【Python】client.list_tables(dataset_id)とは？使い方や引数のオプションや活用シーンをわかりやすく解説！

2025年9月2日 2025年9月2日

PythonでGoogle BigQueryを操作する際に、データセット内のテーブル一覧を取得したいシーンは非常に多くあります。

その中でも client.list_tables() は「データセット内のテーブルを一覧表示する」「テーブルの存在確認を行う」「メタデータを取得する」など、BigQueryの運用管理に欠かせない基本的なメソッドです。

この記事では client.list_tables() の基本的な使い方から、活用シーン、注意点までをわかりやすく詳しく解説します。

client.list_tables(dataset_id)とは？

client.list_tables(dataset_id) は、BigQueryクライアントで指定したデータセット内に存在する 全テーブルの一覧を取得 するためのメソッドです。

このメソッドを使うことで、データセット内のテーブル名、作成日時、テーブルタイプなどの基本情報を効率的に取得できます。

BigQueryでは、テーブル操作を行う前に対象のテーブルが存在するかを確認したり、データセット内の構造を把握したりする際に list_tables() を活用します。

基本的な使い方

まずは、指定したデータセット内のテーブル一覧を取得する基本的なコードを見てみましょう。

from google.cloud import bigquery

# クライアントを作成
client = bigquery.Client(project="your-project-id")

# データセット内のテーブル一覧を取得
dataset_id = "your_dataset"
tables = client.list_tables(dataset_id)

# テーブル名を表示
print(f"データセット '{dataset_id}' 内のテーブル:")
for table in tables:
    print(f"- {table.table_id}")

from google.cloud import bigquery

# クライアントを作成

client = bigquery.Client(project="your-project-id")

# データセット内のテーブル一覧を取得

dataset_id = "your_dataset"

tables = client.list_tables(dataset_id)

# テーブル名を表示

print(f"データセット '{dataset_id}' 内のテーブル:")

for table in tables:

print(f"- {table.table_id}")

このコードでやっていることは：

client = bigquery.Client(project="your-project-id") でプロジェクトIDを指定して、BigQueryクライアントを作成
対象のデータセットIDを指定
client.list_tables() でテーブル一覧を取得
各テーブルの名前を表示

返されるのは TableListItem オブジェクトのイテレータで、テーブルの基本情報にアクセスできます。

GCP関係

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具体例：詳細な情報を取得して活用する

テーブルの基本情報だけでなく、より詳細なメタデータを取得して活用することも可能です。

from google.cloud import bigquery
from datetime import datetime

client = bigquery.Client(project="your-project-id")
dataset_id = "your_dataset"

# テーブル一覧を取得
tables = client.list_tables(dataset_id)

print(f"データセット '{dataset_id}' の詳細情報:")
print("-" * 80)

for table in tables:
    # より詳細な情報を取得
    full_table = client.get_table(table.reference)
    
    # テーブル情報を表示
    print(f"テーブル名: {table.table_id}")
    print(f"テーブルタイプ: {table.table_type}")
    print(f"作成日時: {full_table.created}")
    print(f"最終更新: {full_table.modified}")
    print(f"行数: {full_table.num_rows:,}")
    print(f"サイズ: {full_table.num_bytes:,} bytes")
    print(f"説明: {full_table.description or 'なし'}")
    print("-" * 40)

from google.cloud import bigquery

from datetime import datetime

client = bigquery.Client(project="your-project-id")

dataset_id = "your_dataset"

# テーブル一覧を取得

tables = client.list_tables(dataset_id)

print(f"データセット '{dataset_id}' の詳細情報:")

print("-" * 80)

for table in tables:

# より詳細な情報を取得

full_table = client.get_table(table.reference)

# テーブル情報を表示

print(f"テーブル名: {table.table_id}")

print(f"テーブルタイプ: {table.table_type}")

print(f"作成日時: {full_table.created}")

print(f"最終更新: {full_table.modified}")

print(f"行数: {full_table.num_rows:,}")

print(f"サイズ: {full_table.num_bytes:,} bytes")

print(f"説明: {full_table.description or 'なし'}")

print("-" * 40)

