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Locais do BigQuery

Nesta página, explicamos o conceito de local e as diferentes regiões em que os dados podem ser armazenados e processados. Os preços de armazenamento e análise também são definidos por local de dados e reservas. Para mais informações sobre preços de locais, consulte Preços do BigQuery. Para saber como definir o local do conjunto de dados, consulte Criar conjuntos de dados. Para informações sobre locais de reserva, consulte Como gerenciar reservas em diferentes regiões.

Para mais informações sobre como o serviço de transferência de dados do BigQuery usa a localização, consulte Localização e transferências de dados.

Locais e regiões

O BigQuery oferece dois tipos de dados e locais de computação:

  • Uma região é um lugar geográfico específico, como Londres.

  • Um local multirregional é uma área geográfica grande, como os Estados Unidos, que contém duas ou mais regiões. Os locais multirregionais podem fornecer cotas maiores do que regiões únicas.

Para qualquer tipo de local, o BigQuery armazena automaticamente cópias dos seus dados em duas zonas diferentes do Google Cloud em uma única região no local selecionado. Para mais informações sobre disponibilidade e durabilidade de dados, consulte Confiabilidade: planejamento contra desastres.

Locais suportados

Os conjuntos de dados do BigQuery podem ser armazenados nas seguintes regiões e multirregiões. Para mais informações sobre regiões e zonas, consulte Geografia e regiões.

Regiões

A tabela a seguir lista as regiões das Américas em que o BigQuery está disponível.
Descrição da região Nome da região Detalhes
Columbus, Ohio us-east5
Iowa us-central1 Ícone de folha CO2 baixo
Las Vegas us-west4
Los Angeles us-west2
Montreal northamerica-northeast1 Ícone de folha CO2 baixo
Norte da Virgínia us-east4
Oregon us-west1 Ícone de folha CO2 baixo
Salt Lake City us-west3
São Paulo southamerica-east1 Ícone de folha Baixo CO2
Santiago southamerica-west1
Carolina do Sul us-east1
Toronto northamerica-northeast2
A tabela a seguir lista as regiões da Ásia-Pacífico onde o BigQuery está disponível.
Descrição da região Nome da região Detalhes
Délhi asia-south2
Hong Kong asia-east2
Jacarta asia-southeast2
Melbourne australia-southeast2
Mumbai asia-south1
Osaka asia-northeast2
Seul asia-northeast3
Singapura asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Taiwan asia-east1
Tóquio asia-northeast1
A tabela a seguir lista as regiões da Europa onde o BigQuery está disponível.
Descrição da região Nome da região Detalhes
Bélgica europe-west1 Ícone de folha Baixo CO2
Finlândia europe-north1 Ícone de folha CO2 baixo
Frankfurt europe-west3
Londres europe-west2
Madri europe-southwest1 Ícone de folha Baixo CO2
Milão europe-west8
Países Baixos europe-west4
Paris europe-west9 Ícone de folha Baixo CO2
Varsóvia europe-central2
Zurique europe-west6 Ícone de folha Baixo CO2

Multirregiões

Veja na tabela a seguir as multirregiões onde o BigQuery está disponível.
Descrição multirregional Nome multirregional
Data centers dentro de estados membro da União Europeia1 EU
Data centers nos Estados Unidos US

1 Os dados localizados na multirregião EU não são armazenados nos data centers europe-west2 (Londres) ou europe-west6 (Zurique).

Locais do BigQuery Omni

O BigQuery Omni processa consultas no mesmo local do conjunto de dados que contém as tabelas que você está consultando. Depois que você cria o conjunto de dados, o local não pode ser alterado. Os dados residem na sua conta da AWS ou do Azure.
Descrição da região Nome da região
AWS
AWS - US East (N. Virginia) aws-us-east-1
Azure
Azure - East US 2 azure-eastus2

Especificar locais

Ao carregar, consultar ou exportar dados, o BigQuery determina o local onde executar o job com base nos conjuntos de dados mencionados na solicitação. Por exemplo, se uma consulta informar uma tabela em um conjunto de dados armazenado na região asia-northeast1, o job de consulta será executado nessa região.

Se uma consulta não se referir a tabelas ou a outros recursos contidos em conjuntos de dados, e nenhuma tabela de destino for fornecida, o job de consulta será executado na multirregião US.

