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title: "アセットのメタデータをデータストアに同期する | COMETA Docs"
slug: "assets-metadata-sync"
updated: 2026-02-04T10:01:50Z
published: 2026-02-04T10:01:50Z
canonical: "documents.trocco.io/assets-metadata-sync"
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# アセットのメタデータをデータストアに同期する

:::(Warning) (必要な権限)

本機能を利用するには、以下の権限が必要です。

**手動同期の場合**
- [**メタデータ編集者**](/cometa/docs/cometa-roles-v2#メタデータ編集者)ロール

**自動同期機能を有効にする場合**
以下のいずれかのロールに所属している必要があります。
- [**アカウント特権管理者**](/docs/about-super-admin)ロール
- [**データストアアクセス管理者**](/cometa/docs/metadata-access-control-v2#データストアアクセス管理者とは)ロール

:::

:::(Warning) (必要な設定)

同期対象のデータストアに対し、アセット取得ユーザーのデータストア認証が必須です。
:::

## 概要

COMETAで入力したメタデータを**BigQuery・Snowflakeのアセットのメタデータとして反映**できます。

* BigQuery: データセット・テーブル・カラムの説明
* Snowflake: スキーマ・テーブル・カラムのコメント

メタデータの自動同期機能を有効にすると、定期的に自動で同期させることが可能です。

![](https://cdn.document360.io/3a3bae1e-f157-487f-8798-01e9d820e760/Images/Documentation/bigquery-metadata-sync-2026-01-08-18-29-53.png)

また、メタデータは**基本メタデータ**横の更新ボタンをクリックすることで、手動で同期させることもできます。

![BigQueryメタデータ同期の設定画面](https://cdn.document360.io/3a3bae1e-f157-487f-8798-01e9d820e760/Images/Documentation/bigquery-metadata-sync-2025-12-04-19-06-31.png)

:::(Warning) (データストア側のデータの上書き)

COMETAからの同期を実行すると、データストア側の既存のメタデータは**常に上書きされます**。
データストア側で直接編集した内容は、同期時に失われますのでご注意ください。
:::

:::(Info) (COMETAからデータストアにメタデータを同期する前に)

すでにデータストアのメタデータを整備済みの場合は、[データストアのメタデータをCOMETAへインポート](/docs/assets-metadata-sync#tips-データストアのメタデータをcometaにインポートする)するのを推奨します。
:::

## メタデータの自動同期

メタデータの自動同期機能は、データストア連携管理画面から有効にできます。
有効にすると、毎日定時にメタデータが自動更新されます。

自動同期では、前回の実行完了後に変更されたCOMETA側のメタデータとデータストア側のメタデータ（BigQueryの説明、Snowflakeのコメント）を比較して差分を検出し、COMETA側のメタデータをデータストア（BigQuery・Snowflake）に同期します。

初回有効化時は**次回予定**に同期予定日時が表示されます。
ジョブ実行後は、**前回完了**に実行完了日時が表示されます。
**実行履歴**リンクをクリックすると、詳細ログを確認できます。

![](https://cdn.document360.io/3a3bae1e-f157-487f-8798-01e9d820e760/Images/Documentation/bigquery-metadata-sync-2026-01-08-18-44-17.png)

:::(Info) (表示される実行履歴)

直近90日のログを最大10件まで確認できます。

:::

### メタデータ自動同期の実行ログ

実行ログ画面では、以下の情報が表示されます。

| 項目 | 説明 |
|---|---|
| **ステータス** | 準備中、待機中、実行中、同期中、完了、またはエラー |
| **実行タイプ** | スケジュール実行（定期実行）、再実行（手動）、またはCOMETAメンテナンス |
| **件数** | 同期に成功した件数と失敗した件数 |
| **開始日時** | ジョブの開始日時 |
| **終了日時** | ジョブの終了日時 |

最新のジョブが失敗している場合は、再実行できます。

## 同期フォーマット

COMETA上の各アセットの論理名と説明が利用されます。
「**論理名**: **説明**」のフォーマットでデータセットのメタデータに同期されます。

**例**
テーブルの論理名が「ユーザー情報」、説明が「ユーザー情報のテーブルです。」の場合、「ユーザー情報: ユーザー情報のテーブルです。」の文字列がデータストアに同期されます。

:::(Warning) (論理名や説明が設定されていない場合)

論理名と説明がどちらも設定されていない場合、**空の文字列**でデータストア側のメタデータも上書きされます。
どちらかが設定されている場合は、設定されているメタデータの文字列のみが同期されます。
:::

