Googleが提供するクラウド型のデータウェアハウスサービス[BigQuery]。

BigQueryは、パソコンにインストールすることなくWebブラウザを通じて使うことができます。そして、Googleの他のサービス同様、Googleアカウントがあれば、初期登録も難しいことはありません。

この記事では、GoogleのBigQueryの基本的な使い方を初期登録の手順を含めて説明します。

BigQueryの初期登録（始め方）

BigQueryを無料で使う（試す）ための方法には、[Google Cloud Platformの無料トライアル]と[BigQueryサンドボックス]の2通りがあります。

この章では、無期限で使えるBigQueryサンドボックスの始め方について説明します。

BigQueryサンドボックスの利用開始

普段、お使いのまたはBigQueryを使う予定のGoogleアカウントでログインした状態で始めてください。ブラウザの種類は問いませんが、BigQueryはGoogleのサービスのため、Chromeがベストでしょう。

以上、BigQueryのサンドボックスの初期登録（始め方）の手順です

BigQueryサンドボックスでは、テーブルの有効期間が60日間に制限されています。60日を経過した場合、予告もなく削除されますので、お気をつけください。

BigQueryの基本的な使い方

この章では、BigQueryの基本的な使い方を説明します。なお、BigQueryではSQL言語をメインに使いますので、SQLの知識があることが前提です。

BigQueryの階層構造

BigQueryでは、まずプロジェクトを作成することから始まります。プロジェクトには、複数のデータセットを作成することが可能で、さらにデータセットには複数のテーブルを作成することが可能です。

下記のうち、データセットがRDBMSでいう「データベース」に該当します。

プロジェクトの作成

まずは、BigQueryでプロジェクトを作成します。

以上、BigQueryのプロジェクトの作成手順です。引き続き、データセットを作成します（次節）。

データセットの作成

前節で作成したプロジェクト内にデータセットを作成します。当章の[BigQueryの階層構造]で説明した通り、データセットはRDBMSのデータベースに該当し、複数のテーブルやビューの格納先になります。

以上、BigQueryのデータセットの作成手順です。引き続き、テーブルを作成します（次節）。

テーブルの作成

前節でデータセットを作成したあとは、いよいよテーブルの作成です。RDBMSでも同様ですが、データセット（データベース）の作成は特に難しいことではありません。

一方、テーブルの作成は実際のデータの格納先になりますので、スキーマの定義など、データベースの知識が問われる工程です。

なお、テーブルの作成は[空のテーブルを作成]、[他のクラウドサービスからの連携]、[アップロード]から選択できますが、当記事ではcsvのアップロードで作成します。

以上、BigQueryのテーブルの作成手順です。この時点で、SQL文を実行できる状態です。

BigQueryでクエリを実行

ここまでに、BigQueryの初期登録からプロジェクト・データセット・テーブルの作成について説明しました。

細かい用途ごとの使い方は、それぞれの記事で説明していきますが、当記事ではBigQueryで簡単なクエリを実行する手順のみ紹介したいと思います。

クエリの実行

以上、BigQueryのクエリ実行の実画面です。

あとがき

今回は、Googleが提供するデータウェアハウスBigQueryの初期登録から、プロジェクト・データセット・テーブルの作成と、簡単なクエリの実行方法まで記事にしました。

これ以降、SQL言語が使えれば、特に困ることはないと思うのですが、勉強中の方やSQLにお詳しくない方についても、当サイトでは引き続きBigQueryやSQLの情報を発信していきますので、またご覧いただければ幸いです。

SQL言語は、BigQueryの他、MySQLやPostgreSQLでも使える汎用性の高い言語のため、勉強する価値は非常に高いです。