Se o projeto tiver uma reserva de taxa fixa em uma região diferente de US e a consulta não se referir a tabelas nem outros recursos contidos em conjuntos de dados, especifique explicitamente o local da reserva de taxa fixa ao enviar o job. Compromissos de taxa fixa estão vinculados a um local, como US ou EU. Se você executar um job fora do local da capacidade de taxa fixa, o preço dele será alterado automaticamente para preços sob demanda.

Especifique das seguintes maneiras o local em que um job será executado:

  • Ao consultar dados usando o console do Google Cloud no editor de consultas, clique em Mais > Configurações de consulta, abra Opções avançadas e selecione seu Local dos dados.
  • Ao usar a ferramenta de linha de comando bq, forneça a flag global --location e defina o valor como seu local.
  • Ao usar a API, especifique sua região na propriedade location da seção jobReference do recurso do job.

O BigQuery retorna um erro quando o local especificado não corresponde àquele dos conjuntos de dados na solicitação. A localização de cada conjunto de dados envolvido na solicitação, incluindo as de leitura e gravação, precisa corresponder à localização do job conforme inferido ou especificado.

Os locais de uma única região não correspondem a locais de multirregionais, mesmo que estejam contidos na multirregião. Portanto, um job sempre falhará se o conjunto de locais associados incluir um local de região única e um de várias regiões. Por exemplo, se o local de um job estiver definido como US, ele falhará se referenciar um conjunto de dados em us-central1. Da mesma forma, um job que faz referência a um conjunto de dados em US e outro em us-central1 falhará.

Locais, reservas e jobs

Os compromissos de capacidade são um recurso regional. Quando você compra slots, eles são limitados a uma região ou multirregião específica. Se o único compromisso de capacidade estiver na EU, não será possível criar uma reserva nos US. Ao criar uma reserva, você especifica um local (região) e um número de slots. Esses slots são extraídos do seu compromisso de capacidade nessa região.

Da mesma forma, quando você executar um job em uma região, ele só usará uma reserva se o local do job corresponder ao local de uma reserva. Por exemplo, se você atribuir uma reserva a um projeto na EU e executar uma consulta nesse projeto em um conjunto de dados localizado nos US, a consulta não será executada na reserva da EU. Na ausência de qualquer reserva dos US, o job é executado sob demanda.

Considerações sobre o local

Ao escolher um local para os dados, pense no seguinte:

Cloud Storage

É possível interagir com os dados do Cloud Storage usando o BigQuery das seguintes maneiras:

Consultar dados do Cloud Storage

Ao consultar dados no Cloud Storage usando uma tabela do BigLake ou uma tabela externa que não é do BigLake, os dados a serem consultados precisam ser colocados juntos com seu conjunto de dados do BigQuery. Exemplo:

  • Bucket de região única: se o conjunto de dados do BigQuery estiver em Varsóvia (europe-central2), o bucket do Cloud Storage correspondente também precisará estar na região de Varsóvia, porque, atualmente, não há uma birregião do Cloud Storage que inclua Varsóvia.

    Se o conjunto de dados do BigQuery estiver em uma das multirregiões, o uso de um bucket do Cloud Storage de região única será compatível se você consultar tabelas do BigLake.

    Se o conjunto de dados do BigQuery estiver em uma das multirregiões, não será possível usar um bucket do Cloud Storage de única região quando você consultar tabelas externas que não são do BigLake. O uso de um bucket do Cloud Storage de região única não é aceito, mesmo que o bucket esteja em um local contido na multirregião do conjunto de dados. Por exemplo, se as tabelas externas estiverem na multirregião EU e o bucket do Cloud Storage estiver em europe-central2, o job falhará.

  • Bucket birregional: se o conjunto de dados do BigQuery estiver na região de Tóquio (asia-northeast1), o bucket correspondente do Cloud Storage precisará ser um bucket na região de Tóquio ou na birregião ASIA1, que inclui Tóquio.

  • Bucket multirregional: como o desempenho da consulta externa depende da latência mínima e da largura de banda de rede ideal, não é recomendado usar locais multirregionais de conjuntos de dados com buckets multirregionais do Cloud Storage em tabelas externas.

Para mais informações sobre locais compatíveis do Cloud Storage, consulte Locais de buckets na respectiva documentação.

Carregar dados do Cloud Storage

Colocar os buckets do Cloud Storage para carregar dados.
  • Se o conjunto de dados do BigQuery estiver na multirregião EU, o bucket do Cloud Storage que contém os dados carregados precisará estar na mesma multirregião ou em um local contido na multirregião. Por exemplo, se o conjunto de dados do BigQuery estiver na multirregião EU, o bucket do Cloud Storage poderá estar localizado na região Bélgica europe-west1, que está na UE.

