BigQuery 位置

本页面介绍了“位置”概念以及可以存储和处理数据的不同区域。 存储和分析的价格也由数据和预留的位置定义。如需详细了解位置的价格,请参阅 BigQuery 价格。如需了解如何设置数据集的位置,请参阅创建数据集。如需了解预留位置,请参阅管理不同区域的预留

如需详细了解 BigQuery Data Transfer Service 如何使用位置,请参阅数据位置和转移

位置和区域

BigQuery 提供两种类型的数据和计算位置:

  • 单区域位置是具体的地理位置,如伦敦。

  • 多区域位置是至少包含两个区域的大型地理区域,如美国。与单区域相比,多区域位置可提供更高的配额。

无论哪种位置类型,BigQuery 都会自动将数据副本存储在所选位置中一个区域内的两个不同 Google Cloud 可用区中。如需详细了解数据可用性和耐用性,请参阅灾难恢复计划

支持的位置

BigQuery 数据集可以存储在以下单区域和多区域中。如需详细了解地区和区域,请参阅地理位置和地区

区域

下表列出了可使用 BigQuery 的美洲区域。
区域说明 区域名称 详细信息
俄亥俄州,哥伦布 us-east5
达拉斯 us-south1 叶形图标 二氧化碳排放量低
艾奥瓦 us-central1 叶形图标 二氧化碳排放量低
拉斯维加斯 us-west4
洛杉矶 us-west2
墨西哥 northamerica-south1
蒙特利尔 northamerica-northeast1 叶形图标 二氧化碳排放量低
北弗吉尼亚 us-east4
俄勒冈 us-west1 叶形图标 二氧化碳排放量低
盐湖城 us-west3
圣保罗 southamerica-east1 叶形图标 二氧化碳排放量低
圣地亚哥 southamerica-west1 叶形图标 二氧化碳排放量低
南卡罗来纳 us-east1
多伦多 northamerica-northeast2 叶形图标 二氧化碳排放量低
下表列出了可使用 BigQuery 的亚太区域。
区域说明 区域名称 详细信息
德里 asia-south2
香港 asia-east2
雅加达 asia-southeast2
墨尔本 australia-southeast2
孟买 asia-south1
大阪 asia-northeast2
首尔 asia-northeast3
新加坡 asia-southeast1
悉尼 australia-southeast1
台湾 asia-east1
东京 asia-northeast1
下表列出了可使用 BigQuery 的欧洲区域。
区域说明 区域名称 详细信息
比利时 europe-west1 叶形图标 二氧化碳排放量低
柏林 europe-west10
芬兰 europe-north1 叶形图标 二氧化碳排放量低
法兰克福 europe-west3
伦敦 europe-west2 叶形图标 二氧化碳排放量低
马德里 europe-southwest1 叶形图标 二氧化碳排放量低
米兰 europe-west8
荷兰 europe-west4 叶形图标 二氧化碳排放量低
巴黎 europe-west9 叶形图标 二氧化碳排放量低
斯德哥尔摩 europe-north2 叶形图标 二氧化碳排放量低
都灵 europe-west12
华沙 europe-central2
苏黎世 europe-west6 叶形图标 二氧化碳排放量低
下表列出了提供 Dataflow 的中东区域。
区域说明 区域名称 详细信息
Dammam me-central2
多哈 me-central1
特拉维夫 me-west1
下表列出了可使用 BigQuery 的非洲区域。
区域说明 区域名称 详细信息
约翰内斯堡 africa-south1

多区域

下表列出了可使用 BigQuery 的多区域。
多区域说明 多区域名称
欧盟成员国的数据中心1 EU
美国的数据中心2 US

1 位于 EU 多区域的数据仅存储在以下某个位置:europe-west1(比利时)或 europe-west4(荷兰)。存储和处理数据确切位置由 BigQuery 自动确定。

2 位于 US 多区域的数据仅存储在以下某个位置:us-central1(爱荷华)、us-west1(俄勒冈)或 us-central2(俄克拉荷马)。存储和处理数据的确切位置由 BigQuery 自动确定。

