記事の対象者と解消できるお悩み
【対象者】
初中級データアナリスト
【興味関心】
- BigQueryの使い方
- SQLエラーの解決
- データ分析の効率化
- トラブルシューティング
【解消できるお悩み】
- BigQueryでクエリを実行するとエラーが出てしまう…
- エラーメッセージの意味が分からず、解決できない…
- よくあるBigQueryのエラーと対処法を知りたい
- データ分析をスムーズに進めたい
記事作成者
【人物】株式会社志庵 代表取締役 佐藤 光 起業6年目
【経歴】株式会社光通信➜光通信同期と起業➜データアナリスト転職➜SaaSで2度目起業
【会社実績】
SaaS 資金調達無しARR2億円
SaaS GMV200億円
【内容】自社AaaSであるStruccle、webスクレイピング、BigQueryに関する記事を作成
各種用語
- ARR(Annual Recurring Revenue)
- サブスクリプションサービスの年間売上※当社はSaaS売上
- Struccle(ストラクル)
- 株式会社志庵が独自開発しているAaaS
- AaaS(アース)
- Data Analytics as a Serviceの意
- SaaS(サース)
- Software as a Serviceの意
- GoogleCloudPlatform
- Googleが提供するクラウドプラットフォーム。この中に様々なサービスが存在する。
- GCP(ジーシーピー)
- GoogleCloudPlatformの略
- BigQuery(ビッグクエリ)
- 上記GCPの中に含まれるデータ分析基盤サービス
- SQL(エスキューエル)
- データベースを操作するプログラミング言語
- クエリ
- SQLで記述した命令文
- クエリ例)
- SQL構文のクエリ⬇
SELECT item_name, price FROM sales_table where price >= 1000;
- 上記クエリ(命令文)の意味としては「売上テーブル(sales_table)から価格(price)が1000円以上の商品名(item_name)と価格(price)を抽出する」
- SQL構文のクエリ⬇
- ペタバイト
- データの単位 ペタバイト=1000テラバイト=約100兆行のデータ
概要
BigQueryは強力なデータ分析ツールですが、使いこなすにはSQLの知識が必要となります。SQLを記述する際、構文エラーやデータ型の不一致など、様々なエラーに遭遇することがあります。エラーメッセージを読み解き、適切な対処法を理解することは、BigQueryをスムーズに活用するために重要です。
この記事では、BigQueryでよく発生するエラーとその対処法を、具体的な例とともに解説します。エラーメッセージの意味、原因、解決策を理解することで、BigQueryで遭遇するエラーに自信を持って対処できるようになりましょう。
目次
- BigQueryで発生するエラーの種類
- BigQueryでよくあるエラーと対処法
- BigQueryでエラーが発生した場合の確認ポイント
- FAQ:BigQueryに関するよくある質問
- まとめ:エラーを解決してBigQueryを快適に使いこなそう!
1. BigQueryで発生するエラーの種類
BigQueryで発生するエラーは、大きく以下の様な種類に分けられます。
- 構文エラー: SQLの構文が間違っている場合に発生するエラーです。例えば、スペルミス、括弧の不足、予約語の誤用などがあります。
- データ型エラー: データ型が一致しない操作を行った場合に発生するエラーです。例えば、文字列型のカラムに数値を代入しようとした場合などです。
- テーブル名やカラム名が存在しないエラー: 存在しないテーブル名やカラム名を使用した場合に発生するエラーです。
- クォータ超過エラー: BigQueryの無料枠を超過した場合や、設定したクォータを超過した場合に発生するエラーです。
- 権限エラー: アクセス権限のないデータセットやテーブルにアクセスしようとした場合に発生するエラーです。
- リソースエラー: BigQueryの処理能力を超えるようなクエリを実行した場合に発生するエラーです。例えば、非常に大規模なテーブルを結合しようとした場合などです。
- その他エラー: 上記以外の原因で発生するエラーです。BigQueryのシステムエラーや、ネットワークエラーなどが考えられます。
2. BigQueryでよくあるエラーと対処法
ここでは、BigQueryでよく発生するエラーとその対処法を、具体的な例とともに解説します。
2.1 構文エラー
構文エラーは、SQLの書き方が間違っている場合に発生するエラーです。エラーメッセージには、エラーが発生した場所と、エラーの原因が示されます。
例:
SELECT * form employees; -- from のスペルミス
エラーメッセージ:
Syntax error: Expected end of input but got keyword FORM at [1:8]
対処法:
エラーメッセージに示された場所を確認し、スペルミスや括弧の不足などを修正します。この例では、`form` を `FROM` に修正します。
2.2 データ型エラー
データ型エラーは、データ型が一致しない操作を行った場合に発生するエラーです。エラーメッセージには、エラーの原因と、関係するカラム名やデータ型などが示されます。
例:
SELECT * FROM employees WHERE start_date > 2023; -- start_date は DATE 型、2023 は INTEGER 型
エラーメッセージ:
No matching signature for operator > for argument types: DATE, INT64. Supported signatures: ANY > ANY at [1:37]
対処法:
エラーメッセージに示されたデータ型を確認し、適切なデータ型に変換するか、演算子を変更します。この例では、2023 を `DATE ‘2023-01-01’` のように DATE 型に変換します。
2.3 テーブル名やカラム名が存在しないエラー
存在しないテーブル名やカラム名を使用した場合に発生するエラーです。エラーメッセージには、存在しないテーブル名やカラム名が示されます。
例:
SELECT * FROM emplyees; -- employees のスペルミス
エラーメッセージ:
Table name “emplyees” missing dataset while no default dataset is set in the request.
