Datentypzuordnungen in BigQuery

Auf dieser Seite werden Datentypzuordnungen von verschiedenen Quelldatenbanken zu den entsprechenden BigQuery-Datentypen beschrieben. Hier erfahren Sie, wie verschiedene Datentypen bei der Migration von Daten zu BigQuery konvertiert werden, wie BigQuery binäre JSON-Dokumente von MongoDB darstellt und wie Sie PostgreSQL-Arraydaten als BigQuery-Datentyp ARRAY abfragen.

Datentypen zuordnen

In der folgenden Tabelle sind die Datentypkonvertierungen von unterstützten Quelldatenbanken in das BigQuery-Ziel aufgeführt.

Quelldatenbank Quelldatentyp BigQuery-Datentyp
MySQL BIGINT(size) INT64
MySQL BIGINT (unsigned) DECIMAL
MySQL BINARY(size) STRING (hex encoded)
MySQL BIT(size) INT64
MySQL BLOB(size) STRING (hex encoded)
MySQL BOOL INT64
MySQL CHAR(size) STRING
MySQL DATE DATE
MySQL DATETIME(fsp) DATETIME
MySQL DECIMAL(precision, scale) Wenn der Genauigkeitswert <=38 und der Skalierungswert <=9 ist, dann NUMERIC. Andernfalls BIGNUMERIC
MySQL DOUBLE(size, d) FLOAT64
MySQL ENUM(val1, val2, val3, ...) STRING
MySQL FLOAT(precision) FLOAT64
MySQL FLOAT(size, d) FLOAT64
MySQL INTEGER(size) INT64
MySQL INTEGER (unsigned) INT64
MySQL

