En este documento se describe el proceso para crear y usar tablas agrupadas en BigQuery. Para obtener una descripción general de la compatibilidad con tablas agrupadas en BigQuery, consulta Introducción a las tablas agrupadas.
Limitaciones
Las tablas agrupadas en BigQuery están sujetas a las limitaciones siguientes:
- Solo se admite SQL estándar para consultar las tablas agrupadas y escribir los resultados de consultas en tablas agrupadas.
Las columnas de agrupamiento en clústeres deben ser de nivel superior, no se deben repetir y deben ser de uno de los tipos siguientes:
DATE
BOOL
GEOGRAPHY
INT64
NUMERIC
STRING
TIMESTAMP
Para obtener más información sobre los tipos de datos, consulta Tipos de datos de SQL estándar.
Puedes especificar hasta cuatro columnas de agrupamiento en clústeres.
Cuando se usan columnas de tipo
STRING
para el agrupamiento en clústeres, BigQuery usa solo los primeros 1,024 caracteres a fin de agrupar los datos. Los valores de las columnas pueden tener más de 1,024 caracteres.
Crea tablas agrupadas
Puedes crear una tabla agrupada en clústeres de las siguientes maneras:
- A partir de los resultados de una consulta:
- Con una declaración DDL
CREATE TABLE AS SELECT
- Con la ejecución de una consulta que cree una tabla de destino agrupada
- Con una declaración DDL
- Mediante una declaración DDL
CREATE TABLE
con una cláusulaCLUSTER BY
que contenga unaclustering_column_list
- De forma manual, mediante el comando
bq mk
de la herramienta de línea de comandos debq
. - De manera programática, con una llamada al método
tables.insert
de la API - Cuando cargas datos
- Mediante las bibliotecas cliente
Nombres de las tablas
Cuando creas una tabla en BigQuery, el nombre de la tabla debe ser único en cada conjunto de datos. El nombre de la tabla puede contener lo siguiente:
- Hasta 1,024 caracteres
- Caracteres Unicode en la categoría L (letra), M (marca), N (número), Pc (conector, incluido el guion bajo), Pd (raya) y Zs (espacio) Para obtener más información, consulta la Categoría general.
Por ejemplo, los siguientes son nombres de tabla válidos: table-01
, ग्राहक
, 00_お客様
, étudiant
.
Permisos necesarios
Como mínimo, para crear una tabla, debes tener los siguientes permisos:
- Permisos
bigquery.tables.create
para crear la tabla bigquery.tables.updateData
para escribir datos en la tabla mediante un trabajo de carga, de consulta o de copiabigquery.jobs.create
para ejecutar un trabajo de consulta, de carga o de copia que escriba datos en la tabla
Es posible que se necesiten permisos adicionales, como bigquery.tables.getData
, para acceder a los datos que escribes en la tabla.
En las siguientes funciones predefinidas de IAM, se incluyen los permisos bigquery.tables.create
y bigquery.tables.updateData
:
bigquery.dataEditor
bigquery.dataOwner
bigquery.admin
Las siguientes funciones predefinidas de IAM incluyen los permisos bigquery.jobs.create
:
bigquery.user
bigquery.jobUser
bigquery.admin
Además, si un usuario tiene permisos bigquery.datasets.create
, se le otorga el acceso bigquery.dataOwner
cuando crea un conjunto de datos.
Con el acceso bigquery.dataOwner
, el usuario puede crear y actualizar tablas en el conjunto de datos.
Para obtener más información sobre las funciones y los permisos de IAM en BigQuery, consulta Funciones y permisos predefinidos.
Crea una tabla agrupada vacía con una definición de esquema
Cuando creas una tabla en BigQuery, especificas las columnas de agrupamiento en clústeres. Después de crear la tabla, puedes modificar las columnas de clústeres. Consulta Modifica la especificación de agrupamiento en clústeres para obtener más información.
Las columnas de agrupamiento en clústeres deben ser de nivel superior, no se deben repetir y deben ser de uno de los tipos de datos simples siguientes:
DATE
BOOLEAN
GEOGRAPHY
INTEGER
NUMERIC
STRING
TIMESTAMP
Puedes especificar hasta cuatro columnas de agrupamiento en clústeres. Cuando especificas varias columnas, el orden de las columnas determina el orden de los datos. Por ejemplo, si la tabla está agrupada en las columnas a, b y c, los datos se ordenan en el mismo orden: primero por la columna a, luego por la b y, por último, por la columna c. Como práctica recomendada, coloca en primer lugar a la columna que se filtra o se agrega con mayor frecuencia.
