Localizações do BigQuery

Esta página explica o conceito de localização e as diferentes regiões onde os dados podem ser armazenados e processados. Os preços do armazenamento e da análise também são definidos pela localização dos dados e das reservas. Para mais informações acerca dos preços das localizações, consulte os preços do BigQuery. Para saber como definir a localização do seu conjunto de dados, consulte o artigo Crie conjuntos de dados. Para ver informações sobre localizações de reservas, consulte o artigo Gerir reservas em diferentes regiões.

Para mais informações sobre como o Serviço de transferência de dados do BigQuery usa a localização, consulte o artigo Localização e transferências de dados.

Localizações e regiões

O BigQuery oferece dois tipos de localizações de dados e computação:

  • Uma região é um local geográfico específico, como Londres.

  • Uma multirregião é uma grande área geográfica, como os Estados Unidos, que contém duas ou mais regiões. As localizações multirregionais podem oferecer quotas maiores do que as regiões únicas.

Para qualquer tipo de localização, o BigQuery armazena automaticamente cópias dos seus dados em duas Google Cloud zonas diferentes numa única região na localização selecionada. Para mais informações sobre a disponibilidade e a durabilidade dos dados, consulte o artigo Planeamento de desastres.

Localizações suportadas

Os conjuntos de dados do BigQuery podem ser armazenados nas seguintes regiões e multirregiões. Para mais informações sobre regiões e zonas, consulte o artigo Geografia e regiões.

Regiões

A tabela seguinte lista as regiões nas Américas onde o BigQuery está disponível.
Descrição da região Nome da região Detalhes
Columbus, Ohio us-east5
Dallas us-south1 ícone de folha Baixo CO2
Iowa us-central1 ícone de folha Baixo CO2
Las Vegas us-west4
Los Angeles us-west2
México northamerica-south1
Montréal northamerica-northeast1 ícone de folha Baixo CO2
Virgínia do Norte us-east4
Oregon us-west1 ícone de folha Baixo CO2
Salt Lake City us-west3
São Paulo southamerica-east1 ícone de folha Baixo CO2
Santiago southamerica-west1 ícone de folha Baixo CO2
Carolina do Sul us-east1
Toronto northamerica-northeast2 ícone de folha Baixo CO2
A tabela seguinte lista as regiões na Ásia-Pacífico onde o BigQuery está disponível.
Descrição da região Nome da região Detalhes
Deli asia-south2
Hong Kong asia-east2
Jacarta asia-southeast2
Melbourne australia-southeast2
Mumbai asia-south1
Osaca asia-northeast2
Seul asia-northeast3
Singapura asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Taiwan asia-east1
Tóquio asia-northeast1
A tabela seguinte lista as regiões na Europa onde o BigQuery está disponível.
Descrição da região Nome da região Detalhes
Bélgica europe-west1 ícone de folha Baixo CO2
Berlim europe-west10
Finlândia europe-north1 ícone de folha Baixo CO2
Frankfurt europe-west3
Londres europe-west2 ícone de folha Baixo CO2
Madrid europe-southwest1 ícone de folha Baixo CO2
Milão europe-west8
Países Baixos europe-west4 ícone de folha Baixo CO2
Paris europe-west9 ícone de folha Baixo CO2
Estocolmo europe-north2 ícone de folha Baixo CO2
Turim europe-west12
Varsóvia europe-central2
Zurique europe-west6 ícone de folha Baixo CO2
A tabela seguinte apresenta as regiões no Médio Oriente onde o BigQuery está disponível.
Descrição da região Nome da região Detalhes
Damã me-central2
Doha me-central1
Telavive me-west1
A tabela seguinte apresenta as regiões em África onde o BigQuery está disponível.
Descrição da região Nome da região Detalhes
Joanesburgo africa-south1

Várias regiões

A tabela seguinte lista as multirregiões onde o BigQuery está disponível.
Descrição multirregião Nome multirregião
Centros de dados nos Estados-Membros da União Europeia1 EU
Centros de dados nos Estados Unidos2 US

1 Os dados localizados na multirregião EU só são armazenados numa das seguintes localizações: europe-west1 (Bélgica) ou europe-west4 (Países Baixos). A localização exata em que os dados são armazenados e processados é determinada automaticamente pelo BigQuery.

2 Os dados localizados na região múltipla US só são armazenados numa das seguintes localizações: us-central1 (Iowa), us-west1 (Oregon) ou us-central2 (Oklahoma). A localização exata em que os dados são armazenados e processados é determinada automaticamente pelo BigQuery.

Localizações do BigQuery Studio

O BigQuery Studio permite-lhe guardar, partilhar e gerir versões de recursos de código, como blocos de notas e consultas guardadas.

