--- title: "Looker Studioのデータソース接続手順：スプレッドシート・MySQL・統合と更新頻度" url: "https://www.issoh.co.jp/tech/details/18551/" published: 2026-10-19 updated: 2026-10-19 categories: ["データ分析・BI"] publisher: "株式会社一創" --- # Looker Studioのデータソース接続手順：スプレッドシート・MySQL・統合と更新頻度 Looker Studioのデータソースは、コネクタを選んで接続先と認証情報を決めるだけで作れますが、MySQLやPostgreSQLにつなぐ段階で「接続できない」「行が足りない」「数値が更新されない」という問題が出ます。この記事では、GA4とBigQuery以外でよく使われるGoogleスプレッドシート、MySQL、Cloud SQL for MySQL、PostgreSQLの接続手順を、許可するIP帯や読み取り専用ユーザーのSQLまで含めて整理しました。後半では統合（ブレンド）の結合条件、データの更新頻度、直結をやめるべき場面を扱います。仕様は2026年10月時点の公式ドキュメントに基づきます。 ## まとめ：Looker Studioのデータソース接続で最初に決めるコネクタと認証情報 Looker Studioは2026年4月16日にData Studioへ改称され、日本語の公式ドキュメントでは「データポータル」と表記されています。画面の名前は変わっても、コネクタでデータソースを作り、レポートがそれを参照するという構造は同じです。 接続前に決めるのは、コネクタ、データソースを埋め込むか再利用可能にするか、オーナーと閲覧者のどちらの認証情報で読むか、の3点です。認証情報を誤ると、閲覧者のレポートがエラーになるか、見せてはいけない行まで共有されます。 データベースは、接続元の `142.251.74.0/23` をファイアウォールで許可し、SELECTだけを持つ専用ユーザーで接続するのが基本形です。1回のクエリは15万行までなので、ビューやカスタムクエリで集計してから渡します。 直結はデータソースが3つ程度までなら十分に回ります。統合が5テーブルを超えたり、同じ集計を複数のレポートで作り直したりするようになったら、BigQueryなどの集計層を挟む段階です。 ## Looker Studioのデータソースとコネクタの種類を接続先ごとに確認する 最初に、コネクタ・データソース・認証情報の関係を押さえます。製品全体の位置づけや無料版の範囲は[Looker Studio（データポータル）とは](https://www.issoh.co.jp/tech/details/15410/)で解説しているので、ここでは接続作業に関わる部分だけを扱います。 ### Google製・パートナー・コミュニティの3系統あるコネクタの選び方 [使用可能なコネクタの公式一覧](https://docs.cloud.google.com/data-studio/available-connectors?hl=ja)では、Google製のデータベース系はBigQuery、Cloud SQL for MySQL、Spanner、Cloud Storage、Microsoft SQL Server、MySQL、PostgreSQL、Amazon Redshiftの8種類です。ファイル系はスプレッドシート、Excel、CSV、データの抽出があり、Googleアナリティクスなどの解析系が続きます。 足りない接続先は、パートナーコネクタかコミュニティコネクタで補います。[コミュニティコネクタの公式説明](https://docs.cloud.google.com/data-studio/about-community-connectors?hl=ja)によれば、Apps Scriptで届くデータソースなら誰でもコネクタを作れる仕組みです。組織でApps Scriptが無効だと、データを取得できずグラフがエラーになります。パートナーコネクタは提供元を経由するため、料金とデータの扱いを規約で確かめてから採用してください。 ### 埋め込みデータソースと再利用可能データソースを分ける3つの基準 [コネクタ・データソース・認証情報の公式ページ](https://docs.cloud.google.com/data-studio/about-connectors-data-sources-and-credentials?hl=ja)では、データソースを2種類に分けています。 | 項目 | 埋め込みデータソース | 再利用可能データソース | | ------------ | ------------ | ------------ | | 作成する場所 | レポートの編集画面 | ホーム画面の「作成」 | | 使える範囲 | 作成したレポートの中だけ | 共有された複数のレポート | | 接続を変更できる人 | レポートの編集者 | 認証情報のオーナーだけ | | レポートをコピーしたとき | 一緒にコピーされる | 参照先として残る | 同じデータを2つ以上のレポートで使う、計算フィールドの定義を部門で揃えたい、接続設定を編集者に触らせたくない。どれかに当てはまれば再利用可能データソースにします。1枚で完結する試作なら埋め込みで足ります。 ### オーナーの認証情報と閲覧者の認証情報で変わるレポート共有範囲の違い オーナーの認証情報なら、閲覧者はデータセットの権限が無くてもレポートを見られます。そのぶん、オーナーが読める範囲はすべて閲覧者にも見えると考えてください。閲覧者の認証情報では、権限の無い人のグラフはエラーになります。 退職や異動で接続が切れるのを避けたいなら、サービスアカウントの認証情報を選べます。Google Workspaceの管理者はオーナーの認証情報を無効化することもできるので、全社展開の前に管理者の設定を確認します。 ## Googleスプレッドシートをデータソースに接続する手順とシートの整え方 束ねKWの「looker studio スプレッドシート」で調べる人が多いのは、手順そのものより、接続した後に表が崩れる原因です。手順と整形をあわせて確認します。 ### 作成メニューからワークシートを選んで接続するまでの6つの作業 [スプレッドシートへの接続の公式手順](https://docs.cloud.google.com/data-studio/connect-to-google-sheets?hl=ja)は次のとおりです。 1. Data Studio（データポータル）にログインする 2. ホーム画面左上の「作成」から「データソース」を選ぶ 3. コネクタの一覧で「Google スプレッドシート」を選ぶ 4. スプレッドシートとワークシートを選ぶ（アクセス権のあるシートならURLの貼り付けでもよい） 5. オプションを設定する（先頭行をヘッダーとして使用する、非表示のセルやフィルタ処理されたセルを含める、範囲を `A1:Z26` の形式で指定する） 6. 右上の「接続」を押し、表示されたフィールドの型と集計方法を確認する 「非表示のセルやフィルタ処理されたセルを含める」は既定でオンです。フィルタで隠した行も集計に入るため、シート上の見た目とレポートの合計が合わないときは、まずこのチェックを疑います。この設定はフィルタ表示には効きません。 ### ヘッダー1行・列ごとに同じ型という表形式の要件とシートの整形例 公式ページの要件は、表形式であること、ヘッダー行が1行であること、1つの列のセルがすべて同じ型であることです。見出しを2段に組んだシートや、途中に合計行を挟んだシートは読めません。レポート用のワークシートを別に作り、縦持ちの形にそろえます。 ``` date shop_code channel orders revenue 2026-10-01 TKY01 web 42 381000 2026-10-01 TKY01 store 17 152400 2026-10-01 OSK02 web 29 254100 2026-10-02 TKY01 web 38 349600 ``` 日付は年月日まで入った形式にし、金額の列に「—」や「集計中」のような文字を混ぜないことが要点です。列名を英数字にしておくと、後でMySQLやBigQueryに移すときもフィールド名を変えずに済みます。 ### 共有ドライブ非対応と列追加後のフィールド更新でつまずく失敗例 1つ目の失敗は、共有ドライブのスプレッドシートが一覧に出てこないケースです。公式ページは共有ドライブ上のファイルに対応していないと明記しており、マイドライブに置いて個別に共有する運用にします。 2つ目は、列を追加したのにレポートに出てこないケースです。データソースの編集画面で「フィールドを更新」を実行するまで、新しい列は認識されません。列名を変えると、その列を使うグラフはエラーになります。列の追加は右端に、名前の変更はしない、と先に決めておきます。 ## MySQLとCloud SQL for MySQLへ接続する手順とファイアウォール設定 データベース系のコネクタは、Data Studio側の入力より、データベース側の受け入れ設定で止まることがほとんどです。入力項目、許可するIP帯、ユーザー権限の順に確認します。 ### BASIC接続とJDBC URL接続の入力項目とlocalhostに接続できない制約 [MySQLコネクタの公式ページ](https://docs.cloud.google.com/data-studio/connect-to-mysql?hl=ja)によると、接続方法はBASICとJDBC URLの2つです。