Zones des ensembles de données

Cette page présente le concept d'emplacement des données, ainsi que les différents emplacements dans lesquels vous pouvez créer des ensembles de données. Pour savoir comment définir la zone de votre ensemble de données, consultez la page Créer et utiliser des ensembles de données.

Concepts clés

Lorsque vous créez un ensemble de données, vous spécifiez une zone pour stocker vos données BigQuery. Après avoir créé l'ensemble de données, la zone ne peut plus être modifiée.

Il existe deux types de zones :

  • Une zone régionale, qui correspond à une zone géographique spécifique, par exemple Tokyo. Pour en savoir plus, consultez la section Ressources régionales de la page Zones géographiques et régions.

  • Une zone multirégionale, qui est une vaste zone géographique, par exemple les États-Unis, constituée d'au moins deux zones géographiques. Pour en savoir plus, consultez la section Ressources multirégionales de la page Zones géographiques et régions.

BigQuery stocke vos données dans la zone sélectionnée conformément aux Conditions spécifiques au service.

Zones régionales

Nom de la région Description de la région
Asie
asia-northeast1 Tokyo

Zones multirégionales

Nom de la zone multirégionale Description de la zone multirégionale
EU Union européenne
US États-Unis

Actuellement, il n'est pas possible de sélectionner une région particulière aux États-Unis ou dans l'UE.

Spécifier votre zone

Si vos données se trouvent dans une autre zone que la zone multirégionale US ou EU, vous devez spécifier la zone lors d'opérations telles que le chargement, l'interrogation ou l'exportation de données.

Pour spécifier la zone, procédez comme suit :

  • Lorsque vous interrogez des données à l'aide de l'interface Web BigQuery, cliquez sur Afficher les options. Pour Zone de traitement, cliquez sur Non spécifié et sélectionnez la zone vos données. Vous pouvez laisser Zone de traitement défini sur non spécifié si vos données se trouvent dans une zone multirégionale US ou EU. Lorsque vos données se trouvent dans la zone US ou EU, la zone de traitement est automatiquement détectée.
  • Lorsque vous utilisez l'outil de ligne de commande, fournissez l'indicateur global --location et définissez la valeur sur votre zone.
  • Lorsque vous utilisez l'API, spécifiez votre région dans la propriété location de la section jobReference de la ressource associée à la tâche.