A tabela seguinte indica as regiões onde o BigQuery Studio está disponível:

Descrição da região Nome da região Detalhes
África
Joanesburgo africa-south1
Americas
Columbus us-east5
Dallas us-south1 ícone de folha Baixo CO2
Iowa us-central1 ícone de folha Baixo CO2
Los Angeles us-west2
Las Vegas us-west4
Montréal northamerica-northeast1 ícone de folha Baixo CO2
Virgínia do Virgínia us-east4
Oregon us-west1 ícone de folha Baixo CO2
São Paulo southamerica-east1 ícone de folha Baixo CO2
Carolina do Sul us-east1
Ásia-Pacífico
Hong Kong asia-east2
Jacarta asia-southeast2
Mumbai asia-south1
Seul asia-northeast3
Singapura asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Taiwan asia-east1
Tóquio asia-northeast1
Europa
Bélgica europe-west1 ícone de folha Baixo CO2
Frankfurt europe-west3
Londres europe-west2 ícone de folha Baixo CO2
Madrid europe-southwest1 ícone de folha Baixo CO2
Países Baixos europe-west4 ícone de folha Baixo CO2
Turim europe-west12
Zurique europe-west6 ícone de folha Baixo CO2
Médio Oriente
Doha me-central1
Damã me-central2

Localizações do BigQuery Omni

O BigQuery Omni processa as consultas na mesma localização que o conjunto de dados que contém as tabelas que está a consultar. Depois de criar o conjunto de dados, não é possível alterar a localização. Os seus dados residem na sua conta da AWS ou do Azure. As regiões do BigQuery Omni suportam reservas da Enterprise Edition e preços de computação a pedido (análise). Para mais informações acerca das edições, consulte o artigo Introdução às edições do BigQuery.
Descrição da região Nome da região Região do BigQuery colocada
AWS
AWS – Leste dos EUA (Virgínia do Norte) aws-us-east-1 us-east4
AWS – Oeste dos EUA (Oregon) aws-us-west-2 us-west1
AWS - Ásia-Pacífico (Seul) aws-ap-northeast-2 asia-northeast3
AWS – Ásia-Pacífico (Sydney) aws-ap-southeast-2 australia-southeast1
AWS - Europe (Ireland) aws-eu-west-1 europe-west1
AWS – Europa (Frankfurt) aws-eu-central-1 europe-west3
Azure
Azure – Leste dos EUA 2 azure-eastus2 us-east4

Localizações do BigQuery ML

As secções seguintes descrevem as localizações suportadas para modelos do BigQuery ML.

Localizações para modelos remotos

Esta secção contém informações sobre as localizações suportadas para modelos remotos e sobre onde ocorre o processamento de modelos remotos.

Localizações regionais

Consulte a seguinte documentação para ver as localizações suportadas para modelos remotos em modelos Google e modelos de parceiros: A tabela seguinte mostra as regiões suportadas para modelos remotos através dos serviços de IA na nuvem e modelos personalizados implementados na Vertex AI. O nome da coluna indica o tipo de modelo remoto.
Descrição da região Nome da região Modelos implementados do Vertex AI API Cloud Natural Language API Cloud Translation API Cloud Vision API Document AI API Speech-to-Text
Americas
Columbus, Ohio us-east5
Dallas us-south1 ●
Iowa us-central1 ● ●
Las Vegas us-west4 ●
Los Angeles us-west2 ●
México northamerica-south1
Montréal northamerica-northeast1 ●
Virgínia do Norte us-east4 ●
Oregon us-west1 ● ●
Salt Lake City us-west3 ●
São Paulo southamerica-east1 ●
Santiago southamerica-west1
Carolina do Sul us-east1 ● ●
Toronto northamerica-northeast2 ●
Europa
Bélgica europe-west1 ● ●
Finlândia europe-north1
Frankfurt europe-west3 ● ●
Londres europe-west2 ● ●
Madrid europe-southwest1
Milão europe-west8 ●
Países Baixos europe-west4 ● ●
Paris europe-west9 ●
Estocolmo europe-north2
Turim europe-west12
Varsóvia europe-central2 ●
Zurique europe-west6 ●
Ásia-Pacífico
Deli asia-south2
Hong Kong asia-east2 ●
Jacarta asia-southeast2 ●
Melbourne australia-southeast2
Mumbai asia-south1 ● ●
Osaca asia-northeast2
Seul asia-northeast3 ●
Singapura asia-southeast1 ● ●
Sydney australia-southeast1 ● ●
Taiwan asia-east1 ●
Tóquio asia-northeast1 ● ●
Médio Oriente
Damã me-central2
Doha me-central1
Telavive me-west1 ●

Se o conjunto de dados no qual está a criar o modelo remoto estiver numa única região, o ponto final do modelo do Vertex AI tem de estar na mesma região. Se especificar o URL do ponto final do modelo, use o ponto final na mesma região que o conjunto de dados. Por exemplo, se o conjunto de dados estiver na região us-central1, especifique o ponto final https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/us-central1/publishers/google/models/<target_model>. Se especificar o nome do modelo, o BigQuery ML escolhe automaticamente o ponto final na região correta.

