ご希望の言語の字幕を表示するには、YouTube の字幕をオンにしてください。動画プレーヤーの下部にある設定アイコン で [字幕] を選択し、言語を選択します。 BigQuery は、大規模なデータセットに対しパフォーマンスの高いクエリを実行できるクラウド データ ウェアハウスです。 未加工のすべてのイベントを Google アナリティクス 4 プロパティ（サブプロパティや統合プロパティを含む）から BigQuery にエクスポートし、SQL タイプの構文を使ってそれらのデータにクエリを発行できます。BigQuery では、アナリティクスのデータとの統合を目的に、データを外部ストレージにエクスポートすることや、外部データをインポートすることが可能です。
アマゾンのS3に溜めたデータをBigQueryで利用できるようにデータ転送を使っています。 ちゃんとデータが転送されたかどうかを知りたいという要望が出てきた時のため、データ転送サービスに用意されている通知オプションで通知を受け取る方法を試していきたいと思います。 参考: BigQuery Data Transfer Service の実行通知 データ転送にはメール通知とPub/Sub通知の2つが用意されており、どちらも有効にできます。 メール通知: 転送実行の失敗時に送信される、人が読んで理解できる通知 Pub/Sub通知: 転送実行の正常完了時または失敗時に送信される、機械で読み取り可能な通知 とドキュメントに定義されています。 メール通知は失敗時だけなので、Pub/Sub通知を使って人間が理解できる内容にして通知する方法を考えます。 ※ Pub/Subとは やってみる 前提 Pub/S
GoogleSQL for BigQuery では、クエリ式で参照できる 1 つ以上の共通テーブル式（CTE）が WITH 句に含まれています。CTE は、非再帰、再帰、またはその両方になり得ます。WITH 句で RECURSIVE キーワードを指定すると（WITH RECURSIVE）、再帰になります。 再帰 CTE は、その CTE 自体、先行する CTE、または後続の CTE を参照できます。非再帰 CTE は先行する CTE のみを参照でき、その CTE 自体は参照できません。再帰 CTE は、新しい結果が見つかるまで継続的に実行されますが、非再帰 CTE は 1 回だけ実行されます。このような理由から、再帰 CTE は階層データやグラフデータのクエリによく使用されます。 たとえば、各行が 1 つのノードを表し、そのノードは他のノードにリンクできるグラフを考えてみましょう。特定の開
ベスト プラクティス データの増加に注意してください。データの有効期限を設定しない限り、プロジェクトのデータは永久に蓄積されます。適切なパーティション有効期限を設定して、ストレージ費用を管理してください。 データには Google Cloud Storage とクエリの費用が適用されますが、無料枠があります。 Search Console における一括データ エクスポートの概要 - Google Search Console トレーニング 進行中の一括データのエクスポートを設定して開始する 前提条件 設定ページの説明に従って、Google Cloud プロジェクトのお支払い情報を設定し、BigQuery を有効にする必要があります。無料枠がありますが、無料の割り当てを超えてストレージやクエリを使用すると、料金が発生します。 Google Cloud コンソールでの操作 Google Clo
連携クエリの概要 このページでは、連携クエリの使用方法と、BigQuery から Spanner、AlloyDB、Cloud SQL のデータをクエリする方法について説明します。 連携クエリを使用すると、クエリ ステートメントを AlloyDB、Spanner、または Cloud SQL データベースに送信し、結果を一時テーブルとして取得できます。連携クエリは、BigQuery Connection API を使用して AlloyDB、Spanner、または Cloud SQL との接続を確立します。クエリで EXTERNAL_QUERY 関数を使用して、外部データベースの SQL 言語を使用してクエリ ステートメントを外部データベースに送信します。結果は GoogleSQL データ型に変換されます。 サポートされているデータストア 連携クエリは、次のデータストアで使用できます。 Span
Announcing BigQuery Studio — a collaborative analytics workspace to accelerate data-to-AI workflows Organizations that are effective at using data and AI are more profitable than their competitors and see improved performance across a variety of business metrics, according to recent research: Already, 81% of organizations have increased their data and analytics investments over the previous two ye
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