Introduzione alle tabelle di oggetti

Questo documento descrive le tabelle di oggetti, che sono tabelle di sola lettura su oggetti di dati non strutturati che risiedono in Cloud Storage.

Le tabelle di oggetti ti consentono di analizzare i dati non strutturati in Cloud Storage. Puoi eseguire l'analisi con funzioni remote o eseguire l'inferenza utilizzando BigQuery ML, quindi unire i risultati di queste operazioni con il resto dei dati strutturati in BigQuery.

Come le tabelle BigLake, le tabelle di oggetti utilizzano la delega dell'accesso, che disaccoppia l'accesso alla tabella di oggetti dall'accesso agli oggetti Cloud Storage. Una connessione esterna associata a un account di servizio viene utilizzata per connettersi a Cloud Storage, quindi devi solo concedere agli utenti l'accesso alla tabella degli oggetti. In questo modo puoi applicare la sicurezza a livello di riga e gestire gli oggetti a cui gli utenti hanno accesso.

Schema della tabella degli oggetti

Una tabella degli oggetti fornisce un indice dei metadati sugli oggetti di dati non strutturati in un bucket Cloud Storage specificato. Ogni riga della tabella corrisponde a un oggetto e le colonne della tabella corrispondono ai metadati dell'oggetto generati da Cloud Storage, inclusi eventuali metadati personalizzati.

Una tabella degli oggetti contiene anche una pseudocolonna data che rappresenta il contenuto del file in byte non elaborati, che viene compilata automaticamente quando viene creata la tabella degli oggetti. Questa pseudocolonna viene utilizzata dalla funzione ML.DECODE_IMAGE quando esegui l'inferenza sui dati delle immagini. Non puoi includere la pseudocolonna data nelle query e non viene visualizzata come parte dello schema della tabella degli oggetti.

La seguente tabella descrive lo schema fisso utilizzato dalle tabelle degli oggetti:

Nome campo Tipo Modalità Descrizione
uri STRING NULLABLE uri: l'Uniform Resource Identifier (URI) dell'oggetto, nel formato gs://bucket_name/[folder_name/]object_name.
generation INTEGER NULLABLE La generazione di questo oggetto, che identifica la versione dell'oggetto.
content_type STRING NULLABLE Il Content-Type dei dati dell'oggetto, che identifica il tipo di media. Se un oggetto viene archiviato senza un Content-Type, viene pubblicato come application/octet-stream.
size INTEGER NULLABLE Il valore Content-Length dei dati in byte.
md5_hash STRING NULLABLE L'hash MD5 dei dati, codificato utilizzando base64. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo dell'hash MD5, consulta Metadati degli oggetti Cloud Storage.
updated TIMESTAMP NULLABLE L'ultima volta che i metadati dell'oggetto sono stati modificati.
metadata RECORD REPEATED Metadati personalizzati per l'oggetto. Ogni metadato è rappresentato come una coppia chiave-valore nei campi secondari (metadata.)name e (metadata.)value del campo metadata.
(metadata.)name STRING NULLABLE Inserisci una singola voce di metadati.
(metadata.)value STRING NULLABLE Valore in una singola voce di metadati.
ref STRUCT NULLABLE Metadati di Cloud Storage gestiti da Google archiviati nel formato ObjectRef.
(Anteprima)

Puoi utilizzare questa colonna per mantenere i valori ObjectRef nelle tabelle standard. I valori ObjectRef consentono di integrare i dati degli oggetti con i dati strutturati. Questa colonna viene creata solo se sei nella lista consentita per l'anteprima dei dati multimodali.

Le righe di una tabella degli oggetti sono simili alle seguenti:

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|  uri                 | generation | content_type | size  | md5_hash   | updated                        | metadata...name | metadata...value  | ref.uri              | ref.version | ref.authorizer | ref.details                                              |
—----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| gs://mybucket/a.jpeg | 165842…    | image/jpeg   | 26797 | 8c33be10f… | 2022-07-21 17:35:40.148000 UTC | null            | null              | gs://mybucket/a.jpeg | 12345678    | us.conn        | {"gcs_metadata":{"content_type":"image/jpeg","md5_hash"… |
—----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| gs://mybucket/b.bmp  | 305722…    | image/bmp    | 57932 | 44eb90cd1… | 2022-05-14 12:09:38.114000 UTC | null            | null              | gs://mybucket/b.bmp  | 23456789    | us.conn        | {"gcs_metadata":{"content_type":"image/bmp","md5_hash"…  |
—----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Casi d'uso

