Località BigQuery

Questa pagina spiega il concetto di posizione e le diverse regioni in cui i dati possono essere archiviati ed elaborati. I prezzi per lo spazio di archiviazione e l'analisi sono inoltre definiti dalla posizione dei dati e delle prenotazioni. Per ulteriori informazioni sui prezzi per le località, consulta Prezzi di BigQuery. Per scoprire come impostare la posizione del set di dati, consulta Creare set di dati. Per informazioni sulle località delle prenotazioni, consulta Gestire le prenotazioni in regioni diverse.

Per saperne di più su come BigQuery Data Transfer Service utilizza la posizione, consulta Posizione e trasferimenti dei dati.

Località e regioni

BigQuery fornisce due tipi di località di dati e calcolo:

  • Una regione è un luogo geografico ben preciso, come Londra.

  • Per più regioni si intende una vasta area geografica, come gli Stati Uniti, che contiene due o più regioni. Le località multiregione possono fornire quote più elevate rispetto alle singole regioni.

Per entrambi i tipi di località, BigQuery archivia automaticamente copie dei dati in due diverse zone Google Cloud all'interno di un'unica regione nella località selezionata. Per ulteriori informazioni sulla disponibilità e sulla durabilità dei dati, consulta Affidabilità: pianificazione di scenari di calamità.

Località supportate

I set di dati BigQuery possono essere archiviati nelle seguenti regioni e nelle regioni multiple. Per saperne di più su regioni e zone, consulta Geografia e regioni.

Regioni

La tabella seguente elenca le regioni delle Americhe in cui BigQuery è disponibile.
Descrizione della regione Nome della regione Dettagli
Columbus, Ohio us-east5
Dallas us-south1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Iowa us-central1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Las Vegas us-west4
Los Angeles us-west2
Montréal northamerica-northeast1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Virginia del Nord us-east4
Oregon us-west1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Salt Lake City us-west3
San Paolo southamerica-east1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Santiago southamerica-west1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Carolina del Sud us-east1
Toronto northamerica-northeast2 icona foglia Bassi livelli di CO2
La tabella seguente elenca le regioni dell'Asia Pacifico in cui è disponibile BigQuery.
Descrizione della regione Nome della regione Dettagli
Delhi asia-south2
Hong Kong asia-east2
Giacarta asia-southeast2
Melbourne australia-southeast2
Mumbai asia-south1
Osaka asia-northeast2
Seul asia-northeast3
Singapore asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Taiwan asia-east1
Tokyo asia-northeast1
La tabella seguente elenca le regioni in Europa in cui BigQuery è disponibile.
Descrizione della regione Nome della regione Dettagli
Belgio europe-west1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Berlino europe-west10 icona foglia Bassi livelli di CO2
Finlandia europe-north1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Francoforte europe-west3 icona foglia Bassi livelli di CO2
Londra europe-west2 icona foglia Bassi livelli di CO2
Madrid europe-southwest1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Milano europe-west8
Paesi Bassi europe-west4 icona foglia Bassi livelli di CO2
Parigi europe-west9 icona foglia Bassi livelli di CO2
Torino europe-west12
Varsavia europe-central2
Zurigo europe-west6 icona foglia Bassi livelli di CO2
La tabella seguente elenca le regioni del Medio Oriente in cui BigQuery è disponibile.
Descrizione della regione Nome della regione Dettagli
Dammam me-central2
Doha me-central1
Tel Aviv me-west1
La tabella seguente elenca le regioni in Africa in cui BigQuery è disponibile.
Descrizione della regione Nome della regione Dettagli
Johannesburg africa-south1

Più regioni

La tabella seguente elenca le regioni multiple in cui BigQuery è disponibile.
Descrizione multiregionale Nome multiregione
Data center all'interno degli stati membri dell'Unione Europea1 EU
Data center negli Stati Uniti2 US

1 I dati che si trovano nella regione multipla EU vengono memorizzati solo in una delle seguenti località: europe-west1 (Belgio) o europe-west4 (Paesi Bassi). La posizione esatta in cui i dati vengono archiviati ed elaborati viene determinata automaticamente da BigQuery.