対処法:
エラーメッセージに示されたテーブル名やカラム名を確認し、正しい綴りに修正します。この例では、`emplyees` を `employees` に修正します。
2.4 クォータ超過エラー
BigQueryの無料枠を超過した場合や、設定したクォータを超過した場合に発生するエラーです。エラーメッセージには、超過したクォータの種類と、超過した量が示されます。
例:
無料枠の1TBを超えるクエリを実行した場合
エラーメッセージ:
Quota exceeded: Your project exceeded quota for query usage per day. For more information, see https://cloud.google.com/bigquery/troubleshooting-errors
対処法:
- クエリの最適化を行い、処理するデータ量を減らす
- BigQueryの課金設定を行い、無料枠を超過した分の料金を支払う
2.5 権限エラー
アクセス権限のないデータセットやテーブルにアクセスしようとした場合に発生するエラーです。エラーメッセージには、アクセス権限がないリソースと、必要な権限などが示されます。
例:
読み取り権限のないデータセットにアクセスしようとした場合
エラーメッセージ:
Not found: Dataset project:dataset was not found in location US
対処法:
データセットやテーブルの所有者に、必要なアクセス権限を付与してもらうように依頼します。
3. BigQueryでエラーが発生した場合の確認ポイント
BigQueryでエラーが発生した場合は、以下のポイントを確認しましょう。
- エラーメッセージをよく読む: エラーメッセージには、エラーの原因や解決策のヒントが示されています。
- SQLの構文を確認する: スペルミス、括弧の不足、予約語の誤用などがないか確認しましょう。
- データ型を確認する: データ型が一致しない操作を行っていないか確認しましょう。必要であれば、`CAST`関数などを使ってデータ型を変換します。
- テーブル名やカラム名を確認する: テーブル名やカラム名が存在するか、スペルミスがないか確認しましょう。
- クォータを確認する: 無料枠を超過していないか、設定したクォータを超過していないか確認しましょう。
- 権限を確認する: アクセス権限のあるデータセットやテーブルにアクセスしようとしているか確認しましょう。
4. FAQ:BigQueryに関するよくある質問
Q1. BigQueryのエラーメッセージが理解できません。
A1. BigQueryのエラーメッセージは、英語で表示されるため、理解するのが難しい場合があります。エラーメッセージをコピーして、Google翻訳などの翻訳ツールで翻訳してみましょう。また、エラーメッセージの内容をGoogle検索で検索することで、解決策が見つかる場合があります。
Q2. エラーを解決できない場合はどうすれば良いですか?
A2. エラーを解決できない場合は、Google Cloud CommunityやStack Overflowなどのオンラインコミュニティで質問してみましょう。他のユーザーや専門家からアドバイスをもらえるかもしれません。質問する際には、エラーメッセージの内容、実行したクエリ、使用しているデータセットなどを詳しく説明することで、より的確なアドバイスを得やすくなります。
5. まとめ:エラーを解決してBigQueryを快適に使いこなそう!
BigQueryでエラーが発生しても、慌てずにエラーメッセージをよく読んで、原因を特定しましょう。この記事で紹介したよくあるエラーと対処法を参考に、問題を解決し、BigQueryを快適に使いこなせるようになりましょう。
BigQuery導入サポート、転職検討中の方はお問い合わせフォームからご相談くださいませ。
誠心誠意精一杯対応いたします。
【参考URL】
GoogleCloudPlatform:https://console.cloud.google.com/welcome/new
BigQuery:https://cloud.google.com/bigquery?hl=ja
BigQueryリリース情報:https://cloud.google.com/bigquery/docs/release-notes
BigQuery料金:https://cloud.google.com/bigquery/pricing
BigQuery料金無料枠:https://cloud.google.com/bigquery/pricing?hl=ja#free-tier
Google Cloud活用事例:https://cloud.google.com/customers/index.html?hl=ja#
Looker Studio:https://cloud.google.com/looker-studio?hl=ja
Looker Studioサンプル:https://cloud.google.com/bigquery/docs/visualize-looker-studio?hl=ja