Puoi eseguire query sui metadati in una tabella di oggetti nello stesso modo in cui eseguirai query su qualsiasi altra tabella BigQuery. Tuttavia, il caso d'uso principale per le tabelle degli oggetti è rendere accessibili i dati non strutturati per l'analisi. Puoi utilizzare BigQuery ML per eseguire l'inferenza su tabelle di oggetti immagine con modelli TensorFlow, TensorFlow Lite e PyTorch. Puoi anche utilizzare le funzioni remote per analizzare dati non strutturati quasi nel modo che preferisci. Ad esempio, puoi creare una funzione remota che ti consenta di analizzare le immagini utilizzando Cloud Vision o una che ti consenta di estrarre i metadati dai documenti PDF utilizzando Apache Tika.

La seguente tabella descrive i punti di integrazione che puoi utilizzare per eseguire il machine learning sui dati della tabella degli oggetti:

Integrazione Descrizione Caso d'uso Tutorial
La funzione ML.GENERATE_TEXT Genera testo utilizzando un modello Vertex AI, partner o aperto. Vuoi generare testo dai dati degli oggetti. Generare testo utilizzando la funzione ML.GENERATE_TEXT
La funzione ML.GENERATE_EMBEDDING Genera embedding utilizzando un modello multimodale Vertex AI. Vuoi generare embedding per dati video o immagine da utilizzare in ricerche vettoriali, input del modello o altri casi d'uso. Genera incorporamenti di immagini utilizzando la funzione ML.GENERATE_EMBEDDING

Genera incorporamenti di video utilizzando la funzione ML.GENERATE_EMBEDDING
Modelli BigQuery ML importati Importa modelli TensorFlow, TensorFlow Lite o ONNX in BigQuery ML per eseguire l'inferenza locale in BigQuery . Utilizzi modelli open source o personalizzati che rientrano nei limiti supportati. Tutorial: esegui l'inferenza su una tabella di oggetti utilizzando un modello di vettore delle caratteristiche
Cloud Run Functions Utilizza Cloud Run Functions per chiamare servizi o modelli ospitati. Questa è l'integrazione più generica. Esegui l'hosting autonomo dei tuoi modelli su Compute Engine, Google Kubernetes Engine o altre infrastrutture di proprietà del cliente.
La funzione ML.ANNOTATE_IMAGE Utilizzare l'API Cloud Vision per annotare le immagini. Vuoi annotare le immagini utilizzando un modello preaddestrato dell'API Vision. Annotare le immagini con la funzione ML.ANNOTATE_IMAGE
La funzione ML.PROCESS_DOCUMENT Utilizza l'API Document AI per estrarre approfondimenti dai documenti. Vuoi utilizzare processori di documenti personalizzati o preaddestrati di Document AI. Elaborare i documenti con la funzione ML.PROCESS_DOCUMENT
La funzione ML.TRANSCRIBE Utilizza l'API Speech-to-Text per trascrivere i file audio. Vuoi utilizzare riconoscitori vocali preaddestrati o personalizzati di Speech-to-Text. Trascrivere i file audio con la funzione ML.TRANSCRIBE

Puoi creare una visualizzazione o una tabella dai risultati dell'analisi se vuoi unirli ad altri dati strutturati. Ad esempio, la seguente istruzione crea una tabella basata sui risultati dell'inferenza:

CREATE TABLE my_dataset.my_inference_results AS
SELECT uri, content_type, vision_feature
FROM ML.PREDICT(
  MODEL my_dataset.vision_model,
  SELECT ML.DECODE_IMAGE(data) AS vision_input
  FROM my_dataset.object_table
);

Dopo aver creato la tabella, puoi unirla ad altre tabelle in base a campi di metadati standard o personalizzati, come mostrato di seguito:

SELECT a.vision_feature, a.uri, b.description
FROM my_dataset.my_inference_results a
JOIN my_dataset.image_description b
ON a.uri = b.uri;

Puoi anche creare un indice di ricerca per eseguire ricerche sui risultati dell'analisi. Ad esempio, la seguente istruzione crea un indice di ricerca sui dati estratti dai file PDF:

CREATE SEARCH INDEX my_index ON pdf_text_extract(ALL COLUMNS);

