Introdução às tabelas

Uma tabela do BigQuery contém registos individuais organizados em linhas. Cada registo é composto por colunas (também denominadas campos).

Cada tabela é definida por um esquema que descreve os nomes das colunas, os tipos de dados e outras informações. Pode especificar o esquema de uma tabela quando esta é criada ou pode criar uma tabela sem um esquema e declarar o esquema na tarefa de consulta ou na tarefa de carregamento que a preenche pela primeira vez com dados.

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

Tipos de tabelas

As secções seguintes descrevem os tipos de tabelas suportados pelo BigQuery.

Tabelas padrão do BigQuery

As tabelas padrão do BigQuery contêm dados estruturados e são armazenadas no armazenamento do BigQuery num formato de colunas. Também pode armazenar referências a dados não estruturados em tabelas padrão através de colunas struct que seguem o formato ObjectRef. Para mais informações sobre como trabalhar com valores ObjectRef, consulte o artigo Especifique colunas ObjectRef em esquemas de tabelas.

O BigQuery tem os seguintes tipos de tabelas:

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

    Para obter informações sobre como criar tabelas, consulte o artigo Crie tabelas.

  • Clones de tabelas, que são cópias leves e graváveis de tabelas do BigQuery. O BigQuery apenas armazena a diferença entre um clone de uma tabela e a respetiva tabela base.

    Para ver informações sobre como criar um clone de tabela, consulte o artigo Crie clones de tabelas.

  • Instantâneos de tabelas, que são cópias de tabelas num determinado momento. São só de leitura, mas pode restaurar uma tabela a partir de uma captura instantânea da tabela. O BigQuery armazena bytes que são diferentes entre uma imagem instantânea e a respetiva tabela base, pelo que uma imagem instantânea de uma tabela usa normalmente menos armazenamento do que uma cópia completa da tabela.

    Para ver informações sobre como criar instantâneos de tabelas, consulte o artigo Crie instantâneos de tabelas.

Tabelas externas

As tabelas externas são armazenadas fora do armazenamento do BigQuery e referem-se a dados armazenados fora do BigQuery. Para mais informações, consulte o artigo Introdução a origens de dados externas. As tabelas externas incluem os seguintes tipos:

  • Tabelas BigLake, que fazem referência a dados estruturados armazenados em repositórios de dados, como o Cloud Storage, o Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) e o Azure Blob Storage. Estas tabelas permitem-lhe aplicar uma segurança detalhada ao nível da tabela.

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

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

    Para obter informações sobre como criar tabelas de objetos, consulte o artigo Crie tabelas de objetos.

  • Tabelas externas não 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 BigLake, estas tabelas não permitem aplicar uma segurança detalhada ao nível da tabela.

    Para obter informações sobre como criar tabelas externas não BigLake, consulte os seguintes tópicos:

Visualizações

As vistas são tabelas lógicas definidas através de uma consulta SQL. Estão incluídos os seguintes tipos:

  • Vistas, que são tabelas lógicas definidas através de consultas SQL. Estas consultas definem a vista que é executada sempre que a vista é consultada.

    Para ver informações sobre como criar visualizações de propriedade, consulte o artigo Crie visualizações de propriedade.

  • Vistas materializadas, que são vistas pré-calculadas que armazenam em cache periodicamente os resultados da consulta de visualização. Os resultados em cache são armazenados no armazenamento do BigQuery.

    Para obter informações sobre como criar visualizações materializadas, consulte o artigo Crie visualizações materializadas.

Limitações das tabelas

As tabelas do BigQuery estão sujeitas às seguintes limitações:

  • Os nomes das tabelas têm de ser exclusivos por conjunto de dados.
  • Quando exporta dados de tabelas do BigQuery, o único destino suportado é o Cloud Storage.
  • Quando usa uma chamada API, o desempenho da enumeração abranda à medida que se aproxima das 50 000 tabelas num conjunto de dados.
  • A Google Cloud consola pode apresentar até 50 000 tabelas para cada conjunto de dados.

Para ver informações sobre as limitações das tabelas externas do BigQuery, consulte os seguintes tópicos:

Quotas de tabelas

As quotas e os limites aplicam-se aos diferentes tipos de tarefas que pode executar em tabelas, incluindo as seguintes quotas:

Para mais informações sobre todas as quotas e limites, consulte o artigo Quotas e limites.

Preços das mesas

Quando cria e usa tabelas no BigQuery, os custos baseiam-se na quantidade de dados armazenados nas tabelas e nas partições, bem como nas consultas que executa nos dados das tabelas:

Muitas operações de tabelas são gratuitas, incluindo o carregamento, a cópia e a exportação de dados. Embora sejam gratuitas, estas operações estão sujeitas a quotas e limites do BigQuery. Para informações sobre todas as operações gratuitas, consulte Operações gratuitas na página de preços.

Segurança da mesa

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

O que se segue?