El orden de las columnas de agrupamiento en clústeres también afecta el rendimiento y el precio de la consulta. Si deseas obtener más información sobre las prácticas recomendadas de consulta para tablas agrupadas, ve a la sección Consulta tablas agrupadas.
Para crear una tabla agrupada vacía con una definición de esquema, sigue estos pasos:
Console
En Google Cloud Console, ve a la página de BigQuery.
En el panel de navegación, en la sección Recursos, expande tu proyecto y selecciona un conjunto de datos.
En el lado derecho de la ventana, en el panel de detalles, haz clic en Create table (Crear tabla).
En la página Create table (Crear tabla), debajo de Source (Fuente), selecciona la opción Empty table (Tabla vacía) en Create table from (Crear tabla desde).
En Destination (Destino), haz lo siguiente:
- Para Nombre del conjunto de datos, selecciona el conjunto de datos apropiado y, en el campo Nombre de la tabla, escribe el nombre de la tabla que crearás.
- Verifica que Tipo de tabla esté establecido en Tabla nativa.
En Esquema, ingresa la definición del esquema.
Ingresa la información del esquema de forma manual de la siguiente manera:
Habilita Editar como texto y, luego, ingresa el esquema de la tabla como un arreglo JSON.
Usa Agregar campo para ingresar el esquema de forma manual.
En Configuración de partición y agrupamiento en clústeres, selecciona Partición por campo y elige la columna
DATE
oTIMESTAMP
(opcional). Esta opción no está disponible si el esquema no contiene una columnaDATE
oTIMESTAMP
.Para crear una tabla particionada por tiempo de transferencia, selecciona Partición por tiempo de transferencia.
De forma opcional, en Filtro de partición (Partitioning filter), haz clic en la casilla de verificación Exigir filtro de partición (Require partition filter) a fin de solicitar a los usuarios que incluyan una cláusula
WHERE
que especifique las particiones que deben consultarse. Exigir un filtro de partición puede reducir los costos y mejorar el rendimiento. Para obtener más información, lee Consulta tablas particionadas.Para Orden de agrupamiento en clústeres, ingresa entre uno y cuatro nombres de columna separados por comas.
Si deseas usar una clave de Cloud Key Management Service, haz clic en Opciones avanzadas y selecciona Clave administrada por el cliente en Encriptación. Si dejas establecida la configuración Clave administrada por Google, BigQuery encripta los datos en reposo.
Haz clic en Crear tabla.
bq
Usa el comando bq mk
con las siguientes marcas:
--table
(o la combinación de teclas-t
)--schema
. Puedes proporcionar la definición del esquema de la tabla de forma intercalada o usar un archivo de esquema JSON--clustering_fields
. Puedes especificar hasta cuatro columnas de agrupamiento en clústeres
Los parámetros opcionales incluyen --expiration
, --description
, --time_partitioning_type
, --time_partitioning_field
, --time_partitioning_expiration
, --destination_kms_key
y --label
.
Si creas una tabla en otro proyecto que no sea el predeterminado, agrega el ID del proyecto al conjunto de datos en el formato siguiente: project_id:dataset
.
--destination_kms_key
no se muestra aquí. Para obtener más información sobre el uso de --destination_kms_key
, consulta las claves de encriptación administradas por el cliente.