2 I dati situati nella regione multipla US vengono memorizzati solo in una delle seguenti località: us-central1 (Iowa), us-west1 (Oregon) o us-central2 (Oklahoma). La posizione esatta in cui i dati vengono archiviati ed elaborati viene determinata automaticamente da BigQuery.

Località di BigQuery Studio

BigQuery Studio ti consente di salvare, condividere e gestire le versioni delle risorse di codice come notebook e query salvate.

La tabella seguente elenca le regioni in cui BigQuery Studio è disponibile:

Descrizione della regione Nome regione Dettagli
Africa
Johannesburg africa-south1
Americhe
Columbus us-east5
Dallas us-south1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Iowa us-central1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Los Angeles us-west2
Las Vegas us-west4
Montréal northamerica-northeast1 icona foglia Bassi livelli di CO2
N. Virginia us-east4
Oregon us-west1 icona foglia Bassi livelli di CO2
San Paolo southamerica-east1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Carolina del Sud us-east1
Asia Pacifico
Hong Kong asia-east2
Giacarta asia-southeast2
Mumbai asia-south1
Seul asia-northeast3
Singapore asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Taiwan asia-east1
Tokyo asia-northeast1
Europa
Belgio europe-west1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Francoforte europe-west3 icona foglia Bassi livelli di CO2
Londra europe-west2 icona foglia Bassi livelli di CO2
Madrid europe-southwest1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Paesi Bassi europe-west4 icona foglia Bassi livelli di CO2
Torino europe-west12
Zurigo europe-west6 icona foglia Bassi livelli di CO2
Medio Oriente
Doha me-central1
Dammam me-central2

Località di BigQuery Omni

BigQuery Omni elabora le query nella stessa posizione del set di dati contenente le tabelle su cui stai eseguendo query. Dopo aver creato il set di dati, la posizione non può essere modificata. I tuoi dati si trovano nel tuo account AWS o Azure. Le regioni BigQuery Omni supportano le prenotazioni della versione Enterprise e i prezzi del calcolo (analisi) on demand. Per ulteriori informazioni sulle versioni, consulta Introduzione alle versioni di BigQuery.
Descrizione della regione Nome regione Regione BigQuery in co-locazione
AWS
AWS - Stati Uniti, costa orientale (Virginia del Nord) aws-us-east-1 us-east4
AWS - US West (Oregon) aws-us-west-2 us-west1
AWS - Asia Pacifico (Seul) aws-ap-northeast-2 asia-northeast3
AWS - Asia Pacifico (Sydney) aws-ap-southeast-2 australia-southeast1
AWS - Europa (Irlanda) aws-eu-west-1 europe-west1
AWS - Europa (Francoforte) aws-eu-central-1 europe-west3
Azure
Azure - Stati Uniti orientali 2 azure-eastus2 us-east4

Località di BigQuery ML

BigQuery ML elabora e gestisce i dati nella stessa posizione del set di dati che li contiene.

BigQuery ML archivia i dati nella posizione selezionata in conformità con i Termini specifici del servizio.

La previsione del modello BigQuery ML e altre funzioni di ML sono supportate in tutte le regioni BigQuery. Il supporto per l'addestramento dei modelli varia in base alla regione:

  • L'addestramento per modelli addestrati internamente e modelli importati è supportato in tutte le regioni BigQuery.

  • L'addestramento per autoencoder, alberi con boosting, reti neurali profonde e modelli wide and deep è disponibile nelle regioni multiple US e EU e nella maggior parte delle regioni singole. Per maggiori informazioni, consulta Località per tutti gli altri tipi di modelli.

  • L'addestramento per AutoML è supportato nelle regioni multiple US e EU e nella maggior parte delle regioni singole.

Località per i modelli remoti

Questa sezione contiene ulteriori informazioni sulle località supportate per i modelli remoti e su dove avviene l'elaborazione dei modelli remoti.

