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En esta página se describe cómo configurar Datastream para que pueda escribir datos en conjuntos de datos de BigQuery.
Permisos obligatorios
Datastream usa la compatibilidad integrada de BigQuery con las actualizaciones de captura de datos de cambios (CDC). Datastream actualiza las tablas de BigQuery procesando y aplicando los cambios transmitidos mediante la API Storage Write de BigQuery.
Los conjuntos de datos son contenedores de nivel superior que se usan para organizar y controlar el acceso a tus tablas de BigQuery.
Cuando configura conjuntos de datos para el destino de BigQuery con Datastream, puede seleccionar una de las siguientes opciones:
Conjunto de datos de cada esquema: Datastream selecciona o crea automáticamente el conjunto de datos en la ubicación de BigQuery especificada, en función del nombre del esquema de la fuente. Por lo tanto, cada esquema de la fuente tiene un conjunto de datos correspondiente en BigQuery.
Por ejemplo, si tiene una fuente MySQL con una base de datos mydb y una tabla employees en esa base de datos, Datastream creará el conjunto de datos mydb y la tabla employees en BigQuery.
Si selecciona esta opción, Datastream creará conjuntos de datos en el proyecto que contenga el flujo. Aunque no es necesario que cree los conjuntos de datos en la misma región que su flujo, le recomendamos que mantenga todos los recursos del flujo, así como los conjuntos de datos, en la misma región para optimizar los costes y el rendimiento.
Un solo conjunto de datos para todos los esquemas: selecciona un conjunto de datos de BigQuery para el flujo. Datastream transmite todos los datos a este conjunto de datos. Datastream crea todas las tablas como <schema>_<table> en el conjunto de datos que selecciones.
Por ejemplo, si tiene una fuente MySQL y esta fuente tiene una base de datos mydb
y una tabla employees dentro de la base de datos, Datastream crea la tabla mydb_employees en el conjunto de datos que seleccione.
Configurar el modo de escritura
Hay dos modos que puedes usar para definir cómo quieres que se escriban los datos en BigQuery:
Combinar: es el modo de escritura predeterminado. Si se selecciona esta opción, BigQuery reflejará la forma en que se almacenan los datos en la base de datos de origen. Esto significa que Datastream escribe todos los cambios en tus datos en BigQuery, y BigQuery consolida los cambios con los datos existentes. De esta forma, se crean tablas finales que son réplicas de las tablas de origen. En el modo de combinación, no se conserva ningún registro histórico de los eventos de cambio. Por ejemplo, si insertas una fila y, a continuación, la actualizas, BigQuery solo conservará los datos actualizados. Si eliminas la fila de la tabla de origen, BigQuery dejará de registrarla.
Solo añadir: el modo de escritura de solo añadir te permite añadir datos a BigQuery como un flujo de cambios (eventos INSERT, UPDATE-INSERT, UPDATE-DELETE y DELETE). Usa este modo cuando necesites conservar el estado histórico de tus datos.
Para entender mejor el modo de escritura de solo añadir, consulta los siguientes ejemplos:
Relleno inicial: después del relleno inicial, todos los eventos se escriben en BigQuery como eventos de tipo INSERT, con la misma marca de tiempo, el mismo identificador único universal (UUID) y el mismo número de secuencia de cambios.
Actualización de la clave principal: cuando cambia una clave principal, se escriben dos filas en BigQuery:
Una fila UPDATE-DELETE con la clave principal original
Una fila UPDATE-INSERT con la nueva clave principal
Actualización de filas: cuando actualizas una fila, se escribe una sola fila UPDATE-INSERT en BigQuery.
Eliminación de filas: cuando eliminas una fila, se escribe una sola fila DELETE en BigQuery.
Especificar el límite de obsolescencia de los datos
BigQuery aplica las modificaciones de la fuente en segundo plano de forma continua o en el tiempo de ejecución de la consulta, según el límite de antigüedad de los datos configurado. Cuando Datastream crea una tabla en BigQuery, la opción max_staleness de la tabla se define según el valor del límite de obsolescencia de los datos del flujo.
Para obtener más información sobre cómo usar tablas de BigQuery con la opción max_staleness, consulta Antigüedad de las tablas.
