Località BigQuery

Questa pagina spiega il concetto di località e le diverse regioni in cui i dati possono essere archiviati ed elaborati. Anche i prezzi per l'archiviazione e l'analisi sono definiti dalla località dei dati e delle prenotazioni. Per ulteriori informazioni sui prezzi per le località, consulta Prezzi di BigQuery. Per ulteriori informazioni su come impostare la località per il set di dati, consulta Creare set di dati. Per per informazioni sulle località di prenotazione, consulta Gestire le prenotazioni in diversi regioni.

Per ulteriori informazioni su come BigQuery Data Transfer Service utilizza la posizione, consulta Posizione dei dati e trasferimenti.

Località e regioni

BigQuery offre due tipi di dati e posizioni di calcolo:

  • Una regione è un luogo geografico ben preciso, come Londra.

  • Per più regioni si intende una grande area geografica, come gli Stati Uniti, che contiene due o più regioni. Località multiregionali possono fornire quote superiori rispetto alle singole regioni.

Per entrambi i tipi di località, BigQuery archivia automaticamente i tuoi dati in due diverse zone di Google Cloud all'interno di una singola regione località selezionata. Per ulteriori informazioni su disponibilità e durabilità dei dati, consulta Affidabilità: emergenza pianificazione.

Località supportate

I set di dati BigQuery possono essere archiviati nelle seguenti regioni in più regioni. Per ulteriori informazioni su regioni e zone, consulta Area geografica e regioni.

Regioni

La tabella seguente elenca le regioni nelle Americhe in cui è disponibile BigQuery.
Descrizione regione Nome regione Dettagli
Columbus, Ohio us-east5
Dallas us-south1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Iowa us-central1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Las Vegas us-west4
Los Angeles us-west2
Montréal northamerica-northeast1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Virginia del Nord us-east4
Oregon us-west1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Salt Lake City us-west3
San Paolo southamerica-east1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Santiago southamerica-west1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Carolina del Sud us-east1
Toronto northamerica-northeast2 icona foglia A basse emissioni di CO2
Nella tabella seguente sono elencate le regioni dell'Asia Pacifico in cui è disponibile BigQuery.
Descrizione regione Nome regione Dettagli
Delhi asia-south2
Hong Kong asia-east2
Giacarta asia-southeast2
Melbourne australia-southeast2
Mumbai asia-south1
Osaka asia-northeast2
Seul asia-northeast3
Singapore asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Taiwan asia-east1
Tokyo asia-northeast1
La tabella seguente elenca le regioni in Europa in cui è disponibile BigQuery.
Descrizione regione Nome regione Dettagli
Belgio europe-west1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Berlino europe-west10 icona foglia A basse emissioni di CO2
Finlandia europe-north1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Francoforte europe-west3 icona foglia A basse emissioni di CO2
Londra europe-west2 icona foglia A basse emissioni di CO2
Madrid europe-southwest1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Milano europe-west8
Paesi Bassi europe-west4 icona foglia A basse emissioni di CO2
Parigi europe-west9 icona foglia A basse emissioni di CO2
Torino europe-west12
Varsavia europe-central2
Zurigo europe-west6 icona foglia A basse emissioni di CO2
La tabella seguente elenca le regioni in Medio Oriente in cui è disponibile BigQuery.
Descrizione regione Nome regione Dettagli
Dammam me-central2
Doha me-central1
Tel Aviv me-west1
La tabella seguente elenca le regioni in Africa in cui è disponibile BigQuery.
Descrizione regione Nome regione Dettagli
Johannesburg africa-south1

Più regioni

La tabella seguente elenca le regioni multiple in cui è disponibile BigQuery.
Descrizione per più regioni Nome di più regioni
I data center all'interno di stati membri dell'Unione Europea1 EU
Data center negli Stati Uniti US

1 I dati situati nell'area multiregionale EU sono disponibili solo archiviata nei dati europe-west1 (Belgio) o europe-west4 (Paesi Bassi) center.

