BigQuery
伸缩能力极强且经济实惠的无服务器多云数据仓库，提升您的业务敏捷性。
新客户可获得 $300 赠金，用于在前 90 天内抵扣在 Google Cloud 上的支出。所有客户每月可免费获享 10 GB 存储空间和高达 1 TB 查询量。
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利用内置机器学习技术的安全且可伸缩的平台，使更多的用户可以获取数据洞见
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通过灵活的多云分析解决方案，以存储在多种云环境内的数据推动业务决策
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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%
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从字节到拍字节，以任意规模调整适应您的数据，且不会增加运维开销
优势
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。
轻松访问数据和共享数据洞见
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
主要特性
利用 BigQuery ML 进行机器学习并构建预测模型
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，在极短时间内基于大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 Vertex AI 或您自己的服务层。详细了解我们目前支持的模型。
利用 BigQuery Omni 进行多云数据分析
BigQuery Omni 是一种灵活的全代管式多云分析解决方案，可让您跨 AWS、Azure 等多种云环境，经济高效而又安全地分析数据。您可以使用标准 SQL 和熟悉的 BigQuery 界面，通过涵盖各种数据集的单一管理平台，迅速解答问题并分享结果。在此详细了解我们的正式发行版。
利用 BigQuery BI Engine 进行交互式数据分析
BigQuery BI Engine 是内置于 BigQuery 中的内存中分析服务，允许用户以互动方式分析大型复杂数据集，具备亚秒级查询响应时间，并且支持高并发操作。BI Engine 可使用 BI Engine 单个节点原生集成 Google 数据洞察，并可使用 BI Engine SQL 接口原生加速其他任何商业智能工具。
利用 BigQuery GIS 进行地理空间分析
BigQuery GIS 兼具 BigQuery 的无服务器架构和对地理空间分析的原生支持，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。
客户
客户
文档
文档
快速入门：使用 Cloud Console
了解如何运用 Google Cloud Console，通过直观的界面来完成运行查询、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。
将数据加载到 BigQuery 中
了解如何通过批量、流式插入、查询或使用第三方应用将数据注入 BigQuery 中。
使用 BigQuery 沙盒
无需提供信用卡、创建结算帐号或为项目启用结算功能，即可体验 BigQuery 和 Cloud Console。
数据仓库安全蓝图
运用 BigQuery 在数据注入、存储、处理、分类、加密、日志记录、监控和治理方面的关键安全最佳实践。
使用场景
使用场景
通过迁移到 Google Cloud 的现代化数据仓库，解决当今的分析需求，并无缝扩大您的业务规模。简化从 Netezza、Oracle、Redshift、Teradata 或 Snowflake 到 BigQuery 的迁移工作，加速挖掘数据洞见。阅读我们综合性的数据仓库迁移指南，了解详情并开始行动。
预测分析可帮助您更准确地预测未来的结果，并发现业务中的机会。我们的智能分析参考模式旨在通过示例代码和技术参考指南，更快地实现常见分析使用场景的价值。
了解 BigQuery 和 BigQuery ML 如何帮助您构建电子商务推荐系统、预测客户生命周期价值，并设计购买意愿解决方案。
将来自多个不同数据源的数据同时加载到 BigQuery 中进行无缝分析，使分析变得更容易。您可以从本地、Google 云端硬盘或 Cloud Storage 存储桶上传数据文件，充分利用 BigQuery Data Transfer Service (DTS)、Data Fusion 插件，或利用 Google 行业领先的数据集成合作伙伴关系。您可以非常灵活地选择以何种方式将数据上传到数据仓库。
所有特性
所有特性
| 无服务器 | 借助无服务器数据仓储功能，Google 会在后台完成所有资源预配工作，您可以专注于数据和分析，而无需担心基础架构的升级、安全或管理问题。 |
| 多云功能 | 借助 BigQuery Omni，您可以使用标准 SQL 跨云分析数据，而无需离开熟悉的 BigQuery 界面。它具备灵活的全代管式基础架构，可让您的数据分析师或数据科学家获得完全无缝的数据分析体验。通过单一管理平台，您还可以使用跨云转移进行跨云数据整合或模型训练。 |
| 自然语言处理 (NLP) | Data QnA（非公开 Alpha 版）让任何人都可以通过 NLP 轻松访问所需的数据分析结果，同时维持治理和安全控制措施。Data QnA 基于 Analyza (Google 研究)，让您可以通过 BigQuery 分析 PB 级数据；该界面还可以嵌入用户工作的位置，如聊天机器人、电子表格、BI 平台（如 Looker）或定制界面。请填写此表单以了解详情。 |