BigQuery Studio 位置

BigQuery Studio 可让您保存、共享和管理代码资产(例如笔记本已保存的查询)的版本。

下表列出了可使用 BigQuery Studio 的区域:

区域说明 区域名称 详细信息
非洲
约翰内斯堡 africa-south1
美洲
哥伦布 us-east5
达拉斯 us-south1 叶形图标 二氧化碳排放量低
艾奥瓦 us-central1 叶形图标 二氧化碳排放量低
洛杉矶 us-west2
拉斯维加斯 us-west4
蒙特利尔 northamerica-northeast1 叶形图标 二氧化碳排放量低
北弗吉尼亚 us-east4
俄勒冈 us-west1 叶形图标 二氧化碳排放量低
圣保罗 southamerica-east1 叶形图标 二氧化碳排放量低
南卡罗来纳 us-east1
亚太地区
香港 asia-east2
雅加达 asia-southeast2
孟买 asia-south1
首尔 asia-northeast3
新加坡 asia-southeast1
悉尼 australia-southeast1
台湾 asia-east1
东京 asia-northeast1
欧洲
比利时 europe-west1 叶形图标 二氧化碳排放量低
法兰克福 europe-west3
伦敦 europe-west2 叶形图标 二氧化碳排放量低
马德里 europe-southwest1 叶形图标 二氧化碳排放量低
荷兰 europe-west4 叶形图标 二氧化碳排放量低
都灵 europe-west12
苏黎世 europe-west6 叶形图标 二氧化碳排放量低
中东
多哈 me-central1
Dammam me-central2

BigQuery Omni 位置

BigQuery Omni 会在包含待查询表的数据集所在的位置处理查询。创建数据集后,该位置无法更改。 您的数据位于您自己的 AWS 或 Azure 账号中。BigQuery Omni 区域支持企业版预留和按需计算(分析)价格。如需详细了解版本,请参阅 BigQuery 版本简介
区域说明 区域名称 共置 BigQuery 区域
AWS
AWS - 美国东部(北弗吉尼亚) aws-us-east-1 us-east4
AWS - 美国西部(俄勒冈) aws-us-west-2 us-west1
AWS - 亚太地区(首尔) aws-ap-northeast-2 asia-northeast3
AWS - 亚太地区(悉尼) aws-ap-southeast-2 australia-southeast1
AWS - 欧洲(爱尔兰) aws-eu-west-1 europe-west1
AWS - 欧洲(法兰克福) aws-eu-central-1 europe-west3
Azure
Azure - 美国东部 2 azure-eastus2 us-east4

BigQuery ML 位置

以下部分介绍了 BigQuery ML 模型支持的位置。

远程模型的位置

本部分介绍了远程模型支持的位置以及进行远程模型处理的位置。

单区域位置

如需了解基于 Google 模型和合作伙伴模型的远程模型支持的位置,请参阅以下文档: 下表显示了基于云 AI 服务的远程模型和部署到 Vertex AI 的自定义模型支持的区域。列名称表示远程模型的类型。
区域说明 区域名称 Vertex AI 部署的模型 Cloud Natural Language API Cloud Translation API Cloud Vision API Document AI API Speech-to-Text API
美洲
俄亥俄州,哥伦布 us-east5
达拉斯 us-south1
艾奥瓦 us-central1
拉斯维加斯 us-west4
洛杉矶 us-west2
墨西哥 northamerica-south1
蒙特利尔 northamerica-northeast1
北弗吉尼亚 us-east4
俄勒冈 us-west1
盐湖城 us-west3
圣保罗 southamerica-east1
圣地亚哥 southamerica-west1
南卡罗来纳 us-east1
多伦多 northamerica-northeast2
欧洲
比利时 europe-west1
芬兰 europe-north1
法兰克福 europe-west3
伦敦 europe-west2
马德里 europe-southwest1
米兰 europe-west8
荷兰 europe-west4
巴黎 europe-west9
斯德哥尔摩 europe-north2
都灵 europe-west12
华沙 europe-central2
苏黎世 europe-west6
亚太地区
德里 asia-south2
香港 asia-east2
雅加达 asia-southeast2
墨尔本 australia-southeast2
孟买 asia-south1
大阪 asia-northeast2
首尔 asia-northeast3
新加坡 asia-southeast1
悉尼 australia-southeast1
台湾 asia-east1
东京 asia-northeast1
中东
Dammam me-central2
多哈 me-central1
特拉维夫 me-west1