Localizações multirregionais

O suporte multirregional para modelos remotos é o seguinte:
  • Os modelos Gemini são suportados nas US e EU multirregiões.
  • Os modelos de IA Claude, Llama e Mistral na US multirregião podem usar o endpoint do Vertex AI para qualquer região única na US multirregião. Os modelos de IA Claude, Llama e Mistral na EU multirregião podem usar o ponto final do Vertex AI para qualquer região única na EU multirregião exceto eu-west2 e eu-west6.
  • Os modelos implementados do Vertex AI não são suportados em nenhuma das multirregiões.
  • Os serviços de IA na nuvem são suportados nas multirregiões US e EU.

Se o conjunto de dados no qual está a criar o modelo remoto estiver numa região múltipla, o ponto final do modelo do Vertex AI tem de estar numa região dentro dessa região múltipla. Por exemplo, se o conjunto de dados estiver na multirregião eu, pode especificar o URL do ponto final da região europe-west1, https://europe-west1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/europe-west1/publishers/google/models/<target_model>. Se especificar o nome do modelo em vez do URL do ponto final, o BigQuery ML usa por predefinição o ponto final europe-west4 para conjuntos de dados na multirregião eu e o ponto final us-central1 para conjuntos de dados na multirregião us.

Ponto final global

Para os modelos Gemini suportados, pode especificar o ponto final global.

O ponto final global abrange todo o mundo e oferece maior disponibilidade e fiabilidade do que uma única região. A utilização do ponto final global para os seus pedidos pode melhorar a disponibilidade geral e reduzir os erros de recursos esgotados (429), que ocorrem quando excede a sua quota para um ponto final regional. Se quiser usar o Gemini 2.0+ numa região onde não está disponível, pode evitar migrar os seus dados para uma região diferente usando o ponto final global. Só pode usar um modelo implementado no ponto final global com a função ML.GENERATE_TEXT.

Não use o ponto final global se tiver requisitos para a localização do processamento de dados, porque quando usa o ponto final global, não pode controlar nem saber a região onde os seus pedidos de processamento são tratados.

Localizações de processamento para modelos Google e modelos de parceiros

Para obter informações sobre as localizações de tratamento usadas pelos modelos Google alojados no Vertex AI, consulte Tratamento de ML para Google Cloud modelos. Estas informações abrangem modelos implementados em regiões ou várias regiões. Os modelos que usam o ponto final global não garantem nenhuma localização de processamento específica.

Para informações sobre as localizações de tratamento usadas por modelos de parceiros alojados no Vertex AI, consulte o tratamento de ML para Google Cloud modelos de parceiros.

Localizações para modelos não remotos

Esta secção contém informações sobre as localizações suportadas para modelos que não sejam modelos remotos, e sobre onde ocorre o processamento de modelos.

