外部テーブルとは？初心者でも分かる基本と使い方共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

外部テーブルとは何か

外部テーブルは、データベースの中にデータを保存していなくても、SQLを使ってそのデータを参照できる仕組みです。例えば大きなCSVファイルをクラウド上に置いているとします。その場合、外部テーブルを作ると、SQLの文だけで CSV の中身をまるで自分のデータベースの表のように読み出せます。

内部のテーブルと比べて、データは「外にある」状態のままです。つまり、データをデータベースにコピーする必要がない場合や、データが頻繁に更新される場合に役立ちます。

どういうときに使うの？

外部テーブルは以下のような場面で便利です。

・大量の外部データを分析したいとき（データをそのまま参照できる）

・データ更新回数を減らしたいとき（データをコピーする手間が省ける）

たとえば、日次で更新される取引データがクラウドのストレージにある場合、外部テーブルを使えば毎日データを取り込むことなく最新分を分析できます。

仕組みの基本

外部テーブルを作成する時には、以下の情報を用意します。

データソースの場所：外部ファイルの場所やストレージのパスを指定します。

データのフォーマット：CSV、JSON、Parquet など、データの形式を指定します。

区切り文字やヘッダの有無、文字エンコード：データの読み方を決めるルールです。

外部テーブルと内部テーブルの違い

内部テーブルはデータベースの中にデータを格納します。外部テーブルはデータが外部にあり、データベースはそのデータを「参照するだけ」の状態です。更新の際には外部データの状態に左右されることがあります。

使い方の流れ

1. 外部データの場所とフォーマットを決める

2. 外部テーブルを定義するSQLを発行する

3. SQL クエリで外部テーブルを通常のテーブルと同じように参照する

注意点

外部データを参照する場合、ネットワークの遅延や権限設定、データの品質に左右されます。運用を安定させるには、アクセス権限の設定とデータ品質の監視が重要です。

実務での具体例

クラウドデータウェアハウスの例として、BigQuery や Snowflake などで外部テーブル機能を使います。環境によって名前や構文が少し違いますが、基本の考え方は同じです。

例：イメージ図の説明

以下は外部テーブルの基本ポイントを整理した表です。

ポイント	説明
データの場所	外部ファイルや外部データソースを指す
フォーマット	CSV、JSON、Parquetなど
クエリの扱い	通常のテーブルと同様にSELECT が使える

最終的には、外部データをどう活用するかを決めることが大切です。目的に合わせて適切なデータソースとフォーマットを選ぶことで、分析の精度とスピードを両立できます。

まとめ 外部テーブルはデータが外部にある状態のまま参照できる強力な仕組みです。運用上の注意点を理解し、適切に設定することで、大規模データの分析をより効率的に行えます。

外部テーブルの同意語

外部表: データベースの外部に格納されたデータを参照して利用する“表”のこと。実データはDB内に格納せず、外部ファイルや外部データソースを読み込んでクエリの対象にします。
外部データ表: 外部データを参照して扱える表の呼び名。外部のファイルやソースにあるデータを表形式として扱い、SQLのような操作で参照・結合できます。
外部データテーブル: 外部データを結びつけて使えるテーブルの意味。データは外部にあり、必要に応じて読み込み・処理されます。
外部参照表: 外部データソースを参照する目的の表。外部ソースのデータを連携して分析・照合する際に使われます。
外部ソース表: データの出所が外部であることを前提に扱う表のこと。外部のファイルやデータベースを参照する形で利用します。

外部テーブルの対義語・反対語

内部テーブル: データベース内にデータを保存している通常のテーブル。外部テーブルが外部ファイルを参照するのと対照的に、データはデータベース内に保持されます。
内部表: 内部の意味を持つ別表現。実質的には『内部テーブル』と同義で、データがデータベース内にあるテーブルを指します。
内蔵テーブル: データベース内に組み込み済みのテーブル。外部テーブルの反対として使われることがあります。
ローカルテーブル: サーバー内に物理的に格納されるテーブル。外部ファイルを参照せず、データベース内で完結します。
通常テーブル: 特別な外部参照がない、一般的な内部テーブル。外部テーブルとの対比として使われます。
物理テーブル: データベース内に実体として格納されるテーブル。外部テーブルは外部ファイル連携ですが、物理テーブルは内部ストレージにあります。
データベース内テーブル: データベースの内部に格納されているテーブル。外部ファイルを参照しません。
標準テーブル: 標準的・一般的にデータを内部に格納するテーブルという意味で使われることがあります。