如果您要在其中创建远程模型的数据集位于单个区域,则 Vertex AI 模型端点必须位于同一区域。如果您指定模型端点网址,请使用与数据集位于同一区域的端点。例如,如果数据集位于 us-central1 区域,请指定端点 https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/us-central1/publishers/google/models/<target_model>。如果您指定模型名称,BigQuery ML 会自动选择正确区域中的端点。

多区域位置

远程模型的多区域支持如下:
  • USEU 多区域支持 Gemini 模型。
  • US 多区域中的 Claude、Llama 和 Mistral AI 模型可以使用 US 多区域内任何单区域的 Vertex AI 端点。EU 多区域中的 Claude、Llama 和 Mistral AI 模型可以使用 EU 多区域内任何单区域的 Vertex AI 端点,但 eu-west2eu-west6 除外。
  • 这两个多区域均不支持 Vertex AI 部署的模型。
  • 云 AI 服务USEU 多区域受支持。

如果您要在其中创建远程模型的数据集位于多区域,则 Vertex AI 模型端点必须位于该多区域内的某个区域。例如,如果数据集位于 eu 多区域,则可以为 europe-west1 区域端点指定网址 https://europe-west1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/europe-west1/publishers/google/models/<target_model>。如果您指定模型名称(而非端点网址),则 BigQuery ML 会默认为将 europe-west4 端点用于 eu 多区域中的数据集,并将 us-central1 端点用于 us 多区域中的数据集。

全球端点

对于支持的 Gemini 模型,您可以指定全球端点

全球端点覆盖全球,与单区域相比,可提供更高的可用性和可靠性。为请求使用全球端点可以提高整体可用性,同时减少资源耗尽 (429) 错误,这种错误会在您超出区域端点的配额时发生。如果您想在 Gemini 2.0+ 不可用的区域使用该模型,可以改用全球端点,避免将数据迁移到其他区域。您只能将部署到全球端点的模型与 ML.GENERATE_TEXT 函数搭配使用。

如果您对数据处理位置有要求,请勿使用全球端点,因为在使用全球端点时,您无法控制或知道自己的处理请求会在哪个区域中处理。

Google 模型和合作伙伴模型的处理位置

如需了解 Vertex AI 中托管的 Google 模型所用的处理位置,请参阅 Google Cloud 模型的机器学习处理。此信息涵盖部署到区域或多区域的模型。使用全球端点的模型不保证任何特定的处理位置。

如需了解 Vertex AI 中托管的合作伙伴模型所用的处理位置,请参阅 Google Cloud 模型的机器学习处理

非远程模型的位置

本部分详细介绍了除远程模型以外的模型支持的位置,以及进行模型处理的位置。

单区域位置

下表包含有关除远程模型以外的所有模型类型支持的位置的信息:
区域说明 区域名称 导入的
模型
内置
模型
训练
DNN/Autoencoder/
提升树/
Wide & Deep 模型
训练
AutoML
模型
训练
超参数
调节
Vertex AI Model Registry 集成
美洲
俄亥俄州,哥伦布 us-east5
达拉斯 us-south1
艾奥瓦 us-central1
拉斯维加斯 us-west4
洛杉矶 us-west2
墨西哥 northamerica-south1
蒙特利尔 northamerica-northeast1
北弗吉尼亚 us-east4
俄勒冈 us-west1
盐湖城 us-west3
圣保罗 southamerica-east1
圣地亚哥 southamerica-west1
南卡罗来纳 us-east1
多伦多 northamerica-northeast2
欧洲
比利时 europe-west1
柏林 europe-west10
芬兰 europe-north1
法兰克福 europe-west3
伦敦 europe-west2
马德里 europe-southwest1
米兰 europe-west8
荷兰 europe-west4
巴黎 europe-west9
斯德哥尔摩 europe-north2
都灵 europe-west12
华沙 europe-central2
苏黎世 europe-west6
亚太地区
德里 asia-south2
香港 asia-east2
雅加达 asia-southeast2
墨尔本 australia-southeast2
孟买 asia-south1
大阪 asia-northeast2
首尔 asia-northeast3
新加坡 asia-southeast1
悉尼 australia-southeast1
台湾 asia-east1
东京 asia-northeast1
中东
Dammam me-central2
多哈 me-central1
特拉维夫 me-west1
非洲
约翰内斯堡 africa-south1

