一つの接続、あらゆる表面
BigQuery データが保存される場所
- 1 発信接続
- 0 受信ポート
- 読み取り専用 · 認証情報はそのまま保持されます
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アラートとレポート Slack · Discord · メール · Webhook
Query Streamsは、Microsoft Excel、Google Sheets、Power BI、MCP経由のAIアシスタント、およびRESTエンドポイントから、BigQueryをライブSQLとして読み取ります。必要なのはサービスアカウントのみで、キーはエージェント自身のディスク上のファイルとして保存でき、どこかに貼り付ける必要はありません。クエリは通常のBigQueryジョブとして実行され、デフォルトでは5分間の制限時間が設けられています。これは、スプレッドシート形式のツールでは通常処理できないような分析作業を行うのに十分な時間です。
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BigQuery から Excel Microsoft Excel · Excelアドイン
BigQueryのリアルタイム結果をワークシートに直接取り込み、必要に応じて更新できます。対応プラットフォームは、デスクトップ版Excel、Excel Online、Microsoft 365です。
BigQueryガイド -
BigQueryからGoogleシートへ Sheetsアドオン
サイドバーから保存済みのBigQueryクエリを実行し、結果をシートにドラッグ＆ドロップします。共有されている共同作業者は、各自でシートを更新できます。
BigQueryガイド -
NovaにBigQueryについて聞いてみよう Nova AI · テキストからSQLへ
平易な英語で質問してください。Novaは既にBigQueryテーブルを認識しており、SQL文を作成して実行し、回答を説明してグラフ化します。クエリを作成する必要も、認証情報を提供する必要もありません。
Novaの仕組み -
BigQueryからデータビューアへ 結果共有 · チーム、ベンダー、パートナー · 電話、タブレット、デスクトップ
BigQueryのリアルタイム結果を、同僚、ベンダー、パートナーなど、誰とでも共有できます。共有されたグリッドはブックマーク可能で、スマートフォン、タブレット、デスクトップなど、どのデバイスで開いても常に最新の状態に戻ります。相手には結果のみが表示され、SQL文や認証情報は一切表示されません。
データビューアの仕組み - アプリとシステム向け
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BigQuery REST API HTTPエンドポイント
BigQueryクエリを、認証済みのJSONエンドポイントとして公開します。このエンドポイントは、OpenAPI 3.1仕様に準拠し、Postman、Insomnia、Hoppscotch用の既製コレクションも用意されているため、どのアプリケーションでも呼び出すことができます。データベースポートは開放されません。
BigQueryガイド -
BigQueryからPower BIへ Power Query M
生成された Power Query M を Power BI アドバンスト エディターに貼り付けると、レポートは HTTPS 経由で BigQuery のリアルタイムの結果を読み取ります。ODBC ドライバーもデータベース ポートも必要ありません。
Power BI の仕組み -
BigQueryからAirtableへ 自動化プラットフォーム
BigQueryの行をスケジュールに基づいてAirtableベースに同期したり、Airtable自動化スクリプト内で取得したりできます。
BigQueryガイド -
BigQueryからBaserowへ 自動化プラットフォーム
RESTエンドポイント経由でBigQueryからBaserowテーブルにデータを供給します（セルフホスト型またはBaserowクラウド）。
BigQueryガイド -
BigQueryからSeaTableへ 自動化プラットフォーム
ファイルをエクスポートしたりデータベースを公開したりすることなく、SeaTableのデータベースをBigQueryデータで常に最新の状態に保つ。
BigQueryガイド -
BigQueryからSmartsheetへ 自動化プラットフォーム
BigQueryの結果をSmartsheetグリッドにプッシュすることで、計画やレポートが先週のエクスポートデータではなく、ソースシステムから読み込まれるようにします。
BigQueryガイド -
BigQueryからAnvilへ Anvil Works · アプリプラットフォーム
Anvil PythonアプリをBigQueryでバックアップするには、アプリ内にデータベース認証情報を埋め込むのではなく、RESTエンドポイントを介して行います。
BigQueryガイド - AIツール向け
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BigQuery MCPサーバー Claude、Cursor、およびMCPクライアント
AIアシスタントに、正しいSQLを作成するために必要なスキーマを含むBigQueryへの読み取り専用アクセス権を付与します。チャットに認証情報を含める必要はありません。
BigQueryガイド - 人々に届けられる
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BigQueryのアラートとレポート Slack · Discord · メール · Webhook
BigQueryクエリをスケジュール設定して、結果をSlack、Discord、メール、または署名付きWebhookに送信するか、行数、しきい値、または変化率が設定した値を超えるまでメッセージを保留することができます。