JSON

 JSON
MySQL LONGBLOB STRING (hex encoded)
MySQL LONGTEXT STRING
MySQL MEDIUMBLOB STRING (hex encoded)
MySQL MEDIUMINT(size) INT64
MySQL MEDIUMTEXT STRING
MySQL SET(val1, val2, val3, ...) STRING
MySQL SMALLINT(size) INT64
MySQL TEXT(size) STRING
MySQL TIME(fsp) INTERVAL
MySQL TIMESTAMP(fsp) TIMESTAMP
MySQL TINYBLOB STRING (hex encoded)
MySQL TINYINT(size) INT64
MySQL TINYTEXT STRING
MySQL VARBINARY(size) STRING (hex encoded)
MySQL VARCHAR STRING
MySQL YEAR INT64
Oracle ANYDATA UNSUPPORTED
Oracle BFILE UNSUPPORTED
Oracle BINARY DOUBLE FLOAT64
Oracle BINARY FLOAT FLOAT64
Oracle BLOB BYTES
Oracle CHAR STRING
Oracle CLOB STRING
Oracle DATE DATETIME
Oracle DOUBLE PRECISION FLOAT64
Oracle FLOAT(p) FLOAT64
Oracle INTERVAL DAY TO SECOND UNSUPPORTED
Oracle INTERVAL YEAR TO MONTH UNSUPPORTED
Oracle LONG/LONG RAW UNSUPPORTED
Oracle NCHAR STRING
Oracle NCLOB STRING
Oracle NUMBER STRING
Oracle NUMBER(precision=*) STRING
Oracle NUMBER(precision, scale<=0) Wenn p<=18, dann INT64. Wenn 18<p=<78, dann parametrisierten Dezimaltypen zuordnen. Wenn p>=79, dann STRING
Oracle NUMBER(precision, scale>0) Wenn 0<= p<= 78, wird der Wert parametrisierten Dezimaltypen zugeordnet. Wenn p>=79, dann STRING
Oracle NVARCHAR2 STRING
Oracle RAW STRING
Oracle ROWID STRING
Oracle SDO_GEOMETRY UNSUPPORTED
Oracle SMALLINT INT64
Oracle TIMESTAMP TIMESTAMP
Oracle TIMESTAMP WITH TIME ZONE TIMESTAMP
Oracle UDT (user-defined type) UNSUPPORTED
Oracle UROWID UNSUPPORTED
Oracle VARCHAR STRING
Oracle VARCHAR2 STRING
Oracle XMLTYPE UNSUPPORTED
PostgreSQL ARRAY JSON
PostgreSQL BIGINT INT64
PostgreSQL BIT BYTES
PostgreSQL BIT_VARYING BYTES
PostgreSQL BOOLEAN BOOLEAN
PostgreSQL BOX UNSUPPORTED
PostgreSQL BYTEA BYTES
PostgreSQL CHARACTER STRING
PostgreSQL CHARACTER_VARYING STRING
PostgreSQL CIDR STRING
PostgreSQL CIRCLE UNSUPPORTED
PostgreSQL DATE DATE
PostgreSQL DOUBLE_PRECISION FLOAT64
PostgreSQL ENUM STRING
PostgreSQL INET STRING
PostgreSQL INTEGER INT64
PostgreSQL INTERVAL INTERVAL
PostgreSQL JSON JSON
PostgreSQL JSONB JSON
PostgreSQL LINE UNSUPPORTED
PostgreSQL LSEG UNSUPPORTED
PostgreSQL MACADDR STRING
PostgreSQL MONEY FLOAT64
PostgreSQL NUMERIC Wenn „precision“ = -1, dann STRING (BigQuery-NUMERIC-Typen erfordern eine feste Genauigkeit). Andernfalls BIGNUMERIC/NUMERIC. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Arbitrary precision numbers (Zahlen mit beliebiger Genauigkeit) in der PostgreSQL-Dokumentation.
PostgreSQL OID INT64
PostgreSQL PATH UNSUPPORTED
PostgreSQL POINT UNSUPPORTED
PostgreSQL POLYGON UNSUPPORTED
PostgreSQL REAL FLOAT64
PostgreSQL SMALLINT INT64
PostgreSQL SMALLSERIAL INT64
PostgreSQL SERIAL INT64
PostgreSQL TEXT STRING
PostgreSQL TIME TIME
PostgreSQL TIMESTAMP TIMESTAMP
PostgreSQL TIMESTAMP_WITH_TIMEZONE TIMESTAMP
PostgreSQL TIME_WITH_TIMEZONE TIME
PostgreSQL TSQUERY STRING
PostgreSQL TSVECTOR STRING
PostgreSQL TXID_SNAPSHOT STRING
PostgreSQL UUID STRING
PostgreSQL XML STRING
SQL Server BIGINT INT64
SQL Server BINARY BYTES
SQL Server BIT BOOL
SQL Server CHAR STRING
SQL Server DATE DATE
SQL Server DATETIME2 DATETIME
SQL Server DATETIME DATETIME
SQL Server DATETIMEOFFSET TIMESTAMP
SQL Server DECIMAL BIGNUMERIC
SQL Server FLOAT FLOAT64
SQL Server IMAGE BYTES
SQL Server INT INT64
SQL Server MONEY BIGNUMERIC
SQL Server NCHAR STRING
SQL Server NTEXT STRING
SQL Server NUMERIC BIGNUMERIC
SQL Server NVARCHAR STRING
SQL Server NVARCHAR(MAX) STRING
SQL Server REAL FLOAT64
SQL Server SMALLDATETIME DATETIME
SQL Server SMALLINT INT64
SQL Server SMALLMONEY NUMERIC
SQL Server TEXT STRING
SQL Server TIME TIME
SQL Server TIMESTAMP/ROWVERSION BYTES
SQL Server TINYINT INT64
SQL Server UNIQUEIDENTIFIER STRING
SQL Server VARBINARY BYTES
SQL Server VARBINARY(MAX) BYTES
SQL Server VARCHAR STRING
SQL Server VARCHAR(MAX) STRING
SQL Server XML STRING
Salesforce BOOLEAN BOOLEAN
Salesforce BYTE BYTES
Salesforce DATE DATE
Salesforce DATETIME DATETIME
Salesforce DOUBLE BIGNUMERIC
Salesforce INT INT64
Salesforce STRING STRING
Salesforce TIME TIME
Salesforce ANYTYPE (kann STRING, DATE, NUMBER oder BOOLEAN sein) STRING
Salesforce COMBOBOX STRING
Salesforce CURRENCY FLOAT64