Localizações regionais

A tabela seguinte contém informações sobre as localizações suportadas para todos os tipos de modelos, exceto os modelos remotos:
Descrição da região Nome da região Modelos
importados		 Preparação
de
modelos
integrada		 Preparação de DNN/autoencoder/
árvore com reforço/
modelos amplos e profundos
 Preparação de
modelos
do AutoML		 Aperfeiçoamento
de hiperparâmetros		 Integração do Registo de modelos Vertex AI
Americas
Columbus, Ohio us-east5 ● ●
Dallas us-south1 ● ●
Iowa us-central1 ● ● ● ● ● ●
Las Vegas us-west4 ● ● ● ●
Los Angeles us-west2 ● ● ● ●
México northamerica-south1 ● ●
Montréal northamerica-northeast1 ● ● ● ● ● ●
Virgínia do Norte us-east4 ● ● ● ● ● ●
Oregon us-west1 ● ● ● ● ●
Salt Lake City us-west3 ● ● ●
São Paulo southamerica-east1 ● ● ● ●
Santiago southamerica-west1 ● ●
Carolina do Sul us-east1 ● ● ● ● ●
Toronto northamerica-northeast2 ● ● ●
Europa
Bélgica europe-west1 ● ● ● ● ● ●
Berlim europe-west10 ● ●
Finlândia europe-north1 ● ● ●
Frankfurt europe-west3 ● ● ● ● ● ●
Londres europe-west2 ● ● ● ● ● ●
Madrid europe-southwest1 ● ●
Milão europe-west8 ● ●
Países Baixos europe-west4 ● ● ● ● ● ●
Paris europe-west9 ● ●
Estocolmo europe-north2 ● ●
Turim europe-west12 ●
Varsóvia europe-central2 ● ●
Zurique europe-west6 ● ● ● ● ● ●
Ásia-Pacífico
Deli asia-south2 ● ●
Hong Kong asia-east2 ● ● ● ● ● ●
Jacarta asia-southeast2 ● ● ●
Melbourne australia-southeast2 ● ●
Mumbai asia-south1 ● ● ● ● ●
Osaca asia-northeast2 ● ● ●
Seul asia-northeast3 ● ● ● ● ● ●
Singapura asia-southeast1 ● ● ● ● ● ●
Sydney australia-southeast1 ● ● ● ● ● ●
Taiwan asia-east1 ● ● ● ● ● ●
Tóquio asia-northeast1 ● ● ● ● ● ●
Médio Oriente
Damã me-central2 ●
Doha me-central1 ●
Telavive me-west1 ● ●
África
Joanesburgo africa-south1 ● ●

Localizações multirregionais

Todos os modelos suportados, exceto os modelos remotos, são suportados nas multirregiões US e EU.

Os dados localizados na multirregião EU não são armazenados nos centros de dados europe-west2 (Londres) nem europe-west6 (Zurique).

A integração do Registo de modelos do Vertex AI só é suportada para integrações de região única. Se enviar um modelo do BigQuery ML de várias regiões para o Model Registry, este é convertido num modelo regional no Vertex AI. Um modelo multirregional dos EUA do BigQuery ML é sincronizado com o Vertex AI us-central1 e um modelo multirregional da UE do BigQuery ML é sincronizado com o Vertex AI europe-west4. Para modelos de região única, não existem alterações.

Localizações de processamento

Para modelos que não sejam modelos remotos, o BigQuery ML processa e organiza os dados na mesma localização que o conjunto de dados que contém os dados.

O BigQuery ML armazena os seus dados na localização selecionada de acordo com os Termos específicos do serviço.

Localizações do tradutor de SQL do BigQuery

Quando migra dados do seu armazém de dados antigo para o BigQuery, pode usar vários tradutores de SQL para traduzir as suas consultas SQL para GoogleSQL ou outros dialetos de SQL suportados. Estes incluem o tradutor de SQL interativo, a API de tradução de SQL e o tradutor de SQL em lote.

Os tradutores de SQL do BigQuery estão disponíveis nas seguintes localizações de processamento:

Descrição da região Nome da região Detalhes
Ásia-Pacífico
Deli asia-south2
Hong Kong asia-east2
Jacarta asia-southeast2
Melbourne australia-southeast2
Mumbai asia-south1
Osaca asia-northeast2
Seul asia-northeast3
Singapura asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Taiwan asia-east1
Tóquio asia-northeast1
Europa
Bélgica europe-west1 ícone de folha Baixo CO2
Berlim europe-west10
Multirregional da UE eu
Finlândia europe-north1 ícone de folha Baixo CO2
Frankfurt europe-west3
Londres europe-west2 ícone de folha Baixo CO2
Madrid europe-southwest1 ícone de folha Baixo CO2
Milão europe-west8
Países Baixos europe-west4 ícone de folha Baixo CO2
Paris europe-west9 ícone de folha Baixo CO2
Estocolmo europe-north2 ícone de folha Baixo CO2
Turim europe-west12
Varsóvia europe-central2
Zurique europe-west6 ícone de folha Baixo CO2
Americas
Columbus, Ohio us-east5
Dallas us-south1 ícone de folha Baixo CO2
Iowa us-central1 ícone de folha Baixo CO2
Las Vegas us-west4
Los Angeles us-west2
México northamerica-south1
Virgínia do Norte us-east4
Oregon us-west1 ícone de folha Baixo CO2
Quebeque northamerica-northeast1 ícone de folha Baixo CO2
São Paulo southamerica-east1 ícone de folha Baixo CO2
Salt Lake City us-west3
Santiago southamerica-west1 ícone de folha Baixo CO2
Carolina do Sul us-east1
Toronto northamerica-northeast2 ícone de folha Baixo CO2
Multirregião dos EUA us
África
Joanesburgo africa-south1
MiddleEast
Damã me-central2
Doha me-central1
Israel me-west1

