--- 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" --- > ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://documents.trocco.io/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # アセットのメタデータをデータストアに同期する 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#%E3%83%A1%E3%82%BF%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E7%B7%A8%E9%9B%86%E8%80%85)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#%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B9%E3%83%88%E3%82%A2%E3%82%A2%E3%82%AF%E3%82%BB%E3%82%B9%E7%AE%A1%E7%90%86%E8%80%85%E3%81%A8%E3%81%AF)ロール 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) 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。 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-%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B9%E3%83%88%E3%82%A2%E3%81%AE%E3%83%A1%E3%82%BF%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92cometa%E3%81%AB%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88%E3%81%99%E3%82%8B)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) 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。 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。 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：** ``` -- 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 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 TO ROLE cometa_metadata_sync; GRANT USAGE ON SCHEMA . 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 . TO ROLE cometa_metadata_sync COPY CURRENT GRANTS; GRANT OWNERSHIP ON ALL TABLES IN SCHEMA . TO ROLE cometa_metadata_sync COPY CURRENT GRANTS; GRANT OWNERSHIP ON ALL VIEWS IN SCHEMA . TO ROLE cometa_metadata_sync COPY CURRENT GRANTS; GRANT OWNERSHIP ON ALL MATERIALIZED VIEWS IN SCHEMA . 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 TO ROLE cometa_metadata_sync; GRANT OWNERSHIP ON FUTURE TABLES IN SCHEMA . TO ROLE cometa_metadata_sync; GRANT OWNERSHIP ON FUTURE VIEWS IN SCHEMA . TO ROLE cometa_metadata_sync; GRANT OWNERSHIP ON FUTURE MATERIALIZED VIEWS IN SCHEMA . 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。 ``` GRANT ROLE SYSADMIN TO USER ; ``` ## 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 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 ``` 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 ``` 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 ``` 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 ``` SELECT CATALOG_NAME AS "database_name", SCHEMA_NAME AS "schema_name", COMMENT AS "description" FROM .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 ``` SELECT TABLE_CATALOG AS "database_name", TABLE_SCHEMA AS "schema_name", TABLE_NAME AS "table_name", COMMENT AS "description" FROM .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 ``` 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 .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; ```