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スキーマを指定する
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パーティション分割テーブルを含むセグメント
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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
外部データソース
はじめに
BigLake テーブル
はじめに
Amazon S3 BigLake テーブルを作成する
Azure Blob Storage BigLake テーブルを作成する
Cloud Storage BigLake テーブルを作成する
オブジェクト テーブル
はじめに
Cloud Storage オブジェクト テーブルを作成する
外部テーブル
はじめに
Apache Iceberg 外部テーブルを作成する
Bigtable の外部テーブルを作成する
Cloud Storage 外部テーブルを作成する
Google ドライブの外部テーブルを作成する
メタデータのキャッシュを使用する
Hive パーティション分割データを管理する
外部データ用のテーブル定義ファイルを作成する
連携データセット
AWS Glue 連携データセットを作成して管理する
Spanner 外部データセットを作成する
Apache Iceberg マネージド テーブル
Lakehouse データを操作する
View
概要
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
読み込み、変換、エクスポート
はじめに
Data Engineering Agent を使用してデータ パイプラインを構築する
データ ウェアハウスを移行する
はじめに
移行リネージを使用した移行を計画する
移行評価
データを移行
データ パイプラインの移行
カスタム組織ポリシーを使用する
SQL とスキーマを移行する
SQL 変換を有効にする
SQL クエリとスキーマをインタラクティブに変換する
API を使用して SQL クエリを変換する
SQL クエリをバッチ処理で変換する
変換と評価のためのメタデータを生成する
YAML を使用して SQL 変換を行う
バッチ変換のために SQL オブジェクト名をマッピングする
データを読み込む
はじめに
BigQuery ウェブ UI を使用してデータ統合ワークフローを作成する
ストレージの概要
BigQuery Data Transfer Service
はじめに
サポートされるデータソース
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
転送実行通知
サービス アカウントを使用する
サードパーティ転送を使用する
カスタム組織ポリシーを使用する
データソースの変更ログ
イベント ドリブン転送
マネージド Iceberg テーブルにデータを転送する
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(gRPC)を使用する
概要
データのストリーミング
データのバッチ読み込み
変更データ キャプチャの取り込みによる更新のストリーミング
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
Storage Write API(REST)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
BigQuery Omni オペレーションを使用してデータを読み込む
読み込みジョブを最適化する
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
AlloyDB へのエクスポート
Pub/Sub へのエクスポート
Protobuf 列としてエクスポートする
ELT チュートリアル
マーケティング分析データの ELT を構築する
分析
はじめに
データを探す
リソースを検索
データをプロファイリングする
データ分析情報
データ分析情報について
テーブルの分析情報を生成する
データセットの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
Gemini CLI でデータを分析する
データを分析する
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
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
クエリ結果を可視化する
データアプリを作成して共有する
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 をインストールする
データを操作して
Python 関数をカスタマイズする
ML と AI 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
パフォーマンスの最適化
DataFrames バージョン 2.0 に移行する
BigQuery JupyterLab プラグインを使用する
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
ルーティン
はじめに
ルーティンを管理する
ユーザー定義関数
Python のユーザー定義関数
ユーザー定義の集計関数
テーブル関数
リモート関数
SQL ストアド プロシージャ
Apache Spark でのストアド プロシージャ
リモート関数を使用してオブジェクト テーブルを分析する
リモート関数と Translation API のチュートリアル
マルチモーダル データを分析する
はじめに
ObjectRef 値を操作する
SQL と BigQuery DataFrames を使用してマルチモーダル データを分析する
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
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
グローバル クエリを実行する
履歴データへのアクセス
オープンソースの Python ライブラリを使用する
BigQuery Graph を使用する
はじめに
グラフを作成してクエリを実行する
スキーマの概要
クエリの概要
クエリのベスト プラクティス
メジャーを操作する
ビジュアル グラフ モデラーを使用する
グラフを可視化する
グラフとチャットする
可視化ツールと統合を使用する
BigQuery Graph と Spanner Graph を使用する
グラフを検索する
Iceberg レイクハウス上にクロスクラウド プロパティ グラフを構築する
クエリを管理する
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
継続的クエリでストリーム間結合を使用する
継続的クエリのウィンドウ集計について
キャッシュされた結果を使用
セッションを使用する
はじめに
セッションの操作
セッションでクエリを作成する
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
