BigQuery：云端数据仓库

BigQuery

无服务器、扩缩能力极强且经济实惠的云数据仓库，提升您的业务敏捷性。

免费试用 BigQuery

使用 ANSI SQL 极速分析 PB 级的数据，且不产生任何运维开销
大规模运行分析的三年期总拥有成本 (TCO) 比其他云数据仓库低 26%–34%
利用可随您的需求扩缩、值得信赖、更加安全的平台，使更多人可以开展数据分析
借助一种灵活的多云端分析解决方案，从存储在多种云环境内的数据中发掘洞见

Forrester Research 将 Google Cloud 评为分析型数据管理领域的领导者

利用实时预测分析获得数据洞见

实时查询流式数据，获取您的所有业务流程中的最新信息。利用内置机器学习功能，无需转移数据即可轻松预测业务成果。

只需点击几下鼠标，即可安全地访问和共享组织中的分析型数据洞见。使用热门商业智能工具，轻松创建出色的报告和信息中心，无需任何额外设置。

保护数据安全，自信开展运营

BigQuery 提供稳健的安全性、治理功能和可靠性控制，可实现高可用性并提供 99.99% 正常运行时间的服务等级协议 (SLA)。借助默认加密和客户管理的加密密钥保护您的数据。

主要特性

BigQuery Omni（非公开 Alpha 版）

BigQuery Omni 是一种由 Anthos 支持的灵活多云端分析解决方案，允许您跨多个云环境分析数据。您可以使用标准 SQL 和您熟悉的 BigQuery 界面，通过涵盖您的各种数据集的单一管理平台迅速解答问题并分享结果。请填写此表单以了解详情。

BigQuery ML

借助 BigQuery ML，数据科学家和数据分析师可以直接在 BigQuery 内使用简单的 SQL，在极短时间内基于全球规模的结构化或半结构化数据构建机器学习模型，并将其付诸使用。将用于在线预测的 BigQuery ML 模型导出到 Cloud AI Platform 或您自己的服务层。详细了解我们目前支持的模型。

BigQuery BI Engine

BigQuery BI Engine 是一项面向 BigQuery 的超快内存中分析服务，允许用户以互动方式分析大型复杂数据集，支持亚秒级查询响应时间和高并发操作。BigQuery BI Engine 与一些常用工具（例如数据洞察）无缝集成，今后可帮助加速 Looker、Google 表格及我们商业智能合作伙伴的数据探索和分析。

BigQuery GIS

BigQuery GIS 独一无二地兼具 BigQuery 的无服务器架构和对地理空间分析的原生支持，因此您可以使用位置信息来增强分析工作流程。BigQuery GIS 支持采用常见地理空间数据格式的任意点、线、多边形和多重多边形，可帮助您简化分析，以全新方式查看空间数据，以及发掘全新的业务线。

关联工作表

借助关联工作表，用户不需要掌握 SQL 知识，就可以分析 Google 表格中数十亿行的实时 BigQuery 数据。用户可以运用各种熟悉的工具（比如数据透视表、图表和公式），以便轻松地从大数据中发掘洞见。请点击此处详细了解“关联工作表”，以及如何开始使用此功能。

