Kontingente und Limits

In diesem Dokument sind die für BigQuery geltenden Kontingente und Limits aufgeführt. Weitere Informationen zu Kontingenten finden Sie unter Kontingente für Virtual Private Cloud.

Ein Kontingent schränkt ein, wie viel von einer bestimmten gemeinsam genutzten Google Cloud-Ressource Ihr Google Cloud-Projekt nutzen kann, einschließlich Hardware, Software und Netzwerkkomponenten. Daher sind Kontingente Teil eines Systems, das Folgendes tut:

• Ihre Nutzung oder Ihren Verbrauch von Google Cloud-Produkten und -Diensten überwachen.
• Ihren Verbrauch dieser Ressourcen einschränken, um u. a. für Fairness zu sorgen und Nutzungsspitzen zu reduzieren.
• Konfigurationen verwalten, die automatisch vorgeschriebene Einschränkungen erzwingen.
• Möglichkeit, das Kontingent anzufordern oder zu ändern.

Wenn ein Kontingentlimit überschritten wird, blockiert das System in den meisten Fällen den Zugriff auf die entsprechende Google-Ressource und die Aufgabe, die Sie ausführen möchten, schlägt fehl. In den meisten Fällen gelten Kontingente für jedes Google Cloud-Projekt und werden von allen Anwendungen und IP-Adressen geteilt, die dieses Google Cloud-Projekt verwenden.

Für BigQuery-Ressourcen gelten außerdem Beschränkungen. Diese Limits stehen nicht im Zusammenhang mit dem Kontingentsystem. Limits können nur geändert werden, wenn dies angegeben ist.

Standardmäßig gelten BigQuery-Kontingente und -Limits pro Projekt. Kontingente und Limits, die auf anderer Basis angewendet werden, sind entsprechend gekennzeichnet. Beispiel: die maximale Anzahl der Spalten pro Tabelle oder die maximale Anzahl gleichzeitiger API-Anfragen pro Nutzer. Die einzelnen Richtlinien können je nach Ressourcenverfügbarkeit, Nutzerprofil, Service Usage-Verlauf sowie weiteren Faktoren unterschiedlich sein und ohne Vorankündigung geändert werden.

Kontingentauffüllung

Die täglichen Kontingente werden den ganzen Tag über in regelmäßigen Intervallen aufgefüllt, um das Verhalten von Ratenbegrenzungen zu steuern. So werden auch längere Unterbrechungen durch aufgebrauchte Kontingente vermieden. Das Aufstocken dieser erfolgt – im Vergleich zu einer einzigen täglichen Gesamtauffüllung – meist schon innerhalb weniger Minuten.

Kontingenterhöhung anfordern

Verwenden Sie zur Erhöhung/Verringerung der meisten Kontingenten die Google Cloud Console. Weitere Informationen finden Sie unter Höheres Kontingentlimit anfordern.

Klicken Sie auf Anleitung, um eine detaillierte Anleitung zum Anfordern einer Kontingenterhöhung in der Google Cloud Console zu erhalten:

Anleitung

Kontingentnutzung einschränken

Informationen zum Einschränken der Nutzung einer bestimmten Ressource durch Angabe eines kleineren Kontingents als die Standardeinstellung finden Sie unter Nutzung einschränken.

Erforderliche Berechtigungen

Zum Anzeigen und Aktualisieren Ihrer BigQuery-Kontingente in der Google Cloud Console benötigen Sie die gleichen Berechtigungen wie für alle Google Cloud-Kontingente. Weitere Informationen finden Sie unter Google Cloud-Kontingentberechtigungen.

Fehlerbehebung

Informationen zur Fehlerbehebung bei Kontingenten und Limits finden Sie unter Fehler in BigQuery-Kontingenten beheben.

Jobs

Kontingente und Beschränkungen gelten für Jobs, die BigQuery für Sie ausführt, unabhängig davon, ob sie mit der Google Cloud Console, dem bq-Befehlszeilentool oder programmatisch mit der REST API oder Clientbibliotheken ausgeführt werden.

Abfragejobs

Die folgenden Kontingente gelten für Abfragejobs, die durch die Ausführung von interaktiven Abfragen, geplanten Abfragen und Jobs, die mit den API-Methoden jobs.query und jobs.insert (Typ „query“) gesendet werden, automatisch erstellt werden:

Kontingent	Standard	Notes
Abfragenutzung pro Tag	Unbegrenzt	Die Anzahl der Byte, die von Abfragen in einem Projekt verarbeitet werden können, ist nicht begrenzt. Kontingent in der Google Cloud Console ansehen
Abfragenutzung pro Tag und Nutzer	Unbegrenzt	Die Anzahl der Byte, die die Abfragen eines Nutzers pro Tag verarbeiten können, ist unbegrenzt. Kontingent in der Google Cloud Console ansehen
Regionenübergreifende Byte pro Tag für föderierte Cloud SQL-Abfragen	1 TB	Wenn sich der BigQuery-Standort zur Abfrageverarbeitung und der Cloud SQL-Instanzstandort unterscheiden, ist Ihre Abfrage regionenübergreifend. Ihr Projekt kann pro Tag bis zu 1 TB an regionenübergreifenden Abfragen ausführen. Siehe Föderierte Cloud SQL-Abfragen. Kontingent in der Google Cloud Console ansehen
Cloudübergreifend übertragene Byte/Tag	1 TB	Sie können pro Tag bis zu 1 TB Daten von einem Amazon S3-Bucket oder von einem Azure Blob Storage übertragen. Weitere Informationen finden Sie unter Cloudübergreifende Übertragung von Amazon S3 und Azure. Kontingent in der Google Cloud Console ansehen

Die folgenden Limits gelten für Abfragejobs, die durch die Ausführung von interaktiven Abfragen, geplanten Abfragen und Jobs, die mit den API-Methoden jobs.query und jobs.insert (Typ „query“) gesendet werden, automatisch erstellt werden:

Limit	Standard	Notes
Maximale Anzahl interaktiver Abfragen in der Warteschlange	1.000 Abfragen	Ihr Projekt kann bis zu 1.000 interaktive Abfragen in die Warteschlange stellen. Bei zusätzlichen interaktiven Abfragen, die dieses Limit überschreiten, wird ein Kontingentfehler zurückgegeben.
Maximale Anzahl von Batchabfragen in der Warteschlange	20.000 Abfragen	Ihr Projekt kann bis zu 20.000 Batchabfragen in die Warteschlange stellen. Bei zusätzlichen Batchabfragen, die dieses Limit überschreiten, wird ein Kontingentfehler zurückgegeben.
Maximale Anzahl gleichzeitiger interaktiver Abfragen externer Bigtable-Datenquellen	16 Abfragen	Mit dem Projekt können bis zu 16 Abfragen gleichzeitig in einer externen Bigtable-Datenquelle ausgeführt werden.
Maximale Anzahl gleichzeitiger Abfragen, die Remotefunktionen enthalten	10 Abfragen	Sie können bis zu zehn Abfragen gleichzeitig mit Remotefunktionen pro Projekt ausführen.
Maximale Anzahl gleichzeitiger Abfragen mit mehreren Anweisungen	1.000 Abfragen mit mehreren Anweisungen	Ihr Projekt kann bis zu 1.000 Abfragen mit mehreren Anweisungen gleichzeitig ausführen. Weitere Kontingente und Limits im Zusammenhang mit Abfragen mit mehreren Anweisungen finden Sie unter Abfragen mit mehreren Anweisungen.
Maximale Anzahl gleichzeitiger Legacy-SQL-Abfragen, die UDFs enthalten	6 Abfragen	Ihr Projekt kann bis zu sechs Legacy-SQL-Abfragen mit benutzerdefinierten Funktionen (UDFs) gleichzeitig ausführen. Dieses Limit umfasst sowohl interaktive als auch Batchabfragen. Interaktive Abfragen, die UDFs enthalten, werden auch auf das Limit für gleichzeitige interaktive Abfragen angerechnet. Dieses Limit gilt nicht für GoogleSQL-Abfragen.
Tageslimit für die Abfragegröße	Unbegrenzt	Standardmäßig gibt es kein Tageslimit für die Abfragegröße. Sie können jedoch die Menge der von Nutzern abgefragten Daten begrenzen, indem Sie benutzerdefinierte Kontingente erstellen, um die Abfragenutzung pro Tag oder die Abfragenutzung pro Tag und Nutzer zu steuern.
Tageslimit für die Zieltabellenaktualisierung	Siehe Maximale Anzahl von Tabellenvorgängen pro Tag.	Aktualisierungen von Zieltabellen in einem Abfragejob werden auf das Limit für die maximale Anzahl von Tabellenvorgängen pro Tag für die Zieltabellen angerechnet. Zu den Aktualisierungen der Zieltabelle gehören Anhänge- und Überschreibungsvorgänge, die von Abfragen ausgeführt werden, die Sie mithilfe der Google Cloud Console, des bq-Befehlszeilentools oder des Aufrufs der API-Methoden jobs.query und jobs.insert (Typ „query“) ausführen.
Limit für die Ausführungszeit von Abfragen/Mehrfachanweisungen	6 Stunden	Eine Abfrage oder eine Abfrage mit mehreren Anweisungen kann bis zu sechs Stunden dauern und schlägt dann fehl. Manchmal werden Abfragen jedoch wiederholt. Eine Abfrage kann bis zu dreimal wiederholt werden und jeder Versuch kann bis zu sechs Stunden dauern. Daher kann eine Abfrage eine Gesamtlaufzeit von mehr als sechs Stunden haben. Das Zeitlimit für den Job CREATE MODEL ist standardmäßig auf 24 Stunden festgelegt, mit Ausnahme von Zeitachsen, AutoML- und Hyperparameter-Abstimmungsjobs, die nach 72 Stunden abgelaufen sind.
Maximale Anzahl von Ressourcen, auf die pro Abfrage verwiesen wird	1.000 Ressourcen	Eine Abfrage kann nach vollständiger Erweiterung auf bis zu 1.000 einzelne Tabellen, einzelne Ansichten, einzelne benutzerdefinierte Funktionen (UDFs) und einzelne Tabellenfunktionen verweisen. Dieses Limit umfasst Folgendes: Tabellen, Ansichten, UDFs und Tabellenfunktionen, auf die die Abfrage direkt verweist. Tabellen, Ansichten, UDFs und Tabellenfunktionen, auf die von anderen Ansichten/UDFs/Tabellenfunktionen verwiesen wird, auf die die Abfrage verweist.
Maximale Länge von SQL-Abfragezeichen	1.024.000 Zeichen	Eine SQL-Abfrage kann bis zu 1.024.000 Zeichen lang sein. Dieses Limit umfasst Kommentare und Leerzeichen. Wenn Ihre Abfrage länger ist, wird der folgende Fehler angezeigt: The query is too large. Wenn Sie innerhalb dieses Limits bleiben möchten, sollten Sie eventuell große Arrays oder Listen durch Abfrageparameter ersetzen und eine lange Abfrage in mehrere Abfragen in der Sitzung.
Maximale Länge ungelöster Legacy-SQL-Abfragen	256 KB	Eine ungelöste Legacy-SQL-Abfrage kann bis zu 256 KB lang sein. Wenn Ihre Abfrage länger ist, wird der folgende Fehler angezeigt: The query is too large. Wenn Sie innerhalb dieses Limits bleiben möchten, sollten Sie eventuell große Arrays oder Listen durch Abfrageparameter ersetzen.
Maximale Länge ungelöster GoogleSQL-Abfragen	1 MB	Eine ungelöste GoogleSQL-Abfrage kann bis zu 1 MB lang sein. Wenn Ihre Abfrage länger ist, wird der folgende Fehler angezeigt: The query is too large. Wenn Sie innerhalb dieses Limits bleiben möchten, sollten Sie eventuell große Arrays oder Listen durch Abfrageparameter ersetzen.
Maximale Länge gelöster Legacy- und GoogleSQL-Abfragen	12 MB	Das Limit für die Länge der gelösten Abfragen umfasst die Länge aller Ansichten und Platzhaltertabellen, auf die sich die Abfrage bezieht.
Maximale Anzahl von GoogleSQL-Abfrageparametern	10.000 Parameter	Eine GoogleSQL-Abfrage kann bis zu 10.000 Parameter haben.
Maximale Anfragegröße	10 MB	Die Anfragegröße kann bis zu 10 MB betragen, einschließlich zusätzlicher Attribute wie Abfrageparameter.
Maximale Antwortgröße	10 GB komprimiert	Die Größe ist je nach Komprimierungsverhältnis der Daten unterschiedlich. Die tatsächliche Größe der Antwort kann 10 GB deutlich überschreiten. Beim Schreiben umfangreicher Abfrageergebnisse in eine Zieltabelle ist die maximale Größe der Antwort unbegrenzt.
Maximale Zeilengröße	100 MB	Die maximale Zeilengröße ist ein Näherungswert, da das Limit auf der internen Darstellung der Zeilendaten basiert. Es kommt in bestimmten Phasen der Ausführung eines Abfragejobs zur Anwendung.
Maximale Anzahl von Spalten in einer Tabelle, einem Abfrageergebnis oder einer Ansichtsdefinition	10.000 Spalten	Eine Tabelle, ein Abfrageergebnis oder eine Ansichtsdefinition kann bis zu 10.000 Spalten enthalten.
Maximale Anzahl gleichzeitiger Slots für On-Demand-Preise	2.000 Slots pro Projekt 20.000 Slots pro Organisation	Bei On-Demand-Preisen kann Ihr Projekt bis zu 2.000 Slots gleichzeitig ausführen. Auf Organisationsebene gibt es außerdem eine Obergrenze von 20.000 gleichzeitigen Slots. BigQuery ist bereit, Slots gleichmäßig zwischen Projekten innerhalb einer Organisation zuzuweisen, wenn die Gesamtnachfrage mehr als 20.000 Slots beträgt. BigQuery-Slots werden auf alle Abfragen in einem Einzelprojekt aufgeteilt. BigQuery kann dieses Limit überschreiten, um Ihre Abfragen zu beschleunigen. Informationen darüber, wie viele Slots Sie nutzen, finden Sie unter Einführung in BigQuery-Monitoring.
Maximale CPU-Nutzung pro gescannten Daten zu On-Demand-Preisen	256 CPU-Sekunden pro gescannten MiB	Bei On-Demand-Preisen kann Ihre Abfrage etwa bis zu 256 CPU-Sekunden pro MiB gescannter Daten nutzen. Wenn die Abfrage für die verarbeitete Datenmenge zu CPU-intensiv ist, schlägt die Abfrage mit dem Fehler billingTierLimitExceeded fehl. Weitere Informationen finden Sie unter billingTierLimitExceeded.
Mutationen einer Transaktionstabelle mit Mehrfachanweisungen	100 Tabellen	Eine Transaktion kann Daten in maximal 100 Tabellen mutieren.
Änderungen der Transaktionspartition mit mehreren Anweisungen	100.000 Partitionsänderungen	Eine Transaktion kann maximal 100.000 Partitionsänderungen ausführen.
Maximale Größe von BigQuery Omni-Abfrageergebnissen	20 GiB unkomprimiert	Die maximale Ergebnisgröße beträgt 20 GiB logische Byte beim Abfragen von Azure- oder AWS. Wenn das Abfrageergebnis größer als 20 GiB ist, sollten Sie die Ergebnisse nach Amazon S3 oder Blob Storage exportieren. Weitere Informationen finden Sie unter BigQuery Omni-Limits.
BigQuery Omni-Gesamtgröße der Abfrageergebnisse pro Tag	1 TB	Die Gesamtgröße der Abfrageergebnisse für ein Projekt beträgt 1 TB pro Tag. Weitere Informationen finden Sie unter BigQuery Omni-Limits.
Maximale Zeilengröße in BigQuery Omni	10 MiB	Die maximale Zeilengröße beträgt 10 MiB beim Abfragen von Azure- oder AWS-Daten. Weitere Informationen finden Sie unter BigQuery Omni-Limits.