Località di BigQuery Studio

BigQuery Studio ti consente di salvare, condividere e gestire le versioni degli asset di codice come notebook e query salvate.

Nella tabella seguente sono elencate le regioni in cui è disponibile BigQuery Studio:

Descrizione regione Nome regione Dettagli
Africa
Johannesburg africa-south1
Americhe
Columbus us-east5
Dallas us-south1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Iowa us-central1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Los Angeles us-west2
Las Vegas us-west4
Montréal northamerica-northeast1 icona foglia A basse emissioni di CO2
N. Virginia us-east4
Oregon us-west1 icona foglia A basse emissioni di CO2
San Paolo southamerica-east1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Carolina del Sud us-east1
Asia Pacifico
Hong Kong asia-east2
Giacarta asia-southeast2
Mumbai asia-south1
Seul asia-northeast3
Singapore asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Taiwan asia-east1
Tokyo asia-northeast1
Europa
Belgio europe-west1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Francoforte europe-west3 icona foglia A basse emissioni di CO2
Londra europe-west2 icona foglia A basse emissioni di CO2
Madrid europe-southwest1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Paesi Bassi europe-west4 icona foglia A basse emissioni di CO2
Torino europe-west12
Zurigo europe-west6 icona foglia A basse emissioni di CO2
Medio Oriente
Doha me-central1
Dammam me-central2

Località BigQuery Omni

Processi BigQuery Omni nella stessa posizione del set di dati che contiene le tabelle che stai l'esecuzione di query. Dopo aver creato il set di dati, la località non può essere modificata. Il tuo i dati risiedono all'interno del tuo account AWS o Azure. Regioni di BigQuery Omni supportare le prenotazioni della versione Enterprise e il computing on demand (analisi) pricing. Per ulteriori informazioni sulle versioni, vedi Introduzione alle versioni di BigQuery.
Descrizione regione Nome regione Regione BigQuery assegnata
AWS
AWS - Stati Uniti orientali (Virginia del Nord) aws-us-east-1 us-east4
AWS - Stati Uniti occidentali (Oregon) aws-us-west-2 us-west1
AWS - Asia Pacifico (Seul) aws-ap-northeast-2 asia-northeast3
AWS - Asia Pacifico (Sydney) aws-ap-southeast-2 australia-southeast1
AWS - Europa (Irlanda) aws-eu-west-1 europe-west1
AWS - Europa (Francoforte) aws-eu-central-1 europe-west3
Azure
Azure - Stati Uniti orientali 2 azure-eastus2 us-east4

Località di BigQuery ML

BigQuery ML elabora e memorizza i dati in fasi nella stessa località il set di dati che li contiene.

BigQuery ML archivia i tuoi dati nella località selezionata in conformità ai Termini specifici dei servizi.

Sono supportate la previsione del modello BigQuery ML e altre funzioni di ML in tutte le regioni BigQuery. Il supporto per l'addestramento del modello varia in base regione:

  • Addestramento per addestrati internamente e modelli importati è supportato in tutte le regioni BigQuery.

  • L'addestramento per autoencoder, albero potenziato, DNN e modelli Wide and Deep è Disponibile nelle regioni multiple US e EU e nella maggior parte delle singole regioni. Consulta le la seguente tabella per ulteriori informazioni.

  • L'addestramento per AutoML è supportato nelle regioni multiple US e EU e nella maggior parte delle singole regioni.