查看所有特性

44:33

视频

使用 BigQuery 实现现代数据仓储

客户

02:21

UPS 使用 BigQuery 精确预测公司包裹数量。

每天分析超过 10 亿数据点
用机器学习模型帮助最大限度地提高公司的资产利用率和规模
用指导性分析提高供应链的效率

零售与消费品

Twitter 对其广告互动分析平台进行了现代化改造，实现每秒聚合数百万个指标的高效操作。

Home Depot 借助及时的数据妥善维护其两千家门店中 5 万款商品的库存，从而完善其客户服务。

Dow Jones 挖掘了 13 亿篇新闻报道的业务价值，揭示了隐藏的关系与数据洞见。

查看所有客户

文档

快速入门：使用网页界面

了解如何使用 GCP Console 中的 BigQuery 网页界面作为可视界面，完成运行查询、加载数据和导出数据等任务。

快速入门：使用 BigQuery 命令行工具

了解如何使用 BigQuery 命令行工具运行查询、加载数据和导出数据。

快速入门：使用客户端库

了解如何使用您喜爱的编程语言通过 Google Cloud 客户端库使用 BigQuery API。

创建和使用表

了解如何在 BigQuery 中创建和使用标准表。

指定架构

了解如何为表创建和更新架构。

使用 Cloud KMS 密钥保护数据

了解如何针对 BigQuery 使用客户管理的加密密钥 (CMEK)。

控制对数据集的访问

了解如何在 BigQuery 中控制对数据集的访问权限。

BigQuery 资源

查看 BigQuery 价格信息以及当前速率限制、槽、数据集、配额等信息。

探索您可以使用 BigQuery 构建什么

探索有哪些 BigQuery 技术资源指南可帮您管理数据。

使用场景

从 Teradata 迁移数据

将您本地的旧式数据仓库迁移至灵活的云端数据仓库解决方案。借助 BigQuery Data Transfer Service (DTS) 和特殊的本地迁移代理，您可以将数据从旧式数据仓库（例如 Teradata）复制到 BigQuery。

您可以使用 BigQuery DTS 的网页界面监控将数据加载到 BigQuery 的周期性作业。我们还提供其他易于使用的工具以及一个覆盖全球的合作伙伴支持系统。了解详情。

Google Cloud 基础知识

将数据仓库迁移到 BigQuery

这是系列文章中的第一部分，可帮助您从本地数据仓库过渡到 Google Cloud 上的 BigQuery。

教程

从 Teradata 迁移数据：查询转换

这个概念验证教程介绍了如何将各种非标准 Teradata SQL 语句转换为标准 SQL 形式。

最佳做法

Teradata 迁移详情和选项

介绍了在使用 BigQuery Data Transfer Service 将数据从 Teradata 迁移到 BigQuery 时需了解的更多详情、选项和 Beta 版功能。

使用场景

从 Amazon Redshift 迁移到 BigQuery

借助 BigQuery Data Transfer Service，您可以将数据从 Amazon Redshift 数据仓库复制到 BigQuery。此服务将使用 Google Kubernetes Engine 中的迁移代理，并触发从 Amazon Redshift 到 Amazon S3 存储分区中的暂存区的卸载操作。然后，BigQuery Data Transfer Service 会将数据从 Amazon S3 存储分区迁移到 BigQuery。