Obwohl geplante Abfragen Features von BigQuery Data Transfer Service verwenden, sind sie keine Übertragungen und unterliegen nicht den Limits für Ladejobs.

Exportjobs

Die folgenden Limits gelten für Jobs, die Daten aus BigQuery exportieren, indem das bq-Befehlszeilentool, die Google Cloud Console oder die API-Methode jobs.insert (Typ „export“) verwendet wird.

Limit	Standard	Notes
Maximale Anzahl exportierter Byte pro Tag	50 TB	Mit dem freigegebenen Slot-Pool können Sie bis zu 50 TB (Tebibyte) Daten pro Tag kostenlos aus einem Projekt exportieren. Sie können eine Cloud Monitoring-Benachrichtigungsrichtlinie einrichten, die eine Benachrichtigung über die Anzahl der exportierten Byte liefert. Führen Sie einen der folgenden Schritte aus, um mehr als 50 TB Daten pro Tag zu exportieren: Erstellen Sie eine Slot-Reservierung und geben Sie PIPELINE als Zuweisungstyp an. Die Abrechnung erfolgt nach dem kapazitätsbasierten Preis. Verwenden Sie die SQL-Anweisung EXPORT DATA. Je nach Konfiguration Ihres Projekts werden Sie entweder mit On-Demand- oder kapazitätsbasierten Preisen abgerechnet. Verwenden Sie die Storage Read API. Wir stellen Ihnen den Preis für Streaming-Lesevorgänge in Rechnung. Die Ablaufzeit beträgt garantiert mindestens 6 Stunden ab dem Zeitpunkt der Sitzungserstellung.
Maximale Anzahl von Exportjobs pro Tag	100.000 Exporte	Sie können bis zu 100.000 Exporte pro Tag in einem Projekt ausführen. Führen Sie einen der folgenden Schritte aus, um mehr als 100.000 Exporte pro Tag auszuführen: Erstellen Sie eine Slot-Reservierung und geben Sie PIPELINE als Zuweisungstyp an oder verwenden Sie eine vorhandene PIPELINE-Zuweisung. Die Abrechnung erfolgt nach dem kapazitätsbasierten Preis. Verwenden Sie die SQL-Anweisung EXPORT DATA. Je nach Konfiguration Ihres Projekts werden Sie entweder mit On-Demand- oder kapazitätsbasierten Preisen abgerechnet. Verwenden Sie die Storage Read API. Wir stellen Ihnen den Preis für Streaming-Lesevorgänge in Rechnung. Die Ablaufzeit beträgt garantiert mindestens 6 Stunden ab dem Zeitpunkt der Sitzungserstellung.
Maximale Tabellengröße, die in eine einzelne Datei exportiert wird	1 GB	Sie können in einer Datei bis zu 1 GB Tabellendaten exportieren. Wenn Sie mehr als 1 GB Daten exportieren möchten, verwenden Sie einen Platzhalter, um die Daten in mehrere Dateien zu exportieren. Wenn Sie Daten in mehrere Dateien exportieren, kann die Größe der Dateien variieren. In einigen Fällen beträgt die Größe der Ausgabedateien mehr als 1 GB.
Platzhalter-URIs pro Export	500 URIs	Ein Export kann bis zu 500 Platzhalter-URIs enthalten.

Weitere Informationen zur Anzeige der aktuellen Nutzung von Exportjobs finden Sie unter Aktuelle Kontingentnutzung aufrufen.

Ladejobs

Die folgenden Limits gelten, wenn Sie Daten in BigQuery laden, indem Sie die Google Cloud Console, das bq-Befehlszeilentool oder die API-Methode jobs.insert (Typ „load“) verwenden.

Limit	Standard	Notes
Ladejobs pro Tabelle und Tag	1.500 Jobs	Ladejobs, einschließlich fehlgeschlagener Ladejobs, werden auf das Limit für die Anzahl von Tabellenvorgängen pro Tag für die Zieltabelle angerechnet. Informationen zu Limits für die Anzahl von Tabellenvorgängen pro Tag für Standardtabellen und partitionierte Tabellen finden Sie unter Tabellen.
Ladejobs pro Tag	100.000 Jobs	Ihr Projekt wird mit einem Kontingent von maximal 100.000 Ladejobs alle 24 Stunden aufgefüllt. Fehlgeschlagene Ladejobs werden auf dieses Limit angerechnet. In einigen Fällen ist es möglich, mehr als 100.000 Ladejobs innerhalb von 24 Stunden auszuführen, wenn das Kontingent des Vortags nicht vollständig genutzt wurde.
Maximale Anzahl von Spalten pro Tabelle	10.000 Spalten	Eine Tabelle kann bis zu 10.000 Spalten enthalten.
Maximale Größe pro Ladejob	15 TB	Die Gesamtgröße aller CSV-, JSON-, Avro-, Parquet- und ORC-Eingabedateien kann bis zu 15 TB betragen.
Maximale Anzahl von Quell-URIs in der Jobkonfiguration	10.000 URIs	Eine Jobkonfiguration kann bis zu 10.000 Quell-URIs enthalten.
Maximale Anzahl von Dateien pro Ladejob	10.000.000 Dateien	Ein Ladejob kann insgesamt bis zu 10 Millionen Dateien enthalten, einschließlich aller Dateien, die den Platzhalter-URIs entsprechen.
Maximale Anzahl von Dateien im Cloud Storage-Quell-Bucket	ca. 60.000.000 Dateien	Ein Ladejob kann aus einem Cloud Storage-Bucket mit bis zu ca. 60.000.000 Dateien lesen.
Ausführungszeitlimit für Ladejobs	6 Stunden	Ein Ladejob schlägt fehl, wenn er länger als sechs Stunden ausgeführt wird.
Avro: Maximale Größe für Dateidatenblöcke	16 MB	Die maximale Größe für Avro-Dateidatenblöcke beträgt 16 MB.
CSV: Maximale Zellengröße	100 MB	CSV-Zellen können bis zu 100 MB groß sein.
CSV: Maximale Zeilengröße	100 MB	CSV-Zeilen können bis zu 100 MB groß sein.
CSV: Maximale Dateigröße – komprimiert	4 GB	Das Größenlimit für eine komprimierte CSV-Datei beträgt 4 GB.
CSV: Maximale Dateigröße – unkomprimiert	5 TB	Das Größenlimit für eine unkomprimierte CSV-Datei beträgt 5 TB.
JSON: Maximale Zeilengröße	100 MB	JSON-Zeilen können bis zu 100 MB groß sein.
JSON: Maximale Dateigröße – komprimiert	4 GB	Das Größenlimit für eine komprimierte JSON-Datei beträgt 4 GB.
JSON: Maximale Dateigröße – unkomprimiert	5 TB	Das Größenlimit für eine unkomprimierte JSON-Datei beträgt 5 TB.

Wenn Sie aufgrund häufiger Aktualisierungen die Limits für Ladejobs regelmäßig überschreiten, sollten Sie stattdessen in Betracht ziehen, Daten in BigQuery zu streamen.

Informationen zur Anzeige der aktuellen Nutzung von Ladejobs finden Sie unter Aktuelle Kontingentnutzung aufrufen.

Kontingente für BigQuery Data Transfer Service-Ladejobs

Durch BigQuery Data Transfer Service-Übertragungen erstellte Ladejobs werden auf die BigQuery-Kontingente für Ladejobs angerechnet. Planen Sie sorgfältig, wie viele Übertragungen Sie in jedem Projekt auswählen, um zu verhindern, dass Übertragungen und andere Ladejobs zum Fehler quotaExceeded führen.

Mit der folgenden Gleichung können Sie die für Ihre Übertragungen erforderliche Anzahl von Ladejobs schätzen.

Number of daily jobs = Number of transfers x Number of tables x Schedule frequency x Refresh window

Dabei gilt:

• Number of transfers ist die Anzahl der Übertragungskonfigurationen, die Sie in Ihrem Projekt aktivieren.

• Number of tables ist die Anzahl der Tabellen, die durch jede einzelne Übertragungsart erstellt werden. Die Anzahl der Tabellen variiert je nach Übertragungsart:

  • Bei Campaign Manager-Übertragungen werden etwa 25 Tabellen erstellt.
  • Bei Google Ads-Übertragungen werden etwa 60 Tabellen erstellt.
  • Bei Google Ad Manager-Übertragungen werden etwa 40 Tabellen erstellt.
  • Bei Google Play-Übertragungen werden etwa 25 Tabellen erstellt.
  • Bei Search Ads 360-Übertragungen werden etwa 50 Tabellen erstellt.
  • Bei YouTube-Übertragungen werden etwa 50 Tabellen erstellt.

• Schedule frequency beschreibt, wie oft Übertragungen ausgeführt werden. Zu jeder Übertragungsart sind Übertragungszeitpläne verfügbar:

  • Campaign Manager
  • Google Ads
  • Google Ad Manager
  • Google Merchant Center (Beta)
  • Google Play
  • Search Ads 360 (Beta)
  • YouTube-Kanal
  • YouTube-Rechteinhaber

• Refresh window ist die Anzahl der in die Datenübertragung einzubeziehenden Tage. Wenn Sie 1 eingeben, wird kein täglicher Backfill durchgeführt.

Kopierjobs

Die folgenden Limits gelten für BigQuery-Jobs zum Kopieren von Tabellen, einschließlich Jobs, die eine Kopie, einen Klon oder einen Snapshot einer Standardtabelle, eines Tabellenklons oder eines Tabellen-Snapshots erstellen. Die Limits gelten für Jobs, die mit der Google Cloud Console, dem bq-Befehlszeilentool oder der Methode jobs.insert erstellt wurden, die das copy-Feld in der Jobkonfiguration angibt. Kopierjobs werden auf diese Limits angerechnet, unabhängig davon, ob sie erfolgreich sind.

Limit	Standard	Notes
Kopierjobs pro Zieltabelle und Tag		Siehe Tabellenvorgänge pro Tag.
Kopierjobs pro Tag	100.000 Jobs	Ihr Projekt kann bis zu 100.000 Kopierjobs pro Tag ausführen.
Regionenübergreifende Kopierjobs pro Zieltabelle und Tag	100 Jobs	Ihr Projekt kann pro Tag bis zu 100 regionenübergreifende Kopierjobs für eine Zieltabelle ausführen.
Regionenübergreifende Kopierjobs pro Tag	2.000 Jobs	Ihr Projekt kann bis zu 2.000 regionenübergreifende Kopierjobs pro Tag ausführen.
Anzahl der zu kopierenden Quelltabellen	1.200 Quelltabellen	Sie können bis zu 1.200 Quelltabellen pro Kopierjob kopieren.

