BigQuery-SQL超入門（前編）～データベースの説明とBigQueryの使い方～

BigQueryで分析を行う時に必須となるSQLによるデータ加工の超入門です！はじめてBigQueryに接続し、データ抽出からレポート作成までを対象としています。
前編はデータベースの説明とBigQueryの使い方、後編はSQL構文を紹介します。

1. SQLとデータベース

SQL（Structured Query Language）とは、データベースとやり取りする言葉です。詳しくはデータベースに命令する言語をSQL、データベースに対する命令をクエリといいます。

2. 知っておきたい用語

データベースを扱う上でこれだけは知っておいた方が良い用語を紹介します。

• テーブル名
• レコード
• フィールド（カラム）
• データ型と値の例

数値型：整数、小数点
文字型：name など文字列
日付型：2021-08-01 01:00:00 など

BigQueryとは

Googleが提供するクラウド型データウェアハウスで、Google Cloud Platform（GCP）プロダクトの1つです。BigQueryを使うことのメリットは以下のようなものがあります。

• サーバーレスなデータウェアハウス
• 大規模なデータセットを高速に分析できる
• 標準SQLが利用できる（既存コードの再利用が可能）
• 従量課金制データストレージ（月10GBまでストレージ無料枠）
• データポータルなど各種BIツールとの連携

BigQueryの使い方

GCPに登録してデータを抽出し、結果をデータポータルにエクスポートするまでの流れです。

1. Google Cloud Platformに登録する
2. Google Cloudプロジェクトを作成する
3. データセットを作成する
4. テーブルを作成する
5. クエリを実行する
6. データポータルにエクスポートする

4-1. Google Cloud Platformに登録する

• GCP（https://cloud.google.com/bigquery）にアクセスする。
• 「BigQuery無料トライアル」からGoogleアカウントを登録する。
• 必要な情報を入力する。

クレジットカードの登録が必要ですが、10GB/月のストレージまでは料金が発生しません。ログイン後の設定画面で料金アラート設定も可能です。

4-2. Google Cloudプロジェクトを作成する

• 「My Project」をクリック。
• 「新しいプロジェクト」を選択する。
• 「プロジェクト名」を入力する。
• 「プロジェクトID」を入力する。
• 「作成」をクリック。

4-3. データセットを作成する

• BigQueryを開く（GCPの検索窓に「BigQuery」と打つと表示される）。
• プロジェクトを選択する。
• 「データセットを作成」をクリック。
• 「データセットID」を入力する。
• データのロケーションは「東京」を選択する。
• 「データセットを作成」をクリック。

4-4. テーブルを作成する

• 作成したデータセットを選択する。
• 「テーブルを作成」をクリック。
• 「テーブルの作成元」を選択する（CSVファイルをアップロードする）。
• 「プロジェクト名」と「データセット名」を選択する。
• 「テーブル名」を入力する。
• 「スキーマと入力パラメーター」にチェックを入れる。
• 「テーブルを作成」をクリック。

※ アップロードを繰り返してテーブルを作成する。

4-5. クエリを実行する

• 「クエリを新規作成」をクリック。
• クエリエディタが開くので、SQL文を入力する。
• クエリ実行によるデータ消費量が表示されるので確認する。
• 「実行」をクリック。
• クエリ結果が表示される。

4-6. データポータルにエクスポートする

• クエリ結果を表示した状態で「データを探索」をクリック。
• 「データポータルで調べる」を選択する。
• 結果テーブルがGoogle Data Portalでレポートとして表示される。

ここまでSQLとデータベースの説明から、BigQueryの使い方を簡単に紹介しました。
後編では、カフェの売上データをBigQueryで分析するSQL文を解説します！