Località per i modelli non remoti

Località regionali
Descrizione regione Nome regione Imported
models		 Addestramento
del modello
integrato		 Addestramento
di DNN/Autoencoder/
albero potenziato/
modelli Wide and Deep		 Addestramento
modello
AutoML		 Ottimizzazione
degli iperparametri		 Integrazione di Vertex AI Model Registry
Americhe
Columbus, Ohio us-east5 ● ●
Dallas us-south1 ● ●
Iowa us-central1 ● ● ● ● ● ●
Las Vegas us-west4 ● ● ● ●
Los Angeles us-west2 ● ● ● ●
Montréal northamerica-northeast1 ● ● ● ● ● ●
Virginia del Nord us-east4 ● ● ● ● ● ●
Oregon us-west1 ● ● ● ● ●
Salt Lake City us-west3 ● ● ●
San Paolo southamerica-east1 ● ● ● ●
Santiago southamerica-west1 ● ●
Carolina del Sud us-east1 ● ● ● ● ●
Toronto northamerica-northeast2 ● ● ●
Europa
Belgio europe-west1 ● ● ● ● ● ●
Berlino europe-west10 ● ●
Finlandia europe-north1 ● ● ●
Francoforte europe-west3 ● ● ● ● ● ●
Londra europe-west2 ● ● ● ● ● ●
Madrid europe-southwest1 ● ●
Milano europe-west8 ● ●
Paesi Bassi europe-west4 ● ● ● ● ● ●
Parigi europe-west9 ● ●
Torino europe-west12 ●
Varsavia europe-central2 ● ●
Zurigo europe-west6 ● ● ● ● ● ●
Asia Pacifico
Delhi asia-south2 ● ●
Hong Kong asia-east2 ● ● ● ● ● ●
Giacarta asia-southeast2 ● ● ●
Melbourne australia-southeast2 ● ●
Mumbai asia-south1 ● ● ● ● ●
Osaka asia-northeast2 ● ● ●
Seul asia-northeast3 ● ● ● ● ● ●
Singapore asia-southeast1 ● ● ● ● ● ●
Sydney australia-southeast1 ● ● ● ● ● ●
Taiwan asia-east1 ● ● ● ● ● ●
Tokyo asia-northeast1 ● ● ● ● ● ●
Medio Oriente
Dammam me-central2 ●
Doha me-central1 ●
Tel Aviv me-west1 ● ●
Africa
Johannesburg africa-south1 ● ●

Località multiregionali

Descrizione regione Nome regione Imported
models		 Addestramento
del modello
integrato		 DNN/Autoencoder/
Albero potenziato/
Addestramento di modelli Wide and Deep		 Addestramento
modello
AutoML		 Ottimizzazione
degli iperparametri		 Integrazione di Vertex AI Model Registry
I data center all'interno di stati membri dell'Unione Europea1 EU ● ● ● ● ● ●
Data center negli Stati Uniti US ● ● ● ● ● ●

1 I dati situati nell'area multiregionale EU non sono archiviata nei dati di europe-west2 (Londra) o europe-west6 (Zurigo) center.

L'integrazione di Vertex AI Model Registry è supportata solo per le integrazioni di una singola regione. Se un modello BigQuery ML multiregionale al registro dei modelli, viene poi convertito in un modello regionale in Vertex AI. Un modello statunitense multiregionale di BigQuery ML viene sincronizzato con Vertex AI us-central1 e un modello UE multiregionale di BigQuery ML viene sincronizzato con Vertex AI europe-west4. Per i modelli a regione singola, sono disponibili nessuna modifica.

Località dei modelli remoti

Località regionali
La tabella seguente mostra le regioni supportate per i diversi tipi di modelli remoti. Il nome della colonna indica il tipo di modello remoto.
Descrizione regione Nome regione Modelli di cui è stato eseguito il deployment da Vertex AI LLM per la generazione di testo LLM di incorporamento del testo API Cloud Natural Language API Cloud Translation API Cloud Vision API Document AI API Speech-to-Text
Americhe
Columbus, Ohio us-east5
Dallas us-south1 ● ●
Iowa us-central1 ● ● ● ●
Las Vegas us-west4 ● ● ●
Los Angeles us-west2 ●
Montréal northamerica-northeast1 ● ● ●
Virginia del Nord us-east4 ● ● ●
Oregon us-west1 ● ● ● ●
Salt Lake City us-west3 ●
San Paolo southamerica-east1 ● ●
Santiago southamerica-west1
Carolina del Sud us-east1 ● ● ●
Toronto northamerica-northeast2 ●
Europa
Belgio europe-west1 ● ● ● ●
Finlandia europe-north1 ●
Francoforte europe-west3 ● ● ● ●
Londra europe-west2 ● ● ● ●
Madrid europe-southwest1
Milano europe-west8 ●
Paesi Bassi europe-west4 ● ● ● ●
Parigi europe-west9 ● ● ●
Torino europe-west12
Varsavia europe-central2 ●
Zurigo europe-west6 ● ●
Asia Pacifico
Delhi asia-south2
Hong Kong asia-east2 ● ●
Giacarta asia-southeast2 ●
Melbourne australia-southeast2
Mumbai asia-south1 ● ● ●
Osaka asia-northeast2
Seul asia-northeast3 ● ● ●
Singapore asia-southeast1 ● ● ● ●
Sydney australia-southeast1 ● ● ●
Taiwan asia-east1 ● ●
Tokyo asia-northeast1 ● ● ● ●
Medio Oriente
Dammam me-central2
Doha me-central1
Tel Aviv me-west1 ● ●

