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Ubicaciones de conjuntos de datos

En esta página, se explica el concepto de ubicación de datos y las diferentes ubicaciones en las que puedes crear conjuntos de datos. Para aprender cómo configurar la ubicación de tu conjunto de datos, consulta Crear de conjuntos de datos.

Para obtener más información sobre los precios regionales de BigQuery, consulta la página de Precios.

Si quieres más información sobre cómo el Servicio de transferencia de datos de BigQuery usa la ubicación, consulta Ubicación y transferencias de datos.

Conceptos clave

Tipos de regiones o ubicaciones

BigQuery usa dos tipos de ubicaciones:

  • Una región es un lugar geográfico específico, como Londres.

  • Una multirregión es un área geográfica grande, como Estados Unidos, que contiene dos o más lugares geográficos.

Ubicación del conjunto de datos

Debes especificar una ubicación para almacenar los datos de BigQuery cuando creas un conjunto de datos. Una vez que se crea el conjunto de datos, la ubicación no se puede cambiar, pero puedes copiar el conjunto de datos en una ubicación diferente o mover (volver a crear) el conjunto de datos a una ubicación diferente de forma manual.

BigQuery procesa las búsquedas en la misma ubicación en la que se encuentra el conjunto de datos que contiene las tablas que deseas buscar.

BigQuery almacena tus datos en la ubicación seleccionada de acuerdo con las Condiciones específicas del servicio.

Regiones admitidas

Los conjuntos de datos de BigQuery se pueden almacenar en las siguientes regiones y multirregiones. Para obtener más información sobre las regiones y zonas, consulta Geografía y regiones.

Regiones

En la siguiente tabla, se enumeran las regiones de América en las que está disponible BigQuery.
Descripción de la región Nombre de la región Detalles
Iowa us-central1 Ícono de la hoja CO2 bajo
Las Vegas us-west4
Los Ángeles us-west2
Montreal northamerica-northeast1 Ícono de la hoja CO2 bajo
Virginia del Norte us-east4
Oregón us-west1 Ícono de la hoja CO2 bajo
Salt Lake City us-west3
São Paulo southamerica-east1 Ícono de la hoja CO2 bajo
Santiago southamerica-west1
Carolina del Sur us-east1
Toronto northamerica-northeast2
En la siguiente tabla, se muestran las regiones de Asia-Pacífico en las que está disponible BigQuery.
Descripción de la región Nombre de la región Detalles
Delhi asia-south2
Hong Kong asia-east2
Yakarta asia-southeast2
Melbourne australia-southeast2
Bombay asia-south1
Osaka asia-northeast2
Seúl asia-northeast3
Singapur asia-southeast1
Sídney australia-southeast1
Taiwán asia-east1
Tokio asia-northeast1
En la siguiente tabla, se enumeran las regiones de Europa en las que está disponible BigQuery.
Descripción de la región Nombre de la región Detalles
Bélgica europe-west1 Ícono de la hoja CO2 bajo
Finlandia europe-north1 Ícono de la hoja CO2 bajo
Fráncfort europe-west3
Londres europe-west2
Madrid europe-southwest1 Ícono de la hoja CO2 bajo
Milán europe-west8
Países Bajos europe-west4
París europe-west9 Ícono de la hoja CO2 bajo
Varsovia europe-central2
Zúrich europe-west6 Ícono de la hoja CO2 bajo

Multirregiones

En la siguiente tabla, se enumeran las multirregiones en las que BigQuery está disponible.
Descripción de la multirregión Nombre de la multirregión
Centros de datos dentro de los estados miembros de la Unión Europea1 EU
Centros de datos en Estados Unidos US

1 Los datos ubicados en la multirregión EU no se almacenan en los centros de datos de europe-west2 (Londres) ni deeurope-west6 (Zúrich).

Especifica ubicaciones

Cuando cargas, consultas o exportas datos, BigQuery determina la ubicación para ejecutar el trabajo en función de los conjuntos de datos a los que se hace referencia en la solicitud. Por ejemplo, si una consulta hace referencia a una tabla en un conjunto de datos almacenado en la región asia-northeast1, el trabajo de consulta se ejecutará en esa región. Si una consulta no hace referencia a ninguna tabla o algún otro recurso que se encuentre en los conjuntos de datos y no se proporciona una tabla de destino, el trabajo de consulta se ejecutará en la multirreregión US.

Si el proyecto tiene una reserva de tasa fija en una región diferente de US y la consulta no hace referencia a ninguna tabla o algún otro recurso que se encuentre en los conjuntos de datos, debes especificar de forma explícita la ubicación de la reserva de tarifa plana cuando envíes el trabajo.

Puedes especificar la ubicación para ejecutar un trabajo de forma explícita de las siguientes maneras:

  • Cuando consultes datos con la consola de Google Cloud, haz clic en Más > Configuración de consulta y, en Ubicación de procesamiento, haz clic en Selección automática y elige la ubicación de tus datos.
  • Cuando uses la herramienta de línea de comandos de bq, suministra la marca global --location y configura el valor de tu ubicación.
  • Cuando uses la API, especifica tu región en la propiedad location de la sección jobReference del recurso de trabajo.

BigQuery muestra un error si la ubicación especificada no coincide con la ubicación de los conjuntos de datos de la solicitud. La ubicación de cada conjunto de datos involucrado en la solicitud, incluidas las que se leyeron y las que se escribieron, deben coincidir con la ubicación del trabajo como se infiere o se especifica.