[[["Es fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Me ofreció una solución al problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Es difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["La información o el código de muestra no son correctos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Me faltan las muestras o la información que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-09-10 (UTC)."],[],[],null,["# Configure a BigQuery destination\n\nThis page describes how to configure Datastream so that you can write\ndata to BigQuery datasets.\n\nRequired permissions\n--------------------\n\nDatastream uses the BigQuery built-in support for change data\ncapture (CDC) updates. Datastream updates the BigQuery tables\nby processing and applying streamed changes using the BigQuery Storage Write API.\n\nThe permissions required for using the API and ingesting data to\nBigQuery are granted to the\n[Datastream Service Agent](/iam/docs/roles-permissions/datastream#datastream.serviceAgent)\nrole.\n\nConfigure BigQuery as a destination\n-----------------------------------\n\nTo configure Datastream for streaming to BigQuery, perform the\nfollowing steps:\n\n1. Make sure that the BigQuery API is enabled in your Google Cloud project.\n2. If you want to use the **Single dataset for all schemas** option, [create a dataset in BigQuery](/bigquery/docs/datasets#create-dataset).\n3. [Configure the destination dataset for your stream](#configure-datasets).\n4. [Configure write mode](#configure-write-mode).\n5. [Specify the maximum data staleness limit](#specify-staleness) for your stream.\n\n### Configure the destination datasets\n\nDatasets are top-level containers that are used to organize and control access\nto your BigQuery tables.\n\nWhen you configure datasets for the BigQuery destination using\nDatastream, you can select one of the following options:\n\n- **Dataset for each schema** : The dataset is selected or automatically created by Datastream in the [BigQuery location](/bigquery/docs/locations) specified, based on the schema name of the source. As a result, each schema in the source has a corresponding dataset in BigQuery.\n For example, if you have a MySQL source, and this source has a `mydb`\n database and an `employees` table within the database, then\n Datastream creates the `mydb` dataset and `employees` table in\n BigQuery.\n\n If you select this option, then Datastream creates datasets in the project that contains the stream. Although you don't need to create the datasets in the same region as your stream, we recommend to keep all resources for the stream, as well as datasets, in the same region for cost and performance optimization.\n | **Note:** The **Dataset for each schema** option isn't supported for Salesforce sources ([Preview](/products#product-launch-stages)).\n- **Single dataset for all schemas** : You select a BigQuery\n dataset for the stream. Datastream streams all data into this\n dataset. For the dataset that you select, Datastream creates all\n tables as `\u003cschema\u003e_\u003ctable\u003e`.\n\n For example, if you have a MySQL source, and this source has a `mydb`\n database and an `employees` table within the database, then\n Datastream creates the `mydb_employees` table in the dataset that\n you select.\n | **Note:** If your source is Salesforce ([Preview](/products#product-launch-stages)), Datastream uses the customer domain as the dataset name.\n\n### Configure write mode\n\nThere are two modes you can use to define how you want your data written to\nBigQuery:\n\n- **Merge**: This is the default write mode. When selected, BigQuery reflects the way your data is stored in the source database. This means that Datastream writes all changes to your data to BigQuery, and BigQuery then consolidates the changes with existing data, thus creating final tables that are replicas of the source tables. With merge mode, no historical record of the change events is kept. For example, if you insert and then update a row, BigQuery only keeps the updated data. If you then delete the row from the source table, BigQuery no longer keeps any record of that row.\n\n | **Note:** Merge mode is only applicable for tables with primary keys. Tables without primary keys are append-only.\n- **Append-only** : The append-only write mode lets you add data to BigQuery as a stream of changes (`INSERT`, `UPDATE-INSERT`, `UPDATE-DELETE` and `DELETE` events). Use this mode when you need to retain the historical state of your data.\n To get a better understanding of the append-only write mode, consider the following scenarios:\n\n - *Initial backfill* : after the initial backfill, all events are written to BigQuery as `INSERT` type events, with the same timestamp, universally unique identifier (UUID), and change sequence number.\n - *Primary key update* : when a primary key changes, two rows are written to BigQuery:\n - An `UPDATE-DELETE` row with the original primary key\n - An `UPDATE-INSERT` row with the new primary key\n - *Row update* : when you update a row, a single `UPDATE-INSERT` row is written to BigQuery\n - *Row deletion* : when you delete a row, a single `DELETE` row is written to BigQuery\n\n### Specify data staleness limit\n\nBigQuery applies source modifications in the background on an ongoing basis, or at query run time, according to the configured data staleness limit. When Datastream creates a new table in BigQuery, the table's `max_staleness` option is set according to the current data staleness limit value for the stream.\n\nFor more information about using BigQuery tables with the `max_staleness` option, see [Table staleness](/bigquery/docs/change-data-capture#manage_table_staleness)."]]