Ubicaciones de BigQuery

En esta página, se explica el concepto de ubicación y las diferentes regiones en las que se pueden almacenar y procesar los datos. Los precios para el almacenamiento y el análisis también se definen según la ubicación de los datos y las reservas. Para obtener más información sobre los precios por ubicación, consulta Precios de BigQuery. Para aprender cómo configurar la ubicación de tu conjunto de datos, consulta Crear de conjuntos de datos. Para obtener información sobre las ubicaciones de reservas, consulta Administra reservas en diferentes regiones.

Si quieres más información sobre cómo el Servicio de transferencia de datos de BigQuery usa la ubicación, consulta Ubicación y transferencias de datos.

Ubicaciones y regiones

BigQuery proporciona dos tipos de datos y ubicaciones de procesamiento:

  • Una región es un lugar geográfico específico, como Londres.

  • Una multirregión es un área geográfica grande, como los Estados Unidos, que contiene dos o más regiones. Las ubicaciones multirregionales pueden proporcionar cuotas más grandes que las regiones individuales.

Para cualquier tipo de ubicación, BigQuery almacena de forma automática las copias de tus datos en dos zonas diferentes de Google Cloud dentro de una sola región en la ubicación elegida. Para obtener más información sobre la disponibilidad y durabilidad de los datos, consulta Planificación ante desastres.

Ubicaciones admitidas

Los conjuntos de datos de BigQuery se pueden almacenar en las siguientes regiones y multirregiones. Para obtener más información sobre las regiones y zonas, consulta Geografía y regiones.

Regiones

En la siguiente tabla, se enumeran las regiones de América en las que está disponible BigQuery.
Descripción de la región Nombre de la región Detalles
Columbus, Ohio us-east5
Dallas us-south1 ícono de hoja CO2 bajo
Iowa us-central1 ícono de hoja CO2 bajo
Las Vegas us-west4
Los Ángeles us-west2
Montreal northamerica-northeast1 ícono de hoja CO2 bajo
Virginia del Norte us-east4
Oregón us-west1 ícono de hoja CO2 bajo
Salt Lake City us-west3
São Paulo southamerica-east1 ícono de hoja CO2 bajo
Santiago southamerica-west1 ícono de hoja CO2 bajo
Carolina del Sur us-east1
Toronto northamerica-northeast2 ícono de hoja CO2 bajo
En la siguiente tabla, se muestran las regiones de Asia-Pacífico en las que está disponible BigQuery.
Descripción de la región Nombre de la región Detalles
Delhi asia-south2
Hong Kong asia-east2
Yakarta asia-southeast2
Melbourne australia-southeast2
Bombay asia-south1
Osaka asia-northeast2
Seúl asia-northeast3
Singapur asia-southeast1
Sídney australia-southeast1
Taiwán asia-east1
Tokio asia-northeast1
En la siguiente tabla, se enumeran las regiones de Europa en las que está disponible BigQuery.
Descripción de la región Nombre de la región Detalles
Bélgica europe-west1 ícono de hoja CO2 bajo
Berlín europe-west10 ícono de hoja CO2 bajo
Finlandia europe-north1 ícono de hoja CO2 bajo
Fráncfort europe-west3 ícono de hoja CO2 bajo
Londres europe-west2 ícono de hoja CO2 bajo
Madrid europe-southwest1 ícono de hoja CO2 bajo
Milán europe-west8
Países Bajos europe-west4 ícono de hoja CO2 bajo
París europe-west9 ícono de hoja CO2 bajo
Turín europe-west12
Varsovia europe-central2
Zúrich europe-west6 ícono de hoja CO2 bajo
En la siguiente tabla, se enumeran las regiones de Oriente Medio en las que está disponible BigQuery.
Descripción de la región Nombre de la región Detalles
Dammam me-central2
Doha me-central1
Tel Aviv me-west1
En la siguiente tabla, se enumeran las regiones de África en las que está disponible BigQuery.
Descripción de la región Nombre de la región Detalles
Johannesburgo africa-south1

Multirregiones

En la siguiente tabla, se enumeran las multirregiones en las que BigQuery está disponible.
Descripción de la multirregión Nombre de la multirregión
Centros de datos dentro de los Estados miembros de la Unión Europea1 EU
Centros de datos en Estados Unidos2 US

1 Los datos ubicados en la multirregión EU solo se almacenan en una de las siguientes ubicaciones: europe-west1 (Bélgica) o europe-west4 (Países Bajos). BigQuery determina automáticamente la ubicación exacta en la que se almacenan y procesan los datos.

2 Los datos ubicados en la multirregión US solo se almacenan en una de las siguientes ubicaciones: us-central1 (Iowa), us-west1 (Oregón) o us-central2 (Oklahoma). BigQuery determina automáticamente la ubicación exacta en la que se almacenan y procesan los datos.

Ubicaciones de BigQuery Studio

BigQuery Studio te permite guardar, compartir y administrar versiones de elementos de código, como notebooks y consultas guardadas.

En la siguiente tabla, se enumeran las regiones en las que BigQuery Studio está disponible:

Descripción de la región Nombre de la región Detalles
África
Johannesburgo africa-south1
América
Columbus us-east5
Dallas us-south1 ícono de hoja CO2 bajo
Iowa us-central1 ícono de hoja CO2 bajo
Los Ángeles us-west2
Las Vegas us-west4
Montreal northamerica-northeast1 ícono de hoja CO2 bajo
N. Virginia us-east4
Oregón us-west1 ícono de hoja CO2 bajo
São Paulo southamerica-east1 ícono de hoja CO2 bajo
Carolina del Sur us-east1
Asia-Pacífico
Hong Kong asia-east2
Yakarta asia-southeast2
Bombay asia-south1
Seúl asia-northeast3
Singapur asia-southeast1
Sídney australia-southeast1
Taiwán asia-east1
Tokio asia-northeast1
Europa
Bélgica europe-west1 ícono de hoja CO2 bajo
Fráncfort europe-west3 ícono de hoja CO2 bajo
Londres europe-west2 ícono de hoja CO2 bajo
Madrid europe-southwest1 ícono de hoja CO2 bajo
Países Bajos europe-west4 ícono de hoja CO2 bajo
Turín europe-west12
Zúrich europe-west6 ícono de hoja CO2 bajo
Oriente Medio
Doha me-central1
Dammam me-central2

Ubicaciones de BigQuery Omni

BigQuery Omni procesa las consultas en la misma ubicación en la que se encuentra el conjunto de datos que contiene las tablas que deseas consultar. Después de crear el conjunto de datos, la ubicación no se puede cambiar. Tus