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Présentation de SQL dans Bigtable
En plus de ses API d'administration et de données, Bigtable accepte les requêtes SQL.
Vous pouvez utiliser SQL pour interroger vos données Bigtable de différentes manières:
Pour le développement d'applications à faible latence, GoogleSQL pour Bigtable
Pour le traitement par lot et l'ETL, Spark SQL
Pour analyser les données provenant de plusieurs sources, BigQuery
GoogleSQL pour Bigtable
GoogleSQL est un langage de requête utilisé par plusieurs Google Cloud
services, y compris Spanner et BigQuery. Vous pouvez créer et exécuter des requêtes GoogleSQL dans Bigtable Studio dans la console Google Cloud , ou les exécuter par programmation à l'aide de l'une des bibliothèques clientes pour Bigtable compatibles avec les requêtes SQL. Pour en savoir plus, consultez Utiliser SQL avec une bibliothèque cliente Bigtable.
GoogleSQL pour Bigtable est semblable au langage de requête Cassandra (CQL) à bien des égards. Il inclut un type de données de carte, conçu pour interroger les données Bigtable stockées dans des familles de colonnes, des colonnes et des cellules.
Pour les cas d'utilisation de la data science ou d'autres types de traitement par lot et d'ETL, le connecteur Bigtable Spark vous permet de lire et d'écrire des données Bigtable à l'aide de Spark SQL. Pour en savoir plus, consultez la page Utiliser le connecteur Bigtable Spark.
BigQuery
Si vous souhaitez associer des données provenant de plusieurs sources, y compris Bigtable, et exécuter des analyses ponctuelles par lot, vous pouvez créer des tables externes BigQuery et exécuter des requêtes SQL à partir de BigQuery. Pour en savoir plus, consultez la section Interroger et analyser des données Bigtable avec BigQuery.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/09/04 (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)"]]
