テーブルを変更する

テーブルを変更すると、スキーマを進化させ（列の追加など）、テーブルのメタデータ プロパティを更新できます。

変更は Lakehouse ランタイム カタログによって管理されます。

始める前に

1. Google Cloud プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します。

2. BigLake API を有効にします。

   API を有効にするために必要なロール

   API を有効にするには、serviceusage.services.enable 権限が必要です。プロジェクトを作成した場合は、オーナーロール（roles/owner）を介してこの権限がすでに付与されている可能性があります。それ以外の場合は、Service Usage 管理者ロール（roles/serviceusage.serviceUsageAdmin）を介してこの権限を取得できます。ロールを付与する方法をご覧ください。

   API の有効化

3. Apache Iceberg REST カタログのエンドポイントを使用して、Lakehouse ランタイム カタログを設定します。

必要なロール

テーブルの変更に必要な権限を取得するには、プロジェクトとストレージ バケットに対する次の IAM ロールを付与するよう管理者に依頼してください。

• 認証情報ベンディング モードでテーブルを変更する: BigLake 編集者（roles/biglake.editor） - プロジェクト
• 認証情報ベンディング モード以外でテーブルを変更する:
  • BigLake 編集者（roles/biglake.editor）- プロジェクト
  • ストレージ オブジェクト ユーザー（roles/storage.objectUser） - Cloud Storage バケット

ロールの付与については、プロジェクト、フォルダ、組織へのアクセス権の管理をご覧ください。

必要な権限は、カスタムロールや他の事前定義ロールから取得することもできます。

テーブルの機能とサポート

Lakehouse ランタイム カタログでテーブルを使用する場合は、さまざまなテーブル タイプとそのオプトイン機能を理解すると便利です。Apache Iceberg テーブルの使用について詳しくは、Apache Iceberg テーブルの概要をご覧ください。

サポートされている Iceberg テーブル

Apache Iceberg V2（一般提供）テーブルと V3（プレビュー）テーブルのみがサポートされています。Iceberg V1 テーブルはサポートされていません。既存の V1 テーブルをアップグレードするには、Iceberg V1 テーブルを V2 にアップグレードするをご覧ください。

テーブル オプションを使用する（プレビュー）

特定のテーブル プロパティを構成することで、BigQuery データ操作言語（DML）や自動テーブル管理などの BigQuery マネージド機能を使用できます。これらの機能は、テーブルの作成場所に応じて異なる方法で有効になります。

• BigQuery から: BigQuery DML と自動テーブル管理はデフォルトで有効になっています。
• オープンソース エンジンから: オプトインするには、テーブル プロパティを明示的に構成する必要があります。詳細については、テーブル オプションを構成するをご覧ください。

詳しい手順については、テーブル オプションを構成するをご覧ください。

テーブルを変更する

テーブルに列を追加します。

spark.sql("ALTER TABLE TABLE_NAME ADD COLUMNS ( desc string);")
spark.sql("DESCRIBE NAMESPACE_NAME.TABLE_NAME").show()

SET TBLPROPERTIES (
  'gcp.biglake.bigquery-dml.enabled' = true,
  'gcp.biglake.table-management.enabled' = true
)

ALTER TABLE TABLE_NAME ADD COLUMN desc varchar;
DESCRIBE SCHEMA_NAME.TABLE_NAME;

gcloud biglake iceberg tables update TABLE_NAME \
    --project="PROJECT_ID"