Informationen zur aktuellen Nutzung von Kopierjobs finden Sie unter Kopierjobs – Aktuelle Kontingentnutzung aufrufen.

Für das Kopieren von Datasets gelten die folgenden Limits:

Limit	Standard	Notes
Maximale Anzahl von Tabellen im Quell-Dataset	20.000 Tabellen	Ein Quell-Dataset kann bis zu 20.000 Tabellen enthalten.
Maximale Anzahl von Tabellen, die pro Ausführung in ein Ziel-Dataset in derselben Region kopiert werden können	20.000 Tabellen	Ihr Projekt kann 20.000 Tabellen pro Ausführung in ein Ziel-Dataset kopieren, das sich in derselben Region befindet.
Maximale Anzahl von Tabellen, die pro Ausführung in ein Ziel-Dataset in einer anderen Region kopiert werden können	1.000 Tabellen	Ihr Projekt kann 1.000 Tabellen pro Ausführung in ein Ziel-Dataset kopieren, das sich in einer anderen Region befindet. Wenn Sie beispielsweise eine regionenübergreifende Kopie eines Datasets konfigurieren, das 8.000 Tabellen enthält, erstellt BigQuery Data Transfer Service automatisch acht sequenzielle Ausführungen. Bei der ersten Ausführung werden 1.000 Tabellen kopiert. 24 Stunden später kopiert die zweite Ausführung 1.000 Tabellen. Dieser Vorgang wird fortgesetzt, bis alle Tabellen im Dataset kopiert wurden, bis zum Maximum von 20.000 Tabellen pro Dataset.

Reservierungen

Die folgenden Kontingente gelten für Reservierungen:

Kontingent	Standard	Notes
Gesamtzahl der Slots für die EU-Region	5.000 Slots	Die maximale Anzahl von BigQuery-Slots, die Sie in der EU-Multiregion mit der Google Cloud Console erwerben können. Kontingente in der Google Cloud Console ansehen
Gesamtzahl der Slots für die US-Region	10.000 Slots	Die maximale Anzahl von BigQuery-Slots, die Sie in der US-Multiregion mit der Google Cloud Console erwerben können. Kontingente in der Google Cloud Console ansehen
Gesamtzahl der Slots für die us-east1-Region	4.000 Slots	Die maximale Anzahl von BigQuery-Slots, die Sie in der aufgelisteten Region über die Google Cloud Console erwerben können. Kontingente in der Google Cloud Console ansehen
Gesamtzahl der Slots für die folgenden Regionen: asia-south1 asia-southeast1 europe-west2 us-central1 us-west1	2.000 Slots	Die maximale Anzahl von BigQuery-Slots, die Sie in den einzelnen Regionen mit der Google Cloud Console erwerben können. Kontingente in der Google Cloud Console ansehen
Gesamtzahl der Slots für die folgenden Regionen: asia-east1 asia-northeast1 asia-northeast3 asia-southeast2 australia-southeast1 europe-north1 europe-west1 europe-west3 europe-west4 northamerica-northeast1 us-east4 southamerica-east1	1.000 Slots	Die maximale Anzahl von BigQuery-Slots, die Sie in den einzelnen Regionen mit der Google Cloud Console erwerben können. Kontingente in der Google Cloud Console ansehen
Gesamtzahl der Slots für BigQuery Omni-Regionen	100 Slots	Die maximale Anzahl von BigQuery-Slots, die Sie in der Google Cloud Console in den BigQuery Omni-Regionen erwerben können. Kontingente in der Google Cloud Console ansehen
Gesamtzahl der Slots für alle anderen Regionen	500 Slots	Die maximale Anzahl von BigQuery-Slots, die Sie in der anderen Region über die Google Cloud Console erwerben können. Kontingente in der Google Cloud Console ansehen

Die folgenden Limits gelten für Reservierungen:

Limit	Wert	Notes
Anzahl der Administrationsprojekte für Slot-Reservierungen	5 Projekte pro Organisation	Die maximale Anzahl von Projekten innerhalb einer Organisation, die eine Reservierung oder eine aktive Zusicherung für Slots für einen bestimmten Standort / eine Region enthalten kann.
Maximale Anzahl an Standardreservierungen	10 Reservierungen pro Projekt	Die maximale Anzahl von Reservierungen der Standardversion pro Administrationsprojekt innerhalb einer Organisation für einen bestimmten Standort / eine bestimmte Region.
Maximale Anzahl an Reservierungen für Enterprise oder Enterprise Plus	200 Reservierungen pro Projekt	Die maximale Anzahl von Reservierungen für Enterprise oder Enterprise Plus pro Administrationsprojekt innerhalb einer Organisation für einen bestimmten Standort / eine bestimmte Region.

Datasets

Für BigQuery-Datasets gelten die folgenden Limits:

Limit	Standard	Notes
Maximale Anzahl von Datasets	Unbegrenzt	Ein Projekt kann beliebig viele Datasets haben.
Anzahl von Tabellen pro Dataset	Unbegrenzt	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.
Anzahl autorisierter Ressourcen in der Access Control List eines Datasets	2.500 Ressourcen	Die Access Control List eines Datasets kann insgesamt bis zu 2.500 autorisierte Ressourcen enthalten, einschließlich autorisierter Ansichten, autorisierter Datasets und autorisierter Funktionen. Wenn Sie dieses Limit aufgrund einer großen Anzahl autorisierter Ansichten überschreiten, sollten Sie die Ansichten in autorisierten Datasets gruppieren.
Anzahl der Dataset-Aktualisierungsvorgänge pro Dataset pro 10 Sekunden	5 Vorgänge	Ihr Projekt kann alle 10 Sekunden bis zu fünf Aktualisierungsvorgänge für Datasets durchführen. Das Dataset-Aktualisierungslimit umfasst alle Metadaten-Aktualisierungsvorgänge, die über Folgendes ausgeführt werden: Google Cloud Console Das bq-Befehlszeilentool BigQuery-Clientbibliotheken Die folgenden API-Methoden: datasets.insert datasets.patch datasets.update datasets.delete datasets.undelete Die folgenden DDL-Anweisungen: CREATE SCHEMA ALTER SCHEMA DROP SCHEMA UNDROP SCHEMA
Maximale Länge einer Dataset-Beschreibung	16.384 Zeichen	Für die Beschreibung eines Datasets dürfen Sie höchstens 16.384 Zeichen verwenden.

Tabellen

Alle Tabellen

Die folgenden Limits gelten für alle BigQuery-Tabellen.

Hinweis: Kontingente und Limits sind mit Tabellennamen verknüpft. Deshalb wird das Kontingent/Limit nicht zurückgesetzt, wenn Sie die Tabelle kürzen oder löschen und neu erstellen, da der Tabellenname nicht geändert wurde.

Limit	Standard	Notes
Maximale Länge eines Spaltennamens	300 Zeichen	Der Spaltenname darf maximal 300 Zeichen lang sein.
Maximale Länge einer Spaltenbeschreibung	1.024 Zeichen	Für die Beschreibung einer Spalte dürfen Sie höchstens 1.024 Zeichen verwenden.
Maximale Tiefe verschachtelter Datensätze	15 Ebenen	Spalten vom Typ RECORD können verschachtelte RECORD-Typen enthalten, auch untergeordnete Datensätze genannt. Es sind maximal 15 Ebenen möglich. Dieses Limit gilt unabhängig davon, ob die Datensätze skalar oder arraybasiert (wiederholt) sind.

Standardtabellen

Die folgenden Limits gelten für Standard Tabellen (integrierte) von BigQuery:

Limit	Standard	Notes
Tabellenänderungen pro Tag	1,500 Änderungen	Ihr Projekt kann bis zu 1.500 Tabellenänderungen pro Tabelle und Tag vornehmen, unabhängig davon, ob durch die Änderung Daten angefügt, Daten aktualisiert oder gekürzt werden. Dieses Limit kann nicht geändert werden und enthält die Gesamtzahl aller Ladejobs, Kopierjobs und Abfragejobs, die an eine Zieltabelle angefügt werden oder diese überschreiben. DML-Anweisungen werden nicht auf die Anzahl der Tabellenänderungen pro Tag angerechnet. Streamingdaten werden nicht auf die Anzahl der Tabellenänderungen pro Tag angerechnet.
Maximale Aktualisierungsrate für Tabellenmetadaten pro Tabelle	5 Vorgänge pro 10 Sekunden	Ihr Projekt kann bis zu fünf Tabellenaktualisierungsvorgänge pro 10 Sekunden pro Tabelle durchführen. Dieses Limit gilt für alle Aktualisierungsvorgänge für Tabellenmetadaten, die durch Folgendes ausgeführt werden: Google Cloud Console Das bq-Befehlszeilentool BigQuery-Clientbibliotheken Die folgenden API-Methoden: tables.insert tables.patch tables.update DDL-Anweisungen für Tabellen Dieses Limit umfasst die Gesamtsumme aller Ladejobs, Kopierjobs und Abfragejobs, die Daten an eine Zieltabelle anfügen, eine Zieltabelle überschreiben oder eine DML-Anweisung DELETE, INSERT, MERGE, TRUNCATE TABLE oder UPDATE verwenden, um Daten in eine Tabelle zu schreiben. Beachten Sie, dass DML-Anweisungen zwar auf dieses Limit angerechnet werden, sie jedoch nicht unterliegen, wenn sie erreicht werden. Für DML-Vorgänge gelten dedizierte Ratenbegrenzungen. Wenn Sie dieses Limit überschreiten, erhalten Sie eine Fehlermeldung wie Exceeded rate limits: too many table update operations for this table. Dieser Fehler ist nur vorübergehend. Sie können es mit einem exponentiellen Backoff noch einmal versuchen. Um die Vorgänge zu ermitteln, die auf dieses Limit angerechnet werden, können Sie Ihre Logs prüfen. Informationen zum Diagnostizieren und Beheben dieses Fehlers finden Sie unter Kontingentfehler beheben.
Maximale Anzahl von Spalten pro Tabelle	10.000 Spalten	Jede Tabelle, jedes Abfrageergebnis und jede Ansichtsdefinition kann bis zu 10.000 Spalten enthalten.

Externe Tabellen

Die folgenden Limits gelten für BigQuery-Tabellen, mit denen Daten in Cloud Storage im Format Parquet, ORC, Avro, CSV oder JSON gespeichert werden:

Limit	Standard	Notes
Maximale Anzahl von Quell-URIs pro externer Tabelle	10.000 URIs	Jede externe Tabelle kann bis zu 10.000 Quell-URIs enthalten.
Maximale Anzahl von Dateien pro externer Tabelle	10.000.000 Dateien	Eine externe Tabelle kann bis zu 10 Millionen Dateien enthalten, einschließlich aller Dateien, die den Platzhalter-URIs entsprechen.
Maximale Größe der gespeicherten Daten in Cloud Storage pro externer Tabelle	600 TB	Eine externe Tabelle kann bis zu 600 Terabyte an Eingabedateien haben. Das Limit gilt für die Größe der in Cloud Storage gespeicherten Dateien. Diese Größe ist nicht identisch mit der Größe, die in der Preisformel für Abfragen verwendet wird. Bei extern partitionierten Tabellen tritt das Limit nach der Partitionsbereinigung in Kraft.
Maximale Anzahl von Dateien im Cloud Storage-Quell-Bucket	ca. 60.000.000 Dateien	Eine externe Tabelle kann auf einen Cloud Storage-Bucket mit bis zu etwa 60.000.000 Dateien verweisen. Bei extern partitionierten Tabellen tritt dieses Limit vor der Partitionsbereinigung in Kraft.

Partitionierte Tabellen

Für partitionierte BigQuery-Tabellen gelten die folgenden Limits.

Hinweis: Diese Limits gelten nicht für von Hive partitionierte Tabellen.

Die Partitionslimits gelten für die Gesamtzahl aller Ladejobs, Kopierjobs und Abfragejobs die an eine Zielpartition angehängt werden oder diese überschrieben.

Ein einzelner Job kann sich auf mehrere Partitionen auswirken. Beispielsweise können Abfrage- und Ladejobs in mehrere Partitionen schreiben.

BigQuery verwendet die Anzahl der Partitionen, die von einem Job betroffen sind, um zu ermitteln, wie viel vom Limit durch einen Job verbraucht wird. Streaming-Insert-Anweisungen werden dabei nicht berücksichtigt.

Informationen zu Strategien für das Einhalten der Limits für partitionierte Tabellen finden Sie unter Kontingentfehler beheben.