BASICではホスト名またはIPアドレス、ポート、データベース、ユーザー名、パスワードを入力します。Cloud SQLとPostgreSQLのJDBC URLは次の形式です。 ``` # Cloud SQL for MySQL（インスタンス接続名は PROJECT_ID:REGION:INSTANCE_ID の形） jdbc:google:mysql://my-project:asia-northeast1:sales-db/sales # PostgreSQL（パブリックIPのホスト名で接続） jdbc:postgresql://db.example.com:5432/analytics # Cloud SQL上のPostgreSQL（プライベートIPで接続） jdbc:google:postgresql://my-project:asia-northeast1:analytics-db/analytics ``` 接続元はGoogleのサーバーなので、`localhost` や社内DNSでしか引けないホスト名には届きません。公開DNSで引けるホスト名かグローバルIPを指定します。SSLを有効にすると通信はTLS 1.2で暗号化されます。 ### Data Studioの接続元IP帯だけを許可する読み取り専用ユーザーの作り方 ファイアウォールで許可するのは `142.251.74.0/23` です（IPv6環境では `2001:4860:4807::/48` も）。データ所在地を有効にしたProサブスクリプションでは `142.251.56.0/24` に変わるので、Proの契約形態は[Looker Studio Proの導入手順](https://www.issoh.co.jp/tech/details/18549/)で確認してください。 MySQL側では、この範囲からだけログインでき、集計用のビューを読むだけのユーザーを作ります。フィールド名はASCII文字しか使えないため、ビューの列名は英字で付けます。 ``` -- 日次・店舗別に集計したビューを用意する（列名はASCIIのみ） CREATE VIEW sales.v_daily_orders AS SELECT DATE(ordered_at) AS order_date, shop_code, COUNT(*) AS orders, SUM(amount) AS revenue FROM sales.orders GROUP BY DATE(ordered_at), shop_code; -- 142.251.74.0/23 をネットマスク表記で指定した読み取り専用ユーザー CREATE USER 'ds_reader'@'142.251.74.0/255.255.254.0' IDENTIFIED BY 'CHANGE_ME_STRONG_PASSWORD'; GRANT SELECT ON sales.v_daily_orders TO 'ds_reader'@'142.251.74.0/255.255.254.0'; ``` MySQLのリファレンスマニュアルでは、ホスト部分にIPv4のネットマスク表記を使え、8.0.23以降はCIDR表記の `'142.251.74.0/23'` でも書けるとされています。権限をビュー単位に絞っておけば、オーナーの認証情報でレポートを共有しても、元テーブルの個人情報列は閲覧者に届きません。 ### Cloud SQLコネクタで要るcloudsql.client権限と承認済みネットワーク [Cloud SQL for MySQLコネクタの公式ページ](https://docs.cloud.google.com/data-studio/connect-to-google-cloud-sql-for-mysql?hl=ja)は、接続する人にプロジェクトの `cloudsql.client` 以上の権限を求めています。取得できない場合は汎用のMySQLコネクタが選択肢です。プライベートIPで接続するなら、インスタンス設定で「Google Cloud サービスのプライベート パス」を有効にします。 パブリックIPなら、承認済みネットワークにIP帯を加えます。[承認済みネットワークの公式ページ](https://docs.cloud.google.com/sql/docs/mysql/authorize-networks?hl=ja)によると、この設定は既存のリストを置き換えるものです。現在の値を確認し、残す範囲も並べて指定してください。 ``` # 現在の承認済みネットワークとインスタンス接続名を確認する gcloud sql instances describe sales-db \ --format="value(connectionName, settings.ipConfiguration.authorizedNetworks[].value)" # 既存の範囲（例：社内の 203.0.113.0/24）を残したまま Data Studio の範囲を加える gcloud sql instances patch sales-db \ --authorized-networks=203.0.113.0/24,142.251.74.0/23 ``` 既存の範囲を書き忘れると、社内のバッチや踏み台からの接続がその場で切れます。本番インスタンスで実行する前に、describeの出力を変更記録に残してください。 ### MySQL 5.6と5.7のデータソース新規作成が止まる2027年2月26日の影響 [Data Studioのリリースノート](https://docs.cloud.google.com/data-studio/release-notes)の2026年9月24日の項目で、MySQL 5.6と5.7のサポート終了が告知されました。2027年2月26日以降はこれらに接続する新しいデータソースを作れず、既存のデータソースもデータが正しく読み込まれない可能性があります。MySQLコネクタの公式ページでサポート対象とされているのは8.0と9.0です。 5.7につないでいるレポートは、期日までにデータベースを8.0系へ上げるか、データを別の基盤へ複製して接続先を切り替えることになります。バージョンアップは業務システム全体に響くので、期日直前の着手は避けてください。 ## PostgreSQLとカスタムクエリで15万行と3〜5分のタイムアウトを避ける設計 データベース系コネクタは、1回のクエリで返せるのが15万行で、超えた分は切り捨てられます。クエリは3〜5分でタイムアウトすることがあり、カスタムクエリのSQLは1文だけです。 ### PostgreSQLのpublicスキーマ制限とPKCS-8鍵・プライベートIP接続 [PostgreSQLコネクタの公式ページ](https://docs.cloud.google.com/data-studio/connect-to-postgresql?hl=ja)によると、一覧から選べるのは `public` スキーマのテーブルだけです。別スキーマはカスタムクエリでスキーマ名を付けて指定します。クライアント認証の秘密鍵はPKCS-8形式が必要です。 Cloud SQL上のPostgreSQLは、2026年9月24日のリリースノートでプライベートIP接続に対応しました。前述の `jdbc:google:postgresql` 形式のURLを使い、インスタンス側でプライベート パスを有効にします。パブリックIPを開けたくないために見送っていた環境は再検討できます。AlloyDBはCA証明書をエクスポートできず、SSL経由では接続できません。 ### 1文のカスタムクエリで集計してから渡す書き方と期間の絞り込み例 カスタムクエリのSQLは、Data Studioが生成するクエリの内側のSELECTとして使われます。SQLの段階で粒度を落とせば、15万行の上限とタイムアウトを両方避けられます。 ``` -- public 以外のスキーマを読み、直近400日・日次×チャネルに集計して渡す SELECT o.order_date::date AS order_date, o.channel AS channel, COUNT(*) AS orders, SUM(o.amount) AS revenue, COUNT(DISTINCT o.user_id) AS buyers FROM analytics.orders AS o WHERE o.order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '400 days' GROUP BY 1, 2 ``` この形なら、2チャネルで400日分を出しても800行ほどに収まります。セミコロンで区切った複数の文や、一時テーブルを作る前処理は動きません。それでも3〜5分を超える重い集計は、データベース側で結果を別テーブルに保存しておき、そのテーブルに接続します。 ## 複数データソースの統合（ブレンド）で結合キーと行の欠落を確認する手順 スプレッドシートの目標値とMySQLの実績を1つの表に並べるには、データの統合（ブレンド）を使います。 ### 最大5テーブル・等価条件のみというブレンドの仕様と5種類の結合方法 [ブレンドの仕組みの公式ページ](https://docs.cloud.google.com/data-studio/how-blends-work?hl=ja)によると、1つのブレンドに入れられるのは最大5テーブルです。結合は内部、左外部、右外部、完全外部、クロスの5種類です。 結合条件は「フィールドA＝フィールドB」の等価条件だけで、「＞」や「≠」は書けません。