Località regionali

La tabella seguente mostra le regioni supportate per i diversi tipi di modelli remoti. Il nome della colonna indica il tipo di modello remoto.
Descrizione della regione Nome regione Modelli di cui è stato eseguito il deployment in Vertex AI LLM per la generazione di testo LLM di incorporamento di testo API Cloud Natural Language API Cloud Translation API Cloud Vision API Document AI API Speech-to-Text
Americhe
Columbus, Ohio us-east5
Dallas us-south1 ● ●
Iowa us-central1 ● ● ● ●
Las Vegas us-west4 ● ● ●
Los Angeles us-west2 ●
Montréal northamerica-northeast1 ● ● ●
Virginia del Nord us-east4 ● ● ●
Oregon us-west1 ● ● ● ●
Salt Lake City us-west3 ●
San Paolo southamerica-east1 ● ●
Santiago southamerica-west1
Carolina del Sud us-east1 ● ● ●
Toronto northamerica-northeast2 ●
Europa
Belgio europe-west1 ● ● ● ●
Finlandia europe-north1 ●
Francoforte europe-west3 ● ● ● ●
Londra europe-west2 ● ● ● ●
Madrid europe-southwest1
Milano europe-west8 ● ● ●
Paesi Bassi europe-west4 ● ● ● ●
Parigi europe-west9 ● ● ●
Torino europe-west12
Varsavia europe-central2 ●
Zurigo europe-west6 ● ●
Asia Pacifico
Delhi asia-south2
Hong Kong asia-east2 ● ●
Giacarta asia-southeast2 ●
Melbourne australia-southeast2
Mumbai asia-south1 ● ● ●
Osaka asia-northeast2
Seul asia-northeast3 ● ● ●
Singapore asia-southeast1 ● ● ● ●
Sydney australia-southeast1 ● ● ●
Taiwan asia-east1 ● ●
Tokyo asia-northeast1 ● ● ● ●
Medio Oriente
Dammam me-central2
Doha me-central1
Tel Aviv me-west1 ● ●

Località in più regioni

La tabella seguente mostra le regioni multiple supportate per diversi tipi di modelli remoti. Il nome della colonna indica il tipo di modello remoto.
Descrizione della regione Nome regione Modelli di cui è stato eseguito il deployment in Vertex AI LLM per la generazione di testo LLM di incorporamento di testo API Cloud Natural Language API Cloud Translation API Cloud Vision API Document AI API Speech-to-Text
Data center all'interno degli stati membri dell'Unione Europea1 EU ● ● ● ● ● ●
Data center negli Stati Uniti US ● ● ● ● ● ● ●

Località di elaborazione per i modelli Google ospitati

Per i modelli remoti sul modello Google ospitato in Vertex AI, la posizione di elaborazione è influenzata dalla posizione del set di dati in cui si trovano i modelli remoti.

Se il set di dati in cui stai creando il modello remoto si trova in un'unica regione, l'endpoint del modello Vertex AI deve trovarsi nella stessa regione. Se specifichi l'URL dell'endpoint del modello, utilizza l'endpoint nella stessa regione del set di dati. Ad esempio, se il set di dati si trova nella regione us-central1, specifica l'endpoint https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/us-central1/publishers/google/models/<target_model>. Se specifichi il nome del modello, BigQuery ML sceglie automaticamente l'endpoint nella regione corretta.

Se il set di dati in cui stai creando il modello remoto si trova in una regione multipla, l'endpoint del modello Vertex AI deve trovarsi in una regione all'interno di quella multipla. Ad esempio, se il set di dati si trova nella regione multipla eu, puoi specificare l'URL per l'endpoint della regione europe-west6, https://europe-west6-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/europe-west6/publishers/google/models/<target_model>. Se specifichi il nome del modello anziché l'URL dell'endpoint, per impostazione predefinita BigQuery ML utilizza l'endpoint europe-west4 per i set di dati nella regione multipla eu e l'endpoint us-central1 per i set di dati nella regione multipla us.

Sedi per tutti gli altri tipi di modelli

Questa sezione contiene ulteriori informazioni sulle località supportate per tutti i tipi di modelli, ad eccezione dei modelli remoti.

