BigQuery
从数据仓库演进至自治数据与 AI 平台
BigQuery 是自治数据到 AI 平台，可自动完成从数据注入到 AI 驱动型分析洞见的整个数据生命周期，让您能更快地从数据进阶到 AI 再进阶到实际行动。
Gemini in BigQuery 的各项功能现已纳入 BigQuery 定价模式。
每月免费存储 10 GiB 数据并运行高达 1 TiB 的查询。新客户还可获享 $300 赠金，用于试用 BigQuery 和其他 Google Cloud 产品。
功能
内置预测性分析和 AI 推理
使用 BigQuery AI 将您的数据连接到 AI。使用 SQL 直接在 BigQuery 中训练、评估和部署预测性分析模型。轻松将模型与 Gemini Enterprise Agent Platform 集成，实现高级 MLOps。借助 AI 函数在工作流中使用生成式 AI，以执行文本摘要、情感分析和数据丰富化。除了传统表之外，您还可以使用 BigQuery 图来发掘数据中的复杂关系和模式。使用嵌入和向量、文本或混合搜索构建复杂的上下文检索和 RAG 应用，以便根据含义（而不仅仅是关键字）查找信息。
为所有数据团队提供智能体体验
在所有分析工作流中，为所有数据用户提供 AI 驱动的辅助与自动化能力。使用 Data Engineering Agent 自动执行数据准备、错误检测、转换和流水线构建。在数据科学智能体中输入一条简单的提示，即可生成详细的计划，并运行数据科学的各个方面，包括数据加载、特征工程、模型训练和评估。利用对话式分析智能体，让所有人都能以通俗易懂的语言提出复杂问题，并获得基于事实、上下文感知型回答，从而普及分析洞见。
智能体开发和分析工具
使用 对话式分析 API 将自然语言查询功能嵌入到工作流中。使用 BigQuery MCP 服务器、ADK 集成或 OSS MCP 工具箱，从各种 IDE 和开发者工具（包括 Gemini CLI）轻松连接到 BigQuery。使用适用于 ADK、LangGraph 和 UCP 等框架的 BigQuery 智能体运维插件，只需一行代码即可将详细的智能体互动流式传输到 BigQuery，以优化性能和费用。
BigQuery 针对 Apache Iceberg 的规模和性能
通过在 BigQuery、Google Cloud Managed Service for Apache Spark 和其他 OSS 引擎之间实现读/写互操作性，将 BigQuery 的最佳性能引入您的 Iceberg 数据，而无需移动数据。通过高吞吐量流式处理获取实时数据洞见，并通过多语句事务和 CDC 简化流水线。Google Cloud Lakehouse 可自动执行日常 Iceberg 维护（例如压缩和聚类），以优化性价比并消除手动开销。
自动执行治理并为智能体提供背景信息
借助 Knowledge Catalog，可获得内置上下文，以及自动元数据收集、数据分析、数据质量和沿袭等关键功能。让智能体能够从企业数据中检索整体上下文。通过语义搜索、上下文 API 和 MCP 工具，智能体可以即时发现数据资产、提取预生成的元数据并丰富元数据。
使用流式数据流水线进行实时分析
使用 Managed Service for Apache Kafka 构建和运行实时流式应用。通过 BigQuery 持续查询进行基于 SQL 的轻松流式传输、热门开源 Kafka 平台，以及利用 Dataflow 提供的高级多模态数据流和机器学习（包括对 Iceberg 的支持），您可以让实时数据和 AI 成为现实。
托管式灾难恢复和可观测性
跨区域灾难恢复提供托管式故障切换、备份和数据恢复，并增强了可观测性和交叉路由。BigQuery 运行状况监控功能可提供组织范围的环境视图，现在还提供由智能体提供支持的可观测性，可实现一站式问题排查。此外，通过 Security Center 实现的代理就绪型安全机制可提供统一的精细访问权限控制。这些功能可确保灵活恢复、提高可见性，并为数据操作提供强大的安全性。
