Looker を BigQuery に接続してみる

【関連資料】“5つのQ＆A”で理解する「 Looker 」の世界

操作手順の概要

Looker をBigQuery に接続するための操作手順は大きく分けて２ステップです。

1. BigQuery 側でサービスアカウントを作成し、秘密鍵を発行する
2. Looker 側で接続設定および接続テストを実施する

では１ステップずつ実際の操作画面とともに説明します。なお、BigQuery 上にデータが格納されている前提での手順となります。

サービスアカウントを作成する（BigQueryでの操作）

Google Cloud コンソール上で [APIとサービス] > [認証情報] にアクセス、[認証情報を作成] > [サービス アカウント] を選択します。

サービス アカウント名を入力し、[作成して続行] を選択します。

以下のロールを追加し、[完了] を選択します。

• BigQuery > BigQuery データ編集者
• BigQuery > BigQuery ジョブユーザー

[認証情報] ページにて、作成したサービス アカウント > [キー]タブを選択します。
[鍵を追加] > [新しい鍵を作成] を選択します。

[キーのタイプ] で [JSON] を選択し、[作成] を選択します。

JSONキーがコンピュータに保存され、BigQuery 側の操作は完了です。ダウンロードされたファイルは後ほどLooker 側の接続設定で利用します。

接続を設定しテストする（Lookerでの操作）

Looker 上で [管理者] > [接続]にアクセスし、右上の [Add Connection] を選択し、必要事項を記入します。

言語は[Google BigQuery Standard SQL] を選択し、BigQuery 側で設定しているプロジェクトIDやデータセットを指定します。
[認証]で先ほどダウンロードしたJSONキーファイルをアップロードしてください。
今回、オプションの設定はデフォルトのままにしています。

次に、[テスト]を選択します。

接続テストが成功するとページ上部にメッセージが表示されるので、[接続]を選択します。

接続されました！

Looker とBigQuery の接続が完了しました。
これで、Looker 上でBigQuery 内のデータにアクセスし分析することができます。

接続で永続的な派生テーブル（PDT）を使用する場合

今回の手順では使用していませんでしたが、PDT（Persistent Derived Tables）をBigQueryとの接続でも利用することができます。PDTは、ビューやモデルを使って計算された結果を一時的にキャッシュし、データの再計算や再処理の手間を省くことでパフォーマンスの向上を可能にします。

対応する言語の一覧は公式ページより確認できます。

まとめ

この記事では、Looker とBigQuery を接続する方法について説明しました。接続が成功すると、Looker 上でBigQuery 内のデータにアクセスし、分析することができるようになります。接続機能によるリアルタイムなデータへのアクセスとBigQuery のもつ高パフォーマンスな分析処理を組み合わせることでデータ分析の効率向上に繋がります。

次回は、LookML によるモデルやビューの作成手順を操作画面とともに紹介します。

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