## データストア側で必要なパーミッション

### BigQueryの場合

BigQuery側のメタデータを更新するためには、アセット取得ユーザーに対し、以下のパーミッションを付与する必要があります。

- `bigquery.datasets.get`
- `bigquery.datasets.update`
- `bigquery.tables.get`
- `bigquery.tables.update`

または、個別のカスタムロール作成ではなく、BigQuery事前定義ロールを使用したい場合、**BigQuery Data Owner**ロールの使用が可能です。

### Snowflakeの場合

Snowflake側のメタデータを更新するためには、アセット取得ユーザーに対し、以下のいずれかの方法でパーミッションを付与する必要があります。

:::(Info) (データベース名とウェアハウス名の指定について)

以下のSQL例における`<database_name>`と`<your_warehouse_name>`と`<schema_name>`は、
ご利用のSnowflake環境に合わせて置き換えてください。

:::

#### カスタムロールの作成（推奨）

セキュリティの観点から、必要最小限の権限を持つ
カスタムロールの作成を推奨します。

**カスタムロール作成例：**

```sql
-- ステップ 1: ロールの作成 (USERADMIN または SECURITYADMIN ロールが必要)
-- 権限管理専用のロールに切り替えて、新しいロールを作成します。
USE ROLE USERADMIN;
CREATE ROLE IF NOT EXISTS cometa_metadata_sync;

-- ステップ 2: ロールの階層構造の設定 (Snowflakeの推奨ベストプラクティス)
-- この新しいロールを SYSADMIN に継承させます。
-- これにより、SYSADMIN はこのロールが持つ権限を管理でき、
-- 作成されたオブジェクトも操作可能になります。
GRANT ROLE cometa_metadata_sync TO ROLE SYSADMIN;

-- ステップ 3: ウェアハウスの使用権限付与
-- クエリを実行したりメタデータを取得したりするには、
-- 計算リソース（ウェアハウス）が必要です。
USE ROLE SECURITYADMIN;
GRANT USAGE ON WAREHOUSE <your_warehouse_name> TO ROLE cometa_metadata_sync;

-- ステップ 4: データベースおよびスキーマレベルのアクセス権限付与
-- データベースとスキーマに「入る」ための権限（USAGE）を与えます。
GRANT USAGE ON DATABASE <database_name> TO ROLE cometa_metadata_sync;
GRANT USAGE ON SCHEMA <database_name>.<schema_name> TO ROLE cometa_metadata_sync;

-- ステップ 5: メタデータ管理のための「所有権 (OWNERSHIP)」の譲渡
-- Snowflakeでは、メタデータの変更（COMMENT ON や ALTER）を行うには、
-- そのオブジェクトの所有者である必要があります。
-- 「COPY CURRENT GRANTS」を付けることで、既存の共有設定を
-- 維持したまま所有権を移せます。
GRANT OWNERSHIP ON SCHEMA <database_name>.<schema_name> 
    TO ROLE cometa_metadata_sync COPY CURRENT GRANTS;

GRANT OWNERSHIP ON ALL TABLES IN SCHEMA <database_name>.<schema_name> 
    TO ROLE cometa_metadata_sync COPY CURRENT GRANTS;

GRANT OWNERSHIP ON ALL VIEWS IN SCHEMA <database_name>.<schema_name> 
    TO ROLE cometa_metadata_sync COPY CURRENT GRANTS;

GRANT OWNERSHIP ON ALL MATERIALIZED VIEWS IN SCHEMA <database_name>.<schema_name> 
    TO ROLE cometa_metadata_sync COPY CURRENT GRANTS;

-- ステップ 6: 将来作成されるオブジェクトへの権限設定 (Future Grants)
-- 今後このスキーマ内に新しく作成されるテーブルやビューに対しても、
-- 自動的にこのロールが所有者になるように設定します。
-- これを行わないと、新しいテーブルを作るたびに
-- 再設定が必要になります。
GRANT OWNERSHIP ON FUTURE SCHEMAS IN DATABASE <database_name> TO ROLE cometa_metadata_sync;
GRANT OWNERSHIP ON FUTURE TABLES IN SCHEMA <database_name>.<schema_name> TO ROLE cometa_metadata_sync;
GRANT OWNERSHIP ON FUTURE VIEWS IN SCHEMA <database_name>.<schema_name> TO ROLE cometa_metadata_sync;
GRANT OWNERSHIP ON FUTURE MATERIALIZED VIEWS IN SCHEMA <database_name>.<schema_name> TO ROLE cometa_metadata_sync;
```