Puoi quindi utilizzare l'indice per trovare ciò che ti serve nei risultati:

SELECT * FROM pdf_text_extract WHERE SEARCH(pdf_text, 'Google');

Vantaggi

L'analisi dei dati non strutturati in modo nativo in BigQuery offre i seguenti vantaggi:

  • Riduce l'impegno manuale consentendoti di automatizzare i passaggi di pre-elaborazione, ad esempio la regolazione delle dimensioni delle immagini in base ai requisiti del modello.
  • Consente di utilizzare la familiare interfaccia SQL per lavorare con dati non strutturati.
  • Ti aiuta a risparmiare sui costi utilizzando gli slot BigQuery esistenti anziché dover eseguire il provisioning di nuove forme di calcolo.

URL firmati

Per accedere ai dati rappresentati da un oggetto, genera un URL firmato. Puoi utilizzare l'URL firmato per visualizzare direttamente i dati dell'oggetto e puoi anche trasferire gli URL firmati alle funzioni remote per consentire loro di utilizzare i dati della tabella degli oggetti.

Utilizza la funzione EXTERNAL_OBJECT_TRANSFORM per generare URL firmati, come mostrato nell'esempio seguente:

SELECT uri, signed_url
FROM EXTERNAL_OBJECT_TRANSFORM(TABLE `mydataset.myobjecttable`, ['SIGNED_URL']);

Vengono restituiti risultati simili ai seguenti:

---------------------------------------------------------------------------------------------------
|  uri                 | signed_url                                                               |
—--------------------------------------------------------------------------------------------------
| gs://mybucket/a.docx | https://storage.googleapis.com/mybucket/a.docx?X-Goog-Signature=abcd&... |
—-------------------------------------------------------------------------------------------------
| gs://mybucket/b.pdf  | https://storage.googleapis.com/mybucket/b.pdf?X-Goog-Signature=wxyz&...  |
—--------------------------------------------------------------------------------------------------

Gli URL firmati generati dalle tabelle degli oggetti consentono a qualsiasi utente o procedura che li possiede di leggere gli oggetti corrispondenti. Gli URL firmati generati scadono dopo 6 ore. Per maggiori informazioni, consulta la pagina URL firmati di Cloud Storage.

Controllo degli accessi

Le tabelle degli oggetti sono basate su BigLake, quindi utilizzano una connessione esterna basata su un account di servizio per accedere ai dati di Cloud Storage. In questo modo l'accesso alla tabella viene disaccoppiato dall'accesso all'object store sottostante tramite la delega dell'accesso. Concedi al account di servizio le autorizzazioni per accedere ai dati e ai metadati degli oggetti e visualizzarli nella tabella. Concedi agli utenti le autorizzazioni solo sulla tabella, dove puoi controllare l'accesso ai dati utilizzando Identity and Access Management (IAM) e la sicurezza a livello di riga.

Le tabelle degli oggetti differiscono dalle altre tabelle che utilizzano la delega dell'accesso in quanto l'accesso a una riga di una tabella degli oggetti conferisce l'accesso ai contenuti del file sottostante. Anche se un utente non può accedere direttamente all'oggetto, può generare un URL firmato che gli consente di visualizzare i contenuti del file. Ad esempio, se l'utente ha accesso alla riga della tabella degli oggetti che rappresenta il file immagine flower.jpg, può generare un URL firmato per visualizzare il file e vedere che si tratta di una foto di una margherita.

L'impostazione di un criterio di accesso a livello di riga in una tabella degli oggetti limita l'accesso di un utente o di un gruppo ai metadati degli oggetti nelle righe selezionate, nonché agli oggetti rappresentati da queste righe. Ad esempio, la seguente istruzione concede all'utente Alice l'accesso solo alle righe che rappresentano gli oggetti creati prima del 25 giugno 2022:

CREATE ROW ACCESS POLICY before_20220625
ON my_dataset.my_object_table
GRANT TO ("user:alice@example.com")
FILTER USING (updated < TIMESTAMP("2022-06-25"));

Con questo criterio di accesso a livello di riga, per Alice si verificano i seguenti risultati:

  • L'esecuzione della query SELECT * FROM my_dataset.my_object_table; restituisce solo le righe con un valore updated precedente al 25 giugno 2022.
  • L'esecuzione dell'inferenza su my_dataset.my_object_table restituisce solo previsioni per gli oggetti che hanno un valore updated precedente al 25 giugno 2022.
  • La generazione di URL firmati per my_dataset.my_object_table crea solo URL per gli oggetti che hanno un valore updated precedente al 25 giugno 2022.

