Cloud SQL 통합 쿼리

이 페이지에서는 통합 쿼리를 사용하여 BigQuery에서 Cloud SQL의 데이터를 쿼리하는 방법을 설명합니다.

개요

BigQuery Cloud SQL 통합을 사용하면 BigQuery에서 Cloud SQL에 위치한 데이터를 실시간으로, 데이터 복사나 이동 없이 쿼리할 수 있습니다. 쿼리 통합은 Cloud SQL에서 MySQL(2세대) 및 PostgreSQL 인스턴스를 모두 지원합니다.

처음 1회 설정 이후 SQL EXTERNAL_QUERY 함수를 사용하여 쿼리를 작성할 수 있습니다.

또는 Cloud Data Fusion 또는 Datastream을 사용하여 데이터를 BigQuery로 복제할 수도 있습니다. Cloud Data Fusion 사용에 대한 자세한 내용은 MySQL에서 BigQuery로 데이터 복제를 참조하세요.

시작하기 전에

BigQuery 연결 서비스 사용 설정

1. API 라이브러리에서 BigQuery connection API 페이지를 엽니다.
2. 드롭다운 메뉴에서 외부 데이터 소스가 포함된 프로젝트를 선택합니다.

3. 사용 설정 버튼을 클릭합니다.

   BigQuery Connection API

공개 IP

BigQuery Cloud SQL 통합은 공개 IP 연결이 있는 Cloud SQL 인스턴스만 지원합니다. Cloud SQL 인스턴스의 공개 IP 연결을 구성하세요.

Cloud SQL 인스턴스를 보호하려면 승인된 주소 없이 공개 IP 연결을 추가하면 됩니다. 이 방법을 사용하면 공개 인터넷에서 인스턴스에 액세스할 수 없지만 BigQuery에서 쿼리할 수 있습니다.

Cloud SQL 데이터베이스 연결 설정

BigQuery Connection API가 사용 설정되면 Cloud SQL 데이터베이스에 대한 연결을 만듭니다.

요점: 쿼리하려는 데이터 소스가 포함된 Google Cloud 프로젝트에서 연결을 만듭니다.

Console

1. 연결 리소스를 만들려면 Console에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery 페이지로 이동

2. 데이터 추가 메뉴에서 외부 데이터 소스를 선택합니다.

3. 외부 데이터 소스 대화상자에서 다음 정보를 입력합니다.

   • 연결 유형에 대해 MySQL 또는 Postgres와 같은 소스 유형을 선택합니다.
   • 연결 ID에는 연결 리소스의 식별자를 입력합니다. 문자, 숫자, 밑줄을 사용할 수 있습니다. 예를 들면 bq_sql_connection입니다.
   • 데이터 위치에서 외부 데이터 소스 리전과 호환되는 BigQuery 위치(또는 리전)를 선택합니다.
   • 선택사항: 별칭에 사용자 친화적인 연결 이름(예: My connection resource)을 입력합니다. 사용자 친화적인 이름으로 나중에 수정해야 하는 경우 연결 리소스를 식별하는 데 도움이 되는 모든 값을 사용할 수 있습니다.
   • 선택사항: 설명에 이 연결 리소스에 대한 설명을 입력합니다.
   • 연결 유형으로 Cloud SQL MySQL 또는 Postgres를 선택한 경우 Cloud SQL 인스턴스 ID에 대해 Cloud SQL 인스턴스의 전체 이름을 일반적으로 project-id:location-id:instance-id 형식으로 입력합니다. 쿼리하려는 Cloud SQL 인스턴스의 세부정보 페이지에서 인스턴스 ID를 찾을 수 있습니다.
   • 데이터베이스 이름에 데이터베이스 이름을 입력합니다.
   • 데이터베이스 사용자 이름에 데이터베이스의 사용자 이름을 입력합니다.

   • 데이터베이스 비밀번호에 데이터베이스의 비밀번호를 입력합니다.