Località multiregionali

La tabella seguente mostra quali regioni multiple sono supportate per diversi tipi di modelli remoti. Il nome della colonna indica il tipo di modello remoto.
Descrizione regione Nome regione Modelli di cui è stato eseguito il deployment da Vertex AI LLM per la generazione di testo LLM di incorporamento del testo API Cloud Natural Language API Cloud Translation API Cloud Vision API Document AI API Speech-to-Text
I data center all'interno di stati membri dell'Unione Europea1 EU ● ● ● ● ● ●
Data center negli Stati Uniti US ● ● ● ● ● ● ●

Località del traduttore SQL BigQuery

Quando esegui la migrazione dei dati dal data warehouse legacy a BigQuery, puoi usare diversi traduttori SQL per tradurre le query SQL in o altri dialetti SQL supportati. Questi includono il traduttore SQL interattivo, l'API SQL Translation e il traduttore SQL batch.

I traduttori SQL BigQuery sono disponibili nei seguenti località di elaborazione:

Descrizione regione Nome regione Dettagli
Asia Pacifico
Tokyo asia-northeast1
Mumbai asia-south1
Singapore asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Europa
Multiregionale UE eu
Varsavia europe-central2
Finlandia europe-north1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Madrid europe-southwest1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Belgio europe-west1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Londra europe-west2 icona foglia A basse emissioni di CO2
Francoforte europe-west3 icona foglia A basse emissioni di CO2
Paesi Bassi europe-west4 icona foglia A basse emissioni di CO2
Zurigo europe-west6 icona foglia A basse emissioni di CO2
Parigi europe-west9 icona foglia A basse emissioni di CO2
Torino europe-west12
Americhe
San Paolo southamerica-east1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Stati Uniti (più regioni) us
Iowa us-central1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Carolina del Sud us-east1
Virginia del Nord us-east4
Columbus, Ohio us-east5
Dallas us-south1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Oregon us-west1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Los Angeles us-west2
Salt Lake City us-west3

Specifica le località

Durante il caricamento dei dati, l'esecuzione di query o l'esportazione dei dati, BigQuery determina la località in cui eseguire il job in base ai set di dati a cui viene fatto riferimento la richiesta. Ad esempio, se una query fa riferimento a una tabella in un set di dati archiviato nella regione asia-northeast1, il job di query verrà eseguito in quella regione.

Se una query non fa riferimento a tabelle o altre risorse contenute all'interno set di dati e non viene fornita alcuna tabella di destinazione, il job di query verrà eseguito US (più regioni). Per assicurarti che le query BigQuery siano archiviate in una o più regioni specifiche, specifica la località con la richiesta di job da indirizzare la query di conseguenza quando utilizzi il cluster BigQuery globale endpoint. Se non specifichi la località, le query potrebbero essere memorizzate temporaneamente nei log del router BigQuery quando la query viene utilizzata per determinare il percorso di elaborazione in BigQuery.

