Google BigQuery クラウドデータソース

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、データベースの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：

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プライベートキーファイルが必要です。

サービスアカウントには以下の BigQuery IAM ロールが必要です：

• BigQuery Data Viewer
• BigQuery Job User

公開/秘密キーペアを生成するには：

1. Google Cloud > サービスアカウントに移動し、プロジェクトを選択するか、新しく作成します。
2. サービスアカウントを選択するか、新しく作成し、キータブに移動してキーを追加 > 新しいキーを作成を選択します。
3. JSONオプションを選択し、作成をクリックします。 プライベートキーが生成され、マシンにダウンロードされます。

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ません。
• 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の生成されたメールアドレス。
• キーファイル: サービスアカウント用に生成されたプライベートキーファイルをアップロードするか、以前にアップロードされたキーファイルを選択します。

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ます。

STRUCT列のインポート

BigQueryのSTRUCT列は直接 Tealium に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ます。

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。