     • 선택사항: 비밀번호를 보려면 비밀번호 표시를 클릭합니다.
     참고: 동일한 사용자 인증 정보가 외부 데이터 소스의 다른 데이터베이스에 유효한 경우 이 사용자는 동일한 연결 리소스를 통해 해당 데이터베이스를 쿼리할 수 있습니다.

4. 연결 만들기를 클릭합니다.

bq

bq mk 명령어를 입력하고 연결 플래그 --connection을 지정합니다. 다음 플래그도 필요합니다.

• --connection_type
• --properties
• --connection_credential
• --project_id
• --location

다음 플래그는 선택사항입니다.

• --display_name 연결의 별칭입니다.
• --description 연결에 대한 설명입니다.

connection_id는 스토리지에 사용되는 명령어의 마지막 인수로 추가할 수 있는 선택적 매개변수입니다. 연결 ID가 제공되지 않으면 고유 ID가 자동으로 생성됩니다. connection_id에는 문자, 숫자, 밑줄이 포함될 수 있습니다.

    bq mk --connection --display_name='friendly name' --connection_type=TYPE \
      --properties=PROPERTIES --connection_credential=CREDENTIALS \
      --project_id=PROJECT_ID --location=LOCATION \
      CONNECTION_ID

다음을 바꿉니다.

• TYPE: 외부 데이터 소스의 유형입니다.
• PROPERTIES: JSON 형식의 생성된 연결의 매개변수입니다. 예를 들면 --properties='{"param":"param_value"}'입니다. 연결 리소스 생성에는 instanceID, database, type 매개변수를 지정해야 합니다.
• CREDENTIALS: 매개변수 username 및 password입니다.
• PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
• LOCATION: Cloud SQL 인스턴스가 위치한 리전입니다.
• CONNECTION_ID: 연결 식별자입니다.

예를 들어 다음 명령어를 실행하면 프로젝트에 ID가 federation-test인 my_new_connection(별칭: "My new connection")이라는 새 연결 리소스가 생성됩니다.

bq mk --connection --display_name='friendly name' --connection_type='CLOUD_SQL' \
  --properties='{"instanceId":"federation-test:us-central1:mytestsql","database":"mydatabase","type":"MYSQL"}' \
  --connection_credential='{"username":"myusername", "password":"mypassword"}' \
  --project_id=federation-test --location=us my_connection_id

API

BigQuery 연결 API 내에서 ConnectionService 내에서 CreateConnection를 호출하여 연결을 인스턴스화할 수 있습니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리 페이지를 참조하세요.

자바

이 샘플을 사용해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 자바 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery 자바 API 참조 문서를 확인하세요.

GitHub에서 보기 의견 보내기

import com.google.cloud.bigquery.connection.v1.CloudSqlCredential;
import com.google.cloud.bigquery.connection.v1.CloudSqlProperties;
import com.google.cloud.bigquery.connection.v1.Connection;
import com.google.cloud.bigquery.connection.v1.CreateConnectionRequest;
import com.google.cloud.bigquery.connection.v1.LocationName;
import com.google.cloud.bigqueryconnection.v1.ConnectionServiceClient;
import java.io.IOException;

// Sample to create a connection with cloud MySql database
public class CreateConnection {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    String location = "MY_LOCATION";
    String connectionId = "MY_CONNECTION_ID";
    String database = "MY_DATABASE";
    String instance = "MY_INSTANCE";
    String instanceLocation = "MY_INSTANCE_LOCATION";
    String username = "MY_USERNAME";
    String password = "MY_PASSWORD";
    String instanceId = String.format("%s:%s:%s", projectId, instanceLocation, instance);
    CloudSqlCredential cloudSqlCredential =
        CloudSqlCredential.newBuilder().setUsername(username).setPassword(password).build();
    CloudSqlProperties cloudSqlProperties =
        CloudSqlProperties.newBuilder()
            .setType(CloudSqlProperties.DatabaseType.MYSQL)
            .setDatabase(database)
            .setInstanceId(instanceId)
            .setCredential(cloudSqlCredential)
            .build();
    Connection connection = Connection.newBuilder().setCloudSql(cloudSqlProperties).build();
    createConnection(projectId, location, connectionId, connection);
  }