Località regionali

Descrizione della regione Nome regione Modelli
importati		 Addestramento del
modello
integrato		 Addestramento di DNN/autoencoder/
Boosted Tree/
modelli Wide and Deep
 Addestramento
del
modello
AutoML		 Ottimizzazione
degli iperparametri		 Integrazione di Vertex AI Model Registry
Americhe
Columbus, Ohio us-east5 ● ●
Dallas us-south1 ● ●
Iowa us-central1 ● ● ● ● ● ●
Las Vegas us-west4 ● ● ● ●
Los Angeles us-west2 ● ● ● ●
Montréal northamerica-northeast1 ● ● ● ● ● ●
Virginia del Nord us-east4 ● ● ● ● ● ●
Oregon us-west1 ● ● ● ● ●
Salt Lake City us-west3 ● ● ●
San Paolo southamerica-east1 ● ● ● ●
Santiago southamerica-west1 ● ●
Carolina del Sud us-east1 ● ● ● ● ●
Toronto northamerica-northeast2 ● ● ●
Europa
Belgio europe-west1 ● ● ● ● ● ●
Berlino europe-west10 ● ●
Finlandia europe-north1 ● ● ●
Francoforte europe-west3 ● ● ● ● ● ●
Londra europe-west2 ● ● ● ● ● ●
Madrid europe-southwest1 ● ●
Milano europe-west8 ● ●
Paesi Bassi europe-west4 ● ● ● ● ● ●
Parigi europe-west9 ● ●
Torino europe-west12 ●
Varsavia europe-central2 ● ●
Zurigo europe-west6 ● ● ● ● ● ●
Asia Pacifico
Delhi asia-south2 ● ●
Hong Kong asia-east2 ● ● ● ● ● ●
Giacarta asia-southeast2 ● ● ●
Melbourne australia-southeast2 ● ●
Mumbai asia-south1 ● ● ● ● ●
Osaka asia-northeast2 ● ● ●
Seul asia-northeast3 ● ● ● ● ● ●
Singapore asia-southeast1 ● ● ● ● ● ●
Sydney australia-southeast1 ● ● ● ● ● ●
Taiwan asia-east1 ● ● ● ● ● ●
Tokyo asia-northeast1 ● ● ● ● ● ●
Medio Oriente
Dammam me-central2 ●
Doha me-central1 ●
Tel Aviv me-west1 ● ●
Africa
Johannesburg africa-south1 ● ●

Località in più regioni

Descrizione della regione Nome regione Modelli
importati		 Addestramento del
modello
integrato		 Addestramento di modelli DNN/autoencoder/
Boosted Tree/
Wide and Deep		 Addestramento
del
modello
AutoML		 Ottimizzazione
degli iperparametri		 Integrazione di Vertex AI Model Registry
Data center all'interno degli stati membri dell'Unione Europea1 EU ● ● ● ● ● ●
Data center negli Stati Uniti US ● ● ● ● ● ●

1 I dati che si trovano nella regione multipla EU non vengono memorizzati nei data center europe-west2 (Londra) o europe-west6 (Zurigo).

L'integrazione di Vertex AI Model Registry è supportata solo per le integrazioni in una singola regione. Se invii un modello BigQuery ML multiregione a Model Registry, questo viene convertito in un modello regionale in Vertex AI. Un modello BigQuery ML multiregione per gli Stati Uniti è sincronizzato con Vertex AI us-central1 e un modello BigQuery ML multiregione per l'UE è sincronizzato con Vertex AI europe-west4. Per i modelli a regione singola, non sono previste modifiche.

Località del traduttore SQL di BigQuery

Quando esegui la migrazione dei dati dal tuo data warehouse precedente a BigQuery, puoi utilizzare diversi traduttori SQL per tradurre le query SQL in GoogleSQL o in altri dialetti SQL supportati. Sono inclusi il traduttore SQL interattivo, l'API di traduzione SQL e il traduttore SQL batch.