Localizações de consultas contínuas do BigQuery

A tabela seguinte indica as regiões onde as consultas contínuas são suportadas:

Descrição da região Nome da região Detalhes
Americas
Multirregião dos EUA us
Dallas us-south1 ícone de folha Baixo CO2
Iowa us-central1 ícone de folha Baixo CO2
Los Angeles us-west2
México northamerica-south1
Montréal northamerica-northeast1 ícone de folha Baixo CO2
Virgínia do Norte us-east4
Oregon us-west1 ícone de folha Baixo CO2
Salt Lake City us-west3
São Paulo southamerica-east1 ícone de folha Baixo CO2
Carolina do Sul us-east1
Toronto northamerica-northeast2 ícone de folha Baixo CO2
Ásia-Pacífico
Deli asia-south2
Hong Kong asia-east2
Jacarta asia-southeast2
Melbourne australia-southeast2
Mumbai asia-south1
Osaca asia-northeast2
Seul asia-northeast3
Singapura asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Taiwan asia-east1
Tóquio asia-northeast1
Europa
Multirregional da UE eu
Bélgica europe-west1 ícone de folha Baixo CO2
Berlim europe-west10
Finlândia europe-north1 ícone de folha Baixo CO2
Frankfurt europe-west3
Londres europe-west2 ícone de folha Baixo CO2
Madrid europe-southwest1 ícone de folha Baixo CO2
Milão europe-west8
Países Baixos europe-west4 ícone de folha Baixo CO2
Paris europe-west9 ícone de folha Baixo CO2
Estocolmo europe-north2 ícone de folha Baixo CO2
Turim europe-west12
Varsóvia europe-central2
Zurique europe-west6 ícone de folha Baixo CO2
Médio Oriente
Doha me-central1
Damã me-central2
Telavive me-west1
África
Joanesburgo africa-south1

Localizações do recomendador de partições e clusters do BigQuery

O recomendador de particionamento e clustering do BigQuery gera recomendações de partições ou clusters para otimizar as tabelas do BigQuery.

O recomendador de particionamento e agrupamento está disponível nas seguintes localizações de processamento:

Descrição da região Nome da região Detalhes
Ásia-Pacífico
Deli asia-south2
Hong Kong asia-east2
Jacarta asia-southeast2
Mumbai asia-south1
Osaca asia-northeast2
Seul asia-northeast3
Singapura asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Taiwan asia-east1
Tóquio asia-northeast1
Europa
Bélgica europe-west1 ícone de folha Baixo CO2
Berlim europe-west10
Multirregional da UE eu
Frankfurt europe-west3
Londres europe-west2 ícone de folha Baixo CO2
Países Baixos europe-west4 ícone de folha Baixo CO2
Zurique europe-west6 ícone de folha Baixo CO2
Americas
Iowa us-central1 ícone de folha Baixo CO2
Las Vegas us-west4
Los Angeles us-west2
Montréal northamerica-northeast1 ícone de folha Baixo CO2
Virgínia do Norte us-east4
Oregon us-west1 ícone de folha Baixo CO2
Salt Lake City us-west3
São Paulo southamerica-east1 ícone de folha Baixo CO2
Toronto northamerica-northeast2 ícone de folha Baixo CO2
Multirregião dos EUA us

Localizações de partilha do BigQuery

A partilha do BigQuery (anteriormente Analytics Hub) está disponível nas seguintes regiões e multirregiões.

Regiões

A tabela seguinte lista as regiões nas Américas onde a partilha está disponível.
Descrição da região Nome da região Detalhes
Columbus, Ohio us-east5
Dallas us-south1 ícone de folha Baixo CO2
Iowa us-central1 ícone de folha Baixo CO2
Las Vegas us-west4
Los Angeles us-west2
México northamerica-south1
Montréal northamerica-northeast1 ícone de folha Baixo CO2
Virgínia do Norte us-east4
Oklahoma us-central2
Oregon us-west1 ícone de folha Baixo CO2
Salt Lake City us-west3
São Paulo southamerica-east1 ícone de folha Baixo CO2
Santiago southamerica-west1
Carolina do Sul us-east1
Toronto northamerica-northeast2
A tabela seguinte apresenta as regiões na Ásia-Pacífico onde a partilha está disponível.
Descrição da região Nome da região Detalhes
Deli asia-south2
Hong Kong asia-east2
Jacarta asia-southeast2
Melbourne australia-southeast2
Mumbai asia-south1
Osaca asia-northeast2
Seul asia-northeast3
Singapura asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Taiwan asia-east1
Tóquio asia-northeast1
A tabela seguinte lista as regiões na Europa onde a partilha está disponível.
Descrição da região Nome da região Detalhes
Bélgica europe-west1 ícone de folha Baixo CO2
Berlim europe-west10
Finlândia europe-north1 ícone de folha Baixo CO2
Frankfurt europe-west3
Londres europe-west2 ícone de folha Baixo CO2
Madrid europe-southwest1 ícone de folha Baixo CO2
Milão europe-west8
Países Baixos europe-west4 ícone de folha Baixo CO2
Paris europe-west9 ícone de folha Baixo CO2
Turim europe-west12
Varsóvia europe-central2
Zurique europe-west6 ícone de folha Baixo CO2
A tabela seguinte indica as regiões do Médio Oriente onde a partilha está disponível.
Descrição da região Nome da região Detalhes
Damã me-central2
Doha me-central1
Telavive me-west1
A tabela seguinte apresenta as regiões em África onde a partilha está disponível.
Descrição da região Nome da região Detalhes
Joanesburgo africa-south1