アラートとレポートの仕組み
仕組み
5つのステップ、受信ファイアウォールの変更は不要
ネットワークエージェントは、HTTPSによるアウトバウンド接続が可能な場所にインストールしてください。BigQueryはREST APIであるため、ポートやリスナーは不要です。
プロジェクトと、通常はデフォルトのデータセットを指定します。サービスアカウントキーを使用して認証を行います。キーは貼り付けるか、エージェントのディスク上にファイルとして保存し、パスで参照します。
そのサービスアカウントには、読み取り権限のみを付与してください。クエリ ストリームが参照できるものはすべて、そのサービスアカウントが参照できるものと同じです。
公開する価値のあるデータセットを選択してください。エージェントはそれらのテーブルと列を読み取り、ネストされたレコードをフラット化して、実際に何が含まれているかを確認できるようにします。
読み取り専用のSQLを記述するか、Novaに記述させます。Excel、Googleスプレッドシート、Power BI、MCP、またはRESTから保存済みのクエリを読み込むことができます。
機能の詳細解説
BigQueryが提供するもの
実際に見ることができるネストされたデータ
BigQueryの強みは、同時に閲覧のしにくさの原因にもなっています。レコードはネストされ、配列は繰り返され、接続するツールの半分は「ペイロード」という列しか表示せず、それ以上の情報は得られません。
- ネストされたレコードはカタログ内で親.子としてフラット化されるため、クエリビルダーには構造体自体ではなく、構造体内のフィールドが表示されます。
- 地理情報は、不透明なオブジェクトではなく、テキスト形式で表示されます。
- INTERVAL列は明示的に処理されます Googleクライアントライブラリはそれらに対して例外をスローしますが、クエリが停止するのを防ぐため、代わりに生の値が読み取られます。
- 繰り返し出現する列やレコード列は、値の頻度プロファイリングから除外されます。なぜなら、配列の一意な値を要求することは、BigQueryが回答できない質問だからです。
データセットは、他のエンジンがデータベースと呼ぶものです。
語彙の不一致は、入力内容を決定するため、明確に述べておく価値があります。接続によってプロジェクトとデフォルトのデータセットが結び付けられ、クロスソース参照の中央に表示されるのはデータセット名です。
- 単一の BigQuery 接続内で、テーブル名を修飾せずに書き込む — ジョブには既にデフォルトのデータセットが設定されています。プロジェクトを作成する必要はありません。
- 複数の情報源を総合すると、中央部分はデータセットである。
- BigQueryの接続1つにつき、1つのプロジェクトが読み込まれます。2つのプロジェクトを結合するには、2つの接続にまたがるフェデレーションクエリを実行する必要があり、1つの接続内でデータベース間結合を実行するわけではありません。
-- bq_analytics は接続、events は BigQuery データセットです SELECT s.utm_source, COUNT(*) AS sessions FROM bq_analytics.events.sessions s JOIN pg_crm.public.customers c ON c.id = s.customer_id WHERE c.plan = 'enterprise' GROUP BY s.utm_sourceすべてのデータベースコネクタで共有されます
すべてのデータベースコネクタに当てはまる
- 発信専用 エージェントは、クエリ ストリームへの暗号化された接続を 1 つだけ開きます。受信ポートの転送も、VPN も、IP 許可リストも不要で、データベースに関する情報がインターネットに公開されることは一切ありません。
- 認証情報はそのまま保持されます データベースのユーザー名とパスワードは、エージェントをインストールしたマシン上に存在します。Query Streamsはこれらを受け取ることはなく、単独ではデータベースにアクセスできません。
- 読み取り専用、強制 一度に1つのステートメントのみ、SELECT文とその関連文のみ。書き込みは、誰かが設定した権限に頼るのではなく、サーバーに送信される前に自分のマシン上で拒否されます。
- エージェントは好きなだけデプロイできます サイト、リージョン、クラウドごとに1つずつ。ユーザーが確認できるすべてのデータソースは単一のドロップダウンリストに表示されるため、どのエージェントがどのデータをホストしているかを誰も知る必要はありません。
クエリが保存されると、次のようになります。
- SQLではなく、機能を共有する。 同僚や外部パートナーが、クエリの背後にあるステートメントを見ることなく、クエリを実行してフィルターを変更できてしまう。
- どちらの方向からでもフィルターをかける それらを@変数として自分で宣言するか、コネクタにWHERE句に既に存在するリテラル値を検出させて、ドロップダウンとして提供させます。
- どこからでも読める Microsoft Excel、Google Sheets、Power BI、REST API、MCP上のAIアシスタント、クエリビルダー、Novaはすべて、同じ保存済みクエリを読み取ります。
- 複数同時に実行 — 5つの保存済みクエリを5つのワークシートタブに表示し、結果の規模に関わらず同時にストリーミングします。
- すでに接続済みの他のものにも接続してください — 別のデータベース、ビジネスAPI、またはファイルフォルダを、1つの読み取り専用ステートメントで取得します。
クロスソースSQL
BigQueryを他のデータと連携させる
1つのステートメントで、BigQueryと他の接続を同時に処理できます。各ソースは実行可能な部分のみを実行し、結果をストリーミングで返送します。結合処理は中央で行われるため、ソース同士が直接通信したり、データがコピーされたりすることはありません。