I traduttori BigQuery SQL sono disponibili nelle seguenti località di elaborazione:

Descrizione della regione Nome della regione Dettagli
Asia Pacifico
Tokyo asia-northeast1
Mumbai asia-south1
Singapore asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Europa
Multiregione UE eu
Varsavia europe-central2
Finlandia europe-north1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Madrid europe-southwest1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Belgio europe-west1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Londra europe-west2 icona foglia Bassi livelli di CO2
Francoforte europe-west3 icona foglia Bassi livelli di CO2
Paesi Bassi europe-west4 icona foglia Bassi livelli di CO2
Zurigo europe-west6 icona foglia Bassi livelli di CO2
Parigi europe-west9 icona foglia Bassi livelli di CO2
Torino europe-west12
Americhe
Québec northamerica-northeast1 icona foglia Bassi livelli di CO2
San Paolo southamerica-east1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Multiregione Stati Uniti us
Iowa us-central1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Carolina del Sud us-east1
Virginia del Nord us-east4
Columbus, Ohio us-east5
Dallas us-south1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Oregon us-west1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Los Angeles us-west2
Salt Lake City us-west3

Suggerimento per partizioni e cluster BigQuery

Il suggeritore di partizionamento e clustering BigQuery genera suggerimenti per la partizione o il clustering per ottimizzare le tabelle BigQuery.

Il recommender per il partizionamento e il clustering è disponibile nelle seguenti località di elaborazione:

Descrizione della regione Nome della regione Dettagli
Asia Pacifico
Delhi asia-south2
Hong Kong asia-east2
Giacarta asia-southeast2
Mumbai asia-south1
Osaka asia-northeast2
Seul asia-northeast3
Singapore asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Taiwan asia-east1
Tokyo asia-northeast1
Europa
Belgio europe-west1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Berlino europe-west10 icona foglia Bassi livelli di CO2
Multiregione UE eu
Francoforte europe-west3 icona foglia Bassi livelli di CO2
Londra europe-west2 icona foglia Bassi livelli di CO2
Paesi Bassi europe-west4 icona foglia Bassi livelli di CO2
Zurigo europe-west6 icona foglia Bassi livelli di CO2
Americhe
Iowa us-central1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Las Vegas us-west4
Los Angeles us-west2
Montréal northamerica-northeast1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Virginia del Nord us-east4
Oregon us-west1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Salt Lake City us-west3
San Paolo southamerica-east1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Toronto northamerica-northeast2 icona foglia Bassi livelli di CO2
Multiregione Stati Uniti us

Specifica le località

Quando carichi i dati, esegui query sui dati o esporti i dati, BigQuery determina la posizione in cui eseguire il job in base ai set di dati a cui fa riferimento la richiesta. Ad esempio, se una query fa riferimento a una tabella in un set di dati archiviato nella regione asia-northeast1, il job di query verrà eseguito in quella regione.

Se una query non fa riferimento a tabelle o altre risorse contenute nei set di dati e non viene fornita alcuna tabella di destinazione, il job di query verrà eseguito nell'area geografica multipla US. Per assicurarti che le query BigQuery vengano archiviate in una regione o in più regioni specifiche, specifica la località con la richiesta di job per instradare la query di conseguenza quando utilizzi l'endpoint BigQuery globale. Se non specifichi la posizione, le query potrebbero essere memorizzate temporaneamente nei log del router BigQuery quando vengono utilizzate per determinare la posizione di elaborazione in BigQuery.

Se il progetto ha una prenotazione basata sulla capacità in una regione diversa da US e la query non fa riferimento a tabelle o altre risorse contenute nei set di dati, devi specificare esplicitamente la posizione della prenotazione basata sulla capacità quando invii il job. Gli impegni basati sulla capacità sono legati a una località, ad esempio US o EU. Se esegui un job al di fuori della località della tua capacità, i prezzi per quel job passano automaticamente ai prezzi on demand.

Puoi specificare la posizione in cui eseguire un job in modo esplicito nei seguenti modi:

  • Quando esegui query sui dati utilizzando la console Google Cloud nell'editor di query, fai clic su Altro > Impostazioni query, espandi Opzioni avanzate e seleziona la Posizione dati.
  • Quando utilizzi lo strumento a riga di comando bq, fornisci il --location flag global e imposta il valore sulla tua posizione.
  • Quando utilizzi l'API, specifica la tua regione nella proprietà location nella sezione jobReference della risorsa job.