Várias regiões

A tabela seguinte apresenta as várias regiões onde a partilha está disponível.
Descrição de várias regiões Nome da multirregião
Centros de dados nos Estados-Membros da União Europeia1 EU
Centros de dados nos Estados Unidos US

1 Os dados localizados na multirregião EU não são armazenados nos centros de dados europe-west2 (Londres) nem europe-west6 (Zurique).

Regiões omni

A tabela seguinte indica onde a partilha omnicanal está disponível.
Descrição da região omnicanal Nome da região omnicanal
AWS
AWS – Leste dos EUA (Virgínia do Norte) aws-us-east-1
AWS – Oeste dos EUA (Oregon) aws-us-west-2
AWS - Ásia-Pacífico (Seul) aws-ap-northeast-2
AWS – Ásia-Pacífico (Sydney) aws-ap-southeast-2
AWS - Europe (Ireland) aws-eu-west-1
AWS – Europa (Frankfurt) aws-eu-central-1
Azure
Azure – Leste dos EUA 2 azure-eastus2

Especifique localizações

Ao carregar, consultar ou exportar dados, o BigQuery determina a localização para executar a tarefa com base nos conjuntos de dados referenciados no pedido. Por exemplo, se uma consulta fizer referência a uma tabela num conjunto de dados armazenado na região asia-northeast1, a tarefa de consulta é executada nessa região.

Se uma consulta não fizer referência a tabelas nem a outros recursos contidos em conjuntos de dados e não for fornecida nenhuma tabela de destino, a tarefa de consulta é executada na multirregião US. Para garantir que as consultas do BigQuery são armazenadas numa região ou numa multirregião específica, especifique a localização com o pedido de tarefa para encaminhar a consulta em conformidade quando usar o ponto final global do BigQuery. Se não especificar a localização, as consultas podem ser armazenadas temporariamente nos registos do router do BigQuery quando a consulta é usada para determinar a localização de processamento no BigQuery.

Se o projeto tiver uma reserva baseada na capacidade numa região diferente da US e a consulta não fizer referência a tabelas nem a outros recursos contidos em conjuntos de dados, tem de especificar explicitamente a localização da reserva baseada na capacidade quando enviar a tarefa. Os compromissos baseados na capacidade estão associados a uma localização, como US ou EU. Se executar um trabalho fora da localização da sua capacidade, os preços desse trabalho mudam automaticamente para preços a pedido.

Pode especificar a localização para executar uma tarefa explicitamente das seguintes formas:

  • Quando consulta dados através da Google Cloud consola no editor de consultas, clique em Mais > Definições de consulta, expanda Opções avançadas e, de seguida, selecione a sua Localização dos dados.
  • Quando escreve uma consulta SQL, defina a @@location variável do sistema na primeira declaração da consulta.
  • Quando usa a ferramenta de linhas de comando bq, forneça a --location flag global e defina o valor para a sua localização.
  • Quando usar a API, especifique a sua região na propriedade location na secção jobReference do recurso de emprego.

O BigQuery devolve um erro se a localização especificada não corresponder à localização dos conjuntos de dados no pedido. A localização de todos os conjuntos de dados envolvidos no pedido, incluindo os que são lidos e os que são escritos, tem de corresponder à localização da tarefa conforme inferida ou especificada.

As localizações de região única não correspondem às localizações de várias regiões, mesmo quando a localização de região única está contida na localização de várias regiões. Por conseguinte, uma consulta ou uma tarefa falha se a localização incluir uma localização de região única e uma localização multirregional. Por exemplo, se a localização de uma tarefa estiver definida como US, a tarefa falha se fizer referência a um conjunto de dados em us-central1. Da mesma forma, uma tarefa que referencie um conjunto de dados no US e outro conjunto de dados no us-central1 vai falhar. Isto também se aplica às declarações JOIN com tabelas numa região e numa região múltipla.

