Introducción a las tablas
Una tabla de BigQuery contiene registros individuales organizados en filas. Cada registro está compuesto por columnas (también llamadas campos).
A cada tabla la define un esquema que describe los nombres de las columnas, los tipos de datos y otra información. Puedes especificar el esquema de una tabla cuando la creas, o puedes crear una tabla sin un esquema y declarar el esquema en el trabajo de consulta o de carga en el que los datos se propaguen primero.
Usa el formato projectname.datasetname.tablename
para calificar por completo el nombre de una tabla cuando usas GoogleSQL o el formato projectname:datasetname.tablename
para calificar por completo un nombre de tabla cuando uses la herramienta de línea de comandos de bq.
Tipos de tablas
En las siguientes secciones, se describen los tipos de tablas compatibles con BigQuery.
- Tablas estándar de BigQuery: Datos estructurados almacenados en el almacenamiento de BigQuery
- Tablas externas: tablas que hacen referencia a los datos almacenados fuera de BigQuery.
- Vistas: tablas lógicas que se crean mediante una consulta en SQL.
Tablas estándar de BigQuery
Las tablas estándar de BigQuery contienen datos estructurados y se almacenan en el almacenamiento de BigQuery en un formato de columnas. Se incluyen los siguientes tipos:
Las tablas, que tienen un esquema y cada columna del esquema tiene un tipo de datos.
Para obtener información sobre cómo crear tablas, consulta Crea tablas.
Clonaciones de tablas, que son copias livianas y editables de las tablas de BigQuery. BigQuery solo almacena el delta entre una clonación de tabla y su tabla base.
Para obtener información sobre cómo crear clonaciones de tablas, consulta Crea clonaciones de tablas.
Las instantáneas de tablas son copias de tablas de un momento determinado. Son de solo lectura, pero puedes restablecer una tabla desde una instantánea de tablas. BigQuery almacena bytes que son diferentes entre una instantánea y su tabla base, por lo que una instantánea de tabla suele usar menos almacenamiento que una copia completa de la tabla.
Para obtener información sobre cómo crear instantáneas de tablas, consulta Crea instantáneas de tablas.
Tablas externas
Las tablas externas se almacenan fuera del almacenamiento de BigQuery y hacen referencia a los datos almacenados fuera de BigQuery. Para obtener más información, consulta Introducción a las fuentes de datos externas. Las tablas externas incluyen los siguientes tipos:
Tablas de BigLake, que hacen referencia a datos estructurados almacenados en almacenes de datos como Cloud Storage, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) y Azure Blob Storage. Estas tablas te permiten aplicar una seguridad detallada a nivel de la tabla.
Para obtener información sobre cómo crear tablas de BigLake, consulta los siguientes temas:
Tablas de objetos, que hacen referencia a datos no estructurados almacenados en almacenes de datos como Cloud Storage.
Para obtener información sobre cómo crear tablas de objetos, consulta Crea tablas de objetos.
Tablas externas que no son de BigLake, que hacen referencia a los datos estructurados almacenados en almacenes de datos como Cloud Storage, Google Drive y Bigtable. A diferencia de las tablas de BigLake, estas no te permiten aplicar una seguridad detallada a nivel de la tabla.
Para obtener información sobre cómo crear tablas externas que no son de BigLake, consulta los siguientes temas:
Vistas
Las vistas son tablas lógicas que se definen mediante una consulta en SQL. Se incluyen los siguientes tipos:
Vistas, que son tablas lógicas que se definen mediante consultas en SQL. Estas consultas definen la vista que se ejecuta cada vez que se consulta la vista.
Para obtener información sobre cómo crear vistas, consulta Crea vistas.
Las vistas materializadas son vistas procesadas previamente que almacenan en caché de forma periódica los resultados de la consulta de vista. Los resultados almacenados en caché se almacenan en el almacenamiento de BigQuery.
Para obtener información sobre cómo crear vistas materializadas, consulta Crea vistas materializadas.
Limitaciones de tablas
Las tablas de BigQuery están sujetas a las siguientes limitaciones:
- Los nombres de las tablas deben ser únicos en cada conjunto de datos.
- Cuando exportas datos de tablas de BigQuery, el único destino admitido es Cloud Storage.
- Cuando usas una llamada a la API, se ralentiza el rendimiento de la enumeración a medida que te acercas a las 50,000 tablas por conjunto de datos.
- La consola de Google Cloud puede mostrar hasta 50,000 tablas por cada conjunto de datos.
Para obtener información sobre las limitaciones de las tablas externas de BigQuery, consulta los siguientes temas:
Cuotas de las tablas
Las cuotas y los límites se aplican a los diferentes tipos de trabajos que puedes ejecutar en las tablas, incluidas las siguientes cuotas:
- Cargar datos en tablas (trabajos de carga)
- Exportar datos desde tablas (trabajos de exportación)
- Consultar datos de tablas (trabajos de consulta)
- Copiar tablas (trabajos de copia)
Para obtener más información sobre todas las cuotas y los límites, consulta Cuotas y límites.
Precios de las tablas
Cuando creas y utilizas tablas en BigQuery, el cobro se realiza según la cantidad de datos almacenados en las tablas y particiones, y en las consultas que ejecutas en la tabla de datos:
- Para obtener información sobre los precios de almacenamiento, consulta Precios de almacenamiento.
- Para obtener información sobre los precios de las consultas, consulta Precios de consulta.
Muchas operaciones de tabla son gratuitas, incluidas cargar, copiar y exportar datos. A pesar de esto, estas operaciones están sujetas a las cuotas y los límites de BigQuery. Para obtener información sobre todas las operaciones gratuitas, consulta Operaciones gratuitas en la página de precios.
Seguridad de las tablas
Para controlar el acceso a las tablas en BigQuery, consulta Introducción a los controles de acceso a tablas.
¿Qué sigue?
- Aprende cómo crear y utilizar tablas.
- Aprende a administrar tablas.
- Aprende a modificar esquemas de tablas.
- Obtén más información sobre cómo trabajar con datos de tablas.