Emplacements 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 l'emplacement de votre ensemble de données, consultez la page Créer et utiliser des ensembles de données.

Pour plus d'informations sur les prix régionaux de BigQuery, consultez la page Prix.

Concepts clés

Lorsque vous créez un ensemble de données, vous spécifiez un emplacement pour stocker vos données BigQuery. Une fois que vous avez créé l'ensemble de données, l'emplacement ne peut plus être modifié, mais vous pouvez le copier dans une autre région.

Il existe deux types d'emplacements :

  • Les emplacements régionaux, qui correspondent à une zone géographique spécifique, par exemple Tokyo. Pour plus d'informations, consultez la section Ressources régionales de la page Zones géographiques et régions.

  • Les emplacements multirégionaux, qui correspondent à de vastes secteurs géographiques, par exemple les États-Unis, et sont constitués d'au moins deux zones géographiques. Pour plus d'informations, consultez la section Ressources multirégionales de la page Zones géographiques et régions.

BigQuery stocke vos données dans l'emplacement sélectionné conformément aux Conditions spécifiques du service.

Zones régionales

Nom de la région Description de la région
Amériques
us-west2 Los Angeles
northamerica-northeast1 Montréal
us-east4 Virginie du Nord
southamerica-east1 São Paulo
Europe
europe-north1 Finlande
europe-west2 Londres
europe-west6 Zurich
Asie-Pacifique
asia-east2 Hong Kong
asia-south1 Mumbai
asia-northeast2 Osaka
asia-east1 Taïwan
asia-northeast1 Tokyo
asia-southeast1 Singapour
australia-southeast1 Sydney

Zones multirégionales

Nom de la zone multirégionale Description de la zone multirégionale
EU Union européenne1
US États-Unis

1 Les données qui résident dans la zone multirégionale EU ne sont pas stockées dans les centres de données europe-west2 (Londres), ni europe-west6 (Zurich).

Spécifier votre emplacement

Lors du chargement, de l'interrogation ou de l'exportation de données, BigQuery détermine la zone d'exécution de la tâche en fonction des ensembles de données référencés dans la requête. Par exemple, si une requête fait référence à une table d'un ensemble de données stocké dans la région asia-northeast1, la tâche de requête est exécutée dans cette région. Si une requête ne fait pas référence à des tables ou à d'autres ressources contenues dans des ensembles de données et qu'aucune table de destination n'est fournie, la tâche de requête est exécutée dans la zone réservée à taux fixe du projet. Si le projet n'est associé à aucune zone réservée à taux fixe, la tâche est exécutée dans la région US. Si le projet est associé à plusieurs zones réservées à taux fixe, la tâche est exécutée dans la zone réservée contenant le plus grand nombre d'emplacements.

Pour spécifier explicitement la zone d'exécution de la tâche, procédez comme suit :

  • Lorsque vous interrogez des données à l'aide de la console GCP, cliquez sur Plus > Paramètres de requête. Ensuite, pour Zone de traitement, cliquez sur Sélection automatique et choisissez l'emplacement de vos données.
  • Lorsque vous interrogez des données à l'aide de l'interface utilisateur Web de BigQuery, cliquez sur Afficher les options. Ensuite, pour Zone de traitement, cliquez sur Non spécifiée et choisissez l'emplacement de vos données.
  • Lorsque vous utilisez l'outil de ligne de commande, renseignez l'indicateur global --location en définissant la valeur sur votre emplacement.
  • Lorsque vous utilisez l'API, spécifiez votre région dans la propriété location de la section jobReference de la ressource associée à la tâche.

BigQuery renvoie une erreur si l'emplacement spécifié ne correspond pas à l'emplacement des ensembles de données dans la requête.