As consultas dinâmicas não são analisadas até serem executadas, pelo que não podem ser usadas para determinar automaticamente a região de uma consulta.

Localizações, reservas e empregos

Os compromissos de capacidade são um recurso regional. Quando compra espaços, estes estão limitados a uma região específica ou a várias regiões. Se o seu único compromisso de capacidade estiver no EU, não pode criar uma reserva no US. Quando cria uma reserva, especifica uma localização (região) e um número de espaços. Esses espaços são retirados do seu compromisso de capacidade nessa região.

Da mesma forma, quando executa uma tarefa numa região, esta só usa uma reserva se a localização da tarefa corresponder à localização de uma reserva. Por exemplo, se atribuir uma reserva a um projeto no EU e executar uma consulta nesse projeto num conjunto de dados localizado no US, essa consulta não é executada na sua reserva EU. Na ausência de uma reserva de US, a tarefa é executada a pedido.

Considerações sobre a localização

Quando escolher uma localização para os seus dados, considere o seguinte:

Cloud Storage

Pode interagir com os dados do Cloud Storage através do BigQuery das seguintes formas:

Consultar dados do Cloud Storage

Quando consulta dados no Cloud Storage através de uma BigLake ou de uma tabela externa que não seja do BigLake, os dados que consulta têm de estar localizados juntamente com o seu conjunto de dados do BigQuery, caso contrário, a consulta incorre em custos de transferência de dados. Por exemplo:

  • Contentor de região única: se o seu conjunto de dados do BigQuery estiver na região de Varsóvia (europe-central2), o contentor do Cloud Storage correspondente também tem de estar na região de Varsóvia ou em qualquer região dupla do Cloud Storage que inclua Varsóvia. Se o seu conjunto de dados do BigQuery estiver na USmultirregião, o contentor do Cloud Storage pode estar na região única de Iowa (us-central1) ou em qualquer região dupla que inclua Iowa. As consultas de qualquer outra região única incorrem em custos de transferência de dados, mesmo que o contentor esteja numa localização contida na multirregião do conjunto de dados. Por exemplo, se as tabelas externas estiverem na USmultirregião e o contentor do Cloud Storage estiver no Oregon (us-west1), a tarefa incorre em custos de transferência de dados.

    Se o seu conjunto de dados do BigQuery estiver na EUmultirregião, o contentor do Cloud Storage pode estar na região única dos Países Baixos (europe-west4) ou em qualquer região dupla que inclua os Países Baixos (europe-west4). As consultas de qualquer outra região única incorrem em taxas de transferência de dados, mesmo que o contentor esteja numa localização contida na multirregião do conjunto de dados. Por exemplo, se as tabelas externas estiverem na multirregião EU e o contentor do Cloud Storage estiver em Varsóvia (europe-central2), a tarefa incorre em custos de transferência de dados.

  • Contentor de dupla região: se o seu conjunto de dados do BigQuery estiver na região de Tóquio (asia-northeast1), o contentor do Cloud Storage correspondente tem de estar na região de Tóquio ou numa dupla região que inclua Tóquio, como a dupla região ASIA1.

    Se o contentor do Cloud Storage estiver na NAM4região dupla ou em qualquer região dupla que inclua a região de Iowa(us-central1), o conjunto de dados do BigQuery correspondente pode estar na USregião múltipla ou em Iowa(us-central1).

    Se o contentor do Cloud Storage estiver na EUR4região dupla ou em qualquer região dupla que inclua a região dos Países Baixos (europe-west4), o conjunto de dados do BigQuery correspondente pode estar na EUregião múltipla ou nos Países Baixos (europe-west4).

  • Bucket multirregional: a utilização de localizações de conjuntos de dados multirregionais com buckets do Cloud Storage multirregionais não é recomendada para tabelas externas, uma vez que o desempenho das consultas externas depende de uma latência mínima e de uma largura de banda da rede ideal.

    Se o seu conjunto de dados do BigQuery estiver na USmultirregião, o contentor do Cloud Storage correspondente tem de estar numa região dupla que inclua o Iowa (us-central1), como a NAM4região dupla, ou numa região dupla personalizada que inclua o Iowa (us-central1).

    Se o seu conjunto de dados do BigQuery estiver na EU multirregião, o contentor do Cloud Storage correspondente tem de estar numa região dupla que inclua os Países Baixos (europe-west4), como a EUR4 região dupla, ou numa região dupla personalizada que inclua os Países Baixos (europe-west4) .