  public static void createConnection(
      String projectId, String location, String connectionId, Connection connection)
      throws IOException {
    try (ConnectionServiceClient client = ConnectionServiceClient.create()) {
      LocationName parent = LocationName.of(projectId, location);
      CreateConnectionRequest request =
          CreateConnectionRequest.newBuilder()
              .setParent(parent.toString())
              .setConnection(connection)
              .setConnectionId(connectionId)
              .build();
      Connection response = client.createConnection(request);
      System.out.println("Connection created successfully :" + response.getName());
    }
  }
}

연결 리소스 보기, 나열, 공유, 업데이트, 삭제에 대한 상세 설명은 연결 작업을 참조하세요.

서비스 에이전트

서비스 에이전트는 Cloud SQL에 연결할 때 자동으로 생성됩니다. 서비스 에이전트는 이름이 BigQuery Connection Service Agent이고 도메인이 gcp-sa-bigqueryconnection.iam.gserviceaccount.com입니다. 이 서비스 에이전트에는 roles/bigqueryconnection.serviceAgent 역할이 적용되어 있습니다.

예시

고객 테이블은 BigQuery에, 판매 테이블은 Cloud SQL에 저장되어 있는 상황에서 하나의 쿼리로 두 테이블을 조인하려는 경우가 있습니다. 다음 예시에서는 orders라는 Cloud SQL 테이블에 통합 쿼리를 만들고 결과를 mydataset.customers라는 BigQuery 테이블과 조인합니다.

SELECT c.customer_id, c.name, rq.first_order_date
FROM mydataset.customers AS c
LEFT OUTER JOIN EXTERNAL_QUERY(
  'us.connection_id',
  '''SELECT customer_id, MIN(order_date) AS first_order_date
  FROM orders
  GROUP BY customer_id''') AS rq ON rq.customer_id = c.customer_id
GROUP BY c.customer_id, c.name, rq.first_order_date;

예시 쿼리는 다음과 같은 3부분으로 구성됩니다.

1. 운영 PostgreSQL 데이터베이스에서 외부 쿼리 SELECT customer_id, MIN(order_date) AS first_order_date FROM orders GROUP BY customer_id를 실행하여 EXTERNAL_QUERY() 함수를 통해 각 고객의 첫 주문 날짜를 구합니다.
2. customer_id를 기준으로 BigQuery에서 외부 쿼리 결과 테이블을 고객 테이블과 조인합니다.
3. 고객 정보와 첫 주문 날짜를 선택합니다.

지원되는 리전

다음 표에서는 BigQuery 및 Cloud SQL에 지원되는 리전을 보여줍니다.

리전 내 위치

	리전 설명	Cloud SQL 리전	호환되는 BigQuery 리전	호환되는 BigQuery 멀티 리전
미주
	아이오와	us-central	지원되지 않음: 이 Cloud SQL 인스턴스 리전은 V1입니다. 통합 쿼리는 Cloud SQL의 V2 인스턴스만 지원합니다.
	아이오와	us-central1	us-central1	US
	라스베이거스	us-west4	us-west4	US
	로스앤젤레스	us-west2	us-west2	US
	몬트리올	northamerica-northeast1	northamerica-northeast1	US
	북 버지니아	us-east4	us-east4	US
	오리건	us-west1	us-west1	US
	솔트레이크시티	us-west3	us-west3	US
	상파울루	southamerica-east1	southamerica-east1
	산티아고	southamerica-west1	southamerica-west1
	사우스캐롤라이나	us-east1	us-east1	US
	토론토	northamerica-northeast2	northamerica-northeast2	US
유럽
	벨기에	europe-west1	europe-west1	EU
	핀란드	europe-north1	europe-north1	EU
	프랑크푸르트	europe-west3	europe-west3	EU
	런던	europe-west2	europe-west2	EU
	네덜란드	europe-west4	europe-west4	EU
	바르샤바	europe-central2	europe-central2	EU
	취리히	europe-west6	europe-west6	EU
아시아 태평양
	델리	asia-south2	asia-south2
	Hong Kong	asia-east2	asia-east2
	자카르타	asia-southeast2	asia-southeast2
	멜버른	australia-southeast2	australia-southeast2
	뭄바이	asia-south1	asia-south1
	오사카	asia-northeast2	asia-northeast2
	서울	asia-northeast3	asia-northeast3
	싱가포르	asia-southeast1	asia-southeast1
	시드니	australia-southeast1	australia-southeast1
	타이완	asia-east1	asia-east1
	도쿄	asia-northeast1	asia-northeast1