Limit	Standard	Notes
Anzahl der Partitionen pro partitionierter Tabelle	10.000 Partitionen	Eine partitionierte Tabelle kann bis zu 10.000 Partitionen enthalten. Wenn Sie dieses Limit überschreiten, sollten Sie zusätzlich zur Partitionierung oder anstelle der Partitionierung Clustering verwenden.
Anzahl von Partitionen, die durch einen einzelnen Job geändert werden	4.000 Partitionen	Jeder Jobvorgang (Abfrage oder Laden) kann bis zu 4.000 Partitionen betreffen. BigQuery lehnt alle Abfrage- oder Ladejobs ab, die versuchen, mehr als 4.000 Partitionen zu ändern.
Anzahl der Partitionsänderungen pro nach Aufnahmezeit partitionierter Tabelle pro Tag	5.000 Änderungen	Ihr Projekt kann bis zu 5.000 Partitionsänderungen pro Tag vornehmen, unabhängig davon, ob die Änderung Daten hinzufügt, Daten aktualisiert oder eine nach Aufnahmezeit partitionierte Tabelle kürzt. DML-Anweisungen werden nicht auf die Anzahl der Partitionsänderungen pro Tag angerechnet.
Anzahl der Partitionsänderungen pro nach Spalte partitionierter Tabelle pro Tag	30.000 Änderungen	In einem Projekt können bis zu 30.000 Partitionsänderungen pro Tag für eine nach Spalte partitionierte Tabelle vorgenommen werden. DML-Anweisungen werden nicht auf die Anzahl der Partitionsänderungen pro Tag angerechnet. Streamingdaten werden nicht auf die Anzahl der Partitionsänderungen pro Tag angerechnet.
Maximale Aktualisierungsrate für Tabellenmetadaten pro partitionierter Tabelle	50 Änderungen pro 10 Sekunden	Ihr Projekt kann alle 10 Sekunden bis zu 50 Änderungen pro partitionierter Tabelle ausführen. Dieses Limit gilt für alle Aktualisierungsvorgänge für Tabellenmetadaten, die durch Folgendes ausgeführt werden: Google Cloud Console Das bq-Befehlszeilentool BigQuery-Clientbibliotheken Die folgenden API-Methoden: tables.insert tables.patch tables.update DDL-Anweisungen für Tabellen Dieses Limit umfasst die Gesamtsumme aller Ladejobs, Kopierjobs und Abfragejobs, die Daten an eine Zieltabelle anfügen, eine Zieltabelle überschreiben oder eine DML-Anweisung DELETE, INSERT, MERGE, TRUNCATE TABLE oder UPDATE verwenden, um Daten in eine Tabelle zu schreiben. Wenn Sie dieses Limit überschreiten, erhalten Sie eine Fehlermeldung wie Exceeded rate limits: too many partitioned table update operations for this table. Dieser Fehler ist nur vorübergehend. Sie können es mit einem exponentiellen Backoff noch einmal versuchen. Um die Vorgänge zu ermitteln, die auf dieses Limit angerechnet werden, können Sie Ihre Logs prüfen.
Anzahl der möglichen Bereiche für die Bereichspartitionierung	10.000 Bereiche	Eine nach Bereich partitionierte Tabelle kann bis zu 10.000 mögliche Bereiche haben. Dieses Limit gilt für die Partitionsspezifikation, wenn Sie die Tabelle erstellen. Nachdem Sie die Tabelle erstellt haben, gilt das Limit auch für die tatsächliche Anzahl von Partitionen.

Tabellenklone

Für Tabellen-Klone von BigQuery gelten die folgenden Limits:

Limit	Standard	Notes
Maximale Anzahl von Klonen und Snapshots in einer Kette	3 Tabellenklone oder Snapshots	Klone und Snapshots in Kombination sind auf eine Tiefe von 3 begrenzt. Wenn Sie eine Basistabelle klonen oder davon einen Snapshot erstellen, können Sie das Ergebnis nur zweimal klonen bzw. einen Snapshot erstellen. Der Versuch, das Ergebnis zum dritten Mal zu klonen oder einen Snapshot zu erstellen, führt zu einem Fehler. Sie können beispielsweise Klon A der Basistabelle, Snapshot B von Klon A und Klon C von Snapshot B erstellen. Wenn Sie weitere Duplikate des Klons oder Snapshots der dritten Ebene erstellen möchten, verwenden Sie stattdessen einen Kopiervorgang.
Maximale Anzahl von Klons und Snapshots für eine Basistabelle	1.000 Tabellenklone oder Snapshots	Sie können von einer bestimmten Basistabelle nicht mehr als 1.000 vorhandene Klone und Snapshots in Kombination haben. Wenn Sie beispielsweise 600 Snapshots und 400 Klone haben, erreichen Sie das Limit.

Tabellen-Snapshots

Für Tabellen-Snapshots von BigQuery gelten die folgenden Limits:

Limit	Standard	Notes
Maximale Anzahl von gleichzeitigen Tabellen-Snapshot-Jobs	100 Jobs	Sie können in Ihrem Projekt bis zu 100 Tabellen-Snapshot-Jobs gleichzeitig ausführen.
Maximale Anzahl von Tabellen-Snapshot-Jobs pro Tag	50.000 Jobs	Ihr Projekt kann bis zu 50.000 Tabellen-Snapshot-Jobs pro Tag ausführen.
Maximale Anzahl von Tabellen-Snapshot-Jobs pro Tabelle und Tag	50 Jobs	Ihr Projekt kann bis zu 50 Tabellen-Snapshot-Jobs pro Tabelle und Tag ausführen.
Maximale Anzahl von Metadatenaktualisierungen pro Tabellen-Snapshot pro 10 Sekunden.	5 Aktualisierungen	Die Metadaten eines Tabellen-Snapshots können bis zu fünfmal pro 10 Sekunden aktualisiert werden.
Maximale Anzahl von Klonen und Snapshots in einer Kette	3 Tabellenklone oder Snapshots	Klone und Snapshots in Kombination sind auf eine Tiefe von 3 begrenzt. Wenn Sie eine Basistabelle klonen oder davon einen Snapshot erstellen, können Sie das Ergebnis nur zweimal klonen bzw. einen Snapshot erstellen. Der Versuch, das Ergebnis zum dritten Mal zu klonen oder einen Snapshot zu erstellen, führt zu einem Fehler. Sie können beispielsweise Klon A der Basistabelle, Snapshot B von Klon A und Klon C von Snapshot B erstellen. Wenn Sie weitere Duplikate des Klons oder Snapshots der dritten Ebene erstellen möchten, verwenden Sie stattdessen einen Kopiervorgang.
Maximale Anzahl von Klons und Snapshots für eine Basistabelle	1.000 Tabellenklone oder Snapshots	Sie können von einer bestimmten Basistabelle nicht mehr als 1.000 vorhandene Klone und Snapshots in Kombination haben. Wenn Sie beispielsweise 600 Snapshots und 400 Klone haben, erreichen Sie das Limit.

Aufrufe

Die folgenden Kontingente und Limits gelten für Ansichten und materialisierte Ansichten.

Logische Ansichten

Für BigQuery-Standardtansichten gelten die folgenden Limits:

Limit	Standard	Notes
Maximale Anzahl verschachtelter Ansichtsebenen	16 Ebenen	BigQuery unterstützt bis zu 16 Ebenen verschachtelter Ansichten. Es ist möglich, Ansichten bis zu diesem Limit zu erstellen. Die Abfrage ist jedoch auf 15 Ebenen beschränkt. Wenn das Limit überschritten wird, gibt BigQuery den Fehler INVALID_INPUT zurück.
Maximale Länge einer GoogleSQL-Abfrage, die zur Definition einer Ansicht verwendet wird	256.000 Zeichen	Eine einzelne GoogleSQL-Abfrage, die eine Ansicht definiert, kann bis zu 256.000 Zeichen lang sein. Dieses Limit gilt für eine einzelne Abfrage und umfasst nicht die Länge der in der Abfrage referenzierten Ansichten.
Maximale Anzahl von autorisierten Ansichten pro Dataset		Siehe Datasets.

Materialisierte Ansichten

Die folgenden Limits gelten für materialisierte Ansichten in BigQuery:

Limit	Standard	Notes
Basistabellenreferenzen (gleiches Dataset)	20 Materialisierte Ansichten	Auf jede Basistabelle kann von bis zu 20 materialisierten Ansichten aus demselben Dataset verwiesen werden.
Basistabellenreferenzen (gleiches Projekt)	100 Materialisierte Ansichten	Jede Basistabelle kann von bis zu 100 materialisierten Ansichten aus demselben Projekt referenziert werden.
Verweise auf Basistabellen (gesamte Organisation)	500 Materialisierte Ansichten	Jede Basistabelle kann von bis zu 500 materialisierten Ansichten aus der gesamten Organisation referenziert werden.
Maximale Anzahl von autorisierten Ansichten pro Dataset		Siehe Datasets.

Suchindexe

Die folgenden Limits gelten für BigQuery-Suchindexe:

Limit	Standard	Notes
Anzahl der CREATE INDEX-DDL-Anweisungen pro Projekt, Region und Tag	500 Vorgänge	Ihr Projekt kann bis zu 500 CREATE INDEX-DDL-Vorgänge pro Tag in einer Region ausführen.
Anzahl der Suchindex-DDL-Anweisungen pro Tabelle und Tag	20 Vorgänge	Ihr Projekt kann bis zu 20 CREATE INDEX- oder DROP INDEX-DDL-Vorgänge pro Tabelle und Tag ausführen.
Maximale Gesamtgröße der Tabellendaten pro Organisation, die für die Suchindexerstellung zulässig sind und nicht in einer Reservierung ausgeführt werden	100 TB in Mehrfachregionen 20 TB in allen anderen Regionen	Sie können einen Suchindex für eine Tabelle erstellen, wenn die Gesamtgröße der Tabellen mit Indexen in Ihrer Organisation unter dem Limit Ihrer Region liegt: 100 TB für die Mehrfachregionen US und EU und 20 TB für alle anderen Regionen. Wenn Ihre Indexverwaltungsjobs in Ihrer eigenen Reservierung ausgeführt werden, gilt dieses Limit nicht.

Vektorindexe

Für BigQuery-Vektorindexe gelten die folgenden Limits:

Limit	Standard	Notes
Mindestanzahl von Zeilen der Basistabelle	5.000 Zeilen	Eine Tabelle muss mindestens 5.000 Zeilen enthalten,um einen Vektorindex zu erstellen.
Maximale Anzahl von Zeilen für die Basistabelle	1.000.000.000 Zeilen	Eine Tabelle kann maximal 1.000.000.000 Zeilen enthalten, um einen Vektorindex zu erstellen.
Maximale Größe des Arrays in der indexierten Spalte	1.600 Elemente	Die zu indexierende Spalte kann höchstens 1.600 Elemente im Array enthalten.
Minimale Tabellengröße für die Population des Vektorindex	10 MB	Wenn Sie einen Vektorindex für eine Tabelle erstellen, die kleiner als 10 MB ist, wird der Index nicht ausgefüllt. Wenn Sie Daten aus einer vektorindexierten Tabelle löschen, sodass die Tabellengröße weniger als 10 MB beträgt, wird der Vektorindex ebenfalls vorübergehend deaktiviert. Dies geschieht unabhängig davon, ob Sie Ihre eigene Reservierung für Ihre Indexverwaltungsjobs verwenden. Sobald die Größe einer vektorindexierten Tabelle wieder 10 MB überschreitet, wird der Index automatisch ausgefüllt.
Anzahl der CREATE VECTOR INDEX-DDL-Anweisungen pro Projekt, Region und Tag	500 Vorgänge	Für jedes Projekt können Sie bis zu 500 CREATE VECTOR INDEX-Vorgänge pro Tag für jede Region ausführen.
Anzahl der Vektorindex-DDL-Anweisungen pro Tabelle und Tag	10 Vorgänge	Sie können bis zu 10 CREATE VECTOR INDEX- oder DROP VECTOR INDEX-Vorgänge pro Tabelle und Tag ausführen.
Maximale Gesamtgröße der Tabellendaten pro Organisation, die für die Vektorindexerstellung zulässig sind und nicht in einer Reservierung ausgeführt werden	20 TB	Sie können einen Vektorindex für eine Tabelle erstellen, wenn die Gesamtgröße der Tabellen mit Indexen in Ihrer Organisation unter 20 TB liegt. Wenn Ihre Indexverwaltungsjobs in Ihrer eigenen Reservierung ausgeführt werden, gilt dieses Limit nicht.

Routinen

Die folgenden Kontingente und Limits gelten für Routinen.

Benutzerdefinierte Funktionen

Die folgenden Limits gelten sowohl für temporäre als auch für persistente benutzerdefinierte Funktionen (User-Defined Functions, UDFs) in GoogleSQL-Abfragen.

Hinweis: UDFs und die Tabellen, auf die sie verweisen, werden auf das Limit für die Anzahl von Ressourcen, auf in einer Abfrage verwiesen wird, angerechnet.