Puoi anche limitare l'accesso alle righe della tabella degli oggetti utilizzando metadati personalizzati. Ad esempio, la seguente istruzione limita l'accesso del gruppo users solo alle righe in cui l'oggetto è stato taggato come non contenente informazioni che consentono l'identificazione personale:

CREATE ROW ACCESS POLICY no_pii
ON my_dataset.my_object_table
GRANT TO ("group:users@example.com")
FILTER USING (ARRAY_LENGTH(metadata)=1
AND metadata[OFFSET(0)].name="no_pii")

Modello di sicurezza

I seguenti ruoli organizzativi sono in genere coinvolti nella gestione e nell'utilizzo delle tabelle degli oggetti:

  • Amministratori del data lake. Questi amministratori in genere gestiscono i criteri IAM (Identity and Access Management) per i bucket e gli oggetti Cloud Storage.
  • Amministratori del data warehouse. In genere, questi amministratori creano, eliminano e aggiornano le tabelle.
  • Analisti di dati. In genere, gli analisti leggono i dati ed eseguono query.

Gli amministratori del data lake sono responsabili della creazione di connessioni e della loro condivisione con gli amministratori del data warehouse. A loro volta, gli amministratori del data warehouse creano tabelle, impostano controlli dell'accesso appropriati e condividono le tabelle con gli analisti dei dati.

File oggetto supportati

Puoi creare una tabella di oggetti su qualsiasi tipo e dimensione di file di dati non strutturati e puoi creare funzioni remote per lavorare con qualsiasi tipo di dati non strutturati. Tuttavia, per eseguire l'inferenza utilizzando BigQuery ML, una tabella di oggetti può contenere solo file immagine che soddisfano diversi requisiti di dimensioni e tipo. Per ulteriori informazioni, vedi Limitazioni.

Memorizzazione nella cache dei metadati per le prestazioni

Puoi utilizzare i metadati memorizzati nella cache per migliorare le prestazioni dell'inferenza e di altri tipi di analisi sulle tabelle degli oggetti. La memorizzazione nella cache dei metadati è particolarmente utile nei casi in cui la tabella degli oggetti fa riferimento a un numero elevato di oggetti. BigQuery utilizza CMETA come sistema di metadati distribuito per gestire in modo efficiente le tabelle di grandi dimensioni. CMETA fornisce metadati granulari a livello di colonna e blocco, accessibili tramite le tabelle di sistema. Questo sistema contribuisce a migliorare le prestazioni delle query ottimizzando l'accesso e l'elaborazione dei dati. Per accelerare ulteriormente le prestazioni delle query su tabelle di grandi dimensioni, BigQuery gestisce una cache dei metadati. I job di aggiornamento CMETA mantengono aggiornata questa cache.

I metadati includono nomi di file, informazioni di partizionamento e metadati fisici di file come i conteggi di righe. Puoi scegliere se abilitare o meno la memorizzazione nella cache dei metadati in una tabella. Le query con un numero elevato di file e con filtri di partizione Apache Hive traggono il massimo vantaggio dalla memorizzazione nella cache dei metadati.

Se non abiliti la memorizzazione nella cache dei metadati, le query sulla tabella devono leggere l'origine dati esterna per ottenere i metadati dell'oggetto. La lettura di questi dati aumenta la latenza delle query; l'elenco di milioni di file dall'origine dati esterna può richiedere diversi minuti. Se abiliti la memorizzazione nella cache dei metadati, le query possono evitare di elencare i file dall'origine dati esterna e possono partizionare ed eliminare i file più rapidamente.

La memorizzazione nella cache dei metadati si integra anche con il controllo delle versioni degli oggetti Cloud Storage. Quando la cache viene compilata o aggiornata, acquisisce i metadati in base alla versione live degli oggetti Cloud Storage in quel momento. Di conseguenza, le query con memorizzazione nella cache dei metadati abilitata leggono i dati corrispondenti alla versione specifica dell'oggetto memorizzato nella cache, anche se le versioni più recenti diventano attive in Cloud Storage. L'accesso ai dati di qualsiasi versione dell'oggetto aggiornata successivamente in Cloud Storage richiede un aggiornamento della cache dei metadati.