Considérations relatives aux zones

Lorsque vous choisissez un emplacement pour les données, envisagez d'entreprendre les actions suivantes :

  • Cohéberger un ensemble de données BigQuery et une source de données externe.
    • Lorsque vous interrogez des données dans une source de données externe telle que Cloud Storage, ces données doivent se trouver dans le même emplacement que votre ensemble de données BigQuery. Par exemple, si ce dernier se trouve dans la zone multirégionale UE, le bucket Cloud Storage contenant les données que vous interrogez doit se trouver dans un bucket multirégional de l'UE. Si votre ensemble de données est situé dans la zone multirégionale États-Unis, le bucket Cloud Storage doit se trouver dans un bucket multirégional aux 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 du même emplacement. Par exemple, si l'ensemble de données se trouve dans la région Tokyo, le bucket Cloud Storage doit être un bucket régional situé à Tokyo.
    • Si l'ensemble de données externe se trouve dans Cloud Bigtable, l'ensemble de données doit se trouver dans la zone multirégionale US ou EU. Les données Cloud Bigtable doivent se trouver dans l'un des emplacements Cloud Bigtable gérés.
    • Les considérations relatives aux emplacements ne s'appliquent pas aux sources de données externes Google Drive.
  • Cohéberger vos 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 du même emplacement. Par exemple, si votre ensemble de données BigQuery se trouve dans l'UE, le bucket Cloud Storage doit être situé dans un bucket régional ou multirégional de l'UE.
    • Si votre ensemble de données se trouve dans une zone régionale, le bucket Cloud Storage doit être un bucket régional du même emplacement. Par exemple, si votre ensemble de données se trouve dans la région Tokyo, le bucket Cloud Storage doit être un bucket régional situé à Tokyo.
    • Exception : Si votre ensemble de données se trouve dans la zone multirégionale États-Unis, vous pouvez charger des données à partir d'un bucket Cloud Storage situé dans n'importe quelle zone régionale ou multirégionale.
  • Cohéberger vos buckets Cloud Storage pour exporter des données.
    • Lorsque vous exportez des données, le bucket Cloud Storage régional ou multirégional doit se trouver dans le même emplacement que l'ensemble de données BigQuery. Par exemple, si votre ensemble de données BigQuery est situé dans la zone multirégionale UE, le bucket Cloud Storage contenant les données que vous exportez doit se trouver dans une zone régionale ou multirégionale de l'UE.
    • Si votre ensemble de données se trouve dans une zone régionale, le bucket Cloud Storage doit être un bucket régional de la même zone. Par exemple, si votre ensemble de données se trouve dans la région Tokyo, le bucket Cloud Storage doit être un bucket régional situé à Tokyo.
    • Exception : Si votre ensemble de données se trouve dans la zone multirégionale États-Unis, vous pouvez exporter des données dans un bucket Cloud Storage situé dans n'importe quelle zone régionale ou multirégionale.
  • Élaborer un plan de gestion des données.
    • Si vous choisissez 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 emplacements Cloud Storage, consultez la section Emplacements des buckets dans la documentation de Cloud Storage.

Déplacer des données BigQuery entre des emplacements

Il n'est pas possible de modifier l'emplacement d'un ensemble de données après sa création. Toutefois, vous pouvez effectuer une copie de l'ensemble de données. Vous ne pouvez pas déplacer un ensemble de données d'un emplacement vers un autre, mais vous pouvez déplacer (recréer) un ensemble de données manuellement.

Copier des ensembles de données

Pour connaître la procédure à suivre pour copier un ensemble de données, y compris sur plusieurs régions, consultez la section Copier des ensembles de données.

Déplacer un ensemble de données

Pour déplacer manuellement un ensemble de données d'un emplacement à un autre, procédez comme suit :

  1. Exportez les données de vos tables BigQuery vers un bucket Cloud Storage régional ou multirégional situé dans le même emplacement que l'ensemble de données. Par exemple, si votre ensemble de données se trouve dans l'emplacement multirégional UE, exportez les données dans un bucket régional ou multirégional de l'UE.

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

  2. Copiez ou déplacez les données de votre bucket Cloud Storage vers un bucket régional ou multirégional dans le nouvel emplacement. Par exemple, si vous déplacez vos données de l'emplacement multirégional US vers l'emplacement régional Tokyo, vous les transférez vers un bucket régional situé 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.

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

  3. Après avoir transféré les données vers un bucket Cloud Storage dans le nouvel emplacement, créez-y un ensemble de données BigQuery. 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 plus d'informations sur le stockage et le transfert de grands ensembles de données à l'aide de Cloud Storage, consultez la page Utiliser Cloud Storage pour le big data.

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