Ingresa el comando siguiente para crear una tabla agrupada vacía con una definición de esquema:
bq mk \ --table \ --expiration INTEGER1 \ --schema SCHEMA \ --time_partitioning_type=DAY \ --time_partitioning_field PARTITION_COLUMN \ --clustering_fields CLUSTER_COLUMNS \ --time_partitioning_expiration INTEGER2 \ --description "DESCRIPTION" \ --label KEY:VALUE,KEY:VALUE \ PROJECT_ID:DATASET.TABLE
Reemplaza lo siguiente:
INTEGER1
: La duración predeterminada, en segundos, de la tabla. El valor mínimo es 3,600 segundos (una hora). La fecha de caducidad se evalúa según la hora UTC actual más el valor del número entero. Si configuras el tiempo de vencimiento de la tabla cuando creas una tabla particionada por el tiempo, se ignora la configuración de vencimiento de la tabla predeterminada del conjunto de datos. Si configuras este valor, la tabla y todas las particiones se borran después del lapso especificado.SCHEMA
: Una definición de esquema intercalado en el formatoCOLUMN:DATA_TYPE,COLUMN:DATA_TYPE
o la ruta de acceso al archivo de esquema JSON en tu máquina local.PARTITION_COLUMN
: El nombre de la columnaTIMESTAMP
oDATE
que se usa para crear una tabla particionada. Si creas una tabla particionada, no necesitas especificar la marca--time_partitioning_type=DAY
.CLUSTER_COLUMNS
: Una lista separada por comas de hasta cuatro columnas de agrupamiento en clústeres. La lista no puede contener espacios.INTEGER2
: La duración predeterminada, en segundos, de las particiones de la tabla. No hay valor mínimo. El tiempo de vencimiento se evalúa según la fecha de la partición más el valor de número entero. El vencimiento de la partición es independiente del vencimiento de la tabla, pero no lo anula. Si configuras un vencimiento de partición que expire después del vencimiento de la tabla, prevalece el vencimiento de la tabla.DESCRIPTION
: Una descripción de la tabla, entre comillas.KEY:VALUE
: El par clave-valor que representa una etiqueta. Puedes ingresar varias etiquetas mediante una lista separada por comas.PROJECT_ID
: El ID de tu proyecto.DATASET
: Un conjunto de datos en tu proyecto.TABLE
: El nombre de la tabla particionada que creas.
Cuando especificas el esquema en la línea de comandos, no puedes incluir un tipo RECORD
(STRUCT
) o una descripción de columna. Tampoco puedes especificar el modo de la columna. Todos los modos predeterminados están establecidos en NULLABLE
. Para incluir descripciones, modos y tipos RECORD
, proporciona un archivo de esquema JSON en su lugar.
Ejemplos:
Ingresa el siguiente comando para crear una tabla particionada llamada myclusteredtable
en mydataset
en tu proyecto predeterminado. La tabla es una tabla particionada (particionada por una columna TIMESTAMP
). El vencimiento de la partición se establece en 86,400 segundos (1 día), el vencimiento de la tabla se establece en 2,592,000 (1 mes de 30 días), la descripción se establece en This is my clustered table
y la etiqueta en organization:development
. El comando usa la combinación de teclas -t
, en lugar de --table
.
El esquema está especificado de forma intercalada como: timestamp:timestamp,customer_id:string,transaction_amount:float
. El campo de agrupamiento en clústeres especificado customer_id
se usa para agrupar las particiones.
bq mk -t \
--expiration 2592000 \
--schema 'timestamp:timestamp,customer_id:string,transaction_amount:float' \
--time_partitioning_field timestamp \
--clustering_fields customer_id \
--time_partitioning_expiration 86400 \
--description "This is my clustered table" \
--label org:dev \
mydataset.myclusteredtable
Ingresa el siguiente comando para crear una tabla agrupada llamada myclusteredtable
en myotherproject
, no en tu proyecto predeterminado. La tabla es una tabla particionada en tiempo de transferencia. El vencimiento de la partición se establece en 259,200 segundos (3 días), la descripción se establece en This is my
partitioned table
y la etiqueta en organization:development
. El comando usa la combinación de teclas -t
, en lugar de --table
. El comando no especifica un vencimiento de tabla. Si el conjunto de datos tiene un vencimiento de tabla predeterminado, se aplica. Si el conjunto de datos no tiene un vencimiento predeterminado, la tabla no se vencerá nunca, pero las particiones se vencerán en 3 días.
El esquema se especifica en un archivo JSON local: /tmp/myschema.json
. El campo customer_id
se usa para agrupar en clústeres las particiones.
bq mk -t \
--expiration 2592000 \
--schema /tmp/myschema.json \
--time_partitioning_type=DAY \
--clustering_fields=customer_id \
--time_partitioning_expiration 86400 \
--description "This is my partitioned table" \
--label org:dev \
myotherproject:mydataset.myclusteredtable
Una vez creada la tabla, puedes actualizar el vencimiento de tabla, el vencimiento de partición, la descripción y las etiquetas de la tabla particionada.