멀티 리전 위치

Cloud SQL 인스턴스에는 멀티 리전 위치를 사용할 수 없습니다. 통합 쿼리에는 Cloud SQL 멀티 리전을 사용할 수 없습니다.

EU 멀티 리전에 있는 데이터는 europe-west2(런던) 또는 europe-west6(취리히) 데이터 센터에 저장되지 않습니다.

제한사항

Cloud SQL 통합 쿼리에는 다음과 같은 제한사항이 적용됩니다.

• 성능 통합 쿼리는 BigQuery 스토리지만 쿼리하는 것만큼 빠르지 않을 수 있습니다. BigQuery는 소스 데이터베이스에서 외부 쿼리를 실행할 때까지 기다려야 하며 임시로 외부 데이터 소스에서 BigQuery로 데이터를 이동해야 합니다. 또한 소스 데이터베이스는 복잡한 분석 쿼리에 맞게 최적화되지 않을 수 있습니다.

• 통합 쿼리는 읽기 전용입니다. 소스 데이터베이스에서 실행되는 외부 쿼리는 읽기 전용이어야 합니다. 따라서 DML 또는 DDL 문은 지원되지 않습니다.

• 지원되지 않는 데이터 유형 외부 쿼리에 BigQuery에서 지원되지 않는 데이터 유형이 포함되면 쿼리는 즉시 실패합니다. 지원되지 않는 데이터 유형을 지원되는 다른 지원되는 데이터 유형으로 변환할 수 있습니다.

• 제한된 Cloud SQL 인스턴스 통합 쿼리는 공개 IP(비공개 IP 아님)가 있는 Cloud SQL V2 인스턴스에서만 지원됩니다.

• Project 유형의 권한입니다. Cloud SQL 인스턴스와 동일한 프로젝트에서 연결 리소스를 만들어야 합니다.

할당량 및 한도

일반적인 통합 쿼리 할당량 및 한도 외에도 Cloud SQL 데이터베이스에는 다음과 같은 제한이 있습니다.

• 리전 간 통합 쿼리: BigQuery 쿼리 처리 위치와 외부 데이터 소스 위치가 다른 경우에는 리전 간 쿼리입니다. 하루에 프로젝트당 리전 간 쿼리 1 TB를 실행할 수 있습니다. 다음은 리전 간 쿼리의 예시입니다.
  • Cloud SQL 인스턴스는 us-west1에 있지만 BigQuery 연결은 US 멀티 리전을 기반으로 합니다. BigQuery 쿼리 처리 위치는 US입니다.
• 할당량: 사용자가 외부 데이터 소스에서 Cloud SQL의 쿼리 할당량을 제어해야 합니다. 통합 쿼리에 대한 추가 할당량 설정은 없습니다. 워크로드 격리를 위해서는 데이터베이스 읽기 복제본만 쿼리하는 것이 좋습니다.
• Cloud SQL MySQL 및 PostgreSQL의 할당량과 한도가 적용됩니다.

