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sidebar_label: データのロード
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title: BigQuery から ClickHouse へのデータのロード
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slug: /ja/migrations/bigquery/loading-data
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description: BigQuery から ClickHouse へのデータのロード方法
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keywords: [移行, データ, etl, elt, bigquery]
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_このガイドは、ClickHouse Cloud およびセルフマネージドの場合は ClickHouse v23.5+ に対応しています。_
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このガイドでは、[BigQuery](https://cloud.google.com/bigquery) から ClickHouse へのデータ移行の方法を説明します。
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まず、テーブルを [Google のオブジェクトストア（GCS）](https://cloud.google.com/storage) にエクスポートし、そのデータを [ClickHouse Cloud](https://clickhouse.com/cloud) にインポートします。この手順は、BigQuery から ClickHouse にエクスポートしたい各テーブルに対して繰り返す必要があります。
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## ClickHouseへのデータエクスポートにはどのくらい時間がかかりますか？
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BigQuery から ClickHouse へのデータエクスポートは、データセットのサイズに依存します。参考までに、このガイドを使用して [4TB の公開 Ethereum データセット](https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/ethereum-bigquery-public-dataset-smart-contract-analytics) を BigQuery から ClickHouse にエクスポートするのに約1時間かかります。
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| テーブル | 行数 | エクスポートファイル数 | データサイズ | BigQuery エクスポート | スロット時間 | ClickHouse インポート |
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| --------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------- | ----------------- | --------- | --------------- | --------------- | ----------------- |
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| [blocks](https://github.com/ClickHouse/examples/blob/main/ethereum/schemas/blocks.md) | 16,569,489 | 73 | 14.53GB | 23 秒 | 37 分 | 15.4 秒 |
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| [transactions](https://github.com/ClickHouse/examples/blob/main/ethereum/schemas/transactions.md) | 1,864,514,414 | 5169 | 957GB | 1 分 38 秒 | 1 日 8 時間 | 18 分 5 秒 |
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| [traces](https://github.com/ClickHouse/examples/blob/main/ethereum/schemas/traces.md) | 6,325,819,306 | 17,985 | 2.896TB | 5 分 46 秒 | 5 日 19 時間 | 34 分 55 秒 |
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| [contracts](https://github.com/ClickHouse/examples/blob/main/ethereum/schemas/contracts.md) | 57,225,837 | 350 | 45.35GB | 16 秒 | 1 時間 51 分 | 39.4 秒 |
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| 合計 | 8.26 billion | 23,577 | 3.982TB | 8 分 3 秒 | \> 6 日 5 時間 | 53 分 45 秒 |
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## 1. GCS へのテーブルデータのエクスポート
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このステップでは、[BigQuery SQL ワークスペース](https://cloud.google.com/bigquery/docs/bigquery-web-ui) を利用して SQL コマンドを実行します。以下では、`EXPORT DATA` ステートメントを使用して、`mytable` という BigQuery テーブルを GCS バケットにエクスポートします。
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```sql
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DECLARE export_path STRING;
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DECLARE n INT64;
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DECLARE i INT64;
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SET i = 0;
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-- n を x billion 行に設定することを推奨します。例えば、5 billion 行なら n = 5
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SET n = 100;
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WHILE i < n DO
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SET export_path = CONCAT('gs://mybucket/mytable/', i,'-*.parquet');
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EXPORT DATA
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OPTIONS (
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uri = export_path,
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format = 'PARQUET',
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overwrite = true
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)
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AS (
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SELECT * FROM mytable WHERE export_id = i
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);
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SET i = i + 1;
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END WHILE;
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```
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上記のクエリでは、BigQuery テーブルを [Parquet データフォーマット](https://parquet.apache.org/) にエクスポートしています。また、`uri` パラメータに `*` 文字を使用しています。これにより、エクスポートが 1GB を超える場合、出力が複数のファイルに分散され、数値が増加するサフィックスが付与されます。
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このアプローチには以下の利点があります：
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- Google は 1 日あたり最大 50TB を無料で GCS にエクスポートできます。ユーザは GCS ストレージの料金のみを支払います。
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- エクスポートは複数のファイルを自動的に生成し、それぞれ最大 1GB のテーブルデータに制限されます。これにより、Import 時に並列化が可能になるので ClickHouse にとって有益です。
