PythonでBig Queryを操作しテンポラリテーブルを作りたい（大量データの処理が発生）

Question

・実行環境：Google Colaboratory
・接続DB：Big Query
・やりたいこと：Google ColaboratoryからBig Queryをたたき、中間テーブルを作成したい
・困っていること：Big Queryを叩いて得たデータを一度データフレームに入れ、そのデータフレームをBig Query上でテーブル化するという処理をしているため、データ量に比例して処理速度が重くなってしまう
・知りたいこと：今回のようなビッグデータをGoogle Colaboratory上で処理する際、負荷をかけないで処理する方法はあるのか

実際に書いているコード

import pandas as pd
from pandas.io import gbq
from gspread_dataframe import get_as_dataframe, set_with_dataframe

query = 'データ更新のクエリ'
df = pd.read_gbq(query, 'project-id')
# テンポラリテーブルを上書き
df.to_gbq('table_name', 'project-id', if_exists='replace')

今後もscikielearnの機械学習モデルに教育データを入れ込んだりしたいので、こういった大量データを扱う際の方法を教示いただけると幸いです。
よろしくおねがいします。

Comments

[sazi]

big query上のデータを元に中間テーブルを作成するのなら、そのデータを中間テーブルにinsertするSQLのみで完結しますけど、そういう事ではない？

[kakedashi_mk_py]

回答ありがとうございます。
今回の質問はある業務を切り出して質問させていただいているので、BQ上でinsertする方法も考えたのですが、ちょっと運用面（ある程度の定常運用化を想定）で課題があり、今回の方法を考えた次第でした。。