Présentation des tables

Une table BigQuery contient des enregistrements individuels organisés en lignes. Chaque enregistrement est composé de colonnes (également appelées champs).

Chaque table est définie par un schéma qui décrit les noms de colonne, les types de données et d'autres informations. Vous pouvez spécifier le schéma d'une table lors de sa création. Vous pouvez également créer une table sans schéma et indiquer le schéma dans la tâche de requête ou la tâche de chargement. Ces tâches permettent d'insérer des données préliminaires dans le schéma.

Utilisez le format projectname.datasetname.tablename pour qualifier entièrement un nom de table lorsque vous utilisez GoogleSQL, ou le format projectname:datasetname.tablename pour qualifier entièrement un nom de table lorsque vous utilisez l'outil de ligne de commande bq.

Types de table

Les sections suivantes décrivent les types de tables compatibles avec BigQuery.

  • Tables BigQuery standards: données structurées stockées dans l'espace de stockage BigQuery.
  • Tables externes: tables qui référencent des données stockées en dehors de BigQuery.
  • Vues: tables logiques créées à l'aide d'une requête SQL.

Tables BigQuery standards

Les tables BigQuery standards contiennent des données structurées et sont stockées dans un espace de stockage BigQuery sous forme de colonnes. Vous pouvez également stocker des références à des données non structurées dans des tables standards à l'aide de colonnes struct qui respectent le format ObjectRef. Pour en savoir plus sur l'utilisation des valeurs ObjectRef, consultez la section Spécifier des colonnes ObjectRef dans des schémas de table.

BigQuery propose les types de tables suivants:

  • Les tables, qui ont un schéma et chaque colonne du schéma, possède un type de données.

    Pour en savoir plus sur la création de tables, consultez la page Créer des tables.

  • Clones de tables, qui sont des copies légères et accessibles en écriture de tables BigQuery. BigQuery ne stocke que le delta entre un clone de table et sa table de base.

    Pour en savoir plus sur la création de clones de table, consultez la section Créer des clones de table.

  • Les instantanés de table sont des copies de tables à un moment précis. Elles sont en lecture seule, mais vous pouvez restaurer une table à partir d'un instantané de table. BigQuery stocke les octets qui diffèrent entre un instantané et sa table de base. Par conséquent, un instantané de table utilise généralement moins d'espace de stockage qu'une copie complète de la table.

    Pour plus d'informations sur la création d'instantanés de table, consultez la page Créer des instantanés de table.

Tables externes

Les tables externes sont stockées en dehors de l'espace de stockage BigQuery et font référence aux données stockées en dehors de BigQuery. Pour en savoir plus, consultez la page Présentation des sources de données externes. Les tables externes incluent les types suivants:

  • Les tables BigLake, qui référencent des données structurées stockées dans des datastores tels que Cloud Storage, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) et Azure Blob Storage. Ces tables vous permettent d'appliquer une sécurité précise au niveau de la table.

    Pour plus d'informations sur la création de tables BigLake, consultez les rubriques suivantes:

  • Les tables d'objets, qui font référence à des données non structurées stockées dans des datastores tels que Cloud Storage.

    Pour en savoir plus sur la création de tables d'objets, consultez la page Créer des tables d'objets.

  • Les tables externes non BigLake qui référencent des données structurées stockées dans des datastores tels que Cloud Storage, Google Drive et Bigtable. Contrairement aux tables BigLake, ces tables ne vous permettent pas d'appliquer une sécurité précise au niveau de la table.

    Pour en savoir plus sur la création de tables externes non BigLake, consultez les rubriques suivantes:

Vues

Les vues sont des tables logiques définies à l'aide d'une requête SQL. En voici quelques types :

  • Les vues sont des tables logiques définies à l'aide de requêtes SQL. Ces requêtes définissent la vue exécutée chaque fois que la vue est interrogée.

    Pour en savoir plus sur la création de vues, consultez la page Créer des vues.

  • Les vues matérialisées sont des vues précalculées qui mettent régulièrement en cache les résultats d'une requête de vue. Les résultats mis en cache sont stockés dans l'espace de stockage BigQuery.

    Pour en savoir plus sur la création de vues matérialisées, consultez Créer des vues matérialisées.

Limites des tables

Les tables BigQuery sont soumises aux limitations suivantes :

  • Les noms de table doivent être spécifiques pour chaque ensemble de données.
  • Lorsque vous exportez les données d'une table BigQuery, la seule destination possible est Cloud Storage.
  • Lorsque vous utilisez un appel d'API, les performances d'énumération sont ralenties à mesure que vous approchez 50 000 tables dans un ensemble de données.
  • La console Google Cloud peut afficher jusqu'à 50 000 tables pour chaque ensemble de données.

Pour en savoir plus sur les limites des tables externes BigQuery, consultez les rubriques suivantes:

Quotas des tables

Les quotas et les limites s'appliquent aux différents types de tâches que vous pouvez exécuter sur les tables, ce qui comprend les quotas suivants :

Pour plus d'informations sur les quotas et les limites, consultez la section Quotas et limites.

Tarifs des tables

Lorsque vous créez et utilisez des tables dans BigQuery, vos frais sont basés sur la quantité de données stockées dans les tables et les partitions, ainsi que sur les requêtes que vous exécutez sur les données :

  • Pour plus d'informations sur la tarification du stockage, consultez la section Tarifs de stockage.
  • Pour en savoir plus sur la tarification relative aux requêtes, consultez la section Tarifs des requêtes.

De nombreuses opérations de table sont gratuites, y compris le chargement, la copie et l'exportation de données. Bien que gratuites, ces opérations sont soumises aux quotas et limites propres à BigQuery. Pour en savoir plus sur toutes les opérations gratuites, consultez la section Opérations gratuites de la page des tarifs.

Sécurité des tables

Pour savoir comment contrôler l'accès aux tables dans BigQuery, consultez la page Contrôler l'accès aux ressources avec IAM.

Étape suivante