BigQuery API を使用してページ分けする
外部データソースのクエリを実行する
接続を確立する
はじめに
接続を作成する
Cloud リソース接続を作成する
デフォルトの Cloud リソース接続を作成する
AlloyDB 接続
Amazon S3 接続
Apache Spark 接続
Azure Blob Storage 接続
Cloud SQL 接続
Databricks 接続
SAP Datasphere 接続
Spanner 接続
クロスクラウド接続を作成する
接続を管理する
ネットワーク アタッチメントを使用して接続を構成する
外部データに対してクエリを実行する
BigLake テーブルにクエリを実行する
Amazon S3 BigLake テーブル
Azure Blob Storage BigLake テーブル
Cloud Storage BigLake テーブル
BigQuery Omni を使用してデータを分析する
クエリ結果をエクスポートする
Amazon S3 にエクスポートする
Azure Blob Storage にエクスポートする
外部テーブルにクエリを実行する
Apache Iceberg 外部テーブル
Bigtable 外部テーブル
Cloud Storage 外部テーブル
Google ドライブ外部テーブル
連携クエリを実行する
はじめに
AlloyDB 連携クエリを実行する
Cloud SQL 連携クエリを実行する
SAP Datasphere 連携クエリを実行する
Spanner 連携クエリを実行する
他の外部データ型を分析する
マニフェスト ファイルを使用してオープン テーブル形式のクエリを実行する
Salesforce Data Cloud のデータを分析する
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
データポータルを使用する
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
BigQuery AI
はじめに
生成 AI 関数
概要
生成 AI モデルのエンドツーエンドのユーザー ジャーニー
テキスト生成関数を選択する
生成 AI 関数の権限を設定する
トークン割り当てで費用を管理する
モデル蒸留で費用を最適化する
Cloud AI API 関数
概要
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
チュートリアル
テキストを生成
Gemini を使用してテキストを生成
Gemma を使用してテキストを生成する
サポートされているモデルを使用してテキストを生成する
AI.GENERATE を使用してテキストを生成する
割り当てエラーを処理する
画像を解析する
セマンティック分析を行う
テキスト生成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
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
エンべディングおよびベクトル検索
概要
ベクトル インデックス
ベクトル インデックスを管理する
エンベディングの生成を自動化する
チュートリアル
エンベディングを生成する
リモートモデルを使用してテキスト エンベディングを生成する
オープンモデル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と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
ONNX 形式の Transformer モデルを使用して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
支援型 AI
Gemini in BigQuery の概要
Gemini in BigQuery を設定する
Cloud Assist を使用する
セキュリティとプライバシー
Gemini in BigQuery のロケーション
会話型分析エージェントで分析する
概要
データ エージェントを作成する
会話でデータを分析する
機械学習
はじめに
ユーザー ジャーニーを理解する
ML モデルのエンドツーエンドのユーザー ジャーニー
予測モデルのエンドツーエンドのユーザー ジャーニー
インポートされたモデルのエンドツーエンドのユーザー ジャーニー
TimesFM 時系列予測モデル
リファレンス パターン
ML モデルと MLOps
モデルの作成
特徴量エンジニアリングと管理
特徴量の前処理の概要
サポートされている入力特徴タイプ
自動前処理
手動前処理
特徴のサービング
TRANSFORM 句を使用して特徴量エンジニアリングを実行する
ハイパーパラメータ チューニングの概要
モデル評価の概要
モデル推定の概要
Explainable AI の概要
モデルの重み付けの概要
ML パイプラインの概要
モデル モニタリングの概要
Agent Platform で BigQueryML モデルを管理する
モデルの操作
モデルの一覧表示
モデルを管理する
モデルのメタデータを取得する
モデル メタデータの更新
モデルのエクスポート
モデルを削除する
分類
回帰
次元数の削減
クラスタリング
推奨事項
予測
異常検出
貢献度分析
チュートリアル
スタート ガイド
SQL で BigQuery ML を使ってみる
Cloud コンソールで BigQuery ML を使ってみる
回帰と分類
線形回帰モデルを作成する
ロジスティック回帰分類モデルを作成する
ブーストツリー分類モデルを作成する
クラスタリング
K 平均法モデルを使用してデータをクラスタ化する
推奨事項
行列分解モデルを使用して明示的なフィードバックに基づくレコメンデーションを作成する
行列分解モデルを使用して暗黙的なフィードバックに基づくレコメンデーションを作成する
インポートされたモデルとリモートモデル
インポートされた TensorFlow モデルで予測を行う
ONNX 形式の scikit-learn モデルを使用して予測を行う
ONNX 形式の PyTorch モデルを使用して予測を行う
Agent Platform のリモートモデルで予測を行う
ハイパーパラメータ調整
ハイパーパラメータ チューニングでモデル性能を強化する
モデルのエクスポート
オンライン予測の BigQuery ML モデルをエクスポートする
拡張アナリティクス
予測
ARIMA_PLUS 単変量モデルを使用して単一の時系列を予測する
ARIMA_PLUS 単変量モデルを使用して複数の時系列を予測する
TimesFM 単変量モデルを使用して時系列を予測する
ARIMA_PLUS 単変量モデルを数百万の時系列にスケーリングする
多変量モデルを使用して単一の時系列を予測する
多変量モデルを使用して複数の時系列を予測する
ARIMA_PLUS 単変量モデルでカスタム休日を使用する
ARIMA_PLUS 単変量モデルの予測値を制限する
ARIMA_PLUS 単変量モデルを使用して階層型時系列を予測する
異常検出
TimesFM 単変量モデルを使用した異常検出
多変量時系列を使用した異常検出
貢献度分析
合計可能な指標を使用して貢献度分析からデータ分析情報を取得する
合計比率指標を使用して貢献度分析からデータ分析情報を取得する