BigQuery restituisce un errore se la località specificata non corrisponde alla località dei set di dati nella richiesta. La posizione di ogni set di dati coinvolto nella richiesta, inclusi quelli letti e scritti, deve corrispondere a quella del job, dedotta o specificata.

Le località a singola regione non corrispondono a quelle a più regioni, anche se la località a singola regione è contenuta in quella a più regioni. Pertanto, una query o un job non andrà a buon fine se la località include sia una località con una sola regione sia una località con più regioni. Ad esempio, se la posizione di un job è impostata su US, il job non andrà a buon fine se fa riferimento a un set di dati in us-central1. Analogamente, un job che fa riferimento a un set di dati in US e a un altro set di dati in us-central1 non andrà a buon fine. Questo vale anche per le istruzioni JOIN con tabelle sia in una regione sia in una regione con più regioni.

Le query dinamiche non vengono analizzate finché non vengono eseguite, pertanto non possono essere utilizzate per determinare automaticamente la regione di una query.

Sedi, prenotazioni e lavori

Gli impegni di capacità sono una risorsa di regione. Quando acquisti slot, questi sono limitati a una regione o a più regioni specifiche. Se il tuo unico impegno di capacità è nel EU, non puoi creare una prenotazione nel US. Quando crei una prenotazione, specifichi una località (regione) e un numero di slot. Questi slot vengono estratti dal tuo impegno di capacità nella regione in questione.

Analogamente, quando esegui un job in una regione, viene utilizzata una prenotazione solo se la località del job corrisponde a quella di una prenotazione. Ad esempio, se assegni una prenotazione a un progetto in EU ed esegui una query in quel progetto su un set di dati in US, la query non viene eseguita sulla prenotazione EU. In assenza di una prenotazione US, il job viene eseguito come on demand.

Considerazioni sulla località

Quando scegli una località per i tuoi dati, tieni presente quanto segue:

Cloud Storage

Puoi interagire con i dati di Cloud Storage utilizzando BigQuery nei seguenti modi:

Esegui query sui dati di Cloud Storage

Quando esegui query sui dati in Cloud Storage utilizzando una tabella BigLake o una tabella esterna non BigLake, i dati su cui esegui la query devono essere colocalizzati con il tuo set di dati BigQuery. Ad esempio:

  • Bucket a singola regione: se il set di dati BigQuery si trova nella regione di Varsavia (europe-central2), il bucket Cloud Storage corrispondente deve trovarsi anche nella regione di Varsavia o in qualsiasi regione a due di Cloud Storage che include Varsavia. Se il set di dati BigQuery si trova nella multiregione US, il bucket Cloud Storage può trovarsi nella multiregione US, nella regione singola Iowa (us-central1) o in qualsiasi regione doppia che include l'Iowa. Le query da qualsiasi altra singola regione non vanno a buon fine, anche se il bucket si trova in una località contenuta nella regione multipla del set di dati. Ad esempio, se le tabelle esterne si trovano in più regioni US e il bucket Cloud Storage si trova in Oregon (us-west1), il job non riesce.

    Se il set di dati BigQuery si trova nella regione multipla EU, il bucket Cloud Storage può trovarsi nella regione multipla EU, nella regione singola Belgio (europe-west1) o in qualsiasi regione doppia che include il Belgio. Le query da qualsiasi altra singola regione non vanno a buon fine, anche se il bucket si trova in una posizione contenuta nella regione multipla del set di dati. Ad esempio, se le tabelle esterne si trovano nella regione multipla EU e il bucket Cloud Storage si trova a Varsavia (europe-central2), il job non va a buon fine.

  • Bucket in doppia regione: se il set di dati BigQuery si trova nella regione di Tokyo (asia-northeast1), il bucket Cloud Storage corrispondente deve trovarsi nella regione di Tokyo o in una doppia regione che include Tokyo, come la doppia regione ASIA1.

    Se il bucket Cloud Storage si trova nella doppia regione NAM4 o in qualsiasi altra doppia regione che include la regione Iowa(us-central1), il set di dati BigQuery corrispondente può trovarsi nella regione multipla US o in Iowa(us-central1).

