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Asignaciones de tipos de datos en BigQuery

En esta página se describen las asignaciones de tipos de datos de varias bases de datos de origen a sus tipos de datos de BigQuery correspondientes. Descubrir cómo se convierten los diferentes tipos de datos al migrar datos a BigQuery, cómo representa BigQuery los documentos JSON binarios de MongoDB y cómo consultar datos de arrays de PostgreSQL como un tipo de datos ARRAY de BigQuery.

Tipos de datos de mapa

En la siguiente tabla se muestran las conversiones de tipos de datos de las bases de datos de origen admitidas al destino de BigQuery.

Base de datos de origen	Tipo de datos de origen	Tipo de datos de BigQuery
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)`	Si el valor de precisión es <=38 y el valor de escala es <=9, entonces `NUMERIC`. De lo contrario, `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` Se admiten los tipos de datos `BOOLEAN`, `NUMBER`, `OBJECT`, `STRING`, `ARRAY` y `NULL`.
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`	`STRING`
Oracle	`BINARY DOUBLE`	`FLOAT64`
Oracle	`BINARY FLOAT`	`FLOAT64`
Oracle	`BLOB`	`BYTES`
Oracle	`CHAR`	`STRING`
Oracle	`CLOB`	`STRING`
Oracle	`DATE`	`DATETIME` No se admiten las fechas cero, que se sustituyen por valores `NULL`.
Oracle	`DOUBLE PRECISION`	`FLOAT64`
Oracle	`FLOAT(p)`	`FLOAT64`
Oracle	`INTERVAL DAY TO SECOND`	`UNSUPPORTED`
Oracle	`INTERVAL YEAR TO MONTH`	`UNSUPPORTED`
Oracle	`LONG`/`LONG RAW`	`STRING`
Oracle	`NCHAR`	`STRING`
Oracle	`NCLOB`	`STRING`
Oracle	`NUMBER`	`STRING`
Oracle	`NUMBER(precision=*)`	`STRING`
Oracle	`NUMBER(precision, scale<=0)`	Si p<=18, entonces `INT64`. Si 18<p=<78, se asigna a tipos decimales parametrizados. Si p>=79, asigna `STRING`
Oracle	`NUMBER(precision, scale>0)`	Si 0<p=<78, se asigna a tipos decimales parametrizados. Si p>=79, asigna `STRING`
Oracle	`NVARCHAR2`	`STRING`
Oracle	`RAW`	`STRING`
Oracle	`ROWID`	`STRING`
Oracle	`SDO_GEOMETRY`	`UNSUPPORTED`
Oracle	`SMALLINT`	`INT64`
Oracle	`TIMESTAMP`	`TIMESTAMP` No se admiten las fechas cero, que se sustituyen por valores `NULL`.
Oracle	`TIMESTAMP WITH TIME ZONE`	`TIMESTAMP` No se admiten las fechas cero, que se sustituyen por valores `NULL`.
Oracle	`UDT (user-defined type)`	`UNSUPPORTED`
Oracle	`UROWID`	`STRING`
Oracle	`VARCHAR`	`STRING`
Oracle	`VARCHAR2`	`STRING`
Oracle	`XMLTYPE`	`UNSUPPORTED`
PostgreSQL	`ARRAY`	`JSON` No se admiten las matrices de los tipos de datos `DATE`, `TIMESTAMP` o `TIMESTAMP WITH TIME ZONE`.
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`	Si precision = `-1`, entonces `STRING` (los tipos `NUMERIC` de BigQuery requieren una precisión fija). De lo contrario, `BIGNUMERIC`/`NUMERIC`. Para obtener más información, consulta la sección Números de precisión arbitraria en la documentación de PostgreSQL.
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` (puede ser `STRING`, `DATE`, `NUMBER` o `BOOLEAN`)	`STRING`
Salesforce	`COMBOBOX`	`STRING`
Salesforce	`CURRENCY`	`FLOAT64` La longitud máxima permitida es de 18 dígitos.
Salesforce	`DATACATEGORYGROUPREFERENCE`	`STRING`
Salesforce	`EMAIL`	`STRING`
Salesforce	`ENCRYPTEDSTRING`	`STRING`
Salesforce	`ID`	`STRING`
Salesforce	`JUNCTIONIDLIST`	`STRING`
Salesforce	`MASTERRECORD`	`STRING`
Salesforce	`MULTIPICKLIST`	`STRING`
Salesforce	`PERCENT`	`FLOAT64` La longitud máxima permitida es de 18 dígitos.
Salesforce	`PHONE`	`STRING`
Salesforce	`PICKLIST`	`STRING`
Salesforce	`REFERENCE`	`STRING`
Salesforce	`TEXTAREA`	`STRING` La longitud máxima permitida es de 255 caracteres.
Salesforce	`URL`	`STRING`

Tipos de datos de MongoDB

Los documentos JSON binarios de MongoDB (BSON) se escriben en BigQuery en formato de modo estricto JSON extendido de MongoDB (v1). En la tabla se muestra cómo se representan los tipos de datos en BigQuery, junto con valores de ejemplo.

Tipo de datos de origen	Valor de ejemplo	Valor de tipo JSON de BigQuery
`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"}`
`BOOLEAN`	`true`	`true`
`DATE`	`2024-12-25T10:30:00.000+00:00`	`{"$date": 1735122600000}`
`NULL`	`null`	`null`
`REGEX`	`/^mongo(db)?$/i`	`{"$options":"i","$regex":"^mongo(db)?$"}`
`JAVASCRIPT`	`function() {return this.stringField.length;}`	`{"$code":"function() {\n return this.stringField.length;\n }"}`
`DECIMAL128`	`NumberDecimal("1234567890.1234567890")`	`{"$numberDecimal":"1234567890.1234567890"}`
`OBJECTID`	`ObjectId('673c5d8dbfe2e51808cc2c3d')`	`{"$oid": "673c5d8dbfe2e51808cc2c3d"}`
`LONG`	`3567587327`	`{"$numberLong": "3567587327"}`
`INT32`	`42`	`42`
`INT64`	`1864712049423024127`	`{"$numberLong": "1864712049423024127"}`
`TIMESTAMP`	`new Timestamp(1747888877, 1)`	`{"$timestamp":{"i":1,"t":1747888877}}`

Consultar una matriz de PostgreSQL como un tipo de datos de matriz de BigQuery

Si prefieres consultar una matriz de PostgreSQL como un tipo de datos ARRAY de BigQuery, puedes convertir los valores de JSON en una matriz de BigQuery mediante la función JSON_VALUE_ARRAY de BigQuery:

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

Haz los cambios siguientes:

TYPE: el tipo de BigQuery que coincide con el tipo de elemento de la matriz de origen de PostgreSQL. Por ejemplo, si el tipo de origen es una matriz de valores BIGINT, sustituya TYPE por INT64.

Para obtener más información sobre cómo asignar los tipos de datos, consulta Asignar tipos de datos.
BQ_COLUMN_NAME: el nombre de la columna correspondiente de la tabla de BigQuery.

Hay dos excepciones a la forma de convertir los valores:

Para las matrices de valores BIT, BIT_VARYING o BYTEA de la columna de origen, ejecuta la siguiente consulta:

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

En el caso de las matrices de valores JSON o JSONB de la columna de origen, usa la función JSON_QUERY_ARRAY:

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