多区域位置

除远程模型以外的所有支持的模型都可以在 USEU 多区域中使用。

位于 EU 多区域的数据不会存储在 europe-west2(伦敦)或 europe-west6(苏黎世)数据中心中。

只有单区域集成支持 Vertex AI Model Registry 集成。如果您将多区域 BigQuery ML 模型发送到 Model Registry,则它会转换为 Vertex AI 中的区域模型。 BigQuery ML 多区域美国模型同步到 Vertex AI us-central1,BigQuery ML 多区域欧盟模型同步到 Vertex AI europe-west4。对于单区域模型,没有任何变化。

处理位置

对于远程模型以外的模型,BigQuery ML 会处理数据,并将其暂存到包含数据的数据集所在的位置。

BigQuery ML 会根据服务专用条款将您的数据存储在选定位置。

BigQuery SQL 转换器位置

将数据从旧版数据仓库迁移到 BigQuery 时,您可以使用几种 SQL 转换器将 SQL 查询转换为 GoogleSQL 或其他受支持的 SQL 方言。这些工具包括交互式 SQL 转换器SQL 转换 API批量 SQL 转换器

BigQuery SQL 转换器在以下处理位置提供:

区域说明 区域名称 详细信息
亚太地区
德里 asia-south2
香港 asia-east2
雅加达 asia-southeast2
墨尔本 australia-southeast2
孟买 asia-south1
大阪 asia-northeast2
首尔 asia-northeast3
新加坡 asia-southeast1
悉尼 australia-southeast1
台湾 asia-east1
东京 asia-northeast1
欧洲
比利时 europe-west1 叶形图标 二氧化碳排放量低
柏林 europe-west10
欧盟多区域 eu
芬兰 europe-north1 叶形图标 二氧化碳排放量低
法兰克福 europe-west3
伦敦 europe-west2 叶形图标 二氧化碳排放量低
马德里 europe-southwest1 叶形图标 二氧化碳排放量低
米兰 europe-west8
荷兰 europe-west4 叶形图标 二氧化碳排放量低
巴黎 europe-west9 叶形图标 二氧化碳排放量低
斯德哥尔摩 europe-north2 叶形图标 二氧化碳排放量低
都灵 europe-west12
华沙 europe-central2
苏黎世 europe-west6 叶形图标 二氧化碳排放量低
美洲
俄亥俄州,哥伦布 us-east5
达拉斯 us-south1 叶形图标 二氧化碳排放量低
艾奥瓦 us-central1 叶形图标 二氧化碳排放量低
拉斯维加斯 us-west4
洛杉矶 us-west2
墨西哥 northamerica-south1
北弗吉尼亚 us-east4
俄勒冈 us-west1 叶形图标 二氧化碳排放量低
魁北克 northamerica-northeast1 叶形图标 二氧化碳排放量低
圣保罗 southamerica-east1 叶形图标 二氧化碳排放量低
盐湖城 us-west3
圣地亚哥 southamerica-west1 叶形图标 二氧化碳排放量低
南卡罗来纳 us-east1
多伦多 northamerica-northeast2 叶形图标 二氧化碳排放量低
美国多区域 us
非洲
约翰内斯堡 africa-south1
MiddleEast
Dammam me-central2
多哈 me-central1
以色列 me-west1

BigQuery 持续查询位置

下表列出了支持持续查询的区域:

区域说明 区域名称 详细信息
美洲
美国多区域 us
达拉斯 us-south1 叶形图标 二氧化碳排放量低
艾奥瓦 us-central1 叶形图标 二氧化碳排放量低
洛杉矶 us-west2
墨西哥 northamerica-south1
蒙特利尔 northamerica-northeast1 叶形图标 二氧化碳排放量低
北弗吉尼亚 us-east4
俄勒冈 us-west1 叶形图标 二氧化碳排放量低
盐湖城 us-west3
圣保罗 southamerica-east1 叶形图标 二氧化碳排放量低
南卡罗来纳 us-east1
多伦多 northamerica-northeast2 叶形图标 二氧化碳排放量低
亚太地区
德里 asia-south2
香港 asia-east2
雅加达 asia-southeast2
墨尔本 australia-southeast2
孟买 asia-south1
大阪 asia-northeast2
首尔 asia-northeast3
新加坡 asia-southeast1
悉尼 australia-southeast1
台湾 asia-east1
东京 asia-northeast1
欧洲
欧盟多区域 eu
比利时 europe-west1 叶形图标 二氧化碳排放量低
柏林 europe-west10
芬兰 europe-north1 叶形图标 二氧化碳排放量低
法兰克福 europe-west3
伦敦 europe-west2 叶形图标 二氧化碳排放量低
马德里 europe-southwest1 叶形图标 二氧化碳排放量低
米兰 europe-west8
荷兰 europe-west4 叶形图标 二氧化碳排放量低
巴黎 europe-west9 叶形图标 二氧化碳排放量低
斯德哥尔摩 europe-north2 叶形图标 二氧化碳排放量低
都灵 europe-west12
华沙 europe-central2
苏黎世 europe-west6 叶形图标 二氧化碳排放量低
中东
多哈 me-central1
Dammam me-central2
特拉维夫 me-west1
非洲
约翰内斯堡 africa-south1

BigQuery 分区和聚簇 Recommender 位置

BigQuery 分区和聚簇 Recommender 会生成分区或聚簇建议以优化 BigQuery 表。

分区和聚类 Recommender 可在以下处理位置使用:

区域说明 区域名称 详细信息
亚太地区
德里 asia-south2
香港 asia-east2
雅加达 asia-southeast2
孟买 asia-south1
大阪 asia-northeast2
首尔 asia-northeast3
新加坡 asia-southeast1
悉尼 australia-southeast1
台湾 asia-east1
东京 asia-northeast1
欧洲
比利时 europe-west1 叶形图标 二氧化碳排放量低
柏林 europe-west10
欧盟多区域 eu
法兰克福 europe-west3
伦敦 europe-west2 叶形图标 二氧化碳排放量低
荷兰 europe-west4 叶形图标 二氧化碳排放量低
苏黎世 europe-west6 叶形图标 二氧化碳排放量低
美洲
艾奥瓦 us-central1 叶形图标 二氧化碳排放量低
拉斯维加斯 us-west4
洛杉矶 us-west2
蒙特利尔 northamerica-northeast1 叶形图标 二氧化碳排放量低
北弗吉尼亚 us-east4
俄勒冈 us-west1 叶形图标 二氧化碳排放量低
盐湖城 us-west3
圣保罗 southamerica-east1 叶形图标 二氧化碳排放量低
多伦多 northamerica-northeast2 叶形图标 二氧化碳排放量低
美国多区域 us

