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Introducción a SQL en Bigtable
Además de sus APIs de Admin y Data, Bigtable admite consultas en SQL.
Puedes usar SQL para consultar tus datos de Bigtable de las siguientes
formas:
Para el desarrollo de aplicaciones de baja latencia, GoogleSQL para Bigtable
Para el procesamiento por lotes y ETL, Spark SQL
Para analizar datos de varias fuentes, BigQuery
GoogleSQL para Bigtable
GoogleSQL es un lenguaje de consulta que usan varios Google Cloud
servicios, incluidos Spanner y BigQuery. Puedes crear y ejecutar consultas de GoogleSQL en Bigtable Studio en la consola de Google Cloud , o bien puedes ejecutarlas de forma programática con una de las bibliotecas cliente de Bigtable que admiten consultas SQL. Para obtener más información, consulta Cómo usar SQL con una biblioteca cliente de Bigtable.
GoogleSQL para Bigtable es similar al lenguaje de consulta de Cassandra (CQL) en muchos aspectos y, además, incluye un tipo de datos de mapa, diseñado para consultar los datos de Bigtable almacenados en familias de columnas, columnas y celdas.
Para casos de uso de ciencia de datos y otros tipos de procesamiento por lotes y ETL, el conector de Bigtable Spark te permite leer y escribir datos de Bigtable con Spark SQL. Para obtener más información, consulta
Cómo usar el conector de Bigtable Spark.
BigQuery
Si deseas combinar datos de varias fuentes, incluido Bigtable, y ejecutar análisis por lotes y ad hoc, puedes crear tablas externas de BigQuery y ejecutar consultas en SQL desde BigQuery. Para obtener más información, consulta Cómo consultar y analizar datos de Bigtable con BigQuery.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-09-09 (UTC)"],[[["\u003cp\u003eBigtable supports SQL queries through multiple methods, including GoogleSQL for low-latency applications, Spark SQL for batch processing and ETL, and BigQuery for analyzing data from multiple sources.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eGoogleSQL for Bigtable, which is similar to Cassandra Query Language (CQL), can be used within the Google Cloud console via Bigtable Studio, or programmatically through the Bigtable client library for Java.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe Bigtable Spark connector enables reading and writing Bigtable data with Spark SQL, beneficial for data science and batch processing needs.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBigQuery can query and analyze data from Bigtable alongside other sources using external tables, facilitating batch and ad hoc analytics.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["Introduction to SQL in Bigtable\n\nIn addition to its Admin and Data APIs, Bigtable supports SQL queries.\nYou can use SQL to query your Bigtable data in the following\nways:\n\n- For low-latency application development, GoogleSQL for Bigtable\n- For batch processing and ETL, Spark SQL\n- To analyze data from multiple sources, BigQuery\n\nGoogleSQL for Bigtable\n\nGoogleSQL is a query language used by multiple Google Cloud\nservices, including Spanner and BigQuery. You can create\nand run GoogleSQL queries in [Bigtable\nStudio](/bigtable/docs/manage-data-using-console) in the Google Cloud console,\nor you can run them programmatically using one of the client libraries for\nBigtable that support SQL queries. For more information, see [Use\nSQL with a Bigtable client\nlibrary](/bigtable/docs/googlesql-overview#client-libraries).\n\nGoogleSQL for Bigtable is similar to the Cassandra\nquery Language (CQL) in many ways, and it includes a map data type, designed to\nquery the Bigtable data stored in column families, columns, and\ncells.\n\nTo get started, see the [GoogleSQL for\nBigtable overview](/bigtable/docs/googlesql-overview).\n\nSpark SQL\n\nFor data science use cases or other batch processing and ETL, the\nBigtable Spark connector lets you read and write\nBigtable data using Spark SQL. For more information, see\n[Use the Bigtable Spark connector](/bigtable/docs/use-bigtable-spark-connector).\n\nBigQuery\n\nIf you want to blend data from multiple sources, including\nBigtable, and run batch, ad hoc analytics, you can create\nBigQuery external tables and run SQL queries from\nBigQuery. For more information, see\n[Query and analyze Bigtable data with BigQuery](/bigtable/docs/bigquery-analysis).\n\nWhat's next\n\n- [Learn how to run queries in the Google Cloud console without SQL.](/bigtable/docs/query-builder)\n- [Explore the GoogleSQL for Bigtable reference documentation.](/bigtable/docs/reference/sql/functions-all)\n- [Compare tables and views](/bigtable/docs/tables-and-views)"]]