このように：

table.reference でテーブル参照を取得
client.get_table() で詳細情報を取得
作成日時、行数、サイズなどの詳細メタデータを表示

データセット内の各テーブルの状況を詳しく把握できます。

client.list_tables()で使える引数とオプション

BigQuery クライアントの list_tables() メソッドを使うと、指定したデータセット内に存在する テーブルの一覧を取得することができます。

このメソッドは、管理画面ではなくコード上からテーブル構成を把握したい場合や、テーブルの存在確認、自動処理前の準備などに非常に役立ちます。

以下が、list_tables() で指定できる主な引数とその意味です。

引数名	型	説明	デフォルト
`dataset`	`str` または `DatasetReference`	対象のデータセット ID または `DatasetReference` オブジェクトを指定します。	必須
`max_results`	`int`	取得するテーブルの最大数を制限します（ページネーション）。	`None`（制限なし）
`page_token`	`str`	続きのページを取得するためのトークンです。複数ページに分かれる場合に使用します。	`None`
`retry`	`Retry`	通信エラー時の再試行ポリシーを設定できます（通常はデフォルトのままでOK）。	`DEFAULT_RETRY`
`timeout`	`float`	レスポンスを待つ最大時間（秒）を設定します。	`None`（タイムアウト制限なし）

具体例：テーブル一覧を最大10件取得する

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

# your_dataset はプロジェクトに存在するデータセット名
tables = client.list_tables(
    dataset="your_dataset",
    max_results=10,   # 最大10件まで取得
    timeout=30.0      # タイムアウト30秒に設定
)

print("最新10個のテーブル:")
for table in tables:
    print(f"- {table.table_id}")

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

# your_dataset はプロジェクトに存在するデータセット名

tables = client.list_tables(

dataset="your_dataset",

max_results=10, # 最大10件まで取得

timeout=30.0 # タイムアウト30秒に設定

)

print("最新10個のテーブル:")

for table in tables:

print(f"- {table.table_id}")

このコードでは、以下の処理を行っています：

"your_dataset" というデータセット内のテーブル一覧を取得
最大10件までに結果を制限
通信応答が30秒を超えたらタイムアウトするように設定
取得した各テーブルの table_id（テーブル名）をループで出力

実用ポイント

max_results は大量のテーブルがあるデータセットで一覧取得時間を短縮するのに便利です。
timeout を設定しておけば、ネットワークエラーやGCP側の応答遅延によって処理が止まってしまうのを防げます。
自動スクリプトでのテーブル存在チェックや動的処理の前段階などで、list_tables() は非常に重宝されます。

注意点

dataset 引数は省略できないため、事前に存在するデータセットIDを知っておく必要があります。
結果は イテレータ（Iterator）形式 で返ってくるため、for 文で1件ずつ取り出すような書き方になります。
テーブル数が max_results を超える場合は、next_page_token を使って続きのページを取得する必要があります。

取得できるテーブル情報の詳細

client.list_tables() を使って取得できる各テーブル情報は、TableListItem オブジェクトとして返されます。

このオブジェクトからは、テーブル名や種類、プロジェクト情報など、基本的なメタ情報を確認できます。

主な属性一覧

属性名	説明	使用例・補足
`table_id`	テーブル名（例：`sales_data`）	BigQuery上でのテーブルの個別名
`dataset_id`	所属するデータセット名（例：`marketing`）	テーブルが属する「データベース」のような単位
`project`	プロジェクトID（例：`my-project-123`）	テーブルが属している GCP プロジェクト
`table_type`	テーブルの種類（`TABLE`, `VIEW`, `EXTERNAL` など）	通常は `TABLE`、ビューや外部データの場合は別タイプ
`reference`	`TableReference` オブジェクト。プロジェクト、データセット、テーブルをまとめた参照情報	他のメソッドに渡して使うことも可能
`full_table_id`	完全なテーブルID（例：`my-project-123:marketing.sales_data`）	一意にテーブルを指定する際に便利な表記

実行例：すべてのテーブルの詳細を表示

以下のコードを使えば、特定のデータセット内にあるすべてのテーブル情報をわかりやすく一覧表示できます。

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

# データセットIDを指定
for table in client.list_tables("your_dataset"):
    print(f"テーブルID: {table.table_id}")
    print(f"完全テーブルID: {table.full_table_id}")
    print(f"テーブルタイプ: {table.table_type}")
    print(f"プロジェクト: {table.project}")
    print(f"データセット: {table.dataset_id}")
    print(f"参照オブジェクト: {table.reference}")
    print("---")

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

# データセットIDを指定

for table in client.list_tables("your_dataset"):

print(f"テーブルID: {table.table_id}")

print(f"完全テーブルID: {table.full_table_id}")

print(f"テーブルタイプ: {table.table_type}")

print(f"プロジェクト: {table.project}")

print(f"データセット: {table.dataset_id}")

print(f"参照オブジェクト: {table.reference}")

print("---")

ポイント

table_type を見れば、通常のテーブルかビューかなどを区別できます。
たとえば、ビューを除外したいときの条件分岐にも使えます。
full_table_id は、他のAPIやSQLで完全指定が必要なときに重宝します。
reference は、get_table() などの他のメソッドに渡すことで、テーブルの詳細取得や操作ができます。