Limit	Standard	Notes
Maximale Ausgabe pro Zeile	5 MB	Die maximale Datenmenge, die von Ihrer JavaScript-UDF bei der Verarbeitung einer einzelnen Zeile ausgegeben werden kann, beträgt etwa 5 MB.
Maximale Anzahl gleichzeitiger Legacy-SQL-Abfragen mit JavaScript-UDFs	6 Abfragen	Ihr Projekt kann bis zu sechs gleichzeitige Legacy-SQL-Abfragen enthalten, die UDFs in JavaScript enthalten. Dieses Limit umfasst sowohl interaktive als auch Batchabfragen. Dieses Limit gilt nicht für GoogleSQL-Abfragen.
Maximale Anzahl von JavaScript-UDF-Ressourcen pro Abfrage	50 Ressourcen	Ein Abfragejob kann bis zu 50 JavaScript-UDF-Ressourcen wie Inline-Code-Blobs oder externe Dateien enthalten.
Maximale Größe des Inline-Code-Blobs	32 KB	Ein Inline-Code-Blob in einer UDF kann bis zu 32 KB groß sein.
Maximale Größe einzelner externer Coderessourcen	1 MB	Die maximale Größe einer JavaScript-Coderessource beträgt 1 MB.

Für persistente UDFs gelten die folgenden Limits:

Limit	Standard	Notes
Maximale Länge eines UDF-Namens	256 Zeichen	Ein UDF-Name kann bis zu 256 Zeichen lang sein.
Maximale Anzahl von Argumenten	256 Argumente	Eine UDF kann bis zu 256 Argumente enthalten.
Maximale Länge eines Argumentnamens	128 Zeichen	Ein UDF-Argumentname kann bis zu 128 Zeichen lang sein.
Maximale Tiefe einer UDF-Verweiskette	16 Verweise	Eine UDF-Verweiskette kann bis zu 16 Verweise haben.
Maximale Tiefe eines Arguments oder einer Ausgabe vom Typ STRUCT	15 Ebenen	Ein UDF-Argument oder eine UDF-Ausgabe vom Typ STRUCT kann bis zu 15 Ebenen tief sein.
Maximale Anzahl von Feldern in Argumenten oder Ausgaben vom Typ STRUCT pro UDF	1.024 Felder	UDFs können bis zu 1.024 Felder in Argumenten oder Ausgaben vom Typ STRUCT haben.
Maximale Anzahl von JavaScript-Bibliotheken in einer CREATE FUNCTION-Anweisung	50 Bibliotheken	Eine CREATE FUNCTION-Anweisung kann bis zu 50 JavaScript-Bibliotheken enthalten.
Maximale Länge von enthaltenen JavaScript-Bibliothekspfaden	5.000 Zeichen	Der Pfad für eine in einer UDF enthaltene JavaScript-Bibliothek kann bis zu 5.000 Zeichen lang sein.
Maximale Aktualisierungsrate pro UDF pro 10 Sekunden	5 Aktualisierungen	Ihr Projekt kann eine UDF bis zu fünfmal pro 10 Sekunden aktualisieren.
Maximale Anzahl autorisierter UDFs pro Dataset		Siehe Datasets.

Remote-Funktionen

Für Remote-Funktionen in BigQuery gelten die folgenden Limits:

Limit	Standard	Notes
Maximale Anzahl gleichzeitiger Abfragen, die Remotefunktionen enthalten	10 Abfragen	Sie können bis zu zehn Abfragen gleichzeitig mit Remotefunktionen pro Projekt ausführen.
Maximale Eingabegröße	5 MB	Die maximale Gesamtgröße aller Eingabeargumente aus einer einzelnen Zeile beträgt 5 MB.
Größenlimit für HTTP-Antworten (Cloud Functions, 1. Generation)	10 MB	Der HTTP-Antworttextkörper von Ihrer Cloud Functions-Funktion der 1. Generation ist bis zu 10 MB groß. Das Überschreiten dieses Wertes führt zu Abfragefehlern.
Größenlimit für HTTP-Antworten (Cloud Functions der 2. Generation oder Cloud Run)	15 MB	Der HTTP-Antworttext von Ihrer Cloud Functions-Funktion der 2. Generation oder Cloud Run hat eine Größe von bis zu 15 MB. Das Überschreiten dieses Wertes führt zu Abfragefehlern.
Maximales HTTP-Aufrufzeitlimit (Cloud Functions der 1. Generation)	9 Minuten	Sie können für einen einzelnen HTTP-Aufruf ein eigenes Zeitlimit für Cloud Functions-Funktion der 1. Generation festlegen. Die maximale Zeit beträgt jedoch 9 Minuten. Das Überschreiten des für Ihre Cloud Functions-Funktion der 1. Generation festgelegten Zeitlimits kann zu HTTP-Aufruffehlern und Abfragefehlern führen.
Zeitlimit für HTTP-Aufruf (Cloud Functions der 2. Generation oder Cloud Run)	20 Minuten	Das Zeitlimit für einen einzelnen HTTP-Aufruf an Ihre Cloud Functions-Funktion der 2. Generation oder Cloud Run. Das Überschreiten dieses Wertes kann zu HTTP-Aufruffehlern und Abfragefehlern führen.
Maximale Anzahl an Wiederholungsversuchen für HTTP-Aufrufe	20	Die maximale Anzahl von Wiederholungsversuchen für einen einzelnen HTTP-Aufruf an Ihre Cloud Functions-Funktion der 1. Generation, 2. Generation oder Cloud Run. Das Überschreiten dieses Wertes kann zu HTTP-Aufruffehlern und Abfragefehlern führen.

Tabellenfunktionen

Die folgenden Limits gelten für Tabellenfunktionen von BigQuery:

Limit	Standard	Notes
Maximale Länge eines Tabellenfunktionsnamens	256 Zeichen	Der Name einer Tabellenfunktion kann bis zu 256 Zeichen lang sein.
Maximale Länge eines Argumentnamens	128 Zeichen	Der Name eines Tabellenfunktionsarguments kann bis zu 128 Zeichen lang sein.
Maximale Anzahl von Argumenten	256 Argumente	Eine Tabellenfunktion kann bis zu 256 Argumente haben.
Maximale Tiefe der Verweiskette einer Tabellenfunktion	16 Verweise	Die Verweiskette einer Tabellenfunktion kann bis zu 16 Verweise haben.
Maximale Tiefe eines Arguments oder einer Ausgabe vom Typ STRUCT	15 Ebenen	Das Argument STRUCT für eine Tabellenfunktion kann bis zu 15 Ebenen tief sein. Ähnlich kann ein STRUCT-Datensatz in der Ausgabe einer Tabellenfunktion bis zu 15 Ebenen umfassen.
Maximale Anzahl von Feldern in einem Argument oder einer Rückgabetabelle vom Typ STRUCT pro Tabellenfunktion	1.024 Felder	Ein STRUCT-Argument für eine Tabellenfunktion kann bis zu 1.024 Felder enthalten. Ähnlich kann ein STRUCT-Datensatz in der Ausgabe einer Tabellenfunktion bis zu 1.024 Felder enthalten.
Maximale Anzahl von Spalten in der Rückgabetabelle	1.024 Spalten	Eine von einer Tabellenfunktion zurückgegebene Tabelle kann bis zu 1.024 Spalten enthalten.
Maximale Länge der Namen von Rückgabetabellenspalten	128 Zeichen	Spaltennamen in zurückgegebenen Tabellen können bis zu 128 Zeichen lang sein.
Maximale Anzahl von Aktualisierungen pro Tabellenfunktion pro 10 Sekunden	5 Aktualisierungen	Ihr Projekt kann eine Tabellenfunktion bis zu fünfmal alle 10 Sekunden aktualisieren.

Gespeicherte Prozeduren für Apache Spark

Für gespeicherte BigQuery-Prozeduren für Apache Spark gelten die folgenden Limits:

Limit	Default	Hinweise
Maximale Anzahl gleichzeitiger gespeicherter Prozedurabfragen	50	Sie können für jedes Projekt bis zu 50 gleichzeitig gespeicherte Prozedurabfragen ausführen.
Maximale Anzahl verwendeter CPUs	12.000	Sie können für jedes Projekt bis zu 12.000 CPUs verwenden. Abfragen, die bereits verarbeitet wurden, nutzen dieses Limit nicht. Sie können bis zu 2.400 CPUs für jeden Standort für jedes Projekt verwenden, mit Ausnahme der folgenden Standorte: asia-south2 australia-southeast2 europe-central2 europe-west8 northamerica-northeast2 southamerica-west1 An diesen Standorten können Sie bis zu 500 CPUs für jeden Standort und jedes Projekt verwenden. Wenn Sie gleichzeitige Abfragen an einem Standort mit mehreren Regionen und an einem einzelnen Standort mit derselben Region ausführen, verbrauchen Ihre Abfragen möglicherweise dasselbe CPU-Kontingent.
Maximale Gesamtgröße der verwendeten nichtflüchtigen Standardspeicher	204,8 TB	Sie können für jeden Standort und jedes Projekt bis zu 204,8 TB nichtflüchtige Standardspeicher verwenden. Abfragen, die bereits verarbeitet wurden, nutzen dieses Limit nicht. Wenn Sie gleichzeitige Abfragen an einem Standort mit mehreren Regionen und an einem einzelnen Standort in derselben geografischen Region ausführen, verbrauchen Ihre Abfragen möglicherweise dasselbe Kontingent für nichtflüchtige Standardspeicher.

Notebooks

Alle Dataform-Kontingente und -Limits sowie Colab Enterprise-Kontingente und -Limits gelten für Notebooks in BigQuery. Darüber hinaus gelten die folgenden Limits:

Limit	Default	Notes
Maximale Notebookgröße	20 MB	Die Größe eines Notebooks setzt sich aus dem Inhalt, den Metadaten und dem Codierungsaufwand zusammen. Sie können die Größe des Notebookinhalts anzeigen lassen. Maximieren Sie dazu den Notebookheader, klicken Sie auf Ansehen und dann auf Notebookinformationen.
Maximale Anzahl von Anfragen pro Sekunde an Dataform	100	Notebooks werden über Dataform erstellt und verwaltet. Jede Aktion, die ein Notebook erstellt oder ändert, wird auf dieses Kontingent angerechnet. Dieses Kontingent wird für gespeicherte Abfragen freigegeben. Wenn Sie beispielsweise 50 Änderungen an Notebooks und 50 Änderungen an gespeicherten Abfragen innerhalb einer Sekunde vornehmen, erreichen Sie das Kontingent.

Gespeicherte Abfragen

Alle Dataform-Kontingente und -Limits gelten für gespeicherte Abfragen. Darüber hinaus gelten die folgenden Limits:

Limit	Default	Notes
Maximale gespeicherte Abfragegröße	10 MB
Maximale Anzahl von Anfragen pro Sekunde an Dataform	100	Gespeicherte Abfragen werden über Dataform erstellt und verwaltet. Jede Aktion, die eine gespeicherte Abfrage erstellt oder ändert, wird auf dieses Kontingent angerechnet. Dieses Kontingent wird für Notebooks freigegeben. Wenn Sie beispielsweise 50 Änderungen an Notebooks und 50 Änderungen an gespeicherten Abfragen innerhalb einer Sekunde vornehmen, erreichen Sie das Kontingent.

Datenbearbeitungssprache

Für Anweisungen in der Datenbearbeitungssprache (Data Manipulation Language, DML) von BigQuery gelten die folgenden Limits:

Limit	Standard	Notes
DML-Anweisungen pro Tag	Unbegrenzt	Die Anzahl der DML-Anweisungen, die Ihr Projekt pro Tag ausführen kann, ist unbegrenzt. DML-Anweisungen werden nicht auf die Anzahl der Tabellenänderungen pro Tag oder die Anzahl der partitionierten Tabellenänderungen pro Tag für partitionierte Tabellen angerechnet. Für DML-Anweisungen gelten die folgenden Beschränkungen.
Gleichzeitige INSERT-DML-Anweisungen pro Tabelle und Tag	1.500 Anweisungen	Die ersten 1.500 INSERT-Anweisungen werden sofort nach ihrer Einreichung ausgeführt. Nachdem dieses Limit erreicht wurde, ist die Gleichzeitigkeit von INSERT-Anweisungen zum Schreiben in eine Tabelle auf 10 beschränkt. Zusätzliche INSERT-Anweisungen werden einer PENDING-Warteschlange hinzugefügt. Es können jeweils bis zu 100 INSERT-Anweisungen für eine Tabelle in die Warteschlange gestellt werden. Wenn eine INSERT-Anweisung abgeschlossen ist, wird die nächste INSERT-Anweisung aus der Warteschlange entfernt und ausgeführt. Wenn Sie DML-INSERT-Anweisungen häufiger ausführen müssen, können Sie Daten mit der Storage Write API in Ihre Tabelle streamen.
Gleichzeitige mutierende DML-Anweisungen pro Tabelle	2 Anweisungen	BigQuery führt für jede Tabelle bis zu zwei mutierende DML-Anweisungen (UPDATE, DELETE und MERGE) gleichzeitig aus. Zusätzliche mutierende DML-Anweisungen für eine Tabelle werden in die Warteschlange gestellt.
Mutierende DML-Anweisungen pro Tabelle in der Warteschlange	20 Anweisungen	Eine Tabelle kann bis zu 20 mutierende DML-Anweisungen in der Warteschlange haben, die noch ausgeführt werden müssen. Wenn Sie zusätzliche mutierende DML-Anweisungen für die Tabelle senden, schlagen diese Anweisungen fehl.
Maximale Zeit für eine DML-Anweisung in der Warteschlange	6 Stunden	Eine interaktive Prioritäts-DML-Anweisung kann bis zu sechs Stunden in der Warteschlange warten. Wenn die Anweisung nach sechs Stunden nicht ausgeführt wurde, schlägt sie fehl.
Maximale Rate von DML-Anweisungen für jede Tabelle	25 Anweisungen alle 10 Sekunden	Ihr Projekt kann für jede Tabelle alle 10 Sekunden bis zu 25 DML-Anweisungen ausführen. Sowohl INSERT- als auch mutierende DML-Anweisungen tragen zu diesem Limit bei.