Se il progetto ha un basata sulla capacità in una regione diversa da US e la query non fare riferimento a tabelle o altre risorse contenute nei set di dati, deve specificare esplicitamente la località della prenotazione basata sulla capacità quando durante l'invio del job. Gli impegni basati sulla capacità sono legati a una località, ad esempio US o EU. Se esegui un job al di fuori della località della tua capacità, i prezzi per quel job passa automaticamente ai prezzi on demand.

Puoi specificare la località in cui eseguire un job in modo esplicito nei seguenti modi:

  • Quando esegui query sui dati utilizzando la console Google Cloud nell'editor query, fai clic su Altro > Termine di ricerca impostazioni, espandi Opzioni avanzate e seleziona Dati posizione.
  • Quando usi lo strumento a riga di comando bq, fornisci il valore --location flag globale e imposta il valore alla tua posizione.
  • Quando utilizzi l'API, specifica la tua regione nell'attributo location nella sezione jobReference della risorsa job.

BigQuery restituisce un errore se la località specificata non corrisponde la posizione dei set di dati nella richiesta. La posizione di ogni set di dati coinvolte nella richiesta, incluse quelle lette e quelle scritte in corrispondono alla posizione del job dedotta o specificata.

Le località a una singola regione non corrispondono a quelle multiregionali, anche se la località a una singola regione si trova all'interno di quella a più regioni. Pertanto, una query o un job avranno esito negativo se la località include sia una località a una singola regione e una località multiregionale. Ad esempio, se la posizione di un lavoro è impostata su US, il job non riuscirà se fa riferimento a un set di dati in us-central1. Analogamente, che fa riferimento a un set di dati in US e a un altro set di dati in us-central1 non riuscito. Questo vale anche per le istruzioni JOIN con tabelle in una regione e in un in più regioni.

Query dinamiche non vengono analizzati finché non vengono eseguiti, quindi non possono essere utilizzati per eseguire determinare la regione di una query.

Località, prenotazioni e offerte di lavoro

Gli impegni di capacità sono una risorsa di regione. Gli slot che acquisti sono limitati a una o più regioni specifiche. Se la tua unica capacità impegno è nel EU, quindi non puoi creare una prenotazione nel US. Quando crei una prenotazione, specifichi una località (regione) e una serie di slot. Questi slot vengono estratti dall'impegno di capacità in quella regione.

Allo stesso modo, quando esegui un job in una regione, il job utilizza una prenotazione solo se della località del job corrisponde a quella di una prenotazione. Ad esempio, se Assegna una prenotazione a un progetto in EU ed esegui una query nel progetto su un set di dati che si trova nella sezione US, la query non viene eseguita sul EU prenotazione. In assenza di una prenotazione US, il job viene eseguito come on demand.

Considerazioni sulla località

Quando scegli una località per i tuoi dati, considera quanto segue:

Cloud Storage

Puoi interagire con i dati di Cloud Storage utilizzando BigQuery nella nei seguenti modi:

Eseguire query sui dati di Cloud Storage

Quando esegui query sui dati in Cloud Storage utilizzando un BigLake o un tabella esterna non BigLake, i dati su cui esegui la query devono essere collocati con il set di dati BigQuery. Ad esempio:

  • Bucket a regione singola: se il set di dati BigQuery si trova nella regione di Varsavia (europe-central2), anche il bucket Cloud Storage corrispondente deve trovarsi nella regione di Varsavia o in qualsiasi regione a due regioni di Cloud Storage che includa Varsavia. Se il set di dati BigQuery si trova nella località multiregionale US, il bucket Cloud Storage può trovarsi nella località multiregionale US, una singola regione dell'Iowa (us-central1) o qualsiasi altra regione che include l'Iowa. Le query da qualsiasi altra singola regione hanno esito negativo, anche se il bucket si trova in una località contenuta all'interno di più regioni del set di dati. Ad esempio, se le tabelle esterne si trovano nella zona multiregionale US e Il bucket Cloud Storage si trova in Oregon (us-west1), il job non riesce.