Esistono due proprietà che controllano questa funzionalità:

  • Massima obsolescenza specifica quando le query utilizzano i metadati memorizzati nella cache.
  • La modalità di memorizzazione nella cache dei metadati specifica la modalità di raccolta dei metadati.

Quando la memorizzazione nella cache dei metadati è abilitata, specifichi l'intervallo massimo di obsolescenza dei metadati accettabile per le operazioni sulla tabella. Ad esempio, se specifichi un intervallo di 1 ora, le operazioni sulla tabella utilizzano i metadati memorizzati nella cache se sono stati aggiornati nell'ultima ora. Se i metadati memorizzati nella cache sono meno recenti, l'operazione torna al recupero dei metadati da Cloud Storage. Puoi specificare un intervallo di inattività compreso tra 30 minuti e 7 giorni.

Quando abiliti la memorizzazione nella cache dei metadati per BigLake o le tabelle degli oggetti, BigQuery attiva i job di aggiornamento della generazione dei metadati. Puoi scegliere di aggiornare la cache automaticamente o manualmente:

  • Per gli aggiornamenti automatici, la cache viene aggiornata a un intervallo definito dal sistema, in genere tra 30 e 60 minuti. L'aggiornamento automatico della cache è un buon approccio se i file in Cloud Storage vengono aggiunti, eliminati o modificati a intervalli casuali. Se devi controllare la tempistica dell'aggiornamento, ad esempio per attivarlo alla fine di un job di estrazione, trasformazione e caricamento, utilizza l'aggiornamento manuale.

  • Per gli aggiornamenti manuali, esegui la procedura di sistema BQ.REFRESH_EXTERNAL_METADATA_CACHE per aggiornare la cache dei metadati in base a una pianificazione che soddisfi i tuoi requisiti. L'aggiornamento manuale della cache è un buon approccio se i file in Cloud Storage vengono aggiunti, eliminati o modificati a intervalli noti, ad esempio come output di una pipeline.

    Se esegui più aggiornamenti manuali simultanei, solo uno andrà a buon fine.

La cache dei metadati scade dopo 7 giorni se non viene aggiornata.

Gli aggiornamenti manuali e automatici della cache vengono eseguiti con priorità query INTERACTIVE.

Utilizzare le prenotazioni BACKGROUND

Se scegli di utilizzare gli aggiornamenti automatici, ti consigliamo di creare una prenotazione e poi un assegnazione con un BACKGROUND tipo di job per il progetto che esegue i job di aggiornamento della cache dei metadati. Con le prenotazioni BACKGROUND, i job di aggiornamento utilizzano un pool di risorse dedicato che impedisce ai job di aggiornamento di competere con le query degli utenti e di non riuscire potenzialmente se non sono disponibili risorse sufficienti.

L'utilizzo di un pool di slot condiviso non comporta costi aggiuntivi, mentre l'utilizzo delle prenotazioni BACKGROUND offre prestazioni più coerenti allocando un pool di risorse dedicato e migliora l'affidabilità dei job di aggiornamento e l'efficienza complessiva delle query in BigQuery.

Prima di impostare i valori dell'intervallo di obsolescenza e della modalità di memorizzazione nella cache dei metadati, valuta la loro interazione. Considera i seguenti esempi:

  • Se aggiorni manualmente la cache dei metadati per una tabella e imposti l'intervallo di obsolescenza su 2 giorni, devi eseguire la procedura di sistema BQ.REFRESH_EXTERNAL_METADATA_CACHE ogni 2 giorni o meno se vuoi che le operazioni sulla tabella utilizzino i metadati memorizzati nella cache.
  • Se aggiorni automaticamente la cache dei metadati per una tabella e imposti l'intervallo di obsolescenza su 30 minuti, è possibile che alcune delle tue operazioni sulla tabella vengano lette da Cloud Storage se l'aggiornamento della cache dei metadati richiede più tempo rispetto alla finestra abituale di 30-60 minuti.

Per trovare informazioni sui job di aggiornamento dei metadati, esegui una query sulla visualizzazione INFORMATION_SCHEMA.JOBS, come mostrato nell'esempio seguente:

SELECT *
FROM `region-us.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT`
WHERE job_id LIKE '%metadata_cache_refresh%'
AND creation_time > TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 6 HOUR)
ORDER BY start_time DESC
LIMIT 10;

Per saperne di più, consulta Memorizzazione nella cache dei metadati.