Die maximal zulässige Länge beträgt 18 Ziffern.
Salesforce DATACATEGORYGROUPREFERENCE STRING
Salesforce EMAIL STRING
Salesforce ENCRYPTEDSTRING STRING
Salesforce ID STRING
Salesforce JUNCTIONIDLIST STRING
Salesforce MASTERRECORD STRING
Salesforce MULTIPICKLIST STRING
Salesforce PERCENT FLOAT64

Die maximal zulässige Länge beträgt 18 Ziffern.
Salesforce PHONE STRING
Salesforce PICKLIST STRING
Salesforce REFERENCE STRING
Salesforce TEXTAREA STRING

Die maximal zulässige Länge beträgt 255 Zeichen.
Salesforce URL STRING

MongoDB-Datentypen

Binäre JSON-Dokumente (BSON) von MongoDB werden in BigQuery im Format des erweiterten JSON-Formats von MongoDB (v1) im strikten Modus geschrieben. In der Tabelle sehen Sie, wie Datentypen in BigQuery dargestellt werden, sowie Beispielwerte.

QuelldatentypBeispielwertBigQuery-JSON-Typwert
DOUBLE 3.1415926535 3.1415926535
STRING"Hello, MongoDB!""Hello, MongoDB!"
ARRAY
[
    "item1",
    123,
    true,
    { subItem: "object in array" }
  ]
["item1",123,true,{"subItem":"object in array"}]
BINARY DATA new BinData(0, "SGVsbG8gQmluYXJ5IERhdGE=") {"$binary":"SGVsbG8gQmluYXJ5IERhdGE=","$type":"00"}
BOOLEANtruetrue
DATE 2024-12-25T10:30:00.000+00:00 {"$date": 1735122600000}
NULLnullnull
REGEX/^mongo(db)?$/i{"$options":"i","$regex":"^mongo(db)?$"}
JAVASCRIPTfunction() {return this.stringField.length;}{"$code":"function() {\n return this.stringField.length;\n }"}
DECIMAL128NumberDecimal("1234567890.1234567890"){"$numberDecimal":"1234567890.1234567890"}
OBJECTIDObjectId('673c5d8dbfe2e51808cc2c3d'){"$oid": "673c5d8dbfe2e51808cc2c3d"}
LONG3567587327{"$numberLong": "3567587327"}
INT324242
INT641864712049423024127{"$numberLong": "1864712049423024127"}
TIMESTAMPnew Timestamp(1747888877, 1){"$timestamp":{"i":1,"t":1747888877}}

PostgreSQL-Array als BigQuery-Array-Datentyp abfragen

Wenn Sie ein PostgreSQL-Array lieber als BigQuery-Datentyp ARRAY abfragen möchten, können Sie die JSON-Werte mit der BigQuery-Funktion JSON_VALUE_ARRAY in ein BigQuery-Array konvertieren:

  SELECT ARRAY(SELECT CAST(element AS TYPE) FROM UNNEST(JSON_VALUE_ARRAY(BQ_COLUMN_NAME,'$')) AS element) AS array_col

Ersetzen Sie Folgendes:

  • TYPE: Der BigQuery-Typ, der dem Elementtyp im PostgreSQL-Quellarray entspricht. Wenn der Quelltyp beispielsweise ein Array von BIGINT-Werten ist, ersetzen Sie TYPE durch INT64.

    Weitere Informationen zum Zuordnen der Datentypen finden Sie unter Datentypen zuordnen.

  • BQ_COLUMN_NAME: Der Name der relevanten Spalte in der BigQuery-Tabelle.

Es gibt zwei Ausnahmen bei der Umrechnung der Werte:

  • Führen Sie für Arrays mit BIT-, BIT_VARYING- oder BYTEA-Werten in der Quellspalte die folgende Abfrage aus:

    SELECT ARRAY(SELECT FROM_BASE64(element) FROM UNNEST(JSON_VALUE_ARRAY(BQ_COLUMN_NAME,'$')) AS element) AS array_of_bytes

  • Verwenden Sie für Arrays mit JSON- oder JSONB-Werten in der Quellspalte die Funktion JSON_QUERY_ARRAY:

    SELECT ARRAY(SELECT element FROM UNNEST(JSON_QUERY_ARRAY(BQ_COLUMN_NAME,'$')) AS element) AS array_of_jsons