BigQuery Sharing 位置

BigQuery Sharing(以前称为 Analytics Hub)在以下区域和多区域中提供。

区域

下表列出了美洲支持 Sharing 的区域。
区域说明 区域名称 详细信息
俄亥俄州,哥伦布 us-east5
达拉斯 us-south1 叶形图标 二氧化碳排放量低
艾奥瓦 us-central1 叶形图标 二氧化碳排放量低
拉斯维加斯 us-west4
洛杉矶 us-west2
墨西哥 northamerica-south1
蒙特利尔 northamerica-northeast1 叶形图标 二氧化碳排放量低
北弗吉尼亚 us-east4
俄克拉何马 us-central2
俄勒冈 us-west1 叶形图标 二氧化碳排放量低
盐湖城 us-west3
圣保罗 southamerica-east1 叶形图标 二氧化碳排放量低
圣地亚哥 southamerica-west1
南卡罗来纳 us-east1
多伦多 northamerica-northeast2
下表列出了亚太地区支持 Sharing 的区域。
区域说明 区域名称 详细信息
德里 asia-south2
香港 asia-east2
雅加达 asia-southeast2
墨尔本 australia-southeast2
孟买 asia-south1
大阪 asia-northeast2
首尔 asia-northeast3
新加坡 asia-southeast1
悉尼 australia-southeast1
台湾 asia-east1
东京 asia-northeast1
下表列出了欧洲支持 Sharing 的区域。
区域说明 区域名称 详细信息
比利时 europe-west1 叶形图标 二氧化碳排放量低
柏林 europe-west10
芬兰 europe-north1 叶形图标 二氧化碳排放量低
法兰克福 europe-west3
伦敦 europe-west2 叶形图标 二氧化碳排放量低
马德里 europe-southwest1 叶形图标 二氧化碳排放量低
米兰 europe-west8
荷兰 europe-west4 叶形图标 二氧化碳排放量低
巴黎 europe-west9 叶形图标 二氧化碳排放量低
都灵 europe-west12
华沙 europe-central2
苏黎世 europe-west6 叶形图标 二氧化碳排放量低
下表列出了中东支持 Sharing 的区域。
区域说明 区域名称 详细信息
Dammam me-central2
多哈 me-central1
特拉维夫 me-west1
下表列出了非洲支持 Sharing 的区域。
区域说明 区域名称 详细信息
约翰内斯堡 africa-south1

多区域

下表列出了支持 BigQuery Sharing 的多区域。
多区域说明 多区域名称
欧盟成员国的数据中心1 EU
美国的数据中心 US

1 位于 EU 多区域的数据不会存储在 europe-west2(伦敦)或 europe-west6(苏黎世)数据中心中。

Omni 区域

下表列出了支持 Sharing 的 Omni 区域。
Omni 区域说明 Omni 区域名称
AWS
AWS - 美国东部(北弗吉尼亚) aws-us-east-1
AWS - 美国西部(俄勒冈) aws-us-west-2
AWS - 亚太地区(首尔) aws-ap-northeast-2
AWS - 亚太地区(悉尼) aws-ap-southeast-2
AWS - 欧洲(爱尔兰) aws-eu-west-1
AWS - 欧洲(法兰克福) aws-eu-central-1
Azure
Azure - 美国东部 2 azure-eastus2

指定位置

在加载数据、查询数据或导出数据时,BigQuery 会根据请求中引用的数据集确定运行作业的位置。例如,如果查询引用了存储在 asia-northeast1 区域的数据集中的表,则查询作业将在该区域运行。

如果查询未引用数据集中的任何表或其他资源,并且未提供目标表,则查询作业将在 US 多区域中运行。 如需确保 BigQuery 查询存储在特定区域或多区域中,请在使用全局 BigQuery 端点时通过作业请求指定位置来相应地路由查询。如果未指定位置,则当查询用于确定 BigQuery 中的处理位置时,查询可能会暂时存储在 BigQuery 路由器日志中。

如果项目US 以外的区域具有基于容量的预留,并且查询未引用数据集中的任何表或其他资源,则您在提交作业时必须明确指定基于容量的预留的位置。基于容量的承诺与位置相关联,例如 USEU。如果您在容量的位置之外运行作业,则该作业的价格会自动切换为按需价格。

您可以通过以下方式明确指定作业的运行位置:

  • 在 Google Cloud 控制台中使用查询编辑器查询数据时,点击 更多 > 查询设置,展开高级选项,然后选择您的数据位置
  • 编写 SQL 查询时,在查询的第一个语句中设置 @@location 系统变量
  • 使用 bq 命令行工具时,请提供 --location 全局标志并将值设为您的位置。
  • 使用 API 时,在作业资源jobReference 部分的 location 属性中指定区域。