Google Cloud 基础知识

BigQuery Data Transfer Service 简介

简要介绍 BigQuery Data Transfer Service，该服务可按照安排好的时间以代管方式将数据自动转移到 BigQuery。

教程

从 Amazon Redshift 迁移数据

循序渐进地介绍如何设置从 Amazon Redshift 到 BigQuery 的数据迁移。

架构

将数据仓库迁移至 BigQuery：数据流水线

参照对数据流水线的探讨（数据流水线的定义及其迁移时的注意事项），探索如何迁移上游数据流水线。

查看所有技术指南

所有特性

无服务器	有了无服务器数据仓储，Google 会在后台完成所有资源预配工作，因此您可以专注于数据和分析，而无需为基础架构的升级、保护或管理问题而分心。
实时分析	BigQuery 的高速流式插入 API 为实时分析奠定了强大的基础，让您的最新业务数据可立即用于分析。您还可以利用 Pub/Sub 和 Dataflow 将数据流式传输至 BigQuery。
自动高可用性	BigQuery 以透明的方式自动提供在多个位置持久存储数据副本的服务，并保证高可用性，您不需要额外付费，也无需进行额外设置。
标准 SQL	BigQuery 支持符合 ANSI:2011 规范的标准 SQL 方言，减少了重写代码的需要。BigQuery 还免费提供 ODBC 和 JDBC 驱动程序，可确保您当前的应用能够与 BigQuery 强大的引擎进行交互。
联合查询和逻辑数据仓储	通过强大的联合查询功能，BigQuery 可以处理对象存储空间 (Cloud Storage) 中采用 Parquet 和 ORC 开源文件格式的外部数据源、事务型数据库（Bigtable、Cloud SQL）中的外部数据源或云端硬盘内电子表格中的外部数据源，且不需要移动数据。
数据仓库和数据湖相互融合	使用 Storage API 直接在 BigQuery 上运行开源数据科学工作负载（Spark、TensorFlow、Dataflow 和 Apache Beam、MapReduce、Pandas 和 scikit-learn）。Storage API 提供大幅简化的架构，需要的数据移动更少，并且不需要同一数据的多个副本。
具体化视图	利用 BigQuery 具体化视图，在您的环境内加快查询速度并降低费用。此功能易于设置，使用方便，最重要的是，它可以实时聚合数据，从而让您快速获得问题的答案。
存储与计算分隔	由于 BigQuery 将存储与计算分隔开来，因此您可以选择适合自己企业的存储和处理解决方案，并控制各项解决方案的访问权限和费用。
自动备份和轻松恢复	BigQuery 会自动复制数据并保留 7 天的更改记录，因此您可以轻松地恢复和比较不同时间点的数据。
地理空间数据类型和函数	BigQuery GIS 提供对 WKT 和 GeoJSON 格式的任意点、线、多边形和多重多边形的 SQL 支持。您可以简化地理空间分析，以全新方式查看基于地理位置的数据，或发掘全新的业务线。
Data Transfer Service	BigQuery Data Transfer Service 会按时间安排自动将数据从外部数据源（例如 Google Marketing Platform、Google Ads、YouTube 以及合作伙伴 SaaS 应用）转移到 BigQuery，整个过程完全由系统管理。用户还可以轻松地将数据从 Teradata 和 Amazon S3 转移到 BigQuery。
大数据生态系统集成	借助 Dataproc 和 Dataflow，BigQuery 实现了与 Apache 大数据生态系统的集成，使得现有 Hadoop/Spark 和 Beam 工作负载能够使用 Storage API 直接从 BigQuery 读写数据。
PB 级数据规模	获得卓越的数据处理性能，同时保证能够无缝扩缩来轻松存储和分析 PB 级乃至 EB 级数据。
灵活的价格模式	采用按需价格模式，您只需为实际使用的存储和计算资源付费。资源用量大的用户或者企业用户可以选择“预留”式统一价格，无缝地实现费用可预测性，同时获得工作负载管理能力。如需了解详情，请参阅 BigQuery 价格或费用控制。
数据治理和安全	BigQuery 提供强大的安全和治理控制功能以及精细的身份和访问权限管理功能，并且数据在静态存储和传输过程中始终加密。
地理位置扩展	BigQuery 允许您控制将数据存储到哪个地理位置（美国、亚洲和欧洲），而不必费心考虑如何设置和管理地区内的集群及其他计算资源。
AI 的基础	BigQuery ML 可让您将机器学习技术应用于数据，另外还与 AI Platform 和 TensorFlow 相集成，让您只需使用 SQL 便可在数分钟内基于结构化数据开始训练强大的模型。
商业智能的基础	BigQuery 堪称现代商业智能解决方案的数据仓储支柱，可利用 Google 及我们的技术合作伙伴提供的工具无缝地集成、转换、分析、直观呈现和报告数据。
灵活提取数据	免费使用 Data Transfer Service (DTS) 自动将数百种常用业务 SaaS 应用中的数据移动到 BigQuery 中，或者利用 Cloud Data Fusion、Informatica、Talend 等数据集成工具。加载和转换混合云和多云端应用中的任意规模的数据。
程序化交互	BigQuery 提供 REST API，可轻松实现程序化访问和应用集成。可用的客户端库包括 Java、Python、Node.js、C#、Go、Ruby 和 PHP 版本。企业用户可以使用 Google Apps 脚本从 Google 表格访问 BigQuery。
丰富的监控和日志记录功能	BigQuery 通过 Cloud Audit Logs 提供了丰富的监控、日志记录和提醒功能，可存储任何使用 Cloud Logging 的应用或服务的日志。
公共数据集	Google Cloud 公共数据集是一个功能强大的数据存储库，提供来自不同行业的 100 多个高需求公共数据集。Google 为所有公共数据集提供免费存储，并且客户每月可以免费查询高达 1 TB 的数据。
商业数据集	商业数据提供方直接在 BigQuery 和 Cloud Storage 中托管其数据，因此只要您获得我们的某个合作伙伴的数据集许可，便可以立即访问和就地处理这些数据，而无需存储或移动任何数据。

价格

BigQuery 收取数据存储、流式插入和数据查询的费用，但数据加载和导出服务不收费。如需详细了解价格信息，请参阅价格指南。

计费项	价格
存储	每月每 GB $0.02 长期存储每月每 GB $0.01
流式插入	每 200 MB $0.01
加载、复制或导出数据；元数据操作	免费

如果您使用非美元货币付费，请参阅 Google Cloud SKU 上以您的币种列出的价格。

订阅类型	价格
随用随付	每 TB $5 每月前 1 TB 免费*
统一价格	每月 $10000 起，获得 500 个预留专用槽。每个灵活槽每月 $30。如需了解详情，请参阅统一价格。