【GCP】BigQuery でタイムトラベルしてみる

こんにちは。SCSKの山口です。

皆さん、誰しも一度は「過去に戻ってやり直したい」と思ったことがあるはずです。(唐突)

学校の花瓶を割ってしまったときや、大事なプレゼンで盛大に噛んでしまったとき、そして、BigQuery テーブルの大事なデータを消してしまったとき。

大丈夫、3つ目は救えます

今回はそんなブログです。

 

BigQueryのタイムトラベル機能

BigQueryには、過去データへアクセスできる「タイムトラベル機能」という大変便利な機能が備わっています。

この機能を活用することで、以下のことが可能です。

  • 特定の時点のデータをクエリで取得
  • 特定の時点のテーブルを復元

ただし、タイムトラベル機能を使用できる期間は7日間(デフォルト)となっています。

タイムトラベル期間の長さは2~7日の範囲で、データセットレベルで設定することができます。

救えます。と堂々と前述しましたが、7日というタイムリミットはあります。人生そこまで甘くはありませんね。

 

過去のデータを一定期間保持しているとなると、気になるのが課金です。

デフォルトでは7日間のデータを保持していますが、必要に応じてタイムトラベル期間を短くすることで、物理ストレージの課金モデルを採用している場合に限り、「ストレージ費用」を節約できます。

論理ストレージの課金モデルを使用する場合は例外となるので、ご注意ください。(詳細は参考資料をご参照ください。)

過去のデータへのアクセス:https://cloud.google.com/bigquery/docs/time-travel?hl=ja

タイムトラベルとフェイルセーフによるデータの保持:https://cloud.google.com/bigquery/docs/access-historical-data?hl=ja

ストレージの課金モデル:https://cloud.google.com/bigquery/pricing?hl=ja#storage

 

実践①:特定の時点のデータをクエリで取得

ここから実践です。

まずは特定の時点のデータをクエリで取得してみます。

準備:テーブル

下記テーブルをテスト用として準備します

「INSERT_TIME」カラムには、データを入れた日時を入れています。

クエリ実行

では、準備したテーブルの【—- Check Point —-】の時点のデータを取ってみましょう。

過去のデータへのアクセス  |  BigQuery  |  Google Cloudに記載のあるSQLを参考に、日時を指定してデータを取得します。

実行SQL 実行結果
SELECT
  *
FROM
  `evocative-entry-277709.yamaguchi_test.TIMETRAVEL_TEST`
  FOR SYSTEM_TIME AS OF "2024-04-17 15:41:00+09:00"

※実行SQLでは、【—- Check Point —-】も含めるために敢えて15:41を指定しています。

結果として、【—- Check Point —-】より後のデータが入っていない状態に戻りました。大成功です。

(トリミングでギリギリを攻め過ぎましたが、ほんとに戻りました。)

 

実践②:特定の時点のデータをクエリで復元

今度は、一度削除してしまったデータを復元してみます。

準備:データを一部削除

実践①で使用したデータの【—- Check Point —-】以前に投入されたデータを一度削除します。

削除前 削除後

データの順序が前後していてかなりわかりづらいですが、【—- Check Point —-】以前に挿入されたCLM1が日本語のデータが消えている状態です。

この状態から、削除されたデータを復元します。

クエリ実行

実行SQL 実行結果
INSERT INTO
  `evocative-entry-277709.yamaguchi_test.TIMETRAVEL_TEST`
SELECT
  *
FROM
  `evocative-entry-277709.yamaguchi_test.TIMETRAVEL_TEST`
  FOR SYSTEM_TIME AS OF "2024-04-17 15:39:00+09:00"
エラー:

Table ‘evocative-entry-277709.yamaguchi_test.TIMETRAVEL_TEST’ is referenced with multiple snapshot read timestamps. For example, if ‘FOR SYSTEM_TIME AS OF’ expressions are used on the table, they should use the same TIMESTAMP value. Using the table as DML destination table references the table at query start time.

