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フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 BigQuery は、ML、検索、地理空間分析、ビジネス インテリジェンスなどの組み込み機能を使用してデータの管理と分析を支援する、フルマネージドのAI 対応データ プラットフォームです。BigQuery のサーバーレス アーキテクチャを使用すると、SQL やPython などの言語を使用して、インフラストラクチャ管理なしで組織の最も大きな課題に対応できます。 BigQuery は、構造化データと非構造化データの両方を使用するための統一的な方法を提供するものであり、Apache Iceberg、Delta、Hudi などのオープン テーブル形式をサポートしています。BigQuery ストリーミングは、継続的なデータ取り込みと分析をサポートしています。BigQuery のスケーラブルな
GoogleSQL for BigQuery でいう配列とは、ゼロ個以上の同じデータ型の値で構成された順序付きリストのことです。INT64 のような単純なデータ型や、STRUCT のような複雑なデータ型の配列を作成できます。ただし、配列の配列はサポートされていません。NULL の処理などの ARRAY データ型の詳細については、Array 列型をご覧ください。GoogleSQL では、配列のリテラルを構成し、ARRAY 関数を使用してサブクエリから配列を作成したうえで、ARRAY_AGG 関数を使用して配列に値を集約できます。 ARRAY_CONCAT() のような関数を使用して複数の配列を結合し、ARRAY_TO_STRING() を使用して配列を文字列に変換できます。 配列の要素へのアクセス 以下の Sequences というテーブルについて検討します。このテーブルには、ARRAY
go get cloud.google.com/go/bigquery 詳細については、Go 開発環境の設定をご覧ください。Java If you are using Maven, add the following to your pom.xml file. For more information about BOMs, see TheGoogle Cloud Platform Libraries BOM. <!-- Using libraries-bom to manage versions. See https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-opensource-java/wiki/The-Google-Cloud-Platform-Libraries-BOM --> <dependencyManagement> <depende
Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Migrating toGoogleSQL BigQuery supports twoSQL dialects:GoogleSQL and legacySQL. This document explains the differences between the two dialects, including syntax, functions, and semantics, and gives examples of some of the highlights ofGoogleSQL. Comparison of legacy andGoogleSQL When initially released,
外部データソースの概要 このページでは、BigQuery の外部に保存されたデータに対してクエリを実行する方法の概要を説明します。 外部データソースは、データが BigQuery ストレージに格納されていない場合でも、BigQuery から直接クエリできるデータソースです。たとえば、別のGoogle Cloud データベース、Cloud Storage のファイル、または別のクラウド プロダクトにまとめてデータを保管していて、BigQuery で分析を行うものの、移行の準備はできていない場合があります。 外部データソースのユースケースには以下が含まれます。 抽出、読み込み、変換（ELT）ワークロードの場合、CREATE TABLE ... AS SELECT クエリを使用して、1 つのパスでデータの読み込みとクリーニングを実行し、クリーンアップした結果を BigQuery ストレージに書
データの読み込みの概要 このドキュメントでは、BigQuery にデータを読み込む方法について説明します。データ統合の一般的なアプローチは、データの抽出、読み込み、変換（ELT）と、データの抽出、変換、読み込み（ETL）の 2 つです。 ELT と ETL のアプローチの概要については、データの読み込み、変換、エクスポートの概要をご覧ください。 外部データの読み込み方法またはアクセス方法 BigQuery ページの [データを追加] ダイアログでは、BigQuery にデータを読み込んだり、BigQuery からデータにアクセスしたりするために使用できるすべての方法を確認できます。ユースケースとデータソースに基づいて、次のいずれかのオプションを選択します。 この方法は、さまざまなソースから大量のデータをバッチで読み込む場合に適しています。 Cloud Storage やその他のサポートされ
Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Export table data to Cloud Storage This page describes how to export or extract data from BigQuery tables to Cloud Storage. After you've loaded your data into BigQuery, you can export the data in several formats. BigQuery can export up to 1 GB oflogical data size to a single file. If you are expor
フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 BigQuery の一般公開データセット 一般公開データセットは、BigQuery に保存され、Google Cloud 一般公開データセット プログラムを通じて一般提供されているデータセットです。この一般公開データセットは BigQuery でホストされ、ユーザーがアクセスして独自のアプリケーションに統合できます。Google はこうしたデータセットの保存費用を負担し、プロジェクトを使用してデータを一般提供しています。データで実行したクエリにのみ料金が発生します。毎月 1 TB まで無料です。クエリの料金の詳細をご覧ください。 レガシーSQL やGoogleSQL クエリを使用して分析できる一般公開データセットが用意されています。一般公開データセットをクエリする場合は、bigque
Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Try BigQuery using the sandbox The BigQuery sandbox lets you explore limited BigQuery capabilities at no cost to confirm whether BigQuery fits your needs. The BigQuery sandbox lets you experience BigQuery without providing acredit card orcreating a billing account for your project. If you already
Apache Spark is an open-source unified analytics engine for large-scale data processing. Spark provides an interface forprogramming clusters with implicit data parallelism and fault tolerance. Originally developed at the University of California, Berkeley's AMPLab starting in 2009, in 2013, the Spark codebase was donated to the Apache Software Foundation, which has maintainedit since. Apache Spa
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