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- Parquet は列指向フォーマットのため、圧縮されており、BigQuery がより速くエクスポートし、ClickHouse がより速くクエリ できるため、より良い交換フォーマットになります。
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## 2. GCS から ClickHouse へのデータインポート
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エクスポートが完了したら、このデータを ClickHouse テーブルにインポートすることができます。以下のコマンドを実行するには、[ClickHouse SQL コンソール](/docs/ja/integrations/sql-clients/sql-console) または [`clickhouse-client`](/docs/ja/integrations/sql-clients/cli) を使用してください。
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最初に、ClickHouse にテーブルを[作成](/docs/ja/sql-reference/statements/create/table)する必要があります：
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```sql
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-- BigQuery テーブルに STRUCT 型のカラムが含まれている場合、
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-- そのカラムを ClickHouse の Nested 型のカラムにマップする設定を有効にする必要があります。
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SET input_format_parquet_import_nested = 1;
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CREATE TABLE default.mytable
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(
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`timestamp` DateTime64(6),
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`some_text` String
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)
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ENGINE = MergeTree
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ORDER BY (timestamp);
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```
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テーブルを作成したら、エクスポートを加速するために、クラスター内に複数の ClickHouse レプリカがある場合は、設定 `parallel_distributed_insert_select` を有効にします。ClickHouse ノードが1つしかない場合は、この手順をスキップできます：
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```sql
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SET parallel_distributed_insert_select = 1;
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```
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最後に、`SELECT` クエリの結果に基づいてテーブルにデータを挿入する [`INSERT INTO SELECT` コマンド](/docs/ja/sql-reference/statements/insert-into#inserting-the-results-of-select) を使用して、GCS から ClickHouse テーブルにデータを挿入できます。
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データを `INSERT` するためには、[s3Cluster 関数](/docs/ja/sql-reference/table-functions/s3Cluster) を使用して GCS バケットからデータを取得します。GCS は [Amazon S3](https://aws.amazon.com/s3/) と互換性があります。ClickHouse ノードが1つしかない場合は、`s3Cluster` 関数の代わりに [s3 テーブル関数](/ja/sql-reference/table-functions/s3) を使うことができます。
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```sql
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INSERT INTO mytable
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SELECT
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timestamp,
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ifNull(some_text, '') as some_text
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FROM s3Cluster(
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'default',
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'https://storage.googleapis.com/mybucket/mytable/*.parquet.gz',
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'<ACCESS_ID>',
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'<SECRET>'
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);
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```
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上記のクエリで使用されている `ACCESS_ID` と `SECRET` は、GCS バケットに関連付けられた [HMAC キー](https://cloud.google.com/storage/docs/authentication/hmackeys) です。
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:::note NULL 可能なカラムをエクスポートする場合は `ifNull` を使用
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上記のクエリでは、[`ifNull` 関数](/docs/ja/sql-reference/functions/functions-for-nulls#ifnull) を使用して `some_text` カラムのデフォルト値を指定して ClickHouse テーブルにデータを挿入しています。ClickHouse のカラムを [`Nullable`](/docs/ja/sql-reference/data-types/nullable) にすることもできますが、パフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性があるため推奨されません。
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別の方法として、`SET input_format_null_as_default=1` を設定すると、欠落している値や NULL 値がそれぞれのカラムのデフォルト値に置き換えられます（そのデフォルトが指定されている場合）。
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:::
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## 3. データエクスポートの成功確認
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データが正しく挿入されたかどうかを確認するには、新しいテーブルで `SELECT` クエリを実行してください：
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```sql
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SELECT * FROM mytable limit 10;
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```
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他の BigQuery テーブルをエクスポートするには、上記の手順を追加の各テーブルに対して繰り返してください。
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## さらに詳しい情報とサポート
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このガイドに加えて、[ClickHouse を使用して BigQuery を高速化し増分インポートを扱う方法](https://clickhouse.com/blog/clickhouse-bigquery-migrating-data-for-realtime-queries)を示すブログ記事もお勧めです。
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BigQuery から ClickHouse へのデータ転送に問題がある場合は、support@clickhouse.com までお問い合わせください。
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