API
Llama al método tables.insert
con un recurso de tabla definido que especifique las propiedades timePartitioning
, clustering.fields
y schema
.
Python
Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la Guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Python de BigQuery.
Go
Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Go que se encuentran en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Go de BigQuery.
Java
Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Java que se encuentran en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Java.
Crea una tabla agrupada a partir del resultado de una consulta
Existen dos maneras de crear una tabla agrupada a partir del resultado de una consulta:
- Escribe los resultados en una tabla de destino nueva y especifica las columnas de agrupamiento en clústeres. Este método se analiza a continuación.
- Con una declaración DDL
CREATE TABLE AS SELECT
. Para obtener más información sobre este método, consulta Crea una tabla agrupada a partir del resultado de una consulta en la página Usa declaraciones del lenguaje de definición de datos.
Puedes crear una tabla agrupada si realizas consultas en una tabla particionada o en una tabla sin particiones. No puedes cambiar una tabla existente a una tabla agrupada con los resultados de una consulta.
Cuando creas una tabla agrupada a partir del resultado de una consulta, debes usar SQL estándar. Por el momento, SQL heredado no es compatible con la consulta en tablas agrupadas o la escritura de resultados de consultas en tablas agrupadas.
Console
No puedes especificar opciones de agrupamiento en clústeres para una tabla de destino cuando realizas consultas de datos con Cloud Console, a menos que uses una declaración DDL. Para obtener más información, consulta Usa declaraciones de lenguaje de definición de datos.
bq
Ingresa el comando siguiente para crear una tabla de destino agrupada nueva a partir del resultado de una consulta:
bq --location=LOCATION query \ --use_legacy_sql=false 'QUERY'
Reemplaza lo siguiente:
LOCATION
: El nombre de tu ubicación. La marca--location
es opcional. Por ejemplo, si usas BigQuery en la región de Tokio, puedes establecer el valor de la marca enasia-northeast1
. Puedes configurar un valor predeterminado para la ubicación con el archivo .bigqueryrc.QUERY
: Una consulta en la sintaxis de SQL estándar. Por el momento, no puedes usar SQL heredado para realizar consultas en las tablas agrupadas o escribir resultados de consultas en tablas agrupadas. La consulta puede contener una declaración DDLCREATE TABLE
que especifica las opciones para crear tu tabla agrupada. Puedes usar DDL en vez de especificar las marcas de línea de comandos individuales.
Ejemplos:
Ingresa el siguiente comando para escribir los resultados de la consulta en una tabla de destino agrupada llamada myclusteredtable
en mydataset
. mydataset
está en tu proyecto predeterminado. La consulta recupera datos de una tabla sin particiones: mytable. La columna customer_id
de la tabla se usa para agrupar en clústeres la tabla. La columna timestamp
de la tabla se usa para crear una tabla particionada.
bq query --use_legacy_sql=false \
'CREATE TABLE
mydataset.myclusteredtable
PARTITION BY
DATE(timestamp)
CLUSTER BY
customer_id AS
SELECT
*
FROM
`mydataset.mytable`'
API
Para guardar los resultados de la consulta en una tabla agrupada, llama al método jobs.insert
, configura un trabajo query
y, además, incluye una declaración DDL CREATE TABLE
que crea la tabla agrupada.
Especifica tu ubicación en la propiedad location
en la sección jobReference
del recurso de trabajo.
Crea una tabla agrupada cuando cargas datos
Puedes crear una tabla agrupada si especificas columnas de agrupamiento en clústeres cuando cargas datos en una tabla nueva. No es necesario crear una tabla vacía antes de cargarle datos. Puedes crear una tabla agrupada y cargar tus datos al mismo tiempo.
Para obtener más información sobre la carga de datos, consulta Introducción a la carga de datos en BigQuery.
Para definir el agrupamiento en clústeres cuando defines un trabajo de carga, haz lo siguiente:
API
Para definir la configuración del agrupamiento en clústeres cuando creas una tabla a través de un trabajo de carga, puedes propagar las propiedades Clustering
de la tabla.
