Introducción a las conexiones

BigQuery te permite consultar datos que se almacenan fuera de BigQuery en servicios de Google Cloud, como Cloud Storage o Spanner, o en fuentes de terceros, como AWS o Azure. Estas conexiones externas usan la API de BigQuery Connection.

Por ejemplo, supongamos que almacenas detalles sobre los pedidos de los clientes en Cloud SQL y datos sobre ventas en BigQuery y deseas unir las dos tablas en una sola consulta. Puedes crear una conexión de Cloud SQL a la base de datos externa con la API de BigQuery Storage. Con las conexiones, nunca envíes credenciales de bases de datos como texto simple.

Una conexión se encripta y se almacena de forma segura en el servicio de conexión de BigQuery. Otorga a los usuarios acceso a las conexiones si les otorgas roles de Identity and Access Management (IAM) de conexión de BigQuery.

Tipos de conexiones

BigQuery proporciona conexiones para las siguientes fuentes de datos externas:

• Tablas de BigLake: Las conexiones de BigLake ayudan a conectar las siguientes fuentes de datos externas y, al mismo tiempo, conservan la seguridad y el control de acceso de BigQuery detallados:

  • Datos estructurados en Cloud Storage
  • Datos no estructurados en Cloud Storage
  • Amazon S3 con BigQuery Omni
  • Azure Blob Storage con BigQuery Omni

  Para obtener más información, consulta Introducción a las tablas de BigLake.

• Consultas federadas: Las conexiones federadas establecen conexiones a las siguientes bases de datos antes de enviar la consulta. Las conexiones controlan las credenciales de la base de datos para consultas federadas.

  • Spanner
  • Cloud SQL

  Para obtener más información, consulta Introducción a las consultas federadas.

• Funciones remotas: Las funciones remotas de BigQuery te permiten implementar funciones con cualquier lenguaje compatible en Cloud Functions o Cloud Run. Una conexión de BigQuery te permite conectarte con Cloud Functions o Cloud Run y ejecutar estas funciones.

  Para obtener más información, consulta Trabaja con funciones remotas y Analiza tablas de objetos mediante funciones remotas.

• Apache Spark: Los procedimientos almacenados para Apache Spark te permiten ejecutar procedimientos almacenados en Python mediante BigQuery. Una conexión de Spark te permite conectarte a Dataproc Serverless y ejecutar los procedimientos almacenados para Apache Spark.

  A fin de obtener más información, consulta Trabaja con procedimientos almacenados para Apache Spark.

Nota: No necesitas una conexión para consultar datos en Bigtable y Google Drive.

Registros de auditoría

BigQuery registra las solicitudes de uso y administración sobre las conexiones. Para obtener más información, consulta la descripción general de los registros de auditoría de BigQuery.

¿Qué sigue?

• Obtén información sobre cómo consultar datos almacenados:
  • Consulta datos almacenados en Amazon S3.
  • Consulta datos almacenados en el almacenamiento de BLOB.
  • Consulta datos estructurados almacenados en Cloud Storage.
  • Consulta datos no estructurados almacenados en Cloud Storage.
  • Consulta los datos almacenados en Spanner.
  • Consulta los datos almacenados en Cloud SQL.
  • Consulta datos mediante funciones remotas.
  • Consulta datos no estructurados con funciones remotas.
  • Consulta datos mediante procedimientos almacenados para Apache Spark.
• Obtén más información sobre cómo administrar conexiones.
• Obtén más información sobre las tablas externas.