#### SYSADMIN ロールの利用

最も簡単な方法として、アセット取得ユーザーに
**SYSADMIN** ロールを付与する方法があります。

```sql
GRANT ROLE SYSADMIN TO USER <user_name>;
```

## 注意事項

- データストアに同期した説明がCOMETAの**データストアに関するメタデータ**に反映されるのは、日次のデータストア連携ジョブの実行後です。
  - 同期したメタデータがCOMETA上に反映されるまで、最大24時間程度かかる可能性があります。
- ビューおよびマテリアライズドビューでは、カラムの説明は同期されません。テーブルの説明は同期されます。
- （BigQueryのみ）COMETAの基本メタデータの説明の最大長は、BigQueryの説明の最大長よりも大きいため、以下のBigQueryの制限を超えた文字列は切り詰められます。
  - **データセットの説明**: 最大16,384文字
  - **テーブルの説明**: 最大16,384文字
  - **カラムの説明**: 最大1,024文字

## TIPS: データストアのメタデータをCOMETAにインポートする

BigQueryやSnowflakeに保存済みのメタデータをCOMETAの基本メタデータの説明としてインポートできます。
以下のSQLを実行し、実行結果をCSV形式でダウンロードすると、[メタデータインポート機能](/cometa/docs/metadata-import-v2)でインポート可能なCSV形式で取得できます。

### BigQueryの場合

:::(Info) (INFORMATION_SCHEMAの指定について)

以下のSQLの`project.dataset.INFORMATION_SCHEMA`部分は、対象のプロジェクトIDとデータセットIDに置き換えてください。
:::

#### データセットの説明をインポートする

```sql
SELECT
    s.catalog_name AS project_id,
    s.schema_name AS dataset_id,
    TRIM(s.option_value, '"') AS description
FROM
    `project.INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA_OPTIONS` s
WHERE
    s.option_name = 'description'
ORDER BY
    project_id,
    dataset_id;
```

#### テーブルの説明をインポートする

```sql
SELECT
    t.table_catalog AS project_id,
    t.table_schema AS dataset_id,
    t.table_name AS table_id,
    TRIM(t.option_value, '"') AS description
FROM
    `project.dataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS` t
WHERE
    t.option_name = 'description'
ORDER BY
    project_id,
    dataset_id,
    table_id;
```

#### カラムの説明をインポートする

```sql
SELECT
    c.table_catalog AS project_id,
    c.table_schema AS dataset_id,
    c.table_name AS table_id,
    c.column_name AS column_id,
    c.description AS description
FROM
    `project.dataset.INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_FIELD_PATHS` c
WHERE
     c.description IS NOT NULL
ORDER BY
    project_id,
    dataset_id,
    table_id,
    column_id;
```

### Snowflakeの場合

#### スキーマのコメントをインポートする

```sql
SELECT
    CATALOG_NAME AS "database_name",
    SCHEMA_NAME AS "schema_name",
    COMMENT AS "description"
FROM
    <database_name>.INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA
WHERE
    COMMENT IS NOT NULL
    AND SCHEMA_NAME NOT IN ('INFORMATION_SCHEMA')
ORDER BY
    "database_name",
    "schema_name";
```

#### テーブルのコメントをインポートする

```sql
SELECT
    TABLE_CATALOG AS "database_name",
    TABLE_SCHEMA AS "schema_name",
    TABLE_NAME AS "table_name",
    COMMENT AS "description"
FROM
    <database_name>.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
WHERE
    COMMENT IS NOT NULL
    AND TABLE_SCHEMA NOT IN ('INFORMATION_SCHEMA')
ORDER BY
    "database_name",
    "schema_name",
    "table_name";
```

#### カラムのコメントをインポートする

```sql
SELECT
    TABLE_CATALOG AS "database_name",
    TABLE_SCHEMA AS "schema_name",
    TABLE_NAME AS "table_name",
    COLUMN_NAME AS "column_name",
    COMMENT AS "description"
FROM
    <database_name>.INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
WHERE
    COMMENT IS NOT NULL
    AND TABLE_SCHEMA NOT IN ('INFORMATION_SCHEMA')
ORDER BY
    "database_name",
    "schema_name",
    "table_name",
    ORDINAL_POSITION;
```