Las ubicaciones de región única no coinciden con las ubicaciones multirregionales, incluso cuando la ubicación de una sola región está asociada con la ubicación multirregional. Por lo tanto, un trabajo siempre fallará si el conjunto de ubicaciones asociadas incluye una ubicación de una sola región y una ubicación multirregional. Por ejemplo, si la ubicación de un trabajo se establece en US, el trabajo fallará si hace referencia a un conjunto de datos en us-central1. Del mismo modo, un trabajo que hace referencia a un conjunto de datos en US y otro conjunto de datos en us-central1 fallarán.

Consideraciones de ubicación

Cuando elijas una ubicación para tus datos, ten en cuenta esta información:

  • Ubica tu conjunto de datos de BigQuery cuando uses fuentes de datos externas.
    • Cloud Storage: cuando consultas datos enCloud Storage a través de una tabla externa de BigQuery, los datos que consultas se deben ubicar con el conjunto de datos de BigQuery. Por ejemplo:
      • Región único: si tu conjunto de datos de BigQuery está en la región de Varsovia (europe-central2), el bucket de Cloud Storage correspondiente también debe estar en la región de Varsovia porque, por el momento, no hay una región doble de Cloud Storage que incluya Varsovia.
      • Si tu conjunto de datos de BigQuery está en una de las multirregiones, no se admite el uso de un bucket de Cloud Storage en una ubicación que se encuentre dentro de la multirregión del conjunto de datos. Por ejemplo, si las tablas externas están en la multirregión EU, pero el bucket de Cloud Storage está en europe-west1, el trabajo falla.
      • Región doble: si tu conjunto de datos de BigQuery está en la región de Tokio (asia-northeast1), el bucket de Cloud Storage correspondiente debe ser un bucket en la región de Tokio o la región doble ASIA1 (que incluye Tokio).
      • Multirregión: dado que el rendimiento de las consultas externas depende de la latencia mínima y del ancho de banda de la red óptimo, no se recomienda usar ubicaciones de conjuntos de datos multirregionales con buckets de Cloud Storage multirregionales para tablas externas.
      Consulta las ubicaciones de Cloud Storage compatibles.
    • Bigtable: cuando consultes datos en Bigtable a través de una tabla externa de BigQuery, tu instancia de Bigtable debe estar en la misma ubicación que tu conjunto de datos de BigQuery.
      • Región única: si tu conjunto de datos de BigQuery está en la ubicación regional (europe-west1) de Bélgica, la instancia de Bigtable correspondiente debe estar en la región de Bélgica.
      • Multirregión: debido a que el rendimiento de las consultas externas depende de la latencia mínima y el ancho de banda de la red óptimo, no se recomienda usar ubicaciones de conjuntos de datos multirregionales para tablas externas en Bigtable.
      Consulta las ubicaciones de Bigtable compatibles.
    • Google Drive: Las consideraciones de ubicación no se aplican a las fuentes de datos externos de Google Drive.
  • Ubica tu conjunto de datos de BigQuery con tus herramientas de análisis.
  • Coloca tus buckets de Cloud Storage en la misma ubicación para cargar datos.
    • Si tu conjunto de datos de BigQuery está en una multirregión, el bucket de Cloud Storage que contiene los datos que cargas debe estar en la misma multirregión o en una ubicación dentro de la multirregión. Por ejemplo, si tu conjunto de datos de BigQuery está en la multirregión `EU`, el bucket de Cloud Storage puede estar ubicado en la región `europe-west1` de Bélgica, que está dentro de EU.
    • Si tu conjunto de datos está en una región, el bucket de Cloud Storage debe estar en la misma región. Por ejemplo, si tu conjunto de datos está en la región `asia-northeast1` de Tokio, tu bucket de Cloud Storage no puede estar en la multirregión `ASIA`.
    • Excepción: Si el conjunto de datos está en la multirregión `US`, puedes cargar datos desde un bucket de Cloud Storage en cualquier ubicación.
  • Coloca los buckets de Cloud Storage en la misma ubicación para exportar datos.
    • Si tu conjunto de datos de BigQuery está en una multirregión, el bucket de Cloud Storage que contiene los datos que exportarás debe estar en la misma multirregión o en una ubicación dentro de la multirregión. Por ejemplo, si tu conjunto de datos de BigQuery está en la multirregión EU, el bucket de Cloud Storage puede estar ubicado en la región europe-west1 de Bélgica, que está dentro de EU.
    • Si tu conjunto de datos está en una región, el bucket de Cloud Storage debe estar en la misma región. Por ejemplo, si tu conjunto de datos está en la región asia-northeast1 de Tokio, tu bucket de Cloud Storage no puede estar en la multirregión ASIA.
    • Excepción: Si tu conjunto de datos está en la multirregión US, puedes exportar datos a un bucket de Cloud Storage en cualquier ubicación.
  • Desarrolla un plan de administración de datos.
    • Si eliges un recurso de almacenamiento regional, como un conjunto de datos de BigQuery o un depósito de Cloud Storage, debes desarrollar un plan para administrar tus datos geográficamente.

Para obtener más información sobre las ubicaciones de Cloud Storage, consulta Ubicaciones de buckets en la documentación de Cloud Storage.

Restringe ubicaciones

Puedes restringir las ubicaciones en las que se pueden crear los conjuntos de datos mediante el servicio de políticas de la organización. Para obtener más información, consulta Restringe las ubicaciones de recursos y Servicios compatibles con las ubicaciones de recursos.

Seguridad de los conjuntos de datos

Para controlar el acceso a los conjuntos de datos en BigQuery, consulta Controla el acceso a los conjuntos de datos. Para obtener información sobre la encriptación de datos, consulta Encriptación en reposo.

Próximos pasos