Weitere Informationen zu mutierenden DML-Anweisungen finden Sie unter INSERT-DML-Gleichzeitigkeit und UPDATE, DELETE, MERGE-DML-Gleichzeitigkeit.

Abfragen mit mehreren Anweisungen

Die folgenden Limits gelten für Abfragen mit mehreren Anweisungen in BigQuery.

Limit	Standard	Notes
Maximale Anzahl gleichzeitiger Abfragen mit mehreren Anweisungen	1.000 Abfragen mit mehreren Anweisungen	Ihr Projekt kann bis zu 1.000 Abfragen mit mehreren Anweisungen gleichzeitig ausführen.
Kumulatives Zeitlimit	24 Stunden	Das kumulative Zeitlimit für eine Abfrage mit mehreren Anweisungen beträgt 24 Stunden.
Zeitlimit für Kontoauszüge	6 Stunden	Das Zeitlimit für eine einzelne Anweisung innerhalb einer Abfrage mit mehreren Anweisungen beträgt 6 Stunden.

Rekursive CTEs in Abfragen

Die folgenden Limits gelten für rekursive allgemeine Tabellenausdrücke (common table expressions, CTEs) in BigQuery.

Limit	Standard	Notes
Ausführungslimit	500 Iterationen	Der rekursive CTE kann diese Anzahl von Iterationen ausführen. Wenn dieses Limit überschritten wird, wird ein Fehler erzeugt. Informationen zum Umgehen von Iterationslimits finden Sie unter Fehler bei Iterationslimits beheben.

Sicherheit auf Zeilenebene

Die folgenden Limits gelten für BigQuery-Zugriffsrichtlinien auf Zeilenebene:

Limit	Default	Anmerkungen
Maximale Anzahl von Zeilenzugriffsrichtlinien pro Tabelle	400 Richtlinien	Eine Tabelle kann bis zu 400 Zeilenzugriffsrichtlinien enthalten.
Maximale Anzahl der Zeilenzugriffsrichtlinien pro Abfrage	6000 Richtlinien	Eine Abfrage kann auf bis zu 6000 Zeilenzugriffsrichtlinien zugreifen.
Maximale Anzahl von CREATE-/DROP-DDL-Anweisungen pro Richtlinie pro 10 Sekunden	5 Anweisungen	Ihr Projekt kann alle 10 Sekunden bis zu fünf CREATE- oder DROP-Anweisungen pro Zeilenzugriffsrichtlinien-Ressource erstellen.
DROP ALL ROW ACCESS POLICIES-Anweisungen pro Tabelle pro 10 Sekunden	5 Anweisungen	Im Projekt können bis zu fünf DROP ALL ROW ACCESS POLICIES-Anweisungen pro Tabelle alle 10 Sekunden erstellt werden.

Richtlinien für Daten

Für dynamische Datenmaskierung auf Spaltenebene gelten die folgenden Limits:

Limit	Standard	Notes
Maximale Anzahl von Datenrichtlinien pro Richtlinien-Tag.	8 Richtlinien pro Richtlinien-Tag	Bis zu acht Datenrichtlinien pro Richtlinien-Tag. Eine dieser Richtlinien kann für Zugriffssteuerungen auf Spaltenebene verwendet werden. Doppelte Maskierungsausdrücke werden nicht unterstützt.

BigQuery ML

Für BigQuery ML gelten die folgenden Limits.

Abfragejobs

Alle Kontingente und Limits für Abfragejobs gelten für Google SQL-Abfragejobs, die BigQuery ML-Anweisungen und -Funktionen verwenden.

CREATE MODEL-Anweisungen

Die folgenden Limits gelten für CREATE MODEL-Jobs:

Limit	Standard	Notes
CREATE MODEL-Anweisungsabfragen pro 48 Stunden für jedes Projekt	20.000 Anweisungsabfragen	Einige Modelle werden mit Vertex AI-Diensten trainiert, die eine eigene Ressourcen- und Kontingentverwaltung haben.
Ausführungszeitlimit	24 Stunden oder 72 Stunden	Das Zeitlimit für den Job CREATE MODEL ist standardmäßig auf 24 Stunden festgelegt, mit Ausnahme von Zeitachsen, AutoML- und Hyperparameter-Abstimmungsjobs, die nach 72 Stunden abgelaufen sind.

Vertex AI- und Cloud AI-Dienstfunktionen

Die folgenden Limits gelten für Funktionen, die Vertex AI-Large Language Models (LLMs) und Cloud AI-Dienste verwenden:

Funktion	Anfragen pro Minute	Zeilen pro Job	Anzahl gleichzeitig ausgeführter Jobs
ML.ANNOTATE_IMAGE	900	307.800	5
ML.TRANSLATE	3.000	1.026.000	5
ML.UNDERSTAND_TEXT	300	102.600	5
ML.GENERATE_TEXT bei Verwendung eines Remote-Modells über einem gemini-1.5-pro-Modell	60	21.600	5
ML.GENERATE_TEXT bei Verwendung eines Remote-Modells über einem gemini-1.5-flash-Modell	200	72.000	5
ML.GENERATE_TEXT bei Verwendung eines Remote-Modells gegenüber dem Modell gemini-1.0-pro-vision	60	20.000	1
ML.GENERATE_TEXT bei Verwendung eines Remote-Modells über ein gemini-1.0-pro-, text-bison-, text-bison-32- oder text-unicorn-Modell	60	30.000	5
ML.GENERATE_EMBEDDING bei Verwendung mit Remote-Modellen über Vertex AI-multimodalembedding-Modellen	120	25.000	1
ML.GENERATE_EMBEDDING bei Verwendung mit Remote-Modellen über Vertex AI textembedding-gecko- und textembedding-gecko-multilingual-Modelle	1.500	1.000.000	1
ML.PROCESS_DOCUMENT	600	205.200	5
ML.TRANSCRIBE	60	1.000	5

Weitere Informationen zu Kontingenten für Vertex AI LLMs und die Cloud AI Service APIs finden Sie in den folgenden Dokumenten:

• Generative AI auf Vertex AI-Kontingentlimits
• Kontingente und Limits für die Cloud Translation API
• Kontingente und Limits für die Vision API
• Kontingente und Limits der Natural Language API
• Kontingente und Limits für Document AI
• Kontingente und Limits für Speech-to-Text

Wenn Sie ein höheres Kontingent für die BigQuery ML-Funktionen anfordern möchten, passen Sie zuerst das Kontingent für den zugehörigen Vertex AI LLM oder Cloud AI-Dienst an und senden Sie dann eine E-Mail an [e-mail] und geben Sie Informationen zum angepassten LLM- oder Cloud AI-Dienstkontingent an. Weitere Informationen zum Anfordern eines höheren Kontingents für diese Dienste finden Sie unter Höheres Kontingent anfordern.

Kontingentdefinitionen

In der folgenden Liste werden die Kontingente für Vertex AI- und Cloud AI-Dienstfunktionen beschrieben:

• Funktionen, die ein Vertex AI Foundation Model aufrufen, verwenden ein Vertex AI-Kontingent, also Abfragen pro Minute (Abfragen pro Minute). In diesem Kontext sind die Abfragen Anfrageaufrufe von der Funktion an die API des Vertex AI-Modells. Das QPM-Kontingent gilt für ein Basismodell und alle Versionen, Kennungen und abgestimmten Versionen dieses Modells. Weitere Informationen zu den Kontingenten des Vertex AI Foundation Models finden Sie unter Kontingente pro Region und Modell.
• Funktionen, die einen Cloud AI-Dienst aufrufen, verwenden die Anfragekontingente des Zieldienstes. Weitere Informationen finden Sie in der Kontingentreferenz des angegebenen Cloud AI-Dienstes.

• Für BigQuery ML gelten drei Kontingente:

  • Anfragen pro Minute. Dieses Kontingent ist das Limit für die Anzahl der Anfrageaufrufe pro Minute, die Funktionen an die API des Vertex AI-Modells oder des Cloud AI-Dienstes senden können. Dieses Limit gilt für alle Projekte.

    Bei Funktionen, die ein Vertex AI Foundation Model aufrufen, variiert die Anzahl der Anfrageaufrufe pro Minute je nach Vertex AI-Modellendpunkt, Version und Region. Dieses Kontingent ist konzeptionell dasselbe wie das von Vertex AI verwendete QPM-Kontingent, kann jedoch einen kleineren Wert als das QPM-Kontingent für ein entsprechendes Modell haben.

  • Zeilen pro Job Dieses Kontingent ist das Limit für die Anzahl der Zeilen, die pro Abfragejob zulässig sind.

  • Anzahl gleichzeitig ausgeführter Jobs Dieses Kontingent ist das Limit pro Projekt für die Anzahl der SQL-Abfragen, die für die jeweilige Funktion gleichzeitig ausgeführt werden können.

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Kontingentbeschränkungen in typischen Situationen interpretiert werden:

• Ich habe ein Kontingent von 1.000 QPM in Vertex AI. Eine Abfrage mit 100.000 Zeilen sollte also etwa 100 Minuten dauern. Warum wird der Job länger ausgeführt?

  Die Joblaufzeiten können auch bei denselben Eingabedaten variieren. In Vertex AI haben Remote-Prozeduraufrufe (RPCs) unterschiedliche Prioritäten, um einen übermäßigen Kontingentverbrauch zu vermeiden. Wenn das Kontingent nicht ausreicht, warten RPCs mit niedrigeren Prioritäten und schlagen möglicherweise fehl, wenn die Verarbeitung zu lange dauert.

• Wie sollte ich das Kontingent für Zeilen pro Job interpretieren?

  In BigQuery kann eine Abfrage bis zu sechs Stunden dauern. Die maximale Anzahl unterstützter Zeilen ist eine Funktion dieser Zeitachse und Ihres Vertex AI-QPM-Kontingents, damit BigQuery die Abfrageverarbeitung in sechs Stunden abschließen kann. Da eine Abfrage in der Regel nicht das gesamte Kontingent verwenden kann, ist dies eine niedrigere Zahl als Ihr QPM-Kontingent multipliziert mit 360.

• Was passiert, wenn ich einen Batch-Inferenzjob für eine Tabelle mit mehr Zeilen ausführe, als das Kontingent für Zeilen pro Job beträgt, z. B. 10.000.000 Zeilen?

  BigQuery verarbeitet nur die Anzahl der Zeilen, die durch das Kontingent für Zeilen pro Job angegeben werden. Ihnen werden nur die erfolgreichen API-Aufrufe für diese Anzahl von Zeilen in Rechnung gestellt und nicht die vollen 10.000.000 Zeilen in der Tabelle. Für den Rest der Zeilen antwortet BigQuery auf die Anfrage mit dem Fehler A retryable error occurred: the maximum size quota per query has reached, der in der Spalte status des Ergebnisses zurückgegeben wird. Mit dieser Reihe von SQL-Skripts oder diesem Dataform-Paket können Sie Inferenzaufrufe durchlaufen, bis alle Zeilen erfolgreich verarbeitet wurden.

• Ich habe viel mehr Zeilen, die verarbeitet werden müssen, als das Kontingent für Zeilen pro Job. Hilft es, meine Zeilen auf mehrere Abfragen aufzuteilen und gleichzeitig auszuführen?

  Nein, da diese Abfragen dasselbe Kontingent für BigQuery ML-Anfragen pro Minute und dasselbe Vertex AI-QPM-Kontingent verbrauchen. Wenn es mehrere Abfragen gibt, die alle innerhalb des Kontingents für Zeilen pro Job und der Anzahl der gleichzeitig ausgeführten Jobs bleiben, schöpft die kumulative Verarbeitung das Kontingent für Anfragen pro Minute aus.

BI Engine

Für BigQuery BI Engine gelten die folgenden Limits.

Limit	Standard	Notes
Maximale Reservierungsgröße pro Projekt und Standort (SQL-Schnittstelle)	250 GiB	Gilt für die Verwendung von BI Engine mit BigQuery. Gilt in allen Fällen außer Looker Studio ohne native Integration. Sie können eine Erhöhung der maximalen Reservierungskapazität für Ihre Projekte anfordern. Reservierungserhöhungen sind in den meisten Regionen möglich und können zwischen 3 Tagen und einer Woche Bearbeitungszeit in Anspruch nehmen.
Maximale Reservierungsgröße pro Projekt und Standort (Looker Studio)	100 GB	Gilt für die Verwendung von BI Engine mit Looker Studio ohne native Integration. Dieses Limit betrifft nicht die Größe der abgefragten Tabellen, da BI Engine nur die Spalten in den Arbeitsspeicher lädt, die in einer Abfrage verwendet werden, nicht jedoch die gesamte Tabelle.
Maximale Datenmodellgröße pro Tabelle (Looker Studio)	10 GB	Gilt für die Verwendung von BI Engine mit Looker Studio ohne native Integration. Wenn Sie eine 100 GB große Reservierung pro Projekt und Standort haben, beschränkt BI Engine die Reservierung pro Tabelle auf 10 GB. Der Rest der verfügbaren Reservierung wird für andere Tabellen im Projekt verwendet.
Maximale Partitionen pro Tabelle (Looker Studio)	500 Partitionen	Gilt für die Verwendung von BI Engine mit Looker Studio ohne native Integration. BI Engine for Looker Studio unterstützt maximal 500 Partitionen pro Tabelle.
Maximale Zeilen pro Abfrage (Looker Studio)	150 Millionen	Gilt für die Verwendung von BI Engine mit Looker Studio ohne native Integration. BI Engine für Looker Studio unterstützt je nach Komplexität der Abfrage bis zu 150 Millionen Zeilen abgefragter Daten.