    Se il set di dati BigQuery si trova nella località multiregionale EU, il bucket Cloud Storage può trovarsi nella località multiregionale EU, la singola regione del Belgio (europe-west1) o qualsiasi regione a due regioni che includa Belgio. Le query da qualsiasi altra singola regione hanno esito negativo, anche se il bucket si trova in una località contenuta all'interno di più regioni del set di dati. Ad esempio, se le tabelle esterne si trovano nella zona multiregionale EU e Il bucket Cloud Storage si trova a Varsavia (europe-central2), il job non va a buon fine.

  • Bucket a due regioni: se il tuo Il set di dati BigQuery si trova nella regione di Tokyo (asia-northeast1), il bucket Cloud Storage corrispondente deve trovarsi nella regione di Tokyo, oppure in una doppia regione che include Tokyo, come ASIA1 a due regioni. Per saperne di più, consulta Creare un bucket a due regioni.

    Se il bucket Cloud Storage si trova in NAM4 a due regioni o in qualsiasi altra regione a due regioni che include la regione Iowa(us-central1), le istanze BigQuery corrispondenti il set di dati può trovarsi in più regioni US o in Iowa(us-central1).

    Se il bucket Cloud Storage si trova nella doppia regione EUR4 o in qualsiasi altra regione a due regioni che include la regione Belgio(europe-west1), la regione BigQuery corrispondente il set di dati può trovarsi nella località multiregionale EU o in Belgio(europe-west1).

  • Bucket multiregionale: utilizzo di più regioni di località dei set di dati con bucket Cloud Storage multiregionali non consigliato per le tabelle esterne perché le prestazioni delle query esterne dipende da una latenza minima e da una larghezza di banda di rete ottimale.

    Se il set di dati BigQuery si trova nella località multiregionale US, il bucket Cloud Storage corrispondente deve trovarsi nella località multiregionale US, in una doppia regione che include l'Iowa (us-central1), come NAM4 due regioni o in una doppia regione personalizzata che include l'Iowa (us-central1).

    Se il set di dati BigQuery si trova nella località multiregionale EU, il bucket Cloud Storage corrispondente deve trovarsi nella località multiregionale EU, in una doppia regione che include il Belgio (europe-west1), come EUR4 due regioni o in una regione doppia personalizzata che include il Belgio.

Per ulteriori informazioni sulle località Cloud Storage supportate, consulta Località dei bucket nella documentazione di Cloud Storage.

Carica i dati da Cloud Storage

Quando carichi dati da Cloud Storage utilizzando una tabella esterna BigLake o non BigLake, i dati caricati devono essere collocati con il set di dati BigQuery.

  • Puoi caricare i dati da un bucket Cloud Storage situato in qualsiasi località se il tuo set di dati BigQuery si trova nell'area multiregionale US.

  • Bucket multiregionale: se Il bucket Cloud Storage da cui vuoi eseguire il caricamento si trova in un bucket multiregionale, Il set di dati BigQuery può trovarsi nello stesso bucket multiregionale o in una singola regione inclusa nello stesso bucket multiregionale. Ad esempio, se il bucket Cloud Storage si trova nella regione EU, il tuo set di dati BigQuery può trovarsi nella regione EU più regioni o una singola regione nel EU.

  • Bucket a due regioni: se Il bucket Cloud Storage da cui vuoi eseguire il caricamento si trova in un bucket a due regioni, Il set di dati BigQuery può trovarsi in regioni incluse nel bucket a due regioni, o in una località multiregionale che include due regioni. Ad esempio, se il tuo Cloud Storage Il bucket si trova nella regione EUR4, il set di dati BigQuery può trovarsi in Finlandia (europe-north1) regione singola, Paesi Bassi (europe-west4) una singola regione o EU.

    Per ulteriori informazioni, vedi Crea un bucket a due regioni.

  • Bucket a regione singola: se il tuo Il bucket Cloud Storage da cui vuoi eseguire il caricamento si trova in una singola regione, Il set di dati BigQuery può trovarsi nella stessa regione o in più regioni include la regione singola. Ad esempio, se il bucket Cloud Storage si trova in Finlandia, (europe-north1), il set di dati BigQuery può trovarsi in Finlandia o EU.