    Se il bucket Cloud Storage si trova nella doppia regione EUR4 o in qualsiasi doppia regione che include la regione Belgio(europe-west1), il set di dati BigQuery corrispondente può trovarsi nella regione multiregionale EU o in Belgio(europe-west1).

  • Bucket multiregione: l'utilizzo di posizioni dei set di dati su più regioni con bucket Cloud Storage su più regioni non è consigliato per le tabelle esterne, in quanto le prestazioni delle query esterne dipendono da una latenza minima e da una larghezza di banda di rete ottimale.

    Se il set di dati BigQuery si trova nella multiregione US, il corrispondente bucket Cloud Storage deve trovarsi nella multiregione US, in una regione doppia che include l'Iowa (us-central1), come la regione doppia NAM4 o in una regione doppia personalizzata che include l'Iowa (us-central1).

    Se il set di dati BigQuery si trova nella regione multipla EU, il corrispondente bucket Cloud Storage deve trovarsi nella regione multipla EU, in una regione doppia che include il Belgio (europe-west1), come la regione doppia EUR4 o in una regione doppia personalizzata che include il Belgio.

Per ulteriori informazioni sulle località di Cloud Storage supportate, consulta Località dei bucket nella documentazione di Cloud Storage.

Carica i dati da Cloud Storage

Quando carichi i dati da Cloud Storage, questi devono essere colocalizzati con il tuo set di dati BigQuery.

  • Puoi caricare i dati da un bucket Cloud Storage in qualsiasi località se il set di dati BigQuery si trova nella regione multipla US.

  • Bucket multiregione: se il bucket Cloud Storage da cui vuoi eseguire il caricamento si trova in un bucket multiregione, il tuo set di dati BigQuery può trovarsi nello stesso bucket multiregione o in qualsiasi singola regione inclusa nello stesso bucket multiregione. Ad esempio, se il bucket Cloud Storage si trova nella regione EU, il set di dati BigQuery può trovarsi nella regione EU multiregionale o in qualsiasi singola regione della EU.

  • Bucket a due regioni: se il bucket Cloud Storage da cui vuoi eseguire il caricamento si trova in un bucket a due regioni, il tuo set di dati BigQuery può trovarsi nelle regioni incluse nel bucket a due regioni o in un set di dati a più regioni che include la doppia regione. Ad esempio, se il bucket Cloud Storage si trova nella regione EUR4, il set di dati BigQuery può trovarsi nella regione singola della Finlandia (europe-north1), nella regione singola dei Paesi Bassi (europe-west4) o nella regione multipla EU.

  • Bucket a singola regione: se il bucket Cloud Storage da cui vuoi eseguire il caricamento si trova in una singola regione, il set di dati BigQuery può trovarsi nella stessa regione o nella regione multipla che include la regione singola. Ad esempio, se il bucket Cloud Storage si trova nella regione Finlandia (europe-north1), il set di dati BigQuery può trovarsi nella regione Finlandia o nella regione multipla EU.

  • Un'eccezione è che se il set di dati BigQuery si trova nella regione asia-northeast1, il bucket Cloud Storage può trovarsi nella regione multipla EU.

Per ulteriori informazioni, consulta Caricare i dati in batch.

Esportare i dati in Cloud Storage

Colloca i bucket Cloud Storage per l'esportazione dei dati:
  • Se il set di dati BigQuery si trova nella regione multipla EU, il bucket Cloud Storage contenente i dati esportati deve trovarsi nella stessa regione multipla o in una posizione contenuta nella regione multipla. Ad esempio, se il set di dati BigQuery si trova nella regione multiregionale EU, il bucket Cloud Storage può trovarsi nella regione europe-west1 del Belgio, che fa parte dell'UE.

    Se il set di dati si trova nell'area geografica multipla US, puoi esportare i dati in un bucket Cloud Storage in qualsiasi posizione.

  • Se il set di dati si trova in una regione, il bucket Cloud Storage deve trovarsi nella stessa regione. Ad esempio, se il set di dati si trova nella regione asia-northeast1 di Tokyo, il bucket Cloud Storage non può trovarsi nella regione multipla ASIA.

