> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.morph-data.io/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # BigQuery ## BigQuery に接続する コネクターについての概要は以下のリンクを参照してください。 * [DB/SaaSと接続する](/docs/ja/develop/guides/integration) トップページの「Connectors」タブを選択し「Create」ボタンを押下します。 Connection BigQueryでは２つの認証方式が提供されています。 ### サービスアカウント方式で接続する BigQuery (Service Account)を選択し表示されたフォームに接続する認証情報を入力します。 BigQuery Service Account Connection Create | 項目名 | 説明 | 必須 | 例 | | ------------ | ------------- | -- | ------------------------- | | `Credential` | サービスアカウントJSON | ✅ | `{"project_id": "", ...}` | サービスアカウントの作成については公式ページを参照してください。 * [サービス アカウントを作成する](https://cloud.google.com/iam/docs/service-accounts-create?hl=ja) ### OAuthで接続する BigQuery (OAuth)を選択し表示されたGoogleへのサインインボタンを押下して認証します。 BigQuery OAuth Connection Create その他共通で入力が必要な項目は以下です。 | 項目名 | 説明 | 必須 | 例 | | ------------ | -------- | -- | ----------------- | | `Project ID` | プロジェクトID | ✅ | `demo-project` | | `Dataset` | データセット名 | | `demo_dataset` | | `Location` | ローケーション | | `asia-northeast1` | 入力後Createボタンを押下すると作成が完了します。パラメータに不備がある場合はエラーが表示されるため接続内容が正しいか再度ご確認ください。 作成が成功すると一覧表示からコネクター名を取得することができます。アイコン横の文字列が`connection_name`です。これを使用することでコード上でデータベースに接続可能です。 Snowflake Connection Create Complete SQLまたはPythonのコードに作成したコネクター名を入力しデータを取得します。 ```sql SQL theme={"dark"} {{ config( connection="connection_name" ) }} select * from table_name ``` ```python Python theme={"dark"} import morph from morph import MorphGlobalContext from morph_lib.database import execute_sql @morph.func def main(context: MorphGlobalContext): df = execute_sql( sql="SELECT * from table_name" connection="connection_name" ) return df ``` ローカルでは現在Service Account方式のみがコマンドで作成可能です。それ以外の方式はダッシュボードをご利用いただくか、直接\~/.morph/connections.ymlに記述する必要があります。 `morph init`コマンドを実行してDBの接続情報を`~/.morph/connections.yml`に保存します。 ```bash Shell theme={"dark"} morph init ``` morphパッケージのインストールを行なっていない場合は事前に下記のコマンドでインストールしてからお進みください。 ```bash shell theme={"dark"} pip install morph-data ``` 対話式のインターフェースでデータベースの種類一覧が表示されるのでSnowflake (User/Password)を選択します。 ```bash Shell theme={"dark"} Select your database type: 1. PostgreSQL 2. MySQL 3. Redshift 4. SQLServer 5. Snowflake (User/Password) 6. BigQuery (Service Account) Enter the number corresponding to your database type: 6 BigQuery (Service Account) selected. ``` 続いて認証情報を入力します。`slug`はコネクター名として扱うもので、この名前をSQLもしくはPythonで指定します。 以下の入力例は実際に接続できる値に置き換えてください。 ```bash shell theme={"dark"} Create a slug for your connection: bigquery-connection Enter your BigQuery project ID: demo-project Enter your BigQuery keyfile path: ~/path_to_pem_file Enter your BigQuery dataset name (Optional): demo_dataset Enter your BigQuery location (Optional): asia-northeast1 ``` 認証情報の保存が完了すると以下のメッセージが表示されます。 ```bash shell theme={"dark"} Successfully initialized! 🎉 You can edit your connection details in `path_to_connections.yml` ``` `connections.yml`は以下のように保存されています。他のコネクターを作成した場合は`connections`以下に追加されます。 ```bash shell theme={"dark"} cat ~/.morph/connections.yml ``` ```yaml theme={"dark"} connections: bigquery-connection: dataset: demo_dataset keyfile: ~/path_to_pem_file location: asia-northeast1 method: bigquery_service_account project: demo-project type: bigquery ``` SQLまたはPythonのコードに作成したコネクター名を入力しデータを取得します。 ```sql SQL theme={"dark"} {{ config( connection="connection_name" ) }} select * from table_name ``` ```python Python theme={"dark"} import morph from morph import MorphGlobalContext from morph_lib.database import execute_sql @morph.func def main(context: MorphGlobalContext): df = execute_sql( sql="SELECT * from table_name" connection="connection_name" ) return df ``` 実際にコネクターを指定してファイルを実行した場合の優先順位は以下の通りです。 また`morph deploy`を行なった環境ではダッシュボードで作成したコネクターのみが使用可能なため注意してください。 1. ローカルマシンの`~/.morph/connections.yml`に記載されたコネクター 2. クラウドで登録されたコネクター ### OAuthの場合の記述方法 OAuthを使用する際は`~/.morph/connections.yml`を直接編集します。 access\_tokenのリフレッシュはダッシュボードの機能のためローカル環境では記載したものが常時使用されます。 **OAuth方式** ```yml theme={"dark"} connections: bigquery-oauth-connection type: bigquery # 固定 method: bigquery_oauth　# 固定 project: str refresh_token: str client_id: str client_secret: str redirect_uri: str dataset: str # 任意 location: str # 任意 access_token: str # 任意 ```