  • Un'eccezione è che se il set di dati BigQuery si trova nella regione asia-northeast1, allora il bucket Cloud Storage può trovarsi nella località multiregionale EU.

Per ulteriori informazioni, vedi Caricamento in batch dei dati.

Esporta i dati in Cloud Storage

Assegna i bucket Cloud Storage per l'esportazione dei dati:
  • Se il set di dati BigQuery si trova nella località multiregionale EU, il bucket Cloud Storage contenenti i dati che esporti devono trovarsi nella stessa località multiregionale o in una località è contenuto all'interno di più regioni. Ad esempio, se il set di dati BigQuery è nella località multiregionale EU, il bucket Cloud Storage può trovarsi nella zona europe-west1 Regione del Belgio all'interno dell'UE.

    Se il set di dati si trova nella località multiregionale US, puoi esportare i dati in un bucket Cloud Storage in qualsiasi località.

  • Se il set di dati si trova in una regione, il bucket Cloud Storage deve trovarsi nella stessa regione. Per Ad esempio, se il set di dati si trova nella regione asia-northeast1 di Tokyo, i dati di Cloud Storage il bucket non può trovarsi nella località multiregionale ASIA.

Per ulteriori informazioni, vedi Esportazione dei dati di una tabella.

Bigtable

Quando esegui una query sui dati in Bigtable tramite una tabella esterna di BigQuery, l'istanza Bigtable deve trovarsi nella stessa località Set di dati BigQuery:

  • Regione singola: se il set di dati BigQuery si trova in Belgio Località regionale (europe-west1), il valore Bigtable corrispondente l'istanza deve trovarsi nella regione del Belgio.
  • Più regioni: poiché le prestazioni delle query esterne dipendono da una latenza minima e una larghezza di banda di rete ottimale, l'utilizzo di località di set di dati multiregionali non consigliato per le tabelle esterne su Bigtable.

Per saperne di più sulle località Bigtable supportate, consulta Posizioni Bigtable.

Google Drive

Le considerazioni sulla posizione non si applicano a Google Drive e origini dati esterne.

Cloud SQL

Quando esegui una query sui dati in Cloud SQL tramite una query federata di BigQuery, l'istanza Cloud SQL deve trovarsi nella stessa località set di dati BigQuery.

  • Regione singola: se il set di dati BigQuery si trova nella località regionale Belgio (europe-west1), l'istanza Cloud SQL corrispondente deve trovarsi nella regione Belgio.
  • Più regioni: se il set di dati BigQuery si trova in una località a più regioni US, l'istanza Cloud SQL corrispondente deve trovarsi in una singola regione nell'area geografica degli Stati Uniti.

Per saperne di più sulle località Cloud SQL supportate, consulta Località Cloud SQL.

Spanner

Quando esegui una query sui dati in Spanner tramite una query federata di BigQuery, l'istanza Spanner deve trovarsi nella stessa località set di dati BigQuery.

  • Regione singola: se il set di dati BigQuery si trova in Belgio Località regionale (europe-west1), lo Spanner corrispondente l'istanza deve trovarsi nella regione del Belgio.
  • Più regioni: se il tuo set di dati BigQuery si trova nell'area US multiregionale, l'istanza Spanner corrispondente deve trovarsi in una in una singola regione nell'area geografica degli Stati Uniti.

Per saperne di più sulle località Spanner supportate, consulta Località di Spanner.

Strumenti di analisi

Colloca il set di dati BigQuery con strumenti di analisi:

Piani di gestione dei dati

Sviluppa un piano di gestione dei dati:

Limita località

Puoi limitare le località in cui è possibile creare i tuoi set di dati utilizzando Servizio Criteri dell'organizzazione. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Limitazione delle risorse località e Località delle risorse supportate servizi di terze parti.

Sicurezza dei set di dati

Per controllare l'accesso ai set di dati in BigQuery, consulta Controllo dell'accesso ai set di dati. Per informazioni sulla crittografia dei dati, vedi Crittografia at-rest.

Passaggi successivi