참조

Cloud SQL 테이블 스키마 보기

information_schema 테이블을 쿼리하기 위해 EXTERNAL_QUERY() 함수를 사용해 데이터베이스 메타데이터에 액세스하여 데이터베이스의 모든 테이블을 나열하거나 테이블 스키마를 볼 수 있습니다. 다음 예시의 information_schema 쿼리는 MySQL과 PostgreSQL에서 모두 작동합니다. MySQL information_schema 테이블 및 PostgreSQL information_schema 테이블에서 더 자세히 알아볼 수 있습니다.

-- List all tables in a database.
SELECT * FROM EXTERNAL_QUERY("connection_id",
"select * from information_schema.tables;");

-- List all columns in a table.
SELECT * FROM EXTERNAL_QUERY("connection_id",
"select * from information_schema.columns where table_name='x';");

연결 리소스 세부정보

속성 이름	값	설명
name	문자열	연결 리소스의 이름입니다(형식: project_id.location_id.connection_id).
location	문자열	연결의 위치이며 Cloud SQL 인스턴스 위치와 동일합니다. 단, 예외적으로 Cloud SQL us-central1은 BigQuery US에 매핑되며 Cloud SQL europe-west1은 BigQuery EU에 매핑됩니다.
friendlyName	문자열	연결의 사용자 친화적인 표시 이름입니다.
description	문자열	연결에 대한 설명입니다.
cloudSql.type	문자열	'POSTGRES' 또는 'MYSQL'일 수 있습니다.
cloudSql.instanceId	문자열	Cloud SQL 인스턴스 이름은 주로 다음 형식입니다. Project-id:location-id:instance-id Cloud SQL 인스턴스 세부정보 페이지에서 인스턴스 ID를 확인할 수 있습니다.
cloudSql.database	문자열	연결할 Cloud SQL Database입니다.

연결 사용자 인증 정보 리소스 세부정보

속성 이름	값	설명
username	문자열	데이터베이스 사용자 이름
password	문자열	데이터베이스 비밀번호

데이터 유형 매핑

Cloud SQL 통합 쿼리를 실행할 때 Cloud SQL의 데이터(MySQL 또는 PostgreSQL 데이터 유형)는 BigQuery 표준 SQL 유형으로 변환됩니다. 다음 데이터 유형 매핑은 MySQL에서 BigQuery로, PostgreSQL에서 BigQuery로입니다.

매핑에 대해 알아야 할 사항은 다음과 같습니다.

• 대부분의 MySQL 데이터 유형은 동일한 BigQuery 데이터 유형과 일치할 수 있습니다.
• PostgreSQL은 BigQuery에서 지원되지 않는 많은 비표준 데이터 유형(예: money, path, uuid, boxer 등)을 지원합니다.
• MySQL 및 PostgreSQL의 숫자 데이터 유형은 기본적으로 BigQuery NUMERIC 값에 매핑됩니다. BigQuery NUMERIC 값 범위는 MySQL 및 PostgreSQL보다 작습니다. 또한 EXTERNAL_QUERY 옵션에서 'default_type_for_decimal_columns'로 BIGNUMERIC, FLOAT64, STRING에 매핑됩니다.

오류 처리

외부 쿼리에 BigQuery에서 지원되지 않는 데이터 유형이 포함되면 쿼리는 즉시 실패합니다. 지원되지 않는 데이터 유형을 지원되는 다른 MySQL / PostgreSQL 데이터 유형으로 변환할 수 있습니다.

지원되지 않는 데이터 유형을 지원되는 다른 MySQL 또는 PostgreSQL 데이터 유형으로 변환할 수 있습니다.

• 지원되지 않는 MySQL 데이터 유형

  • 오류 메시지: Invalid table-valued function external_query Found unsupported MySQL type in BigQuery at [1:15]
  • 지원되지 않는 유형: GEOMETRY, BIT
  • 해결 방법: 지원되지 않는 데이터 유형을 STRING으로 변환합니다.
  • 예: SELECT ST_AsText(ST_GeomFromText('POINT(1 1)')); 이 명령어는 지원되지 않는 데이터 유형 GEOMETRY를 STRING으로 전송합니다.

