Einführung in Tabellen

Eine BigQuery-Tabelle enthält einzelne Datensätze, die in Zeilen angeordnet sind. Jeder Datensatz besteht aus Spalten (auch Felder genannt).

Jede Tabelle wird durch ein Schema definiert, das unter anderem Informationen zu Spaltennamen und Datentypen enthält. Sie können das Schema angeben, wenn Sie die Tabelle erstellen. Alternativ haben Sie die Möglichkeit, eine Tabelle ohne Schema zu erstellen und das Schema in dem Abfrage- oder Ladejob zu deklarieren, bei dem die ersten Daten in die Tabelle eingefügt werden.

Verwenden Sie das Format projectname.datasetname.tablename, um einen Tabellennamen bei Verwendung von GoogleSQL vollständig zu qualifizieren, oder das Format projectname:datasetname.tablename, um einen Tabellennamen vollständig zu qualifizieren, wenn Sie das bq-Befehlszeilentool verwenden.

Tabellentypen

In den folgenden Abschnitten werden die von BigQuery unterstützten Tabellentypen beschrieben.

  • BigQuery-Standardtabellen: Strukturierte Daten, die im BigQuery-Speicher gespeichert sind.
  • Externe Tabellen: Tabellen, die auf Daten verweisen, die außerhalb von BigQuery gespeichert sind.
  • Ansichten: logische Tabellen, die mithilfe einer SQL-Abfrage erstellt werden

Standard-BigQuery-Tabellen

Standard-BigQuery-Tabellen enthalten strukturierte Daten und werden im BigQuery-Speicher in einem Spaltenformat gespeichert. Dazu gehören die folgenden Typen:

  • Tabellen, die ein Schema haben, und jede Spalte im Schema hat einen Datentyp.

    Informationen zum Erstellen von Tabellen finden Sie unter Tabellen erstellen.

  • Tabellenklone sind einfache, beschreibbare Kopien von BigQuery-Tabellen. BigQuery speichert nur den Unterschied zwischen einem Tabellenklon und dessen Basistabelle.

    Informationen zum Erstellen von Tabellenklonen finden Sie unter Tabellenklone erstellen.

  • Tabellen-Snapshots sind Tabellenkopien zu einem bestimmten Zeitpunkt. Sie sind schreibgeschützt, aber Sie können eine Tabelle aus einem Tabellen-Snapshot wiederherstellen. BigQuery speichert Byte, die sich von einem Snapshot und der Basistabelle unterscheiden. Daher verwendet ein Tabellen-Snapshot normalerweise weniger Speicherplatz als eine vollständige Kopie der Tabelle.

    Informationen zum Erstellen von Tabellen-Snapshots finden Sie unter Tabellen-Snapshots erstellen.

Externe Tabellen

Externe Tabellen werden außerhalb des BigQuery-Speichers gespeichert und verweisen auf Daten, die außerhalb von BigQuery gespeichert sind. Weitere Informationen finden Sie unter Einführung in externe Datenquellen. Externe Tabellen enthalten die folgenden Typen:

  • BigLake-Tabellen, die auf strukturierte Daten verweisen, die in Datenspeichern wie Cloud Storage, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) und Azure Blob Storage gespeichert sind. Mit diesen Tabellen können Sie eine detaillierte Sicherheit auf Tabellenebene erzwingen.

    Informationen zum Erstellen von BigLake-Tabellen finden Sie in den folgenden Themen:

  • Objekttabellen, die auf unstrukturierte Daten verweisen, die in Datenspeichern wie Cloud Storage gespeichert sind.

    Informationen zum Erstellen von Objekttabellen finden Sie unter Objekttabellen erstellen.

  • Externe Nicht-BigLake-Tabellen, die auf strukturierte Daten verweisen, die in Datenspeichern wie Cloud Storage, Google Drive und Bigtable gespeichert sind. Im Gegensatz zu BigLake-Tabellen können Sie mit diesen Tabellen keine detaillierte Sicherheit auf Tabellenebene erzwingen.

    Informationen zum Erstellen externer Tabellen, die nicht zu BigLake gehören, finden Sie in den folgenden Themen:

Ansichten

Ansichten sind logische Tabellen, die mithilfe einer SQL-Abfrage definiert werden. Dazu gehören die folgenden Typen:

  • Ansichten sind logische Tabellen, die mithilfe von SQL-Abfragen definiert werden. Mit diesen Abfragen wird die Ansicht definiert, die bei jeder Abfrage der Ansicht ausgeführt wird.

    Ansichten erstellen

  • Materialisierte Ansichten, die vorausberechnete Ansichten sind und die Ergebnisse der Ansichtsabfrage regelmäßig im Cache speichern. Die im Cache gespeicherten Ergebnisse werden im BigQuery-Speicher aufbewahrt.

    Informationen zum Erstellen von materialisierten Ansichten finden Sie unter Materialisierte Ansichten erstellen.

Tabellenbeschränkungen

BigQuery-Tabellen unterliegen den folgenden Beschränkungen:

  • Tabellennamen dürfen nur einmal pro Datensatz vorkommen.
  • Für das Exportieren von BigQuery-Tabellendaten wird nur Cloud Storage als Ziel unterstützt.
  • Wenn Sie einen API-Aufruf verwenden und ein Dataset rund 50.000 oder mehr Tabellen enthält, verlangsamt sich deren Aufzählung.
  • In der Google Cloud Console können für jedes Dataset bis zu 50.000 Tabellen angezeigt werden.

Informationen zu den Einschränkungen für externe BigQuery-Tabellen finden Sie in den folgenden Themen:

Tabellenkontingente

Für die verschiedenen Arten von Jobs, die für Tabellen ausgeführt werden können, gelten Kontingente und Beschränkungen, einschließlich der folgenden Kontingente:

Weitere Informationen zu allen Kontingenten und Limits finden Sie unter Kontingente und Limits.

Preise für Tabellen

Wenn Sie Tabellen in BigQuery erstellen und verwenden, hängen die Gebühren davon ab, welche Datenvolumen in den Tabellen und Partitionen gespeichert werden und welche Abfragen für die Tabellendaten ausgeführt werden:

  • Informationen zu den Preisen für Speicher finden Sie unter Speicherpreise.
  • Informationen zu den Preisen für Abfragen finden Sie unter Abfragepreise.

Viele Tabellenvorgänge sind kostenlos, darunter das Laden, Kopieren und Exportieren von Daten. Obwohl diese Vorgänge kostenlos sind, unterliegen sie dennoch den Kontingenten und Beschränkungen von BigQuery. Weitere Informationen zu allen kostenlosen Vorgängen finden Sie auf der Seite mit den Preisen unter Kostenlose Vorgänge.

Tabellensicherheit

Informationen zum Steuern des Zugriffs auf Tabellen in BigQuery finden Sie unter Einführung in die Tabellenzugriffssteuerung.

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