Per saperne di più sull'impostazione delle opzioni di memorizzazione nella cache dei metadati, consulta Creare tabelle di oggetti.

Limitazioni

  • Le tabelle di oggetti sono di sola lettura perché vengono mappate a oggetti di dati non strutturati in Cloud Storage. Non puoi modificare una tabella degli oggetti o i dati della tabella degli oggetti.
  • Il supporto delle tabelle di oggetti non è disponibile in Legacy SQL o in altri ambienti cloud come Amazon Web Services (AWS) e Microsoft Azure.
  • Se vuoi eseguire l'inferenza utilizzando BigQuery ML, il modello e la tabella degli oggetti che utilizzi devono soddisfare i requisiti descritti in Limitazioni.
  • Le query che includono tabelle di oggetti non possono accedere a più di 10 GB di metadati degli oggetti. Ad esempio, se una query accede a 100 TB da una combinazione di colonne di metadati nelle tabelle degli oggetti e dati degli oggetti tramite URL firmati, solo 10 GB di questi 100 TB possono provenire dalle colonne di metadati.
  • Le tabelle degli oggetti sono soggette agli stessi limiti di tutte le altre tabelle esterne BigQuery. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina Quote.
  • Le query sulle tabelle degli oggetti sono soggette agli stessi limiti di tutte le altre query BigQuery. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina Quote.
  • Le funzioni remote che elaborano dati non strutturati dalle tabelle degli oggetti sono soggette agli stessi limiti di tutte le altre funzioni remote.
  • Gli URL firmati generati per gli oggetti nelle tabelle degli oggetti scadono dopo 6 ore, ovvero il limite di tempo di esecuzione della query.
  • L'inferenza con BigQuery ML non è supportata con i prezzi on demand o con la versione Standard.

  • Le seguenti funzioni non sono supportate con i prezzi on demand o con Standard edition:

  • Le tabelle degli oggetti hanno un massimo di 60 milioni di righe. Per partecipare al lancio di un'anteprima che aumenta il numero massimo di righe a 300 milioni, compila questo modulo di richiesta.

Costi

I costi sono associati ai seguenti aspetti delle tabelle degli oggetti:

Se hai riservazioni di slot, non ti viene addebitato alcun costo per l'esecuzione di query su tabelle esterne. Vengono invece utilizzati slot per queste query.

La tabella seguente mostra in che modo il modello di prezzi influisce sull'applicazione di questi costi:


Prezzi on demand
Versioni Standard, Enterprise ed Enterprise Plus

Query
Ti vengono addebitati i byte elaborati dalle query utente.
Slot nelle assegnazioni di prenotazione con un QUERYtipo di job vengono utilizzati durante il tempo di esecuzione della query.

Aggiornamento manuale della cache dei metadati.
Ti viene addebitato il costo dei byte elaborati per aggiornare la cache.
Slot in assegnazioni di prenotazioni con un QUERYtipo di job vengono utilizzati durante l'aggiornamento della cache.

Aggiornamento automatico della cache dei metadati.
Ti viene addebitato il costo dei byte elaborati per aggiornare la cache.
Slot in assegnazioni di prenotazioni con un BACKGROUNDtipo di job vengono utilizzati durante l'aggiornamento della cache.

Se non sono disponibili prenotazioni BACKGROUND per l'aggiornamento della cache dei metadati, BigQuery utilizza automaticamente gli slot nelle prenotazioni QUERY se utilizzi Enterprise o Enterprise Plus.

Ti vengono addebitati anche i costi di archiviazione e accesso ai dati da parte di Cloud Storage, Amazon S3 e Azure Blob Storage, in base alle linee guida per i prezzi di ciascun prodotto.

Utilizzo delle tabelle di oggetti con la condivisione BigQuery

Le tabelle di oggetti sono compatibili con BigQuery sharing (in precedenza Analytics Hub). I set di dati contenenti tabelle di oggetti possono essere pubblicati come schede di condivisione. I sottoscrittori della condivisione possono iscriversi a queste schede, che forniscono un set di dati di sola lettura, chiamato set di dati collegato, nel loro progetto. Gli abbonati possono eseguire query su tutte le tabelle nel set di dati collegato, incluse tutte le tabelle degli oggetti. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Iscrizione a una scheda.

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