Google BigQuery を使用する際、大規模な組織では数多くのプロジェクトやデータセットが存在することが一般的です。しかし、実際の作業では特定のプロジェクトやデータセットにのみアクセスしたい場合が多いと考えられます。
この記事では、CData Google BigQueryドライバー使用時にアクセス範囲を効率的に絞り込む方法について解説します。
なぜ絞り込みが必要なのか？
UI 上の探索性向上
全体のプロジェクトやデータセットが多い環境では、目的のリソースを見つけるのに時間がかかってしまいます。アクセス対象を絞り込むことで、UI での操作性が大幅に向上し、必要なデータへのアクセスがスムーズになります。
パフォーマンスとコストの最適化
多くのBI ツールやデータ分析ツールは、接続時にアクセス可能なすべてのプロジェクトやデータセットのメタデータを取得しようとします。この際、不要な範囲まで含めてしまうと以下の問題が発生します：
通信コストの増加: 不要なメタデータの取得による余分な通信
接続時間の延長: 大量のメタデータ取得による待機時間の増加
メモリ使用量の増加: 不要な情報をメモリに保持することによるリソース消費
設定方法
CData Google BigQueryドライバーでは、以下の2つの接続プロパティを使用して絞り込みを行います。
アクセスするプロジェクトを限定します。
設定方法: カンマ区切りで複数のプロジェクトを指定
BrowsableCatalogs=CatalogA,CatalogB,CatalogC
この設定により、指定されたプロジェクト（CatalogA、CatalogB、CatalogC）のみがアクセス対象となります。
アクセスするデータセットを限定します。
設定方法: カンマ区切りで複数のデータセットを指定
BrowsableSchemas=SchemaA,SchemaB,SchemaC
この設定により、指定されたデータセット（SchemaA、SchemaB、SchemaC）のみがアクセス対象となります。
実装のメリット
この絞り込み設定を実装することで、運用面、コスト面、セキュリティ面において大きなメリットが得られます。
運用効率の観点では、目的のデータへの迅速なアクセスが可能になり、ユーザーの操作性が大幅に向上します。また、アクセス範囲を明確に制限することで、誤った範囲へのアクセスを防止できます。コスト削減の面では、不要なメタデータ取得を削減することで、ネットワーク通信量を最適化し、システムリソースをより効率的に使用できるようになります。特に大規模な環境では、この効果は顕著に現れます。セキュリティの強化という点でも、アクセス範囲を明確に制限することで、意図しないデータへのアクセスを防止し、データガバナンスの向上に貢献します。
まとめ
Google BigQuery ドライバーの絞り込み機能は、大規模なデータ環境において非常に有効な機能です。BrowsableCatalogs とBrowsableSchemas プロパティを適切に設定することで、運用効率とパフォーマンスの両面で大きな改善を実現できます。特に複数のプロジェクトやデータセットを管理している組織では、これらの設定を積極的に活用することをお勧めします。