    Se seu conjunto de dados estiver na multirregião US, será possível carregar dados de um bucket do Cloud Storage em qualquer local.

  • Se o conjunto de dados estiver em uma região, o bucket do Cloud Storage precisará estar na mesma região. Por exemplo, se o conjunto de dados estiver na região asia-northeast1 de Tóquio, o bucket do Cloud Storage não poderá estar na multirregião ASIA.

Para mais informações, consulte Como carregar dados em lote.

Exportar dados para o Cloud Storage

Colocar os buckets do Cloud Storage para exportar dados:
  • Se o conjunto de dados do BigQuery estiver na multirregião EU, o bucket do Cloud Storage que contém os dados exportados precisará estar na mesma multirregião ou em um local contido na multirregião. Por exemplo, se o conjunto de dados do BigQuery estiver na multirregião EU, o bucket do Cloud Storage poderá estar localizado na região Bélgica europe-west1, que está na UE.

    Se seu conjunto de dados estiver na multirregião US, será possível exportar dados para um bucket do Cloud Storage em qualquer local.

  • Se o conjunto de dados estiver em uma região, o bucket do Cloud Storage precisará estar na mesma região. Por exemplo, se o conjunto de dados estiver na região asia-northeast1 de Tóquio, o bucket do Cloud Storage não poderá estar na multirregião ASIA.

Para mais informações, consulte Como exportar dados de tabelas.

Cloud Bigtable

Quando você consultar dados no Bigtable por meio de uma tabela externa do BigQuery, a sua instância do Bigtable precisará estar em no mesmo local que o conjunto de dados do BigQuery:

  • Região única: se o conjunto de dados do BigQuery estiver na localização regional da Bélgica (europe-west1), a instância correspondente do Bigtable precisará estar na região da Bélgica.
  • Multirregião: como o desempenho da consulta externa depende da latência mínima e da largura de banda de rede ideal, o uso de locais do conjunto de dados multirregional não é recomendado para tabelas externas no Bigtable.

Para mais informações sobre os locais compatíveis com o Bigtable, consulte Locais do Bigtable.

Google Drive

As considerações sobre o local não se aplicam a fontes de dados externas do Google Drive.

Cloud SQL

Quando você consulta dados no Cloud SQL via uma consulta federada do BigQuery, a instância do Cloud SQL precisa estar no mesmo local que o conjunto de dados do BigQuery.

  • Região única: se o conjunto de dados do BigQuery estiver na local regional da Bélgica (europe-west1), a instância do Cloud SQL correspondente precisará estar na região da Bélgica.
  • Multirregião: se o conjunto de dados do BigQuery estiver na multirregião US, a instância correspondente do Cloud SQL precisará estar em uma região única da área geográfica dos EUA.

Para mais informações sobre os locais do Cloud SQL compatíveis, consulte Locais do Cloud SQL.

Cloud Spanner

Quando você consulta dados no Spanner via uma consulta federada do BigQuery, a instância do Cloud Spanner precisa estar no mesmo local que o conjunto de dados do BigQuery.

  • Região única: se o conjunto de dados do BigQuery estiver no local regional da Bélgica (europe-west1), a instância correspondente do Spanner precisará estar na região da Bélgica.
  • Multirregião: se o conjunto de dados do BigQuery estiver na multirregião US, a instância correspondente do Spanner precisará estar em uma região única da área geográfica dos EUA.

Para mais informações sobre os locais compatíveis do Spanner, consulte Locais do Spanner.

Ferramentas de análise

Colocar o conjunto de dados do BigQuery com as ferramentas de análise:

Planos de gerenciamento de dados

Desenvolver um plano de gerenciamento de dados:
  • Se você escolher um recurso de armazenamento regional, como um conjunto de dados do BigQuery ou um bucket do Cloud Storage, será necessário desenvolver um plano para gerenciar geograficamente seus dados.

Restringir locais

É possível restringir os locais em que os conjuntos de dados podem ser criados usando o Serviço de políticas da organização. Para mais informações, consulte Como restringir locais de recursos e Serviços compatíveis com locais de recursos.

Segurança do conjunto de dados

Para controlar o acesso a conjuntos de dados no BigQuery, consulte Como controlar o acesso a conjuntos de dados. Para saber mais sobre criptografia de dados, consulte Criptografia em repouso.

Próximas etapas