• 지원되지 않는 PostgreSQL 데이터 유형

  • 오류 메시지: Invalid table-valued function external_query Postgres type (OID = 790) is not supported now at [1:15]
  • 지원되지 않는 유형: money, time with time zone, inet, path, pg_lsn, point, polygon, tsquery, tsvector, txid_snapshot, uuid, box, cidr, circle, interval, jsonb, line, lseg, macaddr, macaddr8
  • 해결 방법: 지원되지 않는 데이터 유형을 STRING으로 변환합니다.
  • 예: SELECT CAST('12.34'::float8::numeric::money AS varchar(30)); 이 명령어는 지원되지 않는 데이터 유형 money를 STRING으로 전송합니다.

MySQL에서 BigQuery로 유형 매핑

MySQL 유형	MySQL 설명	BigQuery 유형	유형 차이
정수
INT	4바이트, 2^32 - 1	INT64
TINYINT	1바이트, 2^8 - 1	INT64
SMALLINT	2바이트, 2^16 - 1	INT64
MEDIUMINT	3바이트, 2^24 - 1	INT64
BIGINT	8바이트, 2^64 - 1	INT64
UNSIGNED BIGINT	8바이트, 2^64 - 1	NUMERIC
정확한 숫자
DECIMAL(M,D)	(M,D)로 표현되는 소수로, 여기서 M은 총 자릿수, D는 소수 자릿수입니다. M <= 65	NUMERIC, BIGNUMERIC, FLOAT64, STRING	DECIMAL(M,D)은 기본적으로 NUMERIC에 매핑되거나 default_type_for_decimal_columns를 사용하여 BIGNUMERIC, FLOAT64 또는 STRING에 매핑될 수 있습니다.
대략적인 숫자
FLOAT (M,D)	4바이트, M <= 23	FLOAT64
DOUBLE (M,D)	8바이트, M <= 53	FLOAT64
날짜 및 시간
TIMESTAMP	'1970-01-01 00:00:01'UTC ~ '2038-01-19 03:14:07' UTC.	TIMESTAMP	MySQL TIMESTAMP는 BigQuery를 호출하는 위치에 관계없이 UTC 시간대로 검색됩니다.
DATETIME	'1000-01-01 00:00:00' ~ '9999-12-31 23:59:59'.	DATETIME
DATE	'1000-01-01' ~ '9999-12-31'.	DATE
TIME	시간은 'HH:MM:SS' 형식으로 '-838:59:59' ~'838:59:59'입니다.	TIME	BigQuery TIME 범위는 더 작은 00:00:00~23:59:59입니다.
YEAR		INT64
문자 및 문자열
ENUM	허용된 값 목록에서 선택된 값이 있는 문자열 객체	STRING
CHAR (M)	1~255자 사이의 고정 길이 문자열	STRING
VARCHAR (M)	1~255자 사이의 가변 길이 문자열	STRING
TEXT	최대 길이가 65,535자인 필드	STRING
TINYTEXT	최대 길이가 255자인 TEXT 열	STRING
MEDIUMTEXT	최대 길이가 16,777,215자인 TEXT 열	STRING
LONGTEXT	최대 길이가 4,294,967,295자인 TEXT 열	STRING
바이너리
BLOB	최대 길이가 65,535자인 바이너리 대형 객체	BYTES
MEDIUM_BLOB	최대 길이가 16,777,215자인 BLOB	BYTES
LONG_BLOB	최대 길이가 4,294,967,295자인 BLOB	BYTES
TINY_BLOB	최대 길이가 255자인 BLOB	BYTES
바이너리	1~255자 사이의 고정 길이 바이너리 문자열	BYTES
VARBINARY	1~255자 사이의 가변 길이 바이너리 문자열	BYTES
기타
SET	SET 열을 선언할 때 일부 값을 사전 정의합니다. 그런 다음 INSERT를 사용하여 이 열에 사전 정의된 값 집합을 추가합니다.	STRING
GEOMETRY		GEOGRAPHY	아직 지원되지 않음
BIT		INT64	아직 지원되지 않음

