Google BigQuery クラウドデータソース
この記事では、Google BigQuery クラウドデータソースの構成方法について説明します。
Google BigQuery クラウドデータソースは現在アーリーアクセス中で、選ばれた顧客のみが利用可能です。Google BigQuery をデータソースとして使用することに興味がある場合は、Tealium サポート担当者に連絡してください。
クラウドデータソースは、クラウドデータウェアハウスまたはデータベースを Tealium にリンクし、行をイベントとしてインポートすることができます。
詳細については、クラウドデータソースについてを参照してください。
データタイプ
Google BigQuery データソースは、すべての Google BigQuery データタイプをサポートしています。データが正しくインポートされるように、以下のガイドラインに従って Google BigQuery データタイプをマッピングしてください:
Google BigQuery | Tealium |
---|---|
数値データタイプ | 数値属性 |
文字列およびバイナリデータタイプ | 文字列属性 |
論理データタイプ | ブール属性 |
日付および時間データタイプ | 日付属性 |
配列 | 文字列の配列、数値の配列、またはブールの配列 |
JSON | 文字列属性 |
STRUCT | STRUCT列のインポートを参照してください。 |
詳細については、Google BigQuery: データタイプを参照してください。
接続の作成
Tealium は OAuth 2.0 フローを使用して Google と認証します。このプロセスには、サービスアカウントと秘密鍵ファイルが必要です。進む前に、Google でサービスアカウントを作成し、公開/秘密鍵ペアを作成してください。
新しい接続を構成するには、次の接続詳細を入力します:
- データセット: 指定されたプロジェクト内のデータセットの名前。プロジェクト名は含めないでください。
- プロジェクトID: Google Cloud プロジェクトのプロジェクトID。
- サービスアカウントのメールアドレス: サービスアカウントに固有の生成されたメールアドレス。
- JSONキーファイル: サービスアカウント用に生成された秘密鍵ファイルをアップロードします。
Google BigQuery に接続した後、データ選択リストからテーブルまたはビューを選択します。
詳細については、Google for Developers: サーバー間アプリケーション用の OAuth 2.0 の使用を参照してください。
クエリモード
一般的な概要については、クラウドデータソースについてを参照してください。
Timestamp を使用するモードでは、選択されたタイムスタンプ列は TIMESTAMP
タイプでなければなりません。
詳細については、Google BigQuery: TIMESTAMPを参照してください。
Incrementing を使用するモードでは、追加される各行に対して値が増加する数値列を選択する必要があります。FLOAT
や DECIMAL
ではなく、INT64
のような整数タイプを使用してください。
詳細については、Google BigQuery: 数値タイプを参照してください。
WHERE句
一般的な概要については、クラウドデータソースについてを参照してください。
WHERE
句は複数のテーブルからのサブクエリをサポートしていません。複数の Google BigQuery テーブルからデータをインポートするには、Google BigQuery でビューを作成し、データソース構成でそのビューを選択してください。
STRUCT列のインポート
BigQuery の STRUCT
列は Tealium に直接インポートすることはできません。STRUCT
列からデータをインポートするには、STRUCT
フィールドを個別の列にフラット化するビューを作成してください。
たとえば、次のように STRUCT
で定義された住所があるかもしれません:
shipping_address STRUCT<
street STRING,
city STRING,
state STRING,
postal_code STRING,
country STRING
>
これらの住所フィールドを個別の列にフラット化するビューを作成するには、次のような SQL ステートメントを使用します:
CREATE OR REPLACE VIEW ecommerce.order_shipping_view AS
SELECT
order_id,
customer_id,
shipping_address.country AS country,
shipping_address.postal_code AS postal_code
FROM
ecommerce.orders;
フラット化された STRUCT
列は、他のサポートされているデータタイプのようにインポートおよびマッピングすることができます。
最終更新日 :: 2025年September月24日