Introdução a tabelas

A tabela do BigQuery contém registros individuais organizados em linhas. Cada registro é formado por colunas, também chamadas de campos.

Todas as tabelas são definidas por um esquema, que descreve nomes, tipos de dados e outras informações da coluna. É possível especificar o esquema de uma tabela durante a criação dela. Também é possível criá-la sem um esquema e declará-lo no job de consulta ou de carregamento que primeiro o preencher com dados.

Use o formato projectname.datasetname.tablename para qualificar totalmente um nome de tabela ao usar o GoogleSQL, ou o formato projectname:datasetname.tablename para qualificar totalmente um nome de tabela ao usar a ferramenta de linha de comando bq.

Tipos de tabela

As seções a seguir descrevem os tipos de tabela compatíveis com o BigQuery.

Tabelas padrão do BigQuery

As tabelas padrão do BigQuery contêm dados estruturados e são armazenadas no armazenamento do BigQuery em formato colunar. Também é possível armazenar referências a dados não estruturados em tabelas padrão usando colunas de struct que seguem o formato ObjectRef. Para mais informações sobre como trabalhar com valores ObjectRef, consulte Especificar colunas ObjectRef em esquemas de tabelas.

O BigQuery tem os seguintes tipos de tabela:

  • Tabelas, que têm um esquema e cada coluna no esquema têm um tipo de dados.

    Para mais informações sobre como criar tabelas, consulte Criar tabelas.

  • Clones de tabelas, que são cópias leves e graváveis de tabelas do BigQuery. O BigQuery só armazena o delta entre um clone de tabela e a tabela base.

    Para informações sobre como criar clones de tabelas, consulte Criar clones de tabelas.

  • Os snapshots de tabelas são cópias pontuais de tabelas. Eles são somente leitura, mas é possível restaurar uma tabela de um deles. O BigQuery armazena bytes que são diferentes entre um snapshot e a sua tabela base. Assim, um snapshot de tabela costuma usar menos armazenamento do que uma cópia completa dela.

    Para informações sobre como criar snapshots de tabelas, consulte Criar snapshots de tabelas.

Tabelas externas

As tabelas externas ficam armazenadas fora do BigQuery e se referem aos dados armazenados fora dele. Para mais informações, consulte Introdução às fontes de dados externas. As tabelas externas incluem os seguintes tipos:

  • Tabelas do BigLake, que fazem referência a dados estruturados armazenados em armazenamentos de dados, como o Cloud Storage, o Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) e o Armazenamento de Blobs do Azure. Essas tabelas permitem a aplicação de uma segurança detalhada no nível da tabela.

    Para informações sobre como criar tabelas do BigLake, consulte os seguintes tópicos:

  • Tabelas de objetos, que fazem referência a dados não estruturados armazenados em armazenamentos de dados, como o Cloud Storage.

    Para mais informações sobre como criar tabelas de objetos, consulte Criar tabelas de objetos.

  • Tabelas externas que não são do BigLake, que fazem referência a dados estruturados armazenados em armazenamentos de dados como o Cloud Storage, o Google Drive e o Bigtable. Ao contrário das tabelas do BigLake, essas tabelas não permitem a aplicação de uma segurança detalhada no nível da tabela.

    Para informações sobre como criar tabelas externas que não sejam do BigLake, consulte os seguintes tópicos:

Visualizações

As visualizações são tabelas lógicas definidas por uma consulta SQL. Entre elas estão os seguintes tipos:

  • Visualizações, que são tabelas lógicas definidas usando consultas SQL. Essas consultas definem a visualização que é executada sempre que é consultada.

    Para conferir informações sobre como criar visualizações, consulte Criar visualizações.

  • As visualizações materializadas são visualizações pré-computadas que armazenam periodicamente em cache os resultados da consulta da visualização. Os resultados armazenados em cache são mantidos no armazenamento do BigQuery.

    Para saber como criar visualizações materializadas, consulte Criar visualizações materializadas.

Limitações da tabela

As tabelas do BigQuery estão sujeitas às seguintes limitações:

  • Os nomes das tabelas precisam ser exclusivos por conjunto de dados.
  • Quando você exporta dados de uma tabela do BigQuery, o único destino aceito é o Cloud Storage.
  • Ao usar uma chamada de API, o desempenho da enumeração fica lento quando você se aproxima de 50.000 tabelas em um conjunto de dados.
  • O console Google Cloud pode mostrar até 50.000 tabelas para cada conjunto de dados.

Para informações sobre as limitações de tabela externa do BigQuery, consulte os seguintes tópicos:

Cotas de tabela

As cotas e limites se aplicam aos diferentes tipos de jobs que é possível executar em tabelas, incluindo as seguintes cotas:

Para mais informações sobre o assunto, consulte Cotas e limites.

Preços da tabela

Ao criar e usar tabelas no BigQuery, as cobranças são de acordo com a quantidade de dados armazenados nelas e nas partições e com as consultas nos dados da tabela:

  • Para informações sobre preços de armazenamento, consulte esta página.
  • Para informações sobre preços de consulta, confira esta página.

Muitas operações de tabela são gratuitas, incluindo carregamento, cópia e exportação de dados. Essas operações são gratuitas, mas estão sujeitas a cotas e limites do BigQuery. Para mais informações, consulte Operações gratuitas na página de preços.

Segurança de tabelas

Para controlar o acesso a tabelas no BigQuery, consulte Controlar o acesso a recursos com o IAM.

A seguir