Analytics Hub

Die folgenden Limits gelten für Analytics Hub:

Limit	Standard	Notes
Maximale Anzahl an Datenpools pro Projekt	500 Austauschvorgänge	Sie können in einem Projekt bis zu 500 Datenaustausche erstellen.
Maximale Anzahl an Einträgen pro Datenaustausch	1000 Einträge	Sie können bis zu 1.000 Einträge in einer Datenaustauschplattform erstellen.
Maximale Anzahl verknüpfter Datasets pro freigegebenem Dataset	1000 Verknüpfte Datasets	Alle kombinierten Analytics Hub-Abonnenten können maximal 1.000 verknüpfte Datasets pro freigegebenem Dataset haben.

API-Kontingente und -Limits

Die Kontingente und Limits gelten für BigQuery API-Anfragen.

BigQuery API

Für BigQuery API-Anfragen (Kernanfragen) gelten die folgenden Kontingente:

Kontingent	Standard	Notes
Anfragen pro Tag	Unbegrenzt	Ihr Projekt kann eine unbegrenzte Anzahl von BigQuery API-Anfragen pro Tag stellen. Kontingent in der Google Cloud Console ansehen
Höchstens tabledata.list Byte pro Minute	7,5 GB in Mehrfachregionen; 3,7 GB in allen anderen Regionen	Ihr Projekt kann maximal 7,5 GB an Tabellenzeilendaten pro Minute über tabledata.list in den Mehrfachregionen us und eu und 3,7 GB an Tabellenzeilendaten pro Minute in allen anderen Regionen zurückgeben. Dieses Kontingent gilt für das Projekt, das die gelesene Tabelle enthält. Für andere APIs wie jobs.getQueryResults und für das Abrufen von Ergebnissen aus jobs.query und jobs.insert kann dieses Kontingent ebenfalls genutzt werden. Kontingent in der Google Cloud Console ansehen Die BigQuery Storage Read API kann einen deutlich höheren Durchsatz als tabledata.list beibehalten. Wenn Sie einen höheren Durchsatz als im Rahmen dieses Kontingents erlaubt benötigen, können Sie die BigQuery Storage Read API verwenden.

Die folgenden Limits gelten für BigQuery API-Anfragen (Kern):

Limit	Standard	Notes
Maximale Anzahl API-Anfragen pro Sekunde, Nutzer und Methode	100 Anfragen	Ein Nutzer kann bis zu 100 API-Anfragen pro Sekunde an eine API-Methode senden. Wenn ein Nutzer mehr als 100 Anfragen pro Sekunde an eine Methode sendet, kann eine Drosselung auftreten. Dieses Limit gilt nicht für Streaming-Insert-Anweisungen.
Maximale Anzahl gleichzeitiger API-Anfragen pro Nutzer	300 Anfragen	Wenn ein Nutzer mehr als 300 gleichzeitige Anfragen stellt, kann eine Drosselung auftreten. Dieses Limit gilt nicht für Streaming-Insert-Anweisungen.
Maximale Anfrageheader-Größe	16 KiB	Eine BigQuery API-Anfrage kann bis zu 16 KiB umfassen, einschließlich der Anfrage-URL und aller Header. Dieses Limit gilt nicht für den Anfragetext, z. B. in einer POST-Anfrage.
Maximale jobs.get-Anfragen pro Sekunde	1000 Anfragen	Ihr Projekt kann bis zu 1000 jobs.get-Anfragen pro Sekunde senden.
Maximale jobs.query-Antwortgröße	20 MB	Standardmäßig ist keine Obergrenze für die Anzahl der von jobs.query zurückzugebenden Datenzeilen pro Ergebnisseite festgelegt. Es gilt jedoch das Limit von 20 MB für die Antwortgröße. Sie können die Anzahl der zurückzugebenden Zeilen mithilfe des Parameters maxResults ändern.
Maximale jobs.getQueryResults Zeilengröße	20 MB	Die maximale Zeilengröße ist ein Näherungswert, da das Limit auf der internen Darstellung der Zeilendaten basiert. Das Limit wird während der Transcodierung erzwungen.
Maximale projects.list-Anfragen pro Sekunde	2 Anfragen	Ihr Projekt kann bis zu zwei projects.list-Anfragen pro Sekunde senden.
Maximale Anzahl von tabledata.list-Anfragen pro Sekunde	1.000 Anfragen	Ihr Projekt kann bis zu 1000 tabledata.list-Anfragen pro Sekunde senden.
Maximale Anzahl von Zeilen pro tabledata.list-Antwort	100.000 Zeilen	Mit einem tabledata.list-Aufruf können bis zu 100.000 Tabellenzeilen zurückgegeben werden. Weitere Informationen finden Sie unter Mit der API in Ergebnissen suchen.
Maximale tabledata.list Zeilengröße	100 MB	Die maximale Zeilengröße ist ein Näherungswert, da das Limit auf der internen Darstellung der Zeilendaten basiert. Das Limit wird während der Transcodierung erzwungen.
Maximale tables.insert-Anfragen pro Sekunde	10 Anfragen	Ihr Projekt kann bis zu 10 tables.insert-Anfragen pro Sekunde senden. Mit der Methode tables.insert wird eine neue, leere Tabelle in einem Dataset erstellt. Dieses Limit umfasst SQL-Anweisungen, die Tabellen erstellen, z. B. CREATE TABLE, und Abfragen, bei denen Ergebnisse in Zieltabellen geschrieben werden.

BigQuery Connection API

Die folgenden Kontingente gelten für BigQuery Connection API-Aufrufe:

Kontingent	Standard	Notes
Leseanfragen pro Minute	1000 Anfragen pro Minute	Ihr Projekt kann bis zu 1.000 Anfragen pro Minute an BigQuery Connection API-Methoden senden, die Verbindungsdaten lesen. Kontingent in der Google Cloud Console ansehen
Schreibanfragen pro Minute	100 Anfragen pro Minute	Ihr Projekt kann bis zu 100 Anfragen pro Minute an BigQuery Connection API-Methoden senden, die Verbindungen erstellen oder aktualisieren. Kontingent in der Google Cloud Console ansehen
Erstellte BigQuery Omni-Verbindungen pro Minute	10 Verbindungen pro Minute erstellt	Ihr Projekt kann insgesamt bis zu 10 BigQuery Omni-Verbindungen pro Minute für AWS und Azure erstellen.
BigQuery Omni-Verbindungsnutzung	100 Verbindungsnutzungen pro Minute	Ihr Projekt kann eine BigQuery Omni-Verbindung bis zu 100-mal pro Minute verwenden. Dies gilt für Vorgänge, die Ihre Verbindung zu Ihrem AWS-Konto nutzen, um z. B. eine Tabelle abfragen.

BigQuery Migration API

Die folgenden Limits gelten für die BigQuery Migration API (Vorschau):

Limit	Standard	Notes
Individuelle Dateigröße für die Batch-SQL-Übersetzung	10 MB	Jede einzelne Quell- und Metadatendatei kann bis zu 10 MB groß sein. Dieses Limit gilt nicht für die Metadaten-ZIP-Datei, die vom dwh-migration-dumper-Befehlszeilentool zur Extraktion erstellt wurde.
Gesamtgröße der Quelldateien für Batch-SQL-Übersetzung	1 GB	Die Gesamtgröße aller in Cloud Storage hochgeladenen Eingabedateien kann bis zu 1 GB betragen. Dazu gehören alle Quelldateien und alle Metadatendateien, wenn Sie diese hinzufügen möchten.
Größe des Eingabestrings für die interaktive SQL-Übersetzung	1 MB	Der String, den Sie für die interaktive SQL-Übersetzung eingeben, darf 1 MB nicht überschreiten.
Maximale Größe der Konfigurationsdatei für die interaktive SQL-Übersetzung	50 MB	Einzelne Metadatendateien (komprimiert) und YAML-Konfigurationsdateien in Cloud Storage dürfen nicht größer als 50 MB sein. Wenn die Datei größer als 50 MB ist, überspringt der interaktive Übersetzer diese Konfigurationsdatei während der Übersetzung und erzeugt eine Fehlermeldung. Eine Möglichkeit, die Metadatendateigröße zu reduzieren, besteht darin, die Flags —database oder –schema zum filtern von Datenbanken zu verwenden, wenn Sie die Metadaten generieren .

Die folgenden Kontingente gelten für die BigQuery Migration API. In den meisten Fällen gelten die folgenden Standardwerte. Die Standardeinstellungen für Ihr Projekt können abweichen:

Kontingent	Standard	Notes
EDWMigration Service-List-Anfragen pro Minute EDWMigration Service-List-Anfragen pro Minute und Nutzer	12.000 Anfragen 2.500 Anfragen	Ihr Projekt kann bis zu 12.000 Migration API-List-Anfragen pro Minute senden. Jeder Nutzer kann bis zu 2.500 Migration API-List-Anfragen pro Minute senden Kontingente in der Google Cloud Console ansehen
EDWMigration Service-Get-Anfragen pro Minute EDWMigration Service-Get-Anfragen pro Minute und Nutzer	25.000 Anfragen 2.500 Anfragen	Ihr Projekt kann bis zu 25.000 Get Migration API-Get-Anfragen pro Minute senden. Jeder Nutzer kann bis zu 2.500 Migration API-Get-Anfragen pro Minute senden. Kontingente in der Google Cloud Console ansehen
Weitere EDWMigration Service-Anfragen pro Minute Weitere EDWMigration Service-Anfragen pro Minute und Nutzer	25 Anfragen 5 Anfragen	Ihr Projekt kann bis zu 25 weitere Migration API-Anfragen pro Minute senden. Jeder Nutzer kann bis zu 5 weitere Migration API-Anfragen pro Minute senden. Kontingente in der Google Cloud Console ansehen
Interaktive SQL-Übersetzungsanfragen pro Minute Interaktive SQL-Übersetzungsanfragen pro Minute und Nutzer	200 Anfragen 50 Anfragen	Ihr Projekt kann bis zu 200 SQL-Übersetzungs-Dienstanfragen pro Minute senden. Jeder Nutzer kann bis zu 50 weitere SQL-Übersetzungs-Dienstanfragen pro Minute senden. Kontingente in der Google Cloud Console ansehen

BigQuery Reservation API

Die folgenden Kontingente gelten für BigQuery Reservation API-Aufrufe:

Kontingent	Standard	Notes
Anfragen pro Minuten und Region	100 Anfragen	Ihr Projekt kann insgesamt bis zu 100 Aufrufe an die BigQuery Reservation API-Methoden pro Minute und Region senden. Kontingente in der Google Cloud Console ansehen
Anzahl von SearchAllAssignments-Aufrufen pro Minute und Region	100 Anfragen	Ihr Projekt kann bis zu 100 Aufrufe an die Methode SearchAllAssignments pro Minute und Region senden. Kontingente in der Google Cloud Console ansehen
Anfragen für SearchAllAssignments pro Minute, Region und Nutzer	10 Anfragen	Jeder Nutzer kann bis zu 10 Aufrufe an die Methode SearchAllAssignments pro Minute und Region senden. Kontingente in der Google Cloud Console ansehen (Suchen Sie in den Suchergebnissen der Google Cloud Console nach pro Nutzer.)

BigQuery DataPolicy API

Die folgenden Limits gelten für die Data Policy API (Vorschau):

Limit	Standard	Notes
Maximale Anzahl von dataPolicy.list-Aufrufen	400 Anfragen pro Minute pro Projekt 600 Anfragen pro Minute pro Organisation
Maximale Anzahl von dataPolicy.testIamPermissions-Aufrufen	400 Anfragen pro Minute pro Projekt 600 Anfragen pro Minute pro Organisation
Maximale Anzahl von Leseanfragen.	1.200 Anfragen pro Minute pro Projekt 1.800 Anfragen pro Minute pro Organisation	Dazu gehören Aufrufe von dataPolicy.get und dataPolicy.getIamPolicy.
Maximale Anzahl Schreibanfragen.	600 Anfragen pro Minute pro Projekt 900 Anfragen pro Minute pro Organisation	Hierzu zählen Aufrufe an: dataPolicy.create dataPolicy.delete dataPolicy.setIamPolicy dataPolicy.patch

IAM API

Die folgenden Kontingente gelten, wenn Sie die Features Identity and Access Management in BigQuery verwenden, um IAM-Richtlinien abzurufen und festzulegen sowie IAM-Berechtigungen zu testen. Anweisungen der Datenkontrollsprache (DCL) werden auf das SetIAMPolicy-Kontingent angerechnet.