数据科学
简化“数据到 AI”工作流
简化“数据到 AI”工作流
在 Colab Enterprise 笔记本上，使用内置智能体或通过 BigQuery DataFrames 调用开源 Python 库，简化端到端数据科学工作流。引入您偏好的处理引擎 - SQL、无服务器 Spark 和其他开源框架。直接在 BigQuery 中训练、评估和部署机器学习模型，或通过 SQL 使用 TimesFM 等预训练模型。便捷地存储在 BigQuery 中构建和使用的模型所需的特征。在 Gemini Enterprise Agent Platform 中注册模型后，您可以通过单个界面对模型进行版本控制、评估和部署，以进行在线预测。
教程、快速入门和实验
简化“数据到 AI”工作流
简化“数据到 AI”工作流
在 Colab Enterprise 笔记本上，使用内置智能体或通过 BigQuery DataFrames 调用开源 Python 库，简化端到端数据科学工作流。引入您偏好的处理引擎 - SQL、无服务器 Spark 和其他开源框架。直接在 BigQuery 中训练、评估和部署机器学习模型，或通过 SQL 使用 TimesFM 等预训练模型。便捷地存储在 BigQuery 中构建和使用的模型所需的特征。在 Gemini Enterprise Agent Platform 中注册模型后，您可以通过单个界面对模型进行版本控制、评估和部署，以进行在线预测。
非结构化数据分析
将生成式 AI 应用于您的数据
将生成式 AI 应用于您的数据
教程、快速入门和实验
将生成式 AI 应用于您的数据
将生成式 AI 应用于您的数据
数据仓库迁移
将数据仓库迁移到 BigQuery
将数据仓库迁移到 BigQuery
将数据仓库迁移到 BigQuery，满足当下分析需求，赋能未来的 AI 应用场景。使用免费 AI 赋能的全托管式 BigQuery Migration Service，简化从 Netezza、Oracle、Redshift、Teradata、Snowflake 或 Databricks 迁移到 BigQuery 的路径。
教程、快速入门和实验
将数据仓库迁移到 BigQuery
将数据仓库迁移到 BigQuery
将数据仓库迁移到 BigQuery，满足当下分析需求，赋能未来的 AI 应用场景。使用免费 AI 赋能的全托管式 BigQuery Migration Service，简化从 Netezza、Oracle、Redshift、Teradata、Snowflake 或 Databricks 迁移到 BigQuery 的路径。
数据集成和 ELT
将数据整合到 BigQuery 中
将数据整合到 BigQuery 中
ELT 是将数据导入 BigQuery 的推荐模式。有许多工具可灵活地实现数据集成。批量加载时，可使用 BigQuery Data Transfer Service (DTS) 自动将数据从受支持的数据源加载到 BigQuery 中。对于流式加载，Pub/Sub BigQuery 订阅会在收到 Pub/Sub 消息时将其写入现有 BigQuery 表。对于变更数据捕获 (CDC)，Datastream 可实现从数据库到 BigQuery 的非侵入性变更数据捕获 (CDC)。最后，您可以联合多个无需数据迁移的外部数据源。
教程、快速入门和实验
将数据整合到 BigQuery 中
将数据整合到 BigQuery 中
ELT 是将数据导入 BigQuery 的推荐模式。有许多工具可灵活地实现数据集成。批量加载时，可使用 BigQuery Data Transfer Service (DTS) 自动将数据从受支持的数据源加载到 BigQuery 中。对于流式加载，Pub/Sub BigQuery 订阅会在收到 Pub/Sub 消息时将其写入现有 BigQuery 表。对于变更数据捕获 (CDC)，Datastream 可实现从数据库到 BigQuery 的非侵入性变更数据捕获 (CDC)。最后，您可以联合多个无需数据迁移的外部数据源。