Para mais informações acerca das localizações do Cloud Storage suportadas, consulte o artigo Localizações dos contentores na documentação do Cloud Storage.

Carregue dados do Cloud Storage para o BigQuery

Quando carrega dados do Cloud Storage, os dados que carrega têm de estar localizados juntamente com o seu conjunto de dados do BigQuery. Caso contrário, a tarefa de carregamento incorre em custos de transferência de dados.

Para mais informações acerca dos custos de transferência de dados de carregamento, consulte a secção Consultar dados do Cloud Storage, uma vez que as mesmas orientações se aplicam a carregamentos em lote e consultas.

Para mais informações, consulte o artigo Carregar dados em lote.

Bigtable

Tem de ter em conta a localização quando consulta dados do Bigtable ou exporta dados para o Bigtable.

Consulte dados do Bigtable

Quando consulta dados no Bigtable através de uma tabela externa do BigQuery, a sua instância do Bigtable tem de estar na mesma localização que o seu conjunto de dados do BigQuery:

  • Região única: se o seu conjunto de dados do BigQuery estiver na localização regional da Bélgica (europe-west1), a instância do Bigtable correspondente tem de estar na região da Bélgica.
  • Várias regiões: uma vez que o desempenho das consultas externas depende de uma latência mínima e de uma largura de banda da rede ideal, não é recomendado usar localizações de conjuntos de dados de várias regiões para tabelas externas no Bigtable.

Para mais informações sobre as localizações do Bigtable suportadas, consulte o artigo Localizações do Bigtable.

Exporte dados para o Bigtable

  • Se o seu conjunto de dados do BigQuery estiver numa região múltipla, o perfil da app do Bigtable tem de ser configurado para encaminhar dados para um cluster do Bigtable nessa região múltipla. Por exemplo, se o seu conjunto de dados do BigQuery estiver na USmultirregião, o cluster do Bigtable pode estar localizado na região us-west1 (Oregão), que se encontra nos Estados Unidos.
  • Se o seu conjunto de dados do BigQuery estiver numa única região, o perfil da app do Bigtable tem de ser configurado para encaminhar dados para um cluster do Bigtable na mesma região. Por exemplo, se o seu conjunto de dados do BigQuery estiver na região asia-northeast1 (Tóquio), o cluster do Bigtable também tem de estar na região asia-northeast1 (Tóquio).

Google Drive

As considerações de localização não se aplicam às origens de dados externas do Google Drive.

Cloud SQL

Quando consulta dados no Cloud SQL através de uma consulta federada do BigQuery, a sua instância do Cloud SQL tem de estar na mesma localização que o conjunto de dados do BigQuery.

  • Região única: se o seu conjunto de dados do BigQuery estiver na localização regional da Bélgica (europe-west1), a instância do Cloud SQL correspondente tem de estar na região da Bélgica.
  • Multirregião: se o seu conjunto de dados do BigQuery estiver na US multirregião, a instância do Cloud SQL correspondente tem de estar numa única região na área geográfica dos EUA.

Para mais informações sobre as localizações suportadas do Cloud SQL, consulte o artigo Localizações do Cloud SQL.

Spanner

Quando consulta dados no Spanner através de uma consulta federada do BigQuery, a sua instância do Spanner tem de estar na mesma localização que o seu conjunto de dados do BigQuery.

  • Região única: se o seu conjunto de dados do BigQuery estiver na localização regional da Bélgica (europe-west1), a instância do Spanner correspondente tem de estar na região da Bélgica.
  • Multirregional: se o seu conjunto de dados do BigQuery estiver na US região multirregional, a instância do Spanner correspondente tem de estar numa região única na área geográfica dos EUA.

Para mais informações sobre as localizações do Spanner suportadas, consulte o artigo Localizações do Spanner.

Ferramentas de análise

Coloque o seu conjunto de dados do BigQuery juntamente com as suas ferramentas de análise:

Planos de gestão de dados

Desenvolva um plano de gestão de dados:
  • Se escolher um recurso de armazenamento regional, como um conjunto de dados do BigQuery ou um contentor do Cloud Storage, desenvolva um plano para gerir geograficamente os seus dados.

Restrinja localizações

Pode restringir as localizações nas quais os seus conjuntos de dados podem ser criados através do serviço de políticas da organização. Para mais informações, consulte os artigos Restringir localizações de recursos e Serviços suportados por localizações de recursos.

Segurança do conjunto de dados

Para controlar o acesso a conjuntos de dados no BigQuery, consulte o artigo Controlar o acesso a conjuntos de dados. Para obter informações sobre a encriptação de dados, consulte o artigo Encriptação em repouso.

O que se segue?