パーティション化されたCSVファイルをCloudSQLにimportする方法

問題 パーティション化されたCSVファイルをCloudSQLにimportする場面は時々あると思います。 残念ながらCloudSQLはBigQueryのようにwildcardsによるimportを対応していません。需要はあるようですが↓ https://issuetracker.google.com/issues/132058570?pli=1 ファイルごとにimportするとオーバーヘッドが毎回発生するため、速度的に実用性があまりないと思います。一方、importはオペレーションの1種なので、並列処理はできません。 https://cloud.google.com/sql/docs/troubleshooting#import-export HTTP Error 409: Operation failed because another operation was already in progress. There is already a pending operation for your instance. Only one operation is allowed at a time. Try your request after the current operation is complete. なので、ファイルを結合してimportするのはより現実的な解決策だと思います。 gsutil compose gsutil composeを利用すると、GCSにある複数のファイルを結合できます。 cliのみならず、SDK(google.cloud.storage.Blob.compose)も同じ機能が提供されています。 https://cloud.google.com/storage/docs/composing-objects#create-composite-client-libraries https://cloud.google.com/storage/docs/gsutil/commands/compose ただし、結合できるファイルは最大32個という制約があります。 There is a limit (currently 32) to the number of components that can be composed in a single operation....

August 16, 2023 Â· Me

Cloud SQLにある大量なテーブルをBigQueryに入れる話

経緯 こんにちは、データエンジニアのjcです。 昨年度から大規模なデータ分析基盤の構築に携わっています。最近Cloud SQLにある6つのDBの数百個のテーブルを日次洗い替えでBigQueryにあるデータ基盤に入れるタスクを取り組んでいます。 Cloud SQLとBigQuery両方ともGCPのサービスのため、federated queriesを利用すると簡単にできそうに見えますが、 https://cloud.google.com/bigquery/docs/federated-queries-intro 実際に行ってみると、以下の3つの課題を気づきました。 BigQuery側でスキーマ情報を含めたテーブルを一々作成するのは現実的ではない プロダクトの進化とともにテーブル・カラムが頻繁に作成・変更されるため、BigQuery側でも対応しないといけない Cloud SQLにあるテーブルの定義をそのまま取ってきてもBigQueryではMySQLとPostgreSQLの一部の型が対応されていない https://cloud.google.com/bigquery/docs/tables#sql_1 少し苦労していましたが、幸い解決方法を見つけました。 今後躓く方もいるかもしれないので、知見を共有したいと思います。 BigQuery側でスキーマ情報を含めたテーブルを一々作成するのは現実的ではない BigQueryはクエリの結果によってテーブルを作成できるので、事前にテーブルを作っておく必要がありません。 https://cloud.google.com/bigquery/docs/tables#sql_1 大量なテーブルを一々作成するのは現実的ではない課題の解決法としてはDBのメタ情報(descriptionを含めて)をそのまま生かしてテーブル作成用クエリを生成し、テーブルを作成します。 例えばPostgreSQLの場合、まずはテーブルのメタ情報 SELECT schemaname, relname AS table_name, obj_description(relid) AS description FROM pg_catalog.pg_statio_all_tables WHERE schemaname = '{YOUR_SCHEMA}' とカラムのメタ情報を取得します。 SELECT c.table_schema, c.table_name, c.column_name, c.data_type, pgd.description FROM pg_catalog.pg_statio_all_tables AS st INNER JOIN pg_catalog.pg_description pgd on ( pgd.objoid = st.relid ) RIGHT JOIN information_schema.columns c ON ( pgd.objsubid = c.ordinal_position and c.table_schema = st.schemaname and c....

February 2, 2023 Â· Me