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Ubicaciones de BigQuery

En esta página, se explica el concepto de ubicación y las diferentes regiones en las que se pueden almacenar y procesar los datos. Los precios para el almacenamiento y el análisis también se definen según la ubicación de los datos y las reservas. Para obtener más información sobre los precios por ubicación, consulta Precios de BigQuery. Para aprender cómo configurar la ubicación de tu conjunto de datos, consulta Crear de conjuntos de datos. Para obtener información sobre las ubicaciones de reservas, consulta Administra reservas en diferentes regiones.

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

Ubicaciones y regiones

BigQuery proporciona dos tipos de datos y ubicaciones de procesamiento:

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

  • Una multirregión es un área geográfica grande, como los Estados Unidos, que contiene dos o más regiones. Las ubicaciones multirregionales pueden proporcionar cuotas más grandes que las regiones individuales.

Para cualquier tipo de ubicación, BigQuery almacena de forma automática las copias de tus datos en dos zonas diferentes de Google Cloud dentro de una sola región en la ubicación seleccionada. Para obtener más información sobre la disponibilidad y durabilidad de los datos, consulta Confiabilidad: Planificación ante desastres.

Ubicaciones 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
Columbus, Ohio us-east5
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).

Ubicaciones de BigQuery Omni

BigQuery Omni procesa las consultas en la misma ubicación en la que se encuentra el conjunto de datos que contiene las tablas que deseas consultar. Después de crear el conjunto de datos, la ubicación no se puede cambiar. Tus datos residen dentro de tu propia cuenta de AWS o Azure.
Descripción de la región Nombre de la región
AWS
AWS - US East (N. Virginia). aws-us-east-1
Azure
Azure - East US 2 azure-eastus2

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. Los compromisos de tasa fija están vinculados a una ubicación, como US o EU. Si ejecutas un trabajo fuera de la ubicación de tu capacidad de tarifa plana, los precios para ese trabajo cambian de forma automática a los precios on demand.

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

  • Cuando consultes datos con la consola de Google Cloud en el editor de consultas, haz clic en Más > Configuración de consulta, expande Opciones avanzadas y, luego, selecciona la Ubicación de los 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 contenida dentro de 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.

Ubicaciones, reservas y trabajos

Los compromisos de capacidad son un recurso regional. Cuando compras ranuras, estas se limitan a una región o multirregión específica. Si tu único compromiso de capacidad está en EU, no puedes crear una reserva en US. Cuando creas una reserva, especificas una ubicación (región) y una cantidad de ranuras. Esas ranuras se extraen de tu compromiso de capacidad en esa región.

Del mismo modo, cuando ejecutas un trabajo en una región, solo usa una reserva si la ubicación del trabajo coincide con la ubicación de una reserva. Por ejemplo, si asignas una reserva a un proyecto en EU y ejecutas una consulta en ese proyecto en un conjunto de datos ubicado en US, esa consulta no se ejecutará en tu reserva EU. Si no hay ninguna reserva US, el trabajo se ejecuta como on demand.

Consideraciones de ubicación

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

Cloud Storage

Puedes interactuar con datos de Cloud Storage mediante BigQuery de las siguientes maneras:

Consulta datos de Cloud Storage

Cuando consultes datos en Cloud Storage mediante BigLake o una tabla externa que no sea de BigLake, los datos que consultes se deben ubicar con tu conjunto de datos de BigQuery. Por ejemplo:

  • Bucket de una sola región: Si el conjunto de datos de BigQuery se encuentra en la región de Varsovia (europe-central2), el bucket de Cloud Storage correspondiente también debe estar en la región de Varsovia, ya que actualmente no hay una región doble de Cloud Storage que incluya Varsovia.

    Si tu conjunto de datos de BigQuery está en una de las multirregiones; entonces, el uso de una sola región de bucket de Cloud Storage es compatible si consultas tablas de BigLake.

    Si tu conjunto de datos de BigQuery está en una de las multirregiones, no se admite el uso de un solo bucket de Cloud Storage de región única cuando consultes tablas externas que no son de BigLake. El uso de un bucket de Cloud Storage de una sola región no es compatible incluso si el bucket está en una ubicación dentro de la multirregión del conjunto de datos. Por ejemplo, si las tablas externas están en la multirregión EU y el bucket de Cloud Storage está en europe-central2, el trabajo falla.

  • Bucket birregional: 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 en la región doble ASIA1 (que incluye Tokio)

  • Bucket multirregional: dado que el rendimiento de las consultas externas depende de la latencia mínima y de un ancho de banda de red óptimo, no se recomienda usar ubicaciones de conjuntos de datos multirregionales con buckets de Cloud Storage multirregionales para tablas externas.

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

Carga datos desde Cloud Storage

    Coloca tus buckets de Cloud Storage en la misma ubicación para cargar datos.
  • Si tu conjunto de datos de BigQuery está en la multirregión EU, el bucket de Cloud Storage que contiene los datos que cargas debe estar en la misma ubicación o 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 la multirregión US, puedes cargar datos desde un bucket de Cloud Storage en cualquier ubicación.

  • 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.

Para obtener más información, consulta Carga datos por lotes.

Exporta datos a Cloud Storage

Coloca los buckets de Cloud Storage en la misma ubicación para exportar datos:
  • Si tu conjunto de datos de BigQuery está en la multirregión EU, el bucket de Cloud Storage que contiene los datos que exportas debe estar en la misma ubicación o 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 la multirregión US, puedes exportar datos a un bucket de Cloud Storage en cualquier ubicación.

  • 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.

Para obtener más información, consulta Exporta datos de tabla.

Cloud Bigtable

Cuando consultes datos en Bigtable mediante 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 de (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.

Para obtener más información sobre las ubicaciones de Bigtable compatibles, consulta Ubicaciones de Bigtable.

Google Drive

Las consideraciones de ubicación no se aplican a las fuentes de datos externos de Google Drive.

Cloud SQL

Cuando consultas datos en Cloud SQL mediante una consulta federada de BigQuery, tu instancia de Cloud SQL 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 Cloud SQL correspondiente debe estar en la región de Bélgica.
  • Multirregión: Si tu conjunto de datos de BigQuery está en la multirregión US, la instancia de Cloud SQL correspondiente debe estar en una sola región en el área geográfica de EE.UU.

Para obtener más información sobre las ubicaciones de Cloud SQL compatibles, consulta Ubicaciones de Cloud SQL.

Cloud Spanner

Cuando consultes datos en Spanner a través de una consulta federada de BigQuery, tu instancia de Cloud Spanner 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: Si tu conjunto de datos de BigQuery está en la multirregión US, la instancia de Spanner correspondiente debe estar en una sola región en el área geográfica de EE.UU.

Para obtener más información sobre las ubicaciones compatibles de Spanner, consulta Ubicaciones de Spanner.

Herramientas de análisis

Ubica tu conjunto de datos de BigQuery con tus herramientas de análisis:

Planes de administración de datos

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.

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