Per ulteriori informazioni, vedi Esportare i dati delle tabelle.

Bigtable

Devi prendere in considerazione la posizione quando esegui query sui dati di Bigtable o li esporti in Bigtable.

esegui una query sui dati Bigtable

Quando esegui query sui dati in Bigtable tramite una tabella esterna di BigQuery, la tua istanza Bigtable deve trovarsi nella stessa posizione del set di dati BigQuery:

  • Singola regione: se il set di dati BigQuery si trova nella località regionale del Belgio (europe-west1), l'istanza Bigtable corrispondente deve trovarsi nella regione del Belgio.
  • Più regioni: poiché le prestazioni delle query esterne dipendono da una latenza minima e da una larghezza di banda di rete ottimale, l'utilizzo di posizioni dei set di dati in più regioni non è consigliato per le tabelle esterne su Bigtable.

Per ulteriori informazioni sulle località Bigtable supportate, consulta Località Bigtable.

Esportare i dati in Bigtable

  • Se il set di dati BigQuery si trova in più regioni, il profilo dell'app Bigtable deve essere configurato per instradare i dati a un cluster Bigtable all'interno della stessa. Ad esempio, se il tuo set di dati BigQuery si trova nella regione multipla US, il cluster Bigtable può trovarsi nella regione us-west1 (Oregon), negli Stati Uniti.
  • Se il set di dati BigQuery si trova in un'unica regione, il profilo dell'app Bigtable deve essere configurato per instradare i dati a un cluster Bigtable nella stessa regione. Ad esempio, se il set di dati BigQuery si trova nella regione asia-northeast1 (Tokyo), anche il cluster Bigtable deve trovarsi nella regione asia-northeast1 (Tokyo).

Google Drive

Le considerazioni sulla posizione non si applicano alle origini dati esterne di Google Drive.

Cloud SQL

Quando esegui query sui dati in Cloud SQL tramite una query federata di BigQuery, la tua istanza Cloud SQL deve trovarsi nella stessa posizione del set di dati BigQuery.

  • Singola regione: se il set di dati BigQuery si trova nella località regionale del Belgio (europe-west1), l'istanza Cloud SQL corrispondente deve trovarsi nella regione del Belgio.
  • Multi-regione: se il set di dati BigQuery si trova nella regione multi-regione US, l'istanza Cloud SQL corrispondente deve trovarsi in un'unica regione nell'area geografica degli Stati Uniti.

Per ulteriori informazioni sulle località Cloud SQL supportate, consulta Località Cloud SQL.

Spanner

Quando esegui query sui dati in Spanner tramite una query federata di BigQuery, la tua istanza Spanner deve trovarsi nella stessa posizione del set di dati BigQuery.

  • Singola regione: se il set di dati BigQuery si trova nella località regionale del Belgio (europe-west1), l'istanza Spanner corrispondente deve trovarsi nella regione del Belgio.
  • Multi-regione: se il set di dati BigQuery si trova nella regione US multi-regione, l'istanza Spanner corrispondente deve trovarsi in una singola regione nell'area geografica degli Stati Uniti.

Per ulteriori informazioni sulle località di Spanner supportate, consulta Località di Spanner.

Strumenti di analisi

Posiziona il set di dati BigQuery con i tuoi strumenti di analisi:

Piani di gestione dei dati

Sviluppare un piano di gestione dei dati:
  • Se scegli una risorsa di archiviazione regionale, come un set di dati BigQuery o un bucket Cloud Storage, sviluppa un piano per la gestione geografica dei dati.

Limitare le località

Puoi limitare le località in cui è possibile creare i set di dati utilizzando il servizio di criteri dell'organizzazione. Per ulteriori informazioni, consulta Limitare le località delle risorse e Località delle risorse supportate dai servizi.

Sicurezza dei set di dati

Per controllare l'accesso ai set di dati in BigQuery, consulta Controllo dell'accesso ai set di dati. Per informazioni sulla crittografia dei dati, vedi Crittografia at-rest.

Passaggi successivi