| 内置机器学习和 AI 集成 | BigQuery ML 可让您将机器学习技术应用于数据，另外还与 Vertex AI 和 TensorFlow 集成，让您只需使用 SQL 便可在数分钟内利用结构化数据训练并执行强大的模型。 |
| 商业智能的基础 | BigQuery 堪称现代云端商业智能解决方案的支柱，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。开启内存中分析服务 BI Engine，加快商业智能工作负载的运行，通过标准 ODBC/JDBC 为常用商业智能工具实现亚秒级查询响应时间并保障高并发操作。 |
| 电子表格界面 | 借助关联工作表，用户不需要掌握 SQL 知识，就可以在 Google 表格中分析数十亿行的实时 BigQuery 数据。用户可以运用数据透视表、图表、公式等各种熟悉的工具，轻松地从大数据中发掘洞见。在入门指南中详细了解关联工作表。 |
| 实时分析 | BigQuery 的高速流式插入 API 为实时分析提供了强大的基础，让您可以立即分析最新的业务数据。您还可以利用 Datastream、Pub/Sub 和 Dataflow 将数据流式传输至 BigQuery。 |
| 实时变更数据捕获和复制 | 使用Datastream，跨结构不同的数据库、存储系统和应用以可靠且延迟极低的方式同步数据。 Datastream 与专门构建且可扩展的 Dataflow 模板集成，可拉取写入 Cloud Storage 的变更数据流，并可在 BigQuery 中创建最新的复制表以进行实时分析。 |
| 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，且无需额外付费，也无需进行额外设置。 |
| 标准 SQL | BigQuery 支持符合 ANSI:2011 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 强大的引擎进行互动。 |
| 联合查询和逻辑数据仓库 | 通过强大的联合查询功能，BigQuery 可以处理对象存储 (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，它可以实时显示数据，让您可以快速获得问题的答案。 |
| 存储与计算分离 | 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 天的变更记录，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 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“位置智能”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。 |
| BigQuery Data Transfer Service | BigQuery Data Transfer Service 会按计划自动将数据从 Google Marketing Platform、Google Ads、YouTube、合作伙伴 SaaS 应用等外部数据源转移到 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容来轻松存储和分析 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”的统一费率，无缝地实现费用可预测性，同时获得工作负载管理功能。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 整合了 Google Cloud 的安全和隐私服务，可提供强大的安全防护机制和精细的管理控制功能，精细程度可达列级和行级。 请放心，默认情况下，您的数据无论是在静态存储时还是在传输过程中，都会受到加密保护。 |
| 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区域内的集群及其他计算资源。 |
| 灵活注入数据 | 免费使用 Data Transfer Service (DTS) 自动将数百种常用业务 SaaS 应用中的数据转移到 BigQuery 中，或者利用 Cloud Data Fusion、Datastream、Informatica、Talend 等数据集成工具。加载和转换混合云和多云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 200 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。 |
| “始终免费”计划 | 通过 BigQuery 沙盒，您可以在特定限制范围内免费使用 BigQuery 的全部功能。您无需信用卡即可开始使用，也无需为项目创建或启用结算帐号。 |
价格
| 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* |
| 统一费率 |
每月 $1700 起，获得 100 个预留专用槽。 100 个灵活槽每小时 4 美元。 如需了解详情，请参阅统一费率。 |
| 订阅类型 | 价格 |
|---|---|
| BigQuery Omni 固定费率价格 |
每月 $2,125 起（此价格可获得 AWS 上 100 个预留专用槽）。 100 个灵活槽每小时 5 美元。 如需了解详情，请参阅 BigQuery Omni 价格。 |
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