み込みのモデル
TimesFM 時系列予測モデル
チュートリアル
テキストを生成
一般公開データと Gemini を使用してテキストを生成する
一般公開データと Gemma を使用してテキストを生成する
独自のデータを使用してテキストを生成する
ML.GENERATE_TEXT を繰り返し呼び出して割り当てエラーを処理する
Gemini ビジョンモデルを使用して画像を分析する
テキスト生成モデルをチューニングする
独自のデータを使用してモデルをチューニングする
チューニングと評価を使用してモデルのパフォーマンスを改善する
構造化データを生成する
構造化データを生成する
エンベディングを生成する
LLM を使用してテキスト エンベディングを生成する
LLM を使用して画像エンベディングを生成する
LLM を使用して動画エンベディングを生成する
ML.GENERATE_EMBEDDING を繰り返し呼び出して割り当てエラーを処理する
マルチモーダル エンベディングの生成と検索
事前トレーニング済みの TensorFlow モデルを使用してテキスト エンベディングを生成する
ベクトル検索
ベクトル検索を使用してエンベディングを検索する
セマンティック検索と検索拡張生成を行う
タスク固有のソリューション
概要
チュートリアル
自然言語処理
テキストを理解する
テキスト翻訳
ドキュメント処理
ドキュメントを処理する
検索拡張生成パイプラインで PDF を解析する
音声認識
音声ファイルを音声文字変換する
コンピュータ ビジョン
画像にアノテーションを付ける
画像データで推論を実行する
インポートした分類モデルを使用して画像を分析する
インポートした特徴ベクトルモデルを使用して画像を分析する
機械学習
ML モデルと MLOps