メイン コンテンツにスキップ
テクノロジー分野
close
AI と ML
アプリケーション開発
アプリケーションのホスティング
コンピューティング
データ分析とパイプライン
データベース
分散型クラウド、ハイブリッド クラウド、マルチクラウド
業種別ソリューション
移行
ネットワーキング
オブザーバビリティとモニタリング
セキュリティ
Storage
プロダクト横断型のツール
close
アクセスとリソースの管理
費用と使用量の管理
Infrastructure as code
SDK、言語、フレームワーク、ツール
/
コンソール
English
Deutsch
Español
Español – América Latina
Français
Indonesia
Italiano
Português
Português – Brasil
עברית
中文 – 简体
中文 – 繁體
日本語
한국어
ログイン
Bigtable
無料で利用開始
概要
ガイド
リファレンス
サンプル
リソース
テクノロジー分野
その他
概要
ガイド
リファレンス
サンプル
リソース
プロダクト横断型のツール
その他
コンソール
Discover
サービスの概要
エディションの概要
使ってみる
試してみる
無料トライアル インスタンスの概要
無料トライアル インスタンスを作成する
cbt CLI を使用する
クライアント ライブラリのスタートガイド
C# の Hello World
C++ の Hello World
Go の Hello World
HappyBase の Hello World
HBase の Hello World
Java の Ｈello Ｗorld
Node.js の Hello World
PHP の Hello World
Python の Hello World
Ruby の Hello World
HBase App Engine スタンダード環境
HBase Hadoop MapReduce ジョブ
Go App Engine アプリケーション
gcloud CLI をインストールする
カウンターの作成と更新
Bigtable Studio を使用してデータを管理する
コンソールでクエリを作成する
作成と管理
パフォーマンスについて
インスタンス、クラスタ、ノード
インスタンスを作成、管理する
SSD か HDD の選択
インスタンスを作成する
インスタンスの詳細を取得する
インスタンスの変更
インスタンスの削除
スケーリング
自動スケーリング
インスタンス ラベルの作成と管理
テーブル
テーブルとビュー
テーブルの作成と管理
インメモリの概要
階層型ストレージ
継続的マテリアライズド ビュー
概要
継続的マテリアライズド ビューを作成して管理する
継続的マテリアライズド ビューのクエリ
非同期セカンダリ インデックスを作成する
非同期セカンダリ インデックス クエリ
ガベージ コレクション
ガベージ コレクションの概要
ガベージ コレクションの構成
セルレベル TTL のシミュレーション
タイムスタンプの連番
Knowledge Catalog を使用してデータアセットを管理する
デザイン
スキーマの設計
スキーマ設計のベスト プラクティス
時系列データスキーマ
行キー スキーマを管理する
protobuf スキーマを作成して管理する
コネクト
アプリ プロファイルの概要
ルーティング オプション
アプリ プロファイルの作成と構成
リクエストの優先度を構成する
接続プール
アクセスを保護および制御する
IAM によるアクセス制御
タグの作成と管理
監査ロギング
Data API の監査ロギング
Admin API の監査ロギング
データアクセスの監査ログの費用を管理する
データアクセス監査ログのフィールド
監査ログの例
暗号化
顧客管理の暗号鍵（CMEK）
CMEK を使用する
リージョン エンドポイント
承認済みビューでアクセスを制御する
承認済みビューの概要
承認済みビューを作成および管理する
カスタム組織ポリシーを使用する
複製
レプリケーションの概要
レプリケーションとパフォーマンス
レプリケーション構成の例
フェイルオーバー
フェイルオーバーの管理
データの処理
サーバーレス コンピューティングによる読み取り
Data Boost の概要
適格性の指標を表示する
BigQuery を使用して Bigtable データをクエリする
データのインポートとエクスポート
Dataflow テンプレート
Bigtable Beam コネクタ
Flink コネクタ
Kafka Connect シンクコネクタ
変更データ キャプチャ（CDC）
変更ストリームの概要
変更ストリームを構成する
Java で変更ストリームを読み取る
Dataflow で変更をストリーミングする
変更ストリームが有効になっているテーブルを作成する
テンプレートを使用して BigQuery に変更をストリーミングする
変更ストリームを処理する
BigQuery で変更ログをクエリする
テンプレートを使用して Pub/Sub に変更をストリーミングする
開発
データ リクエストの送信
書き込み
書き込みの例
書き込み時に値を集計する
最新値だけを保持する
読み取り
読み取りの例
フィルタ
フィルタを使用する
削除
SQL を使用して Bigtable データをクエリする
SQL の概要
Gemini の支援機能を使用して SQL を記述する
Bigtable 用の GoogleSQL の概要
GoogleSQL クエリの例
Bigtable 用 GoogleSQL を使用してアプリケーションを開発する
GEOGRAPHY データを操作する
protobuf データをクエリする
構造化された行キー クエリ
論理ビューを作成して管理する
パラメータ化されたビューを使用して動的データ範囲を定義する
パラメータ化されたビューの概要
パラメータ化されたビューを作成して管理する
パラメータ化されたビューを使用する
保存したクエリを使用する
保存したクエリの概要
保存したクエリの作成と管理
データ型の適用
AI と ML
Bigtable 用の Google SQL で k 近傍法検索を使用する
LangChain で周辺関連性最大化検索を使用する
LangChain を使用して LLM を活用したアプリケーションを構築する
BigQuery DataFrames とデータセットを同期する
Bigtable リモート MCP サーバーを使用する
エージェントと MCP のやり取りを保護するためのベスト プラクティス
HBase API の使用
Bigtable と HBase API
HBase と Bigtable の違い
接続オブジェクトを作成する
Hadoop クラスタの作成
バッチ例外の処理
旧バージョンの HBase からの移行
従来の HBase クライアント サイドの指標
Bigtable HBase Beam コネクタ
Bigtable Spark コネクタを使用する
エミュレータを使用してテストする
テストテーブルの作成
JanusGraph によるグラフデータの保存
Terraform のサポート
バックアップと復元
バックアップの概要
バックアップを管理
移行
Bigtable への移行
HBase から移行する
HBase からレプリケーションする（オンライン移行）
HBase からデータを移行する（オフライン移行）
Cassandra から移行する
Cassandra ユーザー向け Bigtable
Cassandra から移行する
DynamoDB から移行する
Aerospike から移行する
Aerospike ユーザー向け Bigtable
Aerospike から移行する
Vertex AI Feature Store（従来版）から移行する
モニタリングとトラブルシューティング
Monitoring
指標
クライアントサイドの指標
クライアントサイドの指標の概要
クライアントサイドの指標を設定する
クライアントサイドの指標の説明
Database Insights MCP サーバーを使用して Bigtable をモニタリングする
Key Visualizer で使用パターンを分析する
Key Visualizer の概要
Key Visualizer を使用する
ヒートマップの確認
ヒートマップ パターン
Key Visualizer の指標
診断メッセージ
ホット タブレット
テーブルの統計情報