中身が同じなら `shop_code` と `店舗コード` のように名前が違っても結べます。ブレンドは作成したレポートに埋め込まれ、ほかのレポートでは再利用できません。更新頻度と認証情報は元のデータソースを引き継ぎます。 グラフを同じ条件で絞り込みたいだけなら、ブレンドは不要です。2026年1月15日のリリースノートで、コントロールから異なるデータソースのグラフをまとめてフィルタできるようになりました。 ### 結合前の集計で同じ行が折りたたまれる失敗と固有識別子を足す対処 ブレンドでは、結合の前に各テーブルの行が、選んだディメンションでグループ化されます。注文テーブルで「日付」と「店舗」だけを選ぶと、同じ日・同じ店舗の注文は結合前に1行へまとまり、SQLで結合した場合より行数が減ります。 明細の単位で結合したいときは、注文IDのような固有識別子を各テーブルのディメンションに加えます。日次×店舗で1行の目標値と結ぶなら、実績側も同じ粒度にそろえると金額の二重計上を防げます。 ## データの更新頻度を設定して鮮度とクエリ費用の釣り合いを取る方法 「シートを直したのに数字が変わらない」「データベースの負荷が上がった」は、どちらも更新頻度（データの鮮度）の設定で説明がつきます。 ### コネクタ別に選べる更新間隔とスプレッドシート既定15分の意味 [データの更新速度を管理する公式ページ](https://docs.cloud.google.com/data-studio/manage-data-freshness?hl=ja)に載っている間隔は次のとおりです。 | コネクタ | 選べる間隔 | 既定値 | | --------------------- | ---------------- | ---- | | Googleスプレッドシート | 15分・1時間・4時間・12時間 | 15分 | | MySQL・PostgreSQLなどのDB | 1〜50分、または1〜12時間 | 12時間 | | Google広告など | 変更不可 | 12時間 | | コミュニティコネクタ | コネクタにより異なる | ― | DB系の既定は12時間で、朝の売上が夕方まで出ないことがあります。変更はデータソースの編集画面の「データの更新速度」から行います。間隔を短くするほどクエリが増えるため、本番の業務データベースに直結しているなら1時間未満にはしません。 ### 手動更新の1分クールダウンと閲覧者のデータ更新・抽出データの使い方 編集者はメニューの「データを更新」ですべてのデータソースを取り直せます。2026年6月18日からは、編集者が許可すれば閲覧者も手動更新が可能です。最後の更新から1分以内の再実行は無視されます。 読み込みの速さを優先するならデータの抽出も選べます。[データ抽出の公式ページ](https://docs.cloud.google.com/data-studio/extract-data-for-faster-performance?hl=ja)によると上限は100MBと75万行で、自動更新で定期的に取り直せます。月次の経営報告のように日中の鮮度が要らないレポート向きです。 ## データソースの接続方式を選ぶ判断：直結で済む規模と集計層を挟む場面 ここまでの仕様を踏まえて、データソースを直結のまま運用してよい条件と、構成を変えるべき条件を言い切ります。 ### スプレッドシートやデータベース直結のままで運用してよい3つの条件 直結で十分なのは、データソースが3つ程度まで、集計後のクエリが15万行を下回る、更新頻度1時間以上で業務に支障が無い、の3つを満たす場合です。部門の売上報告や問い合わせ件数の推移なら収まります。 この規模なら、読み取り専用ユーザーとビュー、再利用可能データソースを1つずつ用意すれば回ります。BigQueryを足しても費用と管理の手間が先に増えるだけです。 ### 直結をやめてBigQueryなどの集計層を挟むべき場面と見送る場面 構成を変えるべきなのは、5テーブルを超える結合が必要になったとき、同じ計算をレポートごとにブレンドで作り直しているとき、業務データベースへのクエリが本番の応答を遅くしているときです。ブレンドは再利用できず、レポートが増えるほど定義がずれます。データをBigQueryへ複製して結合と集計をSQLに寄せ、Data Studioは結果を読むだけの構成です。構成例は[BigQueryのデータをLooker Studioでダッシュボード化する手順](https://www.issoh.co.jp/tech/details/2745/)で解説しています。 閲覧者が数人で、元データがスプレッドシート数枚なら集計層は過剰です。MySQL 5.7の期限対応とBigQuery移行を同時に進めるのも勧めません。数値が合わないとき、原因を切り分けられなくなるからです。