Considérations relatives aux zones

Lorsque vous choisissez une zone pour vos données, tenez compte des éléments suivants :
  • Cohébergez l'ensemble de données BigQuery et la source de données externe.
    • Lorsque vous interrogez des données hébergées dans une source de données externe telle que Cloud Storage, ces données doivent être dans la même zone que votre ensemble de données BigQuery. Par exemple, si ce dernier se trouve dans la zone multirégionale EU, le bucket Cloud Storage contenant les données que vous interrogez doit se trouver dans un bucket multirégional de l'Union européenne. Si l'ensemble de données est situé dans la zone multirégionale US, le bucket Cloud Storage doit se trouver dans un bucket multirégional des États-Unis.
    • Si votre ensemble de données se trouve dans une zone régionale, le bucket Cloud Storage contenant les données que vous interrogez doit se trouver dans un bucket régional situé au même endroit. Par exemple, si l'ensemble de données se trouve dans la région Tokyo, le bucket Cloud Storage doit être dans un bucket régional à Tokyo.
    • Si votre ensemble de données externe se trouve dans Cloud Bigtable, votre ensemble de données doit se trouver dans la zone multirégionale US ou EU. Vos données Cloud Bigtable doivent se trouver dans l'une des zones Cloud Bigtable acceptées.
    • Les considérations relatives à la zone ne s'appliquent pas aux sources de données externes Google Drive.
  • Cohébergez les buckets Cloud Storage pour charger des données.
    • Si votre ensemble de données BigQuery se trouve dans une zone multirégionale, le bucket Cloud Storage contenant les données que vous chargez doit se trouver dans un bucket régional ou multirégional situé dans la même zone. Par exemple, si votre ensemble de données BigQuery se trouve dans l'Union européenne, le bucket Cloud Storage doit se trouver dans un bucket régional ou multirégional situé dans l'Union européenne.
    • Si votre ensemble de données se trouve dans une zone régionale, le bucket Cloud Storage doit être un bucket régional situé dans la même zone. Par exemple, si l'ensemble de données se trouve dans la région Tokyo, le bucket Cloud Storage doit être dans un bucket régional à Tokyo.
    • Exception : Si l'ensemble de données est situé dans la zone multirégionale US, vous pouvez charger des données à partir d'un bucket Cloud Storage situé dans n'importe quelle zone régionale ou multirégionale.
  • Cohébergez les buckets Cloud Storage pour exporter des données.
    • Lorsque vous exportez des données, le bucket Cloud Storage régional ou multirégional doit se trouver dans la même zone que l'ensemble de données BigQuery. Par exemple, si l'ensemble de données BigQuery est situé dans la région multirégionale EU, le bucket Cloud Storage contenant les données que vous exportez doit se trouver dans une zone régionale ou multirégionale de l'UE.
    • Si l'ensemble de données se trouve dans une zone régionale, le bucket Cloud Storage doit être un bucket régional situé dans la même zone. Par exemple, si l'ensemble de données se trouve dans la région Tokyo, le bucket Cloud Storage doit être dans un bucket régional à Tokyo.
    • Exception : Si l'ensemble de données se trouve dans la zone multirégionale US, vous pouvez exporter des données dans un bucket Cloud Storage situé dans n'importe quelle zone régionale ou multirégionale.
  • Élaborez un plan de gestion des données.
    • Si vous optez pour une ressource de stockage régionale, telle qu'un ensemble de données BigQuery ou un bucket Cloud Storage, élaborez un plan de gestion géographique des données.
Pour en savoir plus sur les zones Cloud Storage, consultez la page Zones des buckets de la documentation Cloud Storage.

Déplacer des données BigQuery entre des zones

Vous ne pouvez pas modifier la zone d'un ensemble de données après sa création. En outre, vous ne pouvez pas déplacer un ensemble de données d'une zone à une autre. Si vous avez néanmoins besoin de déplacer un ensemble de données d'une zone à une autre, procédez comme suit :

  1. Exportez les données de vos tables BigQuery vers un bucket Cloud Storage régional ou multirégional situé dans la même zone que votre ensemble de données. Par exemple, si cet ensemble de données se trouve dans la zone multirégionale EU, exportez vos données dans un bucket régional ou multirégional situé dans l'Union européenne.

    L'exportation de données depuis BigQuery est gratuite, mais vous payez des frais pour le stockage des données exportées dans Cloud Storage. Les exportations BigQuery sont soumises aux limites imposées aux tâches d'exportation.

  2. Copiez ou déplacez les données de votre bucket Cloud Storage vers un bucket régional ou multirégional dans la nouvelle zone. Par exemple, si vous déplacez des données de la zone multirégionale US vers la zone régionale Tokyo, vous transférez les données vers un bucket régional à Tokyo. Pour en savoir plus sur le transfert d'objets Cloud Storage, consultez la page Renommer, copier et déplacer des objets de la documentation Cloud Storage.

    Sachez que le transfert de données entre des régions entraîne des frais de sortie de réseau dans Cloud Storage.

  3. Après avoir transféré les données vers un bucket Cloud Storage dans la nouvelle zone, créez un ensemble de données BigQuery (dans cette zone). Ensuite, chargez les données du bucket Cloud Storage dans BigQuery.

    Le chargement des données dans BigQuery est gratuit, mais vous devrez payer des frais pour le stockage des données dans Cloud Storage jusqu'à ce que vous supprimiez les données ou le bucket. Le stockage des données dans BigQuery après leur chargement vous est également facturé. Le chargement de données dans BigQuery est soumis aux limites applicables aux tâches de chargement.

Pour en savoir plus sur l'utilisation de Cloud Storage pour stocker et déplacer des ensembles de données volumineux, consultez la page Utiliser Google Cloud Storage pour le big data.

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