Mapeamentos de tipos de dados no BigQuery

Esta página descreve os mapeamentos de tipos de dados de várias bases de dados de origem para os respetivos tipos de dados do BigQuery. Compreenda como os diferentes tipos de dados são convertidos quando migra dados para o BigQuery, como o BigQuery representa documentos JSON binários do MongoDB e como consultar dados de matrizes do PostgreSQL como um tipo de dados ARRAY do BigQuery.

Mapeie tipos de dados

A tabela seguinte lista as conversões de tipos de dados das bases de dados de origem suportadas para o destino do BigQuery.

Base de dados de origem Tipo de dados de origem Tipo de dados do 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) Se o valor de precisão for <=38 e o valor de escala for <=9, então NUMERIC. Caso contrário, 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 Os tipos de dados
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
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) Se p<=18, então INT64. Se 18<p=<78, mapeie para tipos decimais parametrizados. Se p>=79, mapeie para STRING
Oracle NUMBER(precision, scale>0) Se 0<p=<78, mapeie para tipos decimais parametrizados. Se p>=79, mapeie para 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 STRING
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 Se a precisão for = -1, então STRING (os tipos NUMERIC do BigQuery requerem uma precisão fixa). Caso contrário, BIGNUMERIC/NUMERIC. Para mais informações, consulte a secção Números de precisão arbitrária na documentação do 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 (pode ser STRING, DATE, NUMBER ou BOOLEAN) STRING
Salesforce COMBOBOX STRING
Salesforce CURRENCY FLOAT64

O comprimento máximo permitido é 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

O comprimento máximo permitido é de 18 dígitos.
Salesforce PHONE STRING
Salesforce PICKLIST STRING
Salesforce REFERENCE STRING
Salesforce TEXTAREA STRING

O comprimento máximo permitido é de 255 carateres.
Salesforce URL STRING

Tipos de dados do MongoDB

Os documentos JSON binários (BSON) do MongoDB são escritos no BigQuery no formato de modo restrito do JSON expandido do MongoDB (v1). A tabela mostra como os tipos de dados são representados no BigQuery, juntamente com valores de exemplo.

Tipo de dados de origemValor de exemploValor do tipo JSON do 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"}
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}}

Consulte uma matriz PostgreSQL como um tipo de dados de matriz do BigQuery

Se preferir consultar uma matriz PostgreSQL como um tipo de dados do ARRAYBigQuery, pode converter os valores JSON numa matriz do BigQuery através da função JSON_VALUE_ARRAY do BigQuery:

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

Substitua o seguinte:

  • TYPE: o tipo do BigQuery que corresponde ao tipo de elemento na matriz de origem do PostgreSQL. Por exemplo, se o tipo de origem for uma matriz de valores BIGINT, substitua TYPE por INT64.

    Para mais informações sobre como mapear os tipos de dados, consulte o artigo Mapeie os tipos de dados.

  • BQ_COLUMN_NAME: o nome da coluna relevante na tabela do BigQuery.

Existem 2 exceções à forma como converte os valores:

  • Para matrizes de valores BIT, BIT_VARYING ou BYTEA na coluna de origem, execute a seguinte consulta:

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

  • Para matrizes de valores JSON ou JSONB na coluna de origem, use a função JSON_QUERY_ARRAY:

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