接続数3件・エージェント数3名
一つの声明
-- コピーなし、マージなし、スケジュールなし
セレクト c.region、COUNT(*) AS orders、SUM(i.amount_due) AS invoiced
フロム bq_analytics.analytics.orders1 f
ジョイン pg_crm.一般顧客2 c ON c.id = f.customer_id
ジョイン 請求する.stripe.invoices3 i ON i.customer = c.stripe_id
GROUP BY c.領域
ORDER BY 請求書記載のDESC;接続、スキーマ、テーブルの3つの部分から構成され、接続名はユーザーが自由に設定できます。これは例示用の列であり、テーブルはユーザー自身が設定します。読み取り専用はすべての要素に適用され、SELECT、WITH、EXPLAINのみが使用可能で、1つのクエリで1つのソースが渡せるデータ量には上限があります。 フェデレーションクエリの仕組み
接続の詳細
BigQueryに必要なもの
- 手を伸ばして
- GoogleのBigQuery APIへのHTTPS接続。ポートもリスナーも受信もなし。
- 識別者
- GCPプロジェクト、通常はデフォルトのデータセット
- 認証
- サービスアカウントキー（JSON形式で貼り付けるか、エージェントのディスク上にファイルとして保存し、パスで参照する）
- 権限
- サービスアカウントが読み取れるものだけ。それ以外は何も読み取れません。BigQuery APIのみに限定されます。
- クライアント
- Google.Cloud.BigQuery.V2 3.10.0、バンドル済み — インストールするネイティブ依存関係はありません
- クエリタイムアウト
- デフォルトでは300秒ですが、これは分析作業には意図的に余裕を持たせた時間です。
- 結果
- ジョブが完了すると、行がストリーミング配信されます。これは、ジョブAPIが行を配信する方法だからです。
- 読み取り専用
- ジョブが提出される前にエージェントに強制されます
Query Streams では、BigQuery の課金上限は設定されません。事前見積もりやバイト単位の課金上限は設けられておらず、パーティション化されていない大きなテーブルをスキャンするクエリは、コンソールから実行した場合と全く同じコストがかかります。テーブルをパーティション化し、GCP の割り当て量とサービスアカウントの権限を制御基準として使用してください。
クロスソースクエリでは、3つの部分からなる参照の中央部分がBigQueryデータセットです。イベントデータセットを読み取るbq_analyticsという接続は、bq_analytics.events.sessionsと記述されます。
ベンダー資料： cloud.google.com
よくある質問
Google BigQueryに関する質問
クエリ ストリームを介して Google BigQuery のデータを読み取ることができるツールはどれですか？
Excel、Google Sheets、MCP、REST API、Airtable、Baserow、SeaTable、Smartsheet、Anvil、Power BI、スケジュールされたアラートやレポートなど、すべてを1つの接続で利用できます。データウェアハウスに一度接続すれば、すべてのサーフェスが同じ読み取り専用接続を読み取ることができます。ツールごとの設定やデータの複製は不要です。
Google BigQueryデータウェアハウスへのファイアウォールポートを開放する必要がありますか？
いいえ。Query Streams Network Agentはネットワーク内で動作し、暗号化された単一の送信接続を開きます。受信トラフィックを監視するものはなく、VPNも不要で、データウェアハウスは既存のファイアウォールルールを維持します。
クエリ ストリームは Google BigQuery のデータを変更することができますか？
いいえ。エージェントは実行時に読み取り専用を強制します。つまり、一度に1つのステートメント（SELECT文など）のみを実行します。認証情報はエージェント上に保持され、クエリ ストリームに送信されることはありません。
Query StreamsがGoogle BigQueryに接続するために必要なものは何ですか？
到達可能なホスト、ロール、およびそのパスワード - エージェントがドライバーを運ぶため、ウェアハウスには何もインストールされません。アクセス方法: Google の BigQuery API への HTTPS。ポートもリスナーもインバウンドもありません。識別方法: GCP プロジェクト、通常はデフォルトのデータセット。認証: サービス アカウント キー - JSON として貼り付けるか、エージェントのディスクにファイルとして残し、パスで参照します。権限: サービス アカウントが読み取れるもののみで、それ以外はありません。スコープは BigQuery API のみに限定されます。
Google BigQueryを別のデータベースに同じクエリで結合することはできますか？
はい、それはフェデレーションクエリです。1つのステートメントで、Google BigQueryと他の接続を同時に参照でき、connection.schema.table の形式で記述されます。各ソースは実行可能な部分のみを実行し、結果をストリームで返します。結合は中央で行われるため、ソース同士が接続されることはなく、何もコピーまたはスケジュールされません。読み取り専用はすべての部分（SELECT、WITH、EXPLAINのみ）に適用され、1つのソースが単一のクエリで渡せるデータ量には上限があります。フェデレーションクエリはプラン機能であり、フェデレーションクエリのページには現在のソースとサイズの制限が表示されます。
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