Este documento fornece uma visão geral sobre a consulta de dados no BigQuery.
Tipos de consultas
Depois de carregar dados no BigQuery, você pode consultar os dados nas tabelas. O BigQuery aceita dois tipos de consultas:
- consultas interativas
- consultas em lote
Por padrão, o BigQuery executa consultas interativas, o que significa que elas são executadas assim que possível.
O BigQuery também oferece consultas em lote. O BigQuery coloca em fila cada consulta em lote em seu nome e inicia a consulta assim que os recursos inativos tornam-se disponíveis, normalmente em alguns minutos.
Como executar consultas
Execute consultas interativas e em lote usando:
- a opção Escrever nova consulta no Console do Cloud;
- o comando
bq
da ferramenta de linha de comandobq query
; - a API REST do BigQuery para chamar de maneira programática os métodos jobs.query ou jobs.insert do tipo de consulta;
- as bibliotecas de cliente do BigQuery.
Jobs de consulta
Jobs são ações executadas pelo BigQuery em seu nome para carregar, exportar, consultar ou copiar dados.
Quando você usa o Console do Cloud ou a ferramenta de linha de comando bq
para
carregar, exportar, consultar ou copiar dados, um recurso de job é criado, programado e executado automaticamente. Também é possível
criar de maneira programática um job de carregamento, exportação, consulta ou cópia. Quando você faz isso, o job é programado e executado pelo BigQuery.
Como os jobs podem levar um longo tempo para serem concluídos, eles são executados de maneira assíncrona e podem ser pesquisados por status. As ações mais curtas, como listar recursos ou receber metadados, não são gerenciadas por um recurso de job.
Como salvar e compartilhar consultas
O BigQuery permite salvar e compartilhar consultas com outras pessoas.
Uma consulta salva pode ser privada (visível apenas para você), compartilhada no nível do projeto (visível para os membros do projeto) ou pública (qualquer pessoa pode vê-la). Para mais informações, veja como salvar e compartilhar consultas.
Preços de consulta
Preços de consulta referem-se ao custo de executar comandos SQL e funções definidas pelo usuário. No BigQuery, as consultas são cobradas usando uma métrica: o número de bytes processados. Você é cobrado por esses bytes, independentemente de os dados estarem armazenados no BigQuery ou em uma fonte de dados externa, como o Cloud Storage, o Google Drive ou o Cloud Bigtable.
O primeiro 1 TB mensal de dados processados é gratuito (por conta de faturamento). Após isso, você será cobrado de acordo com o modelo de preços on demand.
O BigQuery também oferece preços fixos para clientes com alto volume ou empresas que preferem um custo mensal estável para as consultas.
Controles de custo de consulta e cotas
O BigQuery impõe cotas de nível de projeto para a execução de consultas. Para informações sobre cotas de consultas, veja Cotas e limites.
O BigQuery fornece várias opções para controlar os custos de consulta, incluindo cotas personalizadas e alertas de cobrança. Para mais informações, consulte Como criar controles de custo personalizados.
Também é possível usar registros de auditoria para analisar o comportamento das consultas e o Cloud Monitoring para visualizar as métricas de consulta.
Próximas etapas
- Para saber mais sobre a sintaxe do SQL padrão usada para consultar dados no BigQuery, consulte Sintaxe de consulta no SQL padrão.
- Para mais informações sobre como consultar dados em tabelas particionadas, veja Como consultar tabelas particionadas .
- Para saber como executar consultas, veja Como executar consultas interativas e em lote.
- Para mais informações sobre como gerenciar o resultado da consulta, veja Como gravar resultados da consulta.
- Para saber como usar o cache da consulta, veja Como usar resultados de consulta em cache.
- Para mais informações sobre como executar consultas construídas usando a entrada do usuário, veja Como executar consultas parametrizadas.
- Veja Como salvar e compartilhar consultas.
- Para mais informações sobre como ler o plano da consulta, veja Como usar a explicação do plano de consulta.
- Para saber como programar uma consulta recorrente, veja Como programar consultas.