PostgreSQL에서 BigQuery로 유형 매핑

이름	설명	BigQuery 유형	유형 차이
정수
smallint	2바이트, -32,768 ~ +32,767.	INT64
smallserial	smallint 참조	INT64
integer	4바이트, -2,147,483,648 ~ +2,147,483,647.	INT64
serial	integer 참조	INT64
bigint	8바이트, -9,223,372,036,854,775,808 ~ 9,223,372,036,854,775,807.	INT64
bigserial	bigint 참조	INT64
정확한 숫자
numeric [ (p, s) ]	최대 1,000의 정밀도	NUMERIC, BIGNUMERIC, FLOAT64, STRING	숫자 [ (p, s) ]는 기본적으로 NUMERIC에 매핑되거나 default_type_for_decimal_columns를 사용하여 BIGNUMERIC, FLOAT64 또는 STRING에 매핑될 수 있습니다.
decimal [ (p, s) ]	numeric 참조	NUMERIC	numeric 참조
money	8바이트, 2자릿수 척도, -92,233,720,368,547,758.08 ~ +92,233,720,368,547,758.07	지원되지 않음
대략적인 숫자
real	4바이트, 단일 정밀도 부동 소수점 수	FLOAT64
double precision	8바이트, 배정밀도 부동 소수점 수	FLOAT64
날짜 및 시간
날짜	달력 날짜(연, 월, 일)	DATE
time [ (p) ] [ 시간대 제외 ]	시간(시간대 없음)	TIME
time [ (p) ](시간대 포함)	시간(시간대 포함)	지원되지 않음
timestamp [ (p) ] [ 시간대 제외 ]	날짜 및 시간(시간대 없음)	DATETIME
timestamp [ (p) ](시간대 포함)	날짜 및 시간(시간대 포함)	TIMESTAMP	PostgreSQL TIMESTAMP는 BigQuery를 호출하는 위치에 관계없이 UTC 시간대로 검색됩니다.
간격	지속 시간	지원되지 않음
문자 및 문자열
character [ (n) ]	고정 길이 문자 문자열	STRING
character varying [ (n) ]	가변 길이 문자 문자열	STRING
텍스트	가변 길이 문자 문자열	STRING
바이너리
bytea	바이너리 데이터('바이트 배열')	BYTES
bit [ (n) ]	고정 길이 비트 문자열	BYTES
bit varying [ (n) ]	가변 길이 비트 문자열	BYTES
기타
부울	논리 부울(true/false)	BOOL
inet	IPv4 또는 IPv6 호스트 주소	지원되지 않음
경로	평면상의 기하학적 경로	지원되지 않음
pg_lsn	PostgreSQL 로그 시퀀스 번호	지원되지 않음
point	평면상의 기하학적 점	지원되지 않음
polygon	평면상의 닫힌 기하학적 경로	지원되지 않음
tsquery	텍스트 검색어	지원되지 않음
tsvector	텍스트 검색 문서	지원되지 않음
txid_snapshot	사용자 수준 트랜잭션 ID 스냅샷	지원되지 않음
uuid	범용 고유 식별자	지원되지 않음
xml	XML 데이터입니다.	STRING
box	평면상의 직사각형 상자	지원되지 않음
cidr	IPv4 또는 IPv6 네트워크 주소	지원되지 않음
원	평면상의 원	지원되지 않음
interval [ fields ] [ (p) ]	기간	지원되지 않음
json	텍스트 JSON 데이터	STRING
jsonb	바이너리 JSON 데이터(분할됨)	지원되지 않음
선	평면상의 무한 선	지원되지 않음
lseg	평면상의 선분	지원되지 않음
macaddr	MAC(미디어 액세스 제어) 주소	지원되지 않음
macaddr8	MAC(미디어 액세스 제어) 주소(EUI-64 형식)	지원되지 않음