Go
Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Go que se encuentran en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Go de BigQuery.
Java
Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Java que se encuentran en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Java.
Python
Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la Guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Python de BigQuery.
Controla el acceso a las tablas agrupadas
Para configurar el acceso a las tablas y vistas, puedes otorgar una función de IAM a una entidad en los siguientes niveles, ordenados según el rango de recursos permitidos (de mayor a menor):
- un nivel alto en la jerarquía de recursos de Google Cloud, como el nivel de proyecto, organización o carpeta
- el nivel del conjunto de datos
- el nivel de la tabla o la vista
El acceso con cualquier recurso protegido por IAM es aditivo. Por ejemplo, si una entidad no tiene acceso en un nivel alto, como un proyecto, podrías otorgar acceso a la entidad a nivel del conjunto de datos. Luego, la entidad tendrá acceso a las tablas y vistas del conjunto de datos. Del mismo modo, si la entidad no tiene acceso en el nivel alto o en el de conjunto de datos, puedes otorgar acceso a la entidad a nivel de tabla o de vista.
Si otorgas funciones de IAM en un nivel superior en la jerarquía de recursos de Google Cloud, como el nivel de proyecto, de carpeta o de organización, la entidad tiene acceso a un amplio conjunto de recursos. Por ejemplo, cuando se otorga una función a una entidad en el nivel de proyecto, se le brindan permisos que se aplican a todos los conjuntos de datos del proyecto.
Si se otorga una función a nivel de conjunto de datos, se especifican las operaciones que una entidad puede realizar en las tablas y vistas de ese conjunto de datos específico, incluso si la entidad no tiene acceso a un nivel superior. Para obtener información sobre la configuración de los controles de acceso a nivel de conjunto de datos, consulta Controla el acceso a los conjuntos de datos.
Cuando se otorga una función a nivel de tabla o vista, se especifican las operaciones que una entidad puede realizar en las tablas y vistas específicas, incluso si la entidad no tiene acceso a un nivel superior. Para obtener información sobre la configuración de los controles de acceso a nivel de tabla, consulta Controla el acceso a las tablas y vistas.
También puedes crear funciones de IAM personalizadas. Si creas una función personalizada, los permisos que otorgas dependerán de las operaciones específicas que deseas que la entidad pueda realizar.
No puedes establecer un permiso de denegación en ningún recurso protegido por IAM.
Para obtener más información acerca de las funciones y permisos, consulta los siguientes documentos:
- Descripción de las funciones en la documentación de IAM
- Funciones y permisos predefinidos de BigQuery
- Controla el acceso a los conjuntos de datos
- Controla el acceso a tablas y vistas
- Restringe el acceso con la seguridad a nivel de columnas de BigQuery
Usa tablas agrupadas en clústeres
Obtén información sobre las tablas agrupadas
Puedes obtener información sobre las tablas de las siguientes maneras:
- Usa Cloud Console.
- Usa el comando
bq
de la herramienta de línea de comandosbq show
. - Mediante una llamada al método de la API
tables.get
. - Consulta las vistas
INFORMATION_SCHEMA
.
Permisos necesarios
Como mínimo, para obtener información sobre las tablas, debes tener permisos bigquery.tables.get
. En las siguientes funciones predefinidas de IAM, se incluyen los permisos bigquery.tables.get
:
bigquery.metadataViewer
bigquery.dataViewer
bigquery.dataOwner
bigquery.dataEditor
bigquery.admin
Además, si un usuario tiene permisos bigquery.datasets.create
, se le otorga el acceso bigquery.dataOwner
cuando crea un conjunto de datos.
El acceso bigquery.dataOwner
brinda al usuario la capacidad de obtener información sobre las tablas en un conjunto de datos.
Para obtener más información sobre las funciones de IAM y los permisos en BigQuery, consulta Funciones y permisos predefinidos.
Obtén información sobre tablas agrupadas
Para ver información sobre una tabla agrupada, haz lo siguiente:
Console
En Google Cloud Console, ve al panel Resources (Recursos). Haz clic en el nombre de tu conjunto de datos para expandirlo y, luego, haz clic en el nombre de la tabla que deseas ver.