エラーを吐かれました。

どうやら、復元先と復元元に同じテーブルを指定することはできないようです。

一度別名のテーブルにデータを復元し、その後元のテーブルに挿入する方法をやってみます。

 

実行SQL① 実行結果
INSERT INTO
  `evocative-entry-277709.yamaguchi_test.tmp_TIMETRAVEL_TEST`
SELECT
  *
FROM
  `evocative-entry-277709.yamaguchi_test.TIMETRAVEL_TEST`
  FOR SYSTEM_TIME AS OF "2024-04-17 15:39:00+09:00"

※一時テーブルを別途作成する必要があります

 
実行SQL②  
INSERT INTO
  `evocative-entry-277709.yamaguchi_test.TIMETRAVEL_TEST`
SELECT
  *
FROM
  `evocative-entry-277709.yamaguchi_test.tmp_TIMETRAVEL_TEST`

データの順序が逆転していますが、一度削除されたデータを復元し、テーブルを初期状態に戻すことができました。大成功です。

あとは元テーブル(TIMETRAVEL_TEST)を削除して、ALTER文でリネームとかしてあげると完全に元の状態に戻りますね。

(テーブルの名前を変更する:https://cloud.google.com/bigquery/docs/managing-tables?hl=ja#renaming-table

 

実践③:削除されたテーブルを復元

今度は、一度削除されてしまったテーブルを復元します。

実践①,②で使用したテーブルを削除します。

過去のデータへのアクセス  |  BigQuery  |  Google Cloudに記載のある方法で復元してみます。

コマンド
bq cp [データセット名].[テーブル名1]@XXXXXXX [データセット名].[テーブル名2]

XXXXXXX」部分には、「相対オフセット」もしくは「Unixエポック時刻」を指定します。

  • 相対オフセット:現在の時刻からの相対時間(ミリ秒単位)
  • Unixエポック時刻:Unix エポック時刻からの経過時間(ミリ秒単位)

Unixエポック秒は下記で取得可能です。

実行SQL 実行結果
SELECT
  UNIX_MILLIS(TIMESTAMP(‘2024-04-17 18:00:00’,”Asia/Tokyo”))

 

下記コマンドを実行し、テーブルを別名の一時テーブルへ復元します。

実行コマンド 実行結果
 bq cp yamaguchi_test.TIMETRAVEL_TEST@-3600000 yamaguchi_test.tmp_TIMETRAVEL_TEST

※3600000 ms前(=1時間前)を指定

bq cp yamaguchi_test.TIMETRAVEL_TEST@1713344400000 yamaguchi_test.tmp_TIMETRAVEL_TEST

どちらのコマンドでも削除されたテーブルを復元できました。大成功です。

 

まとめ

今回はBigQuery のタイムトラベル機能を使って、特定時間のデータの取得、削除されたデータやテーブルの復元をやってみました。

私は、今回実践したSQLをプロジェクトクエリに保存しており、いつでも使えるようにしています。

大変便利な機能ですので、皆さんも是非ご活用ください。

著者について

Google Cloud歴2年目です。
日々捌ききれないほどのインプットを浴びているので、本ブログをアウトプットの場として活用しています。
-----
好きな(よく触っている)サービス:BigQuery、Cloud Functions、Data Fusion
保有資格:応用情報技術者、Google Cloud 認定資格全冠(11冠)
受賞歴:Google Cloud Partner Top Engineer 2025(カテゴリ:General)受賞

山口翔平をフォローする

クラウドに強いによるエンジニアブログです。

SCSKクラウドサービス(Google Cloud)は、Google Cloudの多彩なAIや各種サービスを活用したワンストップソリューションを提供します。SCSKのノウハウや体制を有効活用し、業務課題の解決に必要な全体検討と組み合わせで、最適な業務実装まで支援します。

Google Cloudクラウドソリューションデータ分析・活用基盤
シェアする
タイトルとURLをコピーしました