地理空间分析
价格
| BigQuery 定价方式 | BigQuery 价格取决于计算（分析）、存储空间、附加服务以及数据注入和提取的使用量。数据加载和导出服务是免费的。 | |
|---|---|---|
| 服务和用量 | 订阅类型 | 价格 (USD) |
免费层级 | BigQuery 免费层级为客户提供 10 GiB 存储空间、每月高达 1 TiB 的免费按需计算查询，以及其他资源。 | 免费 |
计算（分析） | 按需 您通常最多可以拥有 2,000 个并发槽，供单个项目中的所有查询共同使用。 | 起价 $6.25 扫描的每 TiB 数据。每月前 1 TiB 数据免费。 |
版本：标准版、企业版和企业 Plus 版 包含 Gemini in BigQuery AI 辅助功能。 | 起价 $0.04 每小时每槽 | |
存储 | 逻辑存储空间 基于在过去 90 天内发生了修改的表或表分区中使用的未压缩字节数。 | 起价 $0.01 每 GiB。每月前 10 GiB 免费。 |
物理存储 基于在连续 90 天内发生了修改的表或表分区中使用的压缩字节数。 | 起价 $0.02 每 GiB。每月前 10 GiB 免费。 | |
数据注入 | 批量加载 从 Cloud Storage 导入表。 | 免费 使用共享槽池时。 |
流式插入 您需要为成功插入的行支付费用。单行最小计为 1 KB。 | $0.01 每 200 MiB | |
BigQuery Storage Write API 对于加载到 BigQuery 中的数据，系统将按照 BigQuery 存储价格或 Cloud Storage 价格计费。 | $0.025 每 GiB。每月的前 2 TiB 免费。 | |
数据提取 | 批量导出 将表数据导出到 Cloud Storage。 | 免费 使用共享槽池时。 |
流式读取 使用 Storage Read API 流式读取表数据。 | 起价 $1.10 每读取 1 TiB | |
代理 | 输入数据 数据科学智能体、数据工程智能体和对话式分析智能体 | 3 美元 每百万个 token |
输出数据 数据科学智能体、数据工程智能体和对话式分析智能体 | $20 每百万个 token | |
详细了解 BigQuery 价格。查看所有价格详情。
BigQuery 定价方式
BigQuery 价格取决于计算（分析）、存储空间、附加服务以及数据注入和提取的使用量。数据加载和导出服务是免费的。
计算（分析）
按需
您通常最多可以拥有 2,000 个并发槽，供单个项目中的所有查询共同使用。
Starting at
$6.25
扫描的每 TiB 数据。每月前 1 TiB 数据免费。
版本：标准版、企业版和企业 Plus 版
包含 Gemini in BigQuery AI 辅助功能。
Starting at
$0.04
每小时每槽
存储
逻辑存储空间
基于在过去 90 天内发生了修改的表或表分区中使用的未压缩字节数。
Starting at
$0.01
每 GiB。每月前 10 GiB 免费。
物理存储
基于在连续 90 天内发生了修改的表或表分区中使用的压缩字节数。
Starting at
$0.02
每 GiB。每月前 10 GiB 免费。
数据注入
批量加载
从 Cloud Storage 导入表。
免费
使用共享槽池时。
流式插入
您需要为成功插入的行支付费用。单行最小计为 1 KB。
$0.01
每 200 MiB
BigQuery Storage Write API
对于加载到 BigQuery 中的数据，系统将按照 BigQuery 存储价格或 Cloud Storage 价格计费。
$0.025
每 GiB。每月的前 2 TiB 免费。
数据提取
批量导出
将表数据导出到 Cloud Storage。
免费
使用共享槽池时。