接続先の整理からダッシュボード設計まで社内で進めにくい場合は、[データソースの設計からダッシュボード構築まで支援するBIツール導入支援](https://www.issoh.co.jp/service/ai/bi/)に相談できます。 ## Looker Studioのデータソースについてよくある質問 Looker Studioのデータソース接続で寄せられやすい質問に答えます。 ### Looker Studioで接続できるデータソースにはどんな種類がありますか？ Google製のコネクタだけで、BigQuery・MySQL・PostgreSQL・Cloud SQL for MySQL・SQL Server・Amazon Redshiftなどのデータベース、スプレッドシート・Excel・CSVなどのファイル、Googleアナリティクスや広告媒体を接続できます。足りない接続先の補完手段は、パートナーコネクタやApps Scriptで作るコミュニティコネクタです。GA4の接続とその制約は[Looker Studioでコンバージョン率と離脱率を計測する方法](https://www.issoh.co.jp/column/details/2324/)で扱っています。 ### スプレッドシートを更新したのにレポートに反映されないのはなぜですか？ 原因は主に2つです。値の変更は、データの更新頻度（スプレッドシートの既定は15分）が過ぎるか、編集者が「データを更新」を実行するまでキャッシュから表示されます。列を追加した場合は、データソースの編集画面で「フィールドを更新」を実行しないと新しい列が認識されません。フィルタで隠した行が集計に入っている場合は、接続オプションの「非表示のセルやフィルタ処理されたセルを含める」を確認します。 ### MySQLに接続できないときは何から確認すればよいですか？ 最初に、ホスト名が公開DNSで引けるか、ファイアウォールとデータベースのユーザー設定で `142.251.74.0/23` を許可しているかを見ます。`localhost` や社内専用のホスト名には接続できません。次はバージョンで、サポート対象は8.0と9.0です。5.6と5.7は2027年2月26日以降、新しいデータソースを作れません。SSLを必須にしているなら証明書の指定も見直してください。 ### データソースの行数に上限はありますか？ MySQL・PostgreSQL・Cloud SQL for MySQLのコネクタは、1回のクエリで返せるのが15万行までで、超えた分は切り捨てられます。抽出したデータソースは100MBかつ75万行が上限です。ビューやカスタムクエリで日次や月次に集計してから接続し、それでも届く規模ならBigQueryなどの集計層を挟みます。 ### 複数のデータソースを1つのグラフにまとめることはできますか？ データの統合（ブレンド）を使えば、最大5つのテーブルを結合して1つのグラフや表に表示できます。結合条件は等価条件だけで、結合の種類は内部・左外部・右外部・完全外部・クロスの5つです。グラフ同士を同じ条件で絞り込みたいだけなら、ブレンドを作らずに、データソースをまたいでフィルタできるコントロールを使う方法もあります。 ## 関連記事 - [Looker Studio（データポータル）とは？無料でできる範囲・Pro料金と制限値、Lookerとの違い](https://www.issoh.co.jp/tech/details/15410/)：データソースとレポートの2層構造、無料版の制限値、Lookerとの違いを整理した親記事です。 - [BigQueryのデータをLooker Studioでダッシュボード化する手順：Dataform変換とスキャン量の抑え方](https://www.issoh.co.jp/tech/details/2745/)：直結をやめて集計層を挟むときの、BigQueryとDataformの実装です。 - [Looker Studio Proの導入手順：プロジェクト紐付け・IAMロール・コンテンツ移行【2026年10月】](https://www.issoh.co.jp/tech/details/18549/)：データソースの所有権を組織に寄せるProの設定手順です。 - [BigQueryとは：サーバーレスDWHの仕組み・料金・できないことと採用判断](https://www.issoh.co.jp/tech/details/16521/)：集計層として使うBigQueryの課金と仕組みの基礎です。 - [Looker Studioでコンバージョン率と離脱率を計測する方法｜GA4コネクタの制約と代替](https://www.issoh.co.jp/column/details/2324/)：GA4コネクタで取れない指標と代替の作り方です。 --- 出典: [Looker Studioのデータソース接続手順：スプレッドシート・MySQL・統合と更新頻度]()（株式会社一創）