如果指定的位置与请求中的数据集位置不匹配,BigQuery 将返回错误。 请求中涉及的每个数据集的位置(包括从其中读取数据和向其中写入数据的位置)都必须与推断或指定的作业的位置一致。

单区域位置与多区域位置不一致,即使单区域位置包含在多区域位置也是如此。因此,如果位置同时包含单区域位置和多区域位置,则查询或作业将失败。例如,在作业的位置设置为 US 的情况下,如果作业引用了 us-central1 中的数据集,则该作业将失败。同样,如果作业引用了 US 中的一个数据集和 us-central1 中的另一个数据集,则该作业也将失败。对于在单区域和多区域中均具有表的 JOIN 语句也是如此。

动态查询在执行之前不会被解析,因此它们不能用于自动确定查询的区域。

位置、预留和作业

容量承诺是区域级资源。购买槽时,这些槽仅限于特定区域或多区域。如果您的唯一容量承诺位于 EU 中,则您无法在 US 中创建预留。创建预留时,您需要指定位置(区域)和槽数。这些槽是从您所在区域的容量承诺中提取的。

同样,当您在某个区域中运行作业时,仅当作业的位置与预留的位置匹配时,它才会使用预留。例如,如果为 EU 中的项目分配预留,并对位于 US 的数据集中的项目运行查询,则不会对您的 EU 预留运行该查询。在没有任何 US 预留的情况下,作业将按需运行。

位置注意事项

在选择数据的位置时,请考虑以下事项:

Cloud Storage

您可以通过以下方式使用 BigQuery 与 Cloud Storage 数据进行交互:

查询 Cloud Storage 数据

使用 BigLake非 BigLake 外部表查询 Cloud Storage 中的数据时,您查询的数据必须与 BigQuery 数据集位于同一位置,否则查询会产生数据传输费用。例如:

  • 单区域存储桶:如果您的 BigQuery 数据集位于华沙 (europe-central2) 区域,则相应的 Cloud Storage 存储桶也必须位于华沙区域或任何包含华沙的 Cloud Storage 双区域。如果您的 BigQuery 数据集位于 US 多区域,则 Cloud Storage 存储桶可以位于爱荷华州 (us-central1) 单区域或任何包含爱荷华州的双区域。来自任何其他单区域的查询都会产生数据传输费用,即使存储桶位于该数据集所属的多区域内也是如此。例如,如果外部表位于 US 多区域,并且 Cloud Storage 存储桶位于俄勒冈州 (us-west1),则作业会产生数据传输费用。

    如果您的 BigQuery 数据集位于 EU 多区域,则 Cloud Storage 存储桶可以位于荷兰 (europe-west4) 单区域或任何包含荷兰 (europe-west4) 的双区域。来自任何其他单区域的查询都会产生数据传输费用,即使该存储桶位于数据集的多区域内也是如此。例如,如果外部表位于 EU 多区域,并且 Cloud Storage 存储桶位于华沙 (europe-central2),则作业会产生数据传输费用。

  • 双区域存储桶:如果 BigQuery 数据集位于东京 (asia-northeast1) 区域,则相应的 Cloud Storage 存储桶必须位于东京区域,或者位于包含东京的双区域(例如 ASIA1 双区域)。

    如果 Cloud Storage 存储桶位于 NAM4 双区域或任何包含爱荷华州 (us-central1) 区域的双区域,则相应的 BigQuery 数据集可以位于 US 多区域或爱荷华州 (us-central1)。

    如果 Cloud Storage 存储桶位于 EUR4 双区域或任何包含荷兰 (europe-west4) 区域的双区域,则相应的 BigQuery 数据集可以位于 EU 多区域或荷兰 (europe-west4) 区域。

  • 多区域存储桶推荐将包含多区域 Cloud Storage 存储桶的多区域数据集位置用于外部表,因为外部查询性能取决于最小延迟和最佳网络带宽。

    如果您的 BigQuery 数据集位于 US 多区域,则相应的 Cloud Storage 存储桶必须位于包含爱荷华州 (us-central1) 的双区域(例如 NAM4 双区域),或包含爱荷华州 (us-central1) 的自定义双区域。