外部テーブルの共起語

外部表: 外部テーブルの別称。データがデータベース内に格納されず、外部ファイルやデータソースを参照する表のこと。
データファイル: 外部テーブルが参照するデータの元となるファイル。CSV/TSV/JSON/Parquet などの形式が使われる。
CSV: CSV形式のデータファイル。カンマで区切られ、テキストベースで扱いやすい形式。
TSV: TSV形式のデータファイル。タブで区切るテキスト形式。
JSON: JSON形式のデータファイル。階層構造を持つデータを表現しやすい。
Parquet: 列指向のデータフォーマット。大規模データの読み取りと圧縮性能に優れる。
ORC: ORCフォーマット。列指向で圧縮性能が高く、分析クエリ向き。
ディレクトリオブジェクト: Oracle などで、外部テーブルの参照先ディレクトリを示すデータベースオブジェクト。
LOCATION: 外部テーブルのデータファイルの場所を指定する句。参照先を定義する重要な要素。
ACCESS PARAMETERS: データの読み込み方法を定義する設定。データ形式や区切り文字などを指定する。
FIELDS TERMINATED BY: フィールドの区切り文字を指定する設定。CSV/TSV等で使われる区切りを定義。
HA性: この項目は誤入力の可能性があるため、他の共起語と置換不可のため削除しました。
Hive: Apache Hive の外部テーブル。Hadoop/HDFS 上のデータを参照する仕組み。
HDFS: Hadoop分散ファイルシステム。外部テーブルのデータ格納先としてよく使われる。
BigQuery: Google Cloud の BigQuery における外部テーブル。クラウドストレージ上のデータを直接参照してクエリ可能。
Snowflake: Snowflake の外部テーブル。ステージに格納されたデータを参照する機能。
外部データソース: 外部テーブルが参照するデータの出所。データベース外部の源泉。
スキーマ: 外部テーブルにも列定義が必要。データ構造を事前に決めておくことが多い。
カラム: 外部テーブルを構成する各データ列のこと。
パーティショニング: データを複数のパーティションに分けて読み取りを高速化する手法。
クエリ: 外部テーブルを対象に実行する SQL のこと。参照データに対する問合せ。
パフォーマンス: 外部データを参照するため、内部テーブルと比べて読み込み/処理の速度に影響が出やすい点。
セキュリティ: アクセス権限・認証情報・暗号化など、データにアクセスする際の保護要素。
ETL: Extract・Transform・Load のプロセス。外部テーブルはデータ取り込みの前提として使われることが多い。
データ統合: 複数のデータソースを1つの視点に統合する作業。外部テーブルはその入口として使われる。
CREATE EXTERNAL TABLE: 外部テーブルを作成するための SQL 構文。テーブル定義と参照先を結びつける。
データソース: 外部テーブルが参照する元データの出所。ファイル、データベース、クラウドストレージなど多様。

外部テーブルの関連用語

外部テーブル: データベース内にデータを直接格納せず、外部のファイルやデータソースを参照してデータを扱う仕組み。SQL で外部データを直接読み込み・結合することが可能です。
外部データソース: 外部データの格納先情報。接続先のホスト名や認証情報、データベース名・スキーマ名などをまとめて設定します。
外部ファイルフォーマット: 外部データを保存するファイル形式。CSV、JSON、Parquet、ORC、Avro などが代表例で、外部テーブルがどう解釈するかを定義します。
FDW（Foreign Data Wrapper）: PostgreSQL などで、外部データソースをテーブルのように参照できる機能。外部テーブルを実現する代表的な仕組みのひとつです。
Hive 外部テーブル: Hadoop/Hive で、データを HDFS などの外部ストレージに置いたままテーブルとして参照できる仕組み。データとテーブル定義が分離されます。
Oracle 外部テーブル: Oracle で、外部ファイルを参照してデータを読み書きする機能。ファイル形式とアクセス方法を定義してクエリから外部データを扱えます。
BigQuery 外部テーブル: Google Cloud BigQuery で、Cloud Storage などの外部ファイルを直接参照して分析するテーブル。データを事前にロードせずにクエリ可能です。
Snowflake 外部ステージ: Snowflake で、S3/Azure Blob Storage/GCS などの外部ストレージを接続する場所。ファイルをこのステージ経由で外部テーブルと連携します。
メタデータカタログ/データディレクトリ: 外部テーブルのスキーマやデータの格納場所などを管理するメタデータ。データの発見・検索を助ける役割を担います。
パーティショニング: データを複数の小さな区分に分けて保存・検索を高速化する手法。外部テーブルにも適用され、クエリ性能の向上につながります。
権限とアクセス制御: 外部テーブルにも参照・更新の権限を設定します。適切なロール・ユーザー管理を行い、セキュリティを確保します。
ETL/ELT との関係: 外部テーブルはデータ取り込み処理の一部として使われることがあり、ETL/ELT の設計次第で活用方法が変わります。
データ更新と同期: 外部データはソース側で更新されるため、外部テーブルを介して見えるデータは更新タイミングや同期方法に依存します。