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Locais de conjuntos de dados

Nesta página, explicamos o conceito de local de dados e os lugares diferentes em que é possível criar conjuntos de dados. Para saber como definir esse local, consulte Como criar conjuntos de dados.

Para ver mais informações sobre preços regionais do BigQuery, consulte a página Preços.

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

Principais conceitos

Tipos de locais ou região

O BigQuery usa dois tipos de locais:

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

  • Um local multirregional é uma área geográfica grande, como Estados Unidos, que contém dois ou mais lugares geográficos.

Local do conjunto de dados

Ao criar um conjunto de dados, você especifica um local para armazenar as informações do BigQuery. Depois da criação, não é possível alterar o local, mas tem como copiar o conjunto de dados para outro local ou mover (recriar) o conjunto para outro local manualmente.

O BigQuery processa consultas no mesmo local em que o conjunto de dados que contém as tabelas que você está consultando.

O BigQuery armazena os dados no local selecionado de acordo com os Termos de serviço específicos.

Regiões compatíveis

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
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
Países Baixos europe-west4
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).

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 região 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.

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

  • Ao consultar dados usando o console do Google Cloud, clique em Mais > Configurações de consulta. Em Local de processamento, clique em Seleção automática e escolha o local dos seus dados.
  • Ao usar a ferramenta de linha de comando bq, forneça a sinalização 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 várias regiões, mesmo que ele esteja associado à 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.

Considerações sobre o local

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

  • Colocar o conjunto de dados do BigQuery ao usar fontes de dados externas.
    • Cloud Storage: Ao consultar dados no Cloud Storage com uma tabela externa do BigQuery, os dados consultados precisam ser combinados com o conjunto de dados do BigQuery. Exemplo:
      • Região única: se o conjunto de dados do BigQuery estiver na região de Varsóvia ("europe-central2"), o bucket do Cloud Storage correspondente também precisará estar na região de Varsóvia, porque não há nenhum local de região dupla do Cloud Storage que inclua Varsóvia.
      • Região dupla: se o conjunto de dados do BigQuery estiver na região de Tóquio ("asia-northeast1"), o bucket do Cloud Storage correspondente precisará ser um bucket na região de Tóquio ou na região dupla "ASIA1" (que inclui Tóquio).
      • Multirregião: como o desempenho da consulta externa depende da latência mínima e da largura de banda de rede ideal, não é recomendado o uso de locais de conjuntos de dados multirregionais com buckets multirregionais do Cloud Storage em tabelas externas.
      Veja os locais suportados do Cloud Storage.
    • Cloud Bigtable: quando você consulta dados no Cloud Bigtable por uma tabela externa do BigQuery, a instância do Cloud Bigtable 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 Cloud Bigtable precisará estar na região da Bélgica.
      • Multirregional: como o desempenho da consulta externa depende da latência mínima e da largura de banda de rede ideal, o uso do local do conjunto de dados multirregional não é recomendado para tabelas externas no Cloud Bigtable.
      Veja os locais suportados do Cloud Bigtable.
    • Google Drive: as considerações sobre o local não se aplicam às fontes de dados externas do Google Drive.
  • Definir o conjunto de dados do BigQuery com as ferramentas de análise.
  • Colocar os intervalos do Cloud Storage para carregar dados.
    • Se o conjunto de dados do BigQuery estiver em uma multirregião, o bucket do Cloud Storage que contém os dados a serem carregados precisará estar na mesma multirregião ou em um local dentro da 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-west1" da Bélgica, que está na UE.
    • 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".
    • Exceção: se seu conjunto de dados estiver na multirregião "US", será possível carregar dados de um bucket do Cloud Storage em qualquer local.
  • Colocar os buckets do Cloud Storage para exportar dados.
    • Se o conjunto de dados do BigQuery estiver em uma multirregião, o bucket do Cloud Storage que contém os dados a serem exportados precisará estar na mesma multirregião ou em um local dentro da 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-west1" da Bélgica, que está na UE.
    • 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".
    • Exceção: se o seu conjunto de dados estiver na multirregião "US", será possível exportar dados para um bucket do Cloud Storage em qualquer local.
  • 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.

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

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