流式读取
使用 Storage Read API 流式读取表数据。
Starting at
$1.10
每读取 1 TiB
代理
输入数据
数据科学智能体、数据工程智能体和对话式分析智能体
3 美元
每百万个 token
输出数据
数据科学智能体、数据工程智能体和对话式分析智能体
$20
每百万个 token
详细了解 BigQuery 价格。查看所有价格详情。
业务用例
数万家客户选择 BigQuery 来构建其数据到 AI 平台的连接
Mattel 通过将其数据与 BigQuery 中的 AI 对接，节省大量时间和资金。
TJ Allard，Mattel 公司首席数据科学家
“BigQuery 和 Vertex AI 将我们的所有数据与 AI 资源汇聚于单一平台。这转变了我们处理客户反馈的方式，从繁琐的手动流程转变为只需几秒钟就能完成的简单自然语言查询。我们可以在几分钟内获得客户分析洞见，而无需等待数月。”
了解 BigQuery 的不同之处
AI 赋能的创新，提供对话式智能搜索功能，以及全新的智能体体验，并通过语义层增强准确性。
打通数据与 AI 的统一平台，可实现多模态数据的无缝分析、AI 协同处理和实时洞察，同时提供统一的治理、运行时元数据与安全保障。
灵活且面向未来，采用低成本 AI，并可与第三方和开源技术无缝互操作。
合作伙伴与集成
与具备 BigQuery 专业知识的合作伙伴携手
ETL 和数据集成
反向 ETL 和 MDM
商业智能和数据可视化
数据治理和安全
连接器和开发者工具
机器学习和高级分析
数据质量和可观测性
咨询合作伙伴
从数据注入到可视化，许多合作伙伴都将自己的数据解决方案与 BigQuery 进行了集成。上面列出了通过 Google Cloud Ready - BigQuery 进行的合作伙伴集成。
请访问我们的合作伙伴名录，了解这些 BigQuery 合作伙伴。
其他咨询和支持
常见问题解答
BigQuery 与其他企业数据仓库方案有何不同？
BigQuery 是 Google Cloud 的全托管式无服务器企业数据仓库。它提供一个统一的平台，支持所有数据类型，跨云平台运行，并内置机器学习和商业智能功能。借助原生 Vertex AI 集成，您可以轻松将数据连接到行业领先的 Google AI，而无需离开 BigQuery。
什么是企业数据仓库？
企业数据仓库是一个用来分析和报告来自多个来源的结构化和半结构化数据的系统。许多组织正在从传统的本地数据仓库迁移至云数据仓库，以便节省费用，并提高可伸缩性和灵活性。
BigQuery 的安全性如何？
BigQuery 提供稳健的安全性、治理功能和可靠性控制机制，可实现高可用性并提供 99.99% 正常运行时间的服务等级协议 (SLA)。默认加密机制和客户管理的加密密钥将确保您的数据安全无虞。
如何开始使用 BigQuery？
可以通过多种方式来着手使用 BigQuery。新客户可获得 $300 赠金，用于抵扣 BigQuery 的相关费用。所有客户每月可免费获享 10 GB 存储空间和高达 1 TB 查询量，不计入赠金额度。注册 BigQuery 免费试用即可获取赠金。尚未准备好？您可以直接试用和探索 BigQuery 沙盒，无需信用卡。
什么是 BigQuery 沙盒？
借助 BigQuery 沙盒，您无需信用卡即可试用 BigQuery。您会自动保持在 BigQuery 的免费层级，并且可以使用沙盒对公共数据集运行查询和分析，轻松探索其强大功能。您还可以将自己的数据导入 BigQuery 沙盒以进行分析。您可以通过相应选项更新至免费试用级别。免费试用的新客户可获得 $300 赠金，用于体验 BigQuery 的相关功能。
企业使用 BigQuery 的最常见方式有哪些？
各种规模的企业都在使用 BigQuery 将孤岛数据整合到一个位置，以便基于所有业务数据来执行数据分析和发掘数据洞见。这让企业能够实时做出决策、简化业务报告过程，并将机器学习融入到数据分析中，以便预测未来的商机。