Hinweis: Wenn es IAM-Anfragebeschränkungen gibt, sollten Sie prüfen, ob Ihr Projekt die IAM-Berechtigungsübernahme verwenden kann, um die Einschränkung zu verringern.

Kontingent	Standard	Notes
IamPolicy Anfragen pro Minute und Nutzer	1.500 Anfragen pro Minute und Nutzer	Jeder Nutzer kann bis zu 1.500 Anfragen pro Minute und Projekt stellen. Kontingent in der Google Cloud Console ansehen
IamPolicy Anfragen pro Minute und Projekt	3.000 Anfragen pro Minute und Projekt	Ihr Projekt kann bis zu 3.000 Anfragen pro Minute senden. Kontingent in der Google Cloud Console ansehen
Einzelne Region SetIAMPolicy Anfragen pro Minute und Projekt	1.000 Anfragen pro Minute und Projekt	Ihr Projekt mit einer einzelnen Region kann bis zu 1.000 Anfragen pro Minute senden. Kontingent in der Google Cloud Console ansehen
Multiregionale SetIAMPolicy Anfragen pro Minute und Projekt	2.000 Anfragen pro Minute und Projekt	Ihr multiregionales Projekt kann bis zu 2.000 Anfragen pro Minute senden. Kontingent in der Google Cloud Console ansehen
Omni-region SetIAMPolicy Anfragen pro Minute und Projekt	200 Anfragen pro Minute und Projekt	Ihr Omni-Region-Projekt kann bis zu 200 Anfragen pro Minute senden. Kontingent in der Google Cloud Console ansehen

Storage Read API

Für BigQuery Storage Read API-Anfragen gelten die folgenden Kontingente:

Kontingent	Standard	Notes
Leseanfragen auf Datenebene pro Minute und Nutzer	25.000 Anfragen	Jeder Nutzer kann bis zu 25.000 ReadRows-Aufrufe pro Minute und Projekt ausführen. Kontingent in der Google Cloud Console ansehen
Leseanfragen auf Steuerungsebene pro Minute und Nutzer	5.000 Anfragen	Jeder Nutzer kann bis zu 5.000 Storage Read API-Metadatenvorgangsaufrufe pro Minute pro Projekt ausführen. Die Metadatenaufrufe enthalten die Methoden CreateReadSession und SplitReadStream. Kontingent in der Google Cloud Console ansehen

Für BigQuery Storage Read API-Anfragen gelten die folgenden Limits:

Limit	Standard	Notes
Maximale Zeilen-/Filterlänge	1 MB	Wenn Sie den CreateReadSession-Aufruf der Storage Read API verwenden, gilt eine maximale Länge von 1 MB pro Zeile oder Filter.
Maximale serialisierte Datengröße	128 MB	Wenn Sie den Storage Read API-ReadRows-Aufruf verwenden, darf die serialisierte Darstellung der Daten in einer einzelnen ReadRowsResponse-Nachricht nicht größer als 128 MB sein.
Maximale Anzahl gleichzeitiger Verbindungen	2.000 in Multiregionen; 400 in Regionen	Sie können maximal 2.000 gleichzeitige ReadRows-Verbindungen pro Projekt in den Mehrfachregionen us und eu und 400 gleichzeitige ReadRows-Verbindungen in anderen Regionen öffnen. In einigen Fällen ist die Anzahl der gleichzeitigen Verbindungen auf dieses Limit beschränkt.
Maximale Arbeitsspeichernutzung pro Stream	1,5 GB	Der maximale Arbeitsspeicher pro Stream ist ein Näherungswert, da das Limit auf der internen Darstellung der Zeilendaten basiert. Streams, die mehr als 1,5 GB Arbeitsspeicher für eine einzelne Zeile verwenden, können fehlschlagen. Weitere Informationen finden Sie unter Fehlerbehebung bei Ressourcenüberschreitungen.

Storage Write API

Die folgenden Kontingente gelten für Storage Write API-Anfragen: Die folgenden Kontingente können auf Ordnerebene angewendet werden. Diese Kontingente werden dann zusammengefasst und für alle untergeordneten Projekte freigegeben. Wenden Sie sich an Cloud Customer Care, um diese Konfiguration zu aktivieren.

Hinweis: Projekte, für die die Kontingenterzwingung auf Ordnerebene aktiviert ist, können nur die Kontingentnutzung und das Limit auf Ordnerebene auf der Seite „Kontingente“ der Google Cloud Console prüfen. Kontingentnutzung und -limit auf Projektebene werden nicht angezeigt. In diesem Fall sind die Monitoringmesswerte auf Projektebene weiterhin eine gute Quelle für die Nutzung auf Projektebene.

Wenn Sie ein höheres Kontingentlimit anfordern möchten, fügen Sie in Ihre Anfrage die Kontingentfehlermeldung ein, um die Verarbeitung zu beschleunigen.

Kontingent	Standard	Notes
Gleichzeitige Verbindungen	1.000 in einer Region; 10.000 in einer Mehrfachregion	Das Kontingent für gleichzeitige Verbindungen basiert auf dem Clientprojekt, das die Storage Write API-Anfrage initiiert, nicht auf dem Projekt, das die BigQuery-Dataset-Ressource enthält. Das initiierende Projekt ist das Projekt, das mit dem API-Schlüssel oder dem Dienstkonto verknüpft ist. In Ihrem Projekt können 1.000 gleichzeitige Verbindungen in einer Region oder 10.000 gleichzeitige Verbindungen in den Mehrfachregionen US und EU ausgeführt werden. Wenn Sie den Standardstream in Java oder Go verwenden, empfehlen wir, Storage Write API-Multiplexing zu verwenden, um in mehrere Zieltabellen mit freigegebenen Verbindungen zu schreiben. um die Anzahl der insgesamt erforderlichen Verbindungen zu reduzieren. Wenn Sie den Beam-Connector mit „Mindestens einmal“-Semantik verwenden, können Sie für UseStorageApiConnectionPool den Wert TRUE festlegen. um Multiplexing zu aktivieren. Kontingent in der Google Cloud Console ansehen In Cloud Monitoring können Sie Messwerte zu den Nutzungskontingenten und Limits für Ihre Projekte ansehen. Wählen Sie anhand Ihrer Region den Namen des Limits für gleichzeitige Verbindungen aus. Die Optionen sind ConcurrentWriteConnectionsPerProject, ConcurrentWriteConnectionsPerProjectEU und ConcurrentWriteConnectionsPerProjectRegion für us, eu bzw. andere Regionen. Es wird dringend empfohlen, Benachrichtigungen zur Überwachung Ihrer Kontingentnutzung und -limits einzurichten. Sollte es bei Ihren Trafficmustern zu Spitzen und/oder zu einem regulären organischen Wachstum kommen, kann es sinnvoll sein, Ihr Kontingent um 25 bis 50 % zu überschreiten, um die unerwartete Nachfrage zu bewältigen.
Durchsatz	3 GB pro Sekunde Durchsatz in Multiregionen; 300 MB pro Sekunde in Regionen	Sie können bis zu 3 GB/s in den Multiregionen us und eu und 300 Mbit/s in anderen Regionen pro Projekt streamen. Kontingent in der Google Cloud Console ansehen In Cloud Monitoring können Sie Messwerte zu den Nutzungskontingenten und Limits für Ihre Projekte ansehen. Wählen Sie den Durchsatzlimit-Namen basierend auf Ihrer Region aus. Die Optionen sind AppendBytesThroughputPerProject, AppendBytesThroughputPerProjectEU und AppendBytesThroughputPerProjectRegion für us, eu bzw. andere Regionen. Das Durchsatzkontingent für Schreibvorgänge wird anhand des Projekts berechnet, in dem sich das Ziel-Dataset befindet, und nicht auf Grundlage des Clientprojekts. Es wird dringend empfohlen, Benachrichtigungen zur Überwachung Ihrer Kontingentnutzung und -limits einzurichten. Sollte es bei Ihren Trafficmustern zu Spitzen und/oder zu einem regulären organischen Wachstum kommen, kann es sinnvoll sein, Ihr Kontingent um 25 bis 50 % zu überschreiten, um die unerwartete Nachfrage zu bewältigen.
CreateWriteStream-Anfragen	10.000 Streams pro Stunde, Projekt und Region	Sie können CreateWriteStream bis zu 10.000-mal pro Stunde,Projekt und Region aufrufen. Sie können den Standardstream verwenden, wenn Sie nicht genau eine Semantik benötigen. Dieses Kontingent gilt pro Stunde, der in der Google Cloud Console angezeigte Messwert ist jedoch pro Minute.
Ausstehende Stream-Byte	10 TB in Mehrfachregionen; 1 TB in Regionen	Für jeden ausgelösten Commit können Sie in den Multiregionen us und eu für bis zu 10 TB und in anderen Regionen für 1 TB einen Commit durchführen. Für dieses Kontingent gibt es keine Kontingentberichte.

Die folgenden Limits gelten für Storage Write API-Anfragen:

Limit	Standard	Notes
Batch-Commits	10.000 Streams pro Tabelle	Sie können pro BatchCommitWriteStream-Aufruf bis zu 10.000 Streams ausführen.
AppendRows Anfragegröße	10 MB	Die maximale Größe der Anfrage beträgt 10 MB.

Streaming-Insert-Anweisungen

Die folgenden Kontingente und Limits gelten beim Streamen von Daten in BigQuery mithilfe der Legacy-Streaming API. Informationen zu Strategien, um innerhalb dieser Limits zu bleiben, finden Sie unter Kontingentfehler beheben. Wenn Sie diese Kontingente überschreiten, erhalten Sie quotaExceeded-Fehler.

Limit	Standard	Notes
Maximale Byte pro Sekunde und Projekt in den Multiregionen us und eu	1 GB pro Sekunde	Ihr Projekt kann bis zu 1 GB pro Sekunde streamen. Dieses Kontingent ist innerhalb einer Multiregion kumulativ. Dies bedeutet, dass die Summe der Byte pro Sekunde, die in alle Tabellen für ein bestimmtes Projekt innerhalb einer Multiregion gestreamt werden, auf 1 GB begrenzt ist. Das Überschreiten dieses Limits führt zu quotaExceeded-Fehlern. Bei Bedarf können Sie eine Kontingenterhöhung über Cloud Customer Care anfordern. Fordern Sie eine Erhöhung so früh wie möglich an, mindestens zwei Wochen, bevor Sie sie benötigen. Kontingenterhöhungen benötigen Zeit, bis sie verfügbar sind, insbesondere im Fall einer erheblichen Erhöhung.
Maximale Byte pro Sekunde und Projekt an allen anderen Standorten	300 MB pro Sekunde	Ihr Projekt kann an allen Standorten mit Ausnahme der Multiregionen us und eu bis zu 300 MB pro Sekunde streamen. Dieses Kontingent ist innerhalb einer Multiregion kumulativ. Das bedeutet, dass die Summe der Byte pro Sekunde, die in alle Tabellen für ein bestimmtes Projekt innerhalb einer Region gestreamt werden, auf 300 MB begrenzt ist. Das Überschreiten dieses Limits führt zu quotaExceeded-Fehlern. Bei Bedarf können Sie eine Kontingenterhöhung über Cloud Customer Care anfordern. Fordern Sie eine Erhöhung so früh wie möglich an, mindestens zwei Wochen, bevor Sie sie benötigen. Kontingenterhöhungen benötigen Zeit, bis sie verfügbar sind, insbesondere im Fall einer erheblichen Erhöhung.
Maximale Zeilengröße	10 MB	Das Überschreiten dieses Wertes verursacht invalid-Fehler.
Größenlimit für HTTP-Anfragen	10 MB	Das Überschreiten dieses Wertes verursacht invalid-Fehler. Die Anfrage wird intern von HTTP-JSON in eine interne Datenstruktur übersetzt. Für diese gilt eine eigenes Größenlimit. Die Größe der resultierenden internen Datenstruktur lässt sich schwer vorhersagen. Wenn Sie jedoch Ihre HTTP-Anfragen bei maximal 10 MB halten, ist das Risiko gering, dass das interne Limit erreicht wird.
Maximale Anzahl von Zeilen pro Anfrage	50.000 Zeilen	Es werden maximal 500 Zeilen empfohlen. Durch Batchverarbeitung können Leistung und Durchsatz bis zu einem gewissen Punkt gesteigert werden, allerdings auf Kosten der Latenz pro Anfrage. Bei zu wenigen Zeilen pro Anfrage kann der Verwaltungsaufwand für die jeweilige Anfrage die Datenaufnahme ineffizient machen. Bei zu vielen Zeilen pro Anfrage sinkt eventuell der Durchsatz. Experimentieren Sie mit repräsentativen Daten (Schema und Datengrößen), um die ideale Batchgröße für Ihre Daten zu ermitteln.
Feldlänge von insertId	128 Zeichen	Das Überschreiten dieses Wertes verursacht invalid-Fehler.

Weitere Informationen zu Streamingkontingenten finden Sie unter Kontingenterhöhung anfordern.