Haz clic en Detalles. En esta página, se muestran los detalles de la tabla que incluyen las columnas de agrupamiento en clústeres.
bq
Emite el comando bq show
para mostrar toda la información de la tabla. Usa la marca --schema
para mostrar solo la información del esquema de la tabla. La marca --format
se puede usar para controlar el resultado.
Si obtienes información sobre una tabla en un proyecto que no sea tu proyecto predeterminado, agrega el ID del proyecto al conjunto de datos en el formato siguiente: project_id:dataset
.
bq show \ --schema \ --format=prettyjson \ PROJECT_ID:DATASET.TABLE
Reemplaza lo siguiente:
PROJECT_ID
: El ID de tu proyecto.DATASET
: El nombre del conjunto de datos.TABLE
: El nombre de la tabla.
Ejemplos:
Ingresa el comando siguiente para mostrar toda la información sobre myclusteredtable
en mydataset
. mydataset
en tu proyecto predeterminado.
bq show --format=prettyjson mydataset.myclusteredtable
El resultado debería ser similar a lo siguiente:
{ "clustering": { "fields": [ "customer_id" ] }, ... }
API
Llama al método bigquery.tables.get
y proporciona los parámetros relevantes.
SQL
En cuanto a las tablas agrupadas, puedes consultar la columna CLUSTERING_ORDINAL_POSITION
en la vista INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
a fin de recuperar información sobre las columnas de agrupamiento en clústeres de una tabla.
-- Set up a table with clustering. CREATE TABLE myDataset.data (column1 INT64, column2 INT64) PARTITION BY _PARTITIONDATE CLUSTER BY column1, column2; -- This query returns 1 for column1 and 2 for column2. SELECT column_name, clustering_ordinal_position FROM myDataset.INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS;
Hay más metadatos de tabla disponibles a través de las vistas TABLES
, TABLE_OPTIONS
, COLUMNS
y COLUMN_FIELD_PATH
en INFORMATION_SCHEMA
.
Haz una lista de tablas agrupadas en un conjunto de datos
Puedes enumerar las tablas que están agrupadas en clústeres en los conjuntos de datos de las siguientes maneras:
- Usa Cloud Console.
- Usa el comando
bq
de la herramienta de línea de comandosbq ls
- Mediante una llamada al método de la API
tables.list
. - Usa las bibliotecas cliente.
- Consulta a la columna
CLUSTERING_ORDINAL_POSITION
en la vistaINFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
.
Los permisos y los pasos requeridos a fin de crear una lista de tablas agrupadas son los mismos que para las tablas particionadas. Para obtener más información sobre cómo enumerar tablas, consulta la sección sobre cómo mostrar una lista de las tablas particionadas en un conjunto de datos.
Modifica la especificación de clústeres
Si llamas a los métodos tables.update
o tables.patch
, se pueden cambiar o quitar las especificaciones de agrupamiento en clústeres. También se puede cambiar el conjunto de columnas agrupadas en una tabla agrupada en clústeres a un conjunto diferente de columnas.
Este método de actualización del conjunto de columnas de agrupamiento en clústeres es más útil para tablas con inserciones de transmisión continua, ya que no se pueden intercambiar con facilidad.
Cuando se convierte una tabla que no está agrupada en clústeres a una agrupada, o se cambia el conjunto de columnas agrupadas, el reagrupamiento en clústeres automático solo funciona a partir de ese momento. Por ejemplo, una tabla de 1 PB no agrupada que se convierte en una tabla agrupada mediante tables.update
seguirá teniendo 1 PB de datos no agrupados. El reagrupamiento en clústeres automático solo se aplica a los datos nuevos que se agregan a la tabla después de la actualización.
Próximos pasos
- Para obtener información sobre cómo consultar tablas agrupadas en clústeres, visita Consulta tablas agrupadas.
- Para obtener una descripción general de la compatibilidad con tablas particionadas en BigQuery, consulta Introducción a las tablas particionadas.
- Para aprender cómo crear y usar tablas particionadas por tiempo de transferencia, consulta Crea y usa tablas particionadas por tiempo de transferencia.
- Para aprender a crear y usar tablas particionadas, consulta Cómo crear y usar tablas particionadas.
- Para ver una descripción general de
INFORMATION_SCHEMA
, consulta Introducción aINFORMATION_SCHEMA
de BigQuery.