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title: LookerとBigQueryのデータを連携させる方法についてご紹介します
description: LookerとBigQueryを連携させる方法について解説します。
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[BI LAB データ活用研究所 - INSIGHT LAB](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi)

# [LookerとBigQueryのデータを連携させる方法についてご紹介します](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/lookerandbigquery)

 作成者: [donut](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/author/donut)｜2023年7月18日

こんにちは、donutです。  
今回は、「LookerとBigQueryのデータを連携させる方法」について試してみたいと思います。

なお、Lookerについては、概要について執筆した記事もありますので、あわせてお読みいただく  
ことでより理解が深まるかと思います。

＜参考＞  
◆[次世代BIプラットフォーム「Looker」についてご紹介](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/introduction-to-looker)

## BigQuery編：アカウント及び秘密鍵の作成

LookerとBigQueryを接続する場合、以下の2つの方法があります。

・サービスアカウントの作成及びJSON Credentials Certificateの作成  
・Google OAuthを利用した認証

今回は「サービスアカウントの作成およびJSON Credentials Certificateの作成」を  
利用した方法で設定していきたいと思います。  
※サービスアカウントを作成する場合、Google Cloudの管理者権限が必要です。

### BigQuery(Google Cloud)での作業：サービスアカウント作成

①「プロジェクト名」→「APIとサービス」→「認証情報」の順に展開します。

②「＋認証情報を作成」→「サービスアカウント」を選択します。

③「サービスアカウント名」と「サービスアカウントID」を入力・作成します。  
※「サービスアカウント名」を作成すると「サービスアカウントID」も自動で作成されます。

④「作成して続行」→「ロールを選択」をクリックし、「BigQuery」→「BigQueryデータ編集者」  
　を選択します。  
⑤「＋別のロールを追加」をクリックし、④と同じ方法で「BigQuery」を追加します。  
　　

⑥「続行」をクリックすると、サービスアカウントのアクセス権限の画面が表示されますが、  
　ここではオプションを設定しないため、そのまま「完了」をクリックします。

⑦下記画面のようにサービスアカウントが作成・表示されれば完了となります。

### BigQuery(Google Cloud)での作業：秘密鍵の作成

次に、秘密鍵でもある「JSON Credentials Certificate」を作成していきます。

①サービスアカウント項目にある「編集(鉛筆アイコン)」をクリックします。

②「キー」タブより「鍵を追加」→「新しい鍵を作成」の順に展開します。

③秘密鍵の作成ダイアログで「JSON」を指定し、「作成」をクリックします。

④下記ダイアログが表示され、PCにJSONファイルがダウンロードされるので、任意のフォルダへ  
　保存してください。

⑤「キー」タブで下記のように表示されれば完了となります。

BigQuery(Google Cloud)側での設定作業は以上となります。

## Looker編：データベースの接続設定

今度は、Lookerにおけるデータベースをはじめとした接続設定を行いたいと思います。

### Looker側での作業：データベースの設定

①Lookerを開き、「管理」→「データベース」→「接続」の順に展開します

②「Connections」画面右上の「Add Connection」をクリックします。

③「データベースをLookerに接続」画面で設定を行っていきます。  
※環境によっては「Connection Settings」画面が表示される場合もありますが、  
　設定内容は同一になります。  
※「オプション設定」については既定のままで設定します。

> **【各項目について】**
> 
> ・名前：任意の接続名を入力します。  
> 　　　　※Lookerのモデルファイルではこの名前で参照します。  
> ・Dialect： 「Google BigQuery Standard SQL」もしくは  
> 　　　　 　 「Google BigQuery Legacy SQL」を指定します。  
> ※今回は「Google BigQuery Standard SQL」を指定しています。  
> ・請求プロジェクト：使用データを持つ 「GoogleプロジェクトID」を入力します。  
> ※「プロジェクト名」ではありませんのでご注意ください。  
> ・Dataset：使用予定のデータセットの名前を入力します。  
> ※この部分は、BigQueryデータベース内のデータセット名と一致している  
> 　必要があります。  
> ・Service Account Email： BigQuery(Google Cloud)の手順で作成した  
> 　　　　　　　　　　　 　  サービスアカウントのメールアドレスを入力します。  
> ・認証(サービスアカウント)：BigQuery(Google Cloud)の手順で作成した  
> 　　　　　　　　　　　　　　秘密鍵(JSONファイル)をアップロードします。  
> ・Persistent Derived Tables：Lookerの永続的な派生テーブルを指します。  
> ※Lookerで定義したSQLまたはLookMLの内容を元に、接続先のDWH・DBに  
> 　実テーブルを作成する機能です。  
> 　チェックをすると、「Service Account Email」と  
> 　「Service Account JSON/P12 File(秘密鍵)」項目が追加で表示されます。  
> 　同一のファイル名を入力、JSONファイルを添付してください。  
> ・Temp Dataset：永続的派生テーブル(PDT)を書き込むためのデータセットです。  
> ※ここでは「Dataset」項目と同一名で設定します。

＜参考＞  
◆[Lookerの派生テーブル](https://cloud.google.com/looker/docs/derived-tables?hl=ja#native_derived_tables)

④「テスト」をクリックして連携可否を確認し、成功した場合は「接続」をクリックします。  
※接続に成功すると下記の画面が表示されます。

⑤「Connections」画面に戻り、③で作成したデータベース右側にある「Test」をクリックし、  
　もう一度テストを実施します。※成功すると下記のような結果となります。

以上をもって、LookerとBigQueryの接続を行うことができました...！

今までの作業内容を大まかにまとめると、以下の流れになります。

> 1.BigQuery(Google Cloud)でサービスアカウントを作成する
> 
> 2.BigQuery(Google Cloud)で秘密鍵(JSON)ファイルを作成する
> 
> 3.Lookerでデータベース接続の設定、接続テストを行う

今回は、LookerとBigQueryの連携・接続方法についてご紹介しましたが、次回は新規作成した  
LookML Projectで実際にモデルとビューを作成し、グラフの可視化まで行っていきたいと思います。

また、弊社ではLookerに関する資料も公開しています。  
下記ページよりダウンロードが可能ですので、あわせてご参照ください。

＜参考＞  
◆[Looker概要資料](https://download.insight-lab.co.jp/bi/wp/looker-overview)

[完全な記事を表示](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/lookerandbigquery)

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