このように TableListItem から得られる情報を活用すれば、BigQuery 内の構造を可視化したり、管理スクリプトで柔軟な制御ができるようになります。

特に多くのテーブルがある環境では、これらの属性を活用してフィルタリングや監視が可能になります。

client.list_tables()を使うときの注意点

大量テーブルがある場合のページネーション

データセット内に1000件以上のテーブルがあると、一度にすべて取得できません。

そのため page_token を使ったページネーション処理が必要です。

def get_all_tables_with_pagination(client, dataset_id):
    """ページネーションを使って全テーブルを取得"""
    all_tables = []
    page_token = None
    
    while True:
        # ページ指定でテーブル一覧を取得
        page = client.list_tables(
            dataset_id, 
            max_results=100,  # 1回あたり100個まで
            page_token=page_token
        )
        
        # ページ内のテーブルを追加
        for table in page:
            all_tables.append(table)
        
        # 次のページがあるかチェック
        if hasattr(page, 'next_page_token') and page.next_page_token:
            page_token = page.next_page_token
        else:
            break
    
    return all_tables

# 使用例
all_tables = get_all_tables_with_pagination(client, "large_dataset")
print(f"総テーブル数: {len(all_tables)}")

def get_all_tables_with_pagination(client, dataset_id):

"""ページネーションを使って全テーブルを取得"""

all_tables = []

page_token = None

while True:

# ページ指定でテーブル一覧を取得

page = client.list_tables(

dataset_id,

max_results=100, # 1回あたり100個まで

page_token=page_token

)

# ページ内のテーブルを追加

for table in page:

all_tables.append(table)

# 次のページがあるかチェック

if hasattr(page, 'next_page_token') and page.next_page_token:

page_token = page.next_page_token

else:

break

return all_tables

# 使用例

all_tables = get_all_tables_with_pagination(client, "large_dataset")

print(f"総テーブル数: {len(all_tables)}")

この関数を使えば、何百・何千とあるテーブルでも漏れなく取得できます。

max_results を調整することで1ページあたりの取得量も制御できます。

アクセス権限の確認

データセットに対する適切な権限がない場合、list_tables() でエラーが発生します。

try-except で安全に処理できるようにしておきましょう。

def safe_list_tables(client, dataset_id):
    """エラーハンドリング付きでテーブル一覧を取得"""
    try:
        tables = client.list_tables(dataset_id)
        return list(tables)  # イテレータをリストに変換
    except PermissionError:
        print(f"データセット '{dataset_id}' へのアクセス権限がありません")
        return []
    except Exception as e:
        print(f"テーブル一覧取得でエラー: {e}")
        return []

# 使用例
tables = safe_list_tables(client, "restricted_dataset")
if tables:
    print(f"取得したテーブル数: {len(tables)}")</code><code class="language-python">

def safe_list_tables(client, dataset_id):

"""エラーハンドリング付きでテーブル一覧を取得"""

try:

tables = client.list_tables(dataset_id)

return list(tables) # イテレータをリストに変換

except PermissionError:

print(f"データセット '{dataset_id}' へのアクセス権限がありません")

return []

except Exception as e:

print(f"テーブル一覧取得でエラー: {e}")

return []

# 使用例

tables = safe_list_tables(client, "restricted_dataset")

if tables:

print(f"取得したテーブル数: {len(tables)}")</code><code class="language-python">

まとめ

今回はBigQueryの client.list_tables() メソッドについて詳しく紹介しました。

client.list_tables() は指定データセット内のテーブル一覧を取得する基本メソッド
テーブル名、タイプ、参照オブジェクトなどの基本情報を効率的に取得可能
テーブル存在チェック、データセット分析、フィルタリングなど多様な活用が可能
大量テーブルや権限、パフォーマンスに注意して使用することが重要

client.list_tables() をマスターすれば、BigQueryデータセットの管理、監視、運用自動化など、さまざまなデータ基盤運用シーンで効率的にテーブル管理を行えるようになります。

BigQueryを使いこなす重要な基礎スキルとして、ぜひしっかり理解しておきましょう。

GCP関係

【Python】bigquery.clientとは？使い方や主要メソッドまでわかりやすく解説！

【Python】client.list_tables(dataset_id)とは？使い方や引数のオプションや活用シーンをわかりやすく解説！

client.list_tables(dataset_id)とは？

基本的な使い方

具体例：詳細な情報を取得して活用する

client.list_tables()で使える引数とオプション

具体例：テーブル一覧を最大10件取得する

実用ポイント

注意点

取得できるテーブル情報の詳細

主な属性一覧

実行例：すべてのテーブルの詳細を表示

ポイント

client.list_tables()を使うときの注意点

大量テーブルがある場合のページネーション

アクセス権限の確認

まとめ

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