    如果您的 BigQuery 数据集位于 EU 多区域,则相应的 Cloud Storage 存储桶必须位于包含荷兰 (europe-west4) 的双区域(例如 EUR4 双区域)或包含荷兰 (europe-west4) 的自定义双区域。

如需详细了解受支持的 Cloud Storage 位置,请参阅 Cloud Storage 文档中的存储桶位置

将 Cloud Storage 数据加载到 BigQuery 中

从 Cloud Storage 加载数据时,您加载的数据必须与 BigQuery 数据集位于同一位置,否则加载作业会产生数据传输费用。

如需详细了解加载数据传输费用,请参阅查询 Cloud Storage 数据部分,因为相同的指导原则适用于批量加载和查询。

如需了解详情,请参阅批量加载数据

Bigtable

从 Bigtable 查询数据或将数据导出到 Bigtable 时,您必须考虑位置。

查询 Bigtable 数据

通过 BigQuery 外部表查询 Bigtable 中的数据时,您的 Bigtable 实例必须与 BigQuery 数据集位于同一位置。

  • 单区域:如果您的 BigQuery 数据集位于比利时 (europe-west1) 区域位置,则相应的 Bigtable 实例必须也位于比利时区域。
  • 多区域:因为外部查询性能取决于最小延迟时间和最佳网络带宽,所以建议对 Bigtable 上的外部表使用多区域数据集位置。

如需详细了解受支持的 Bigtable 位置,请参阅 Bigtable 位置

将数据导出到 Bigtable

  • 如果 BigQuery 数据集位于多区域,则 Bigtable 应用配置文件必须配置为将数据路由到该多区域内的 Bigtable 集群。例如,如果 BigQuery 数据集位于 US 多区域,则 Bigtable 集群可以位于美国境内的 us-west1(俄勒冈)区域。
  • 如果 BigQuery 数据集位于单个区域,则 Bigtable 应用配置文件必须配置为将数据路由到同一区域中的 Bigtable 集群。例如,如果 BigQuery 数据集位于 asia-northeast1(东京)区域,则 Bigtable 集群也必须位于 asia-northeast1(东京)区域。

Google 云端硬盘

位置注意事项不适用于 Google 云端硬盘外部数据源。

Cloud SQL

通过 BigQuery 联合查询查询 Cloud SQL 中的数据时,您的 Cloud SQL 实例必须与 BigQuery 数据集位于相同位置。

  • 单区域:如果您的 BigQuery 数据集位于比利时 (europe-west1) 区域位置,则相应的 Cloud SQL 实例必须也位于比利时区域。
  • 多区域:如果您的 BigQuery 数据集位于 US 多区域,则相应的 Cloud SQL 实例必须位于美国地理区域的单个区域中。

如需详细了解受支持的 Cloud SQL 位置,请参阅 Cloud SQL 位置

Spanner

通过 BigQuery 联合查询查询 Spanner 中的数据时,您的 Spanner 实例必须与 BigQuery 数据集位于同一位置。

  • 单区域:如果您的 BigQuery 数据集位于比利时 (europe-west1) 区域位置,则相应的 Spanner 实例必须也位于比利时区域。
  • 多区域:如果您的 BigQuery 数据集位于 US 多区域,则相应的 Spanner 实例必须位于美国地理区域的单个区域中。

如需详细了解受支持的 Spanner 位置,请参阅 Spanner 位置

分析工具

使用分析工具共置 BigQuery 数据集:

数据管理方案

制定数据管理计划:
  • 如果您选择区域级存储资源(如 BigQuery 数据集或 Cloud Storage 存储桶),请制定按地理位置管理数据的计划。

限制位置

您可以使用组织政策服务来限制可以创建数据集的位置。如需了解详情,请参阅限制资源位置支持资源位置的服务

数据集安全性

如需控制对 BigQuery 中数据集的访问权限,请参阅控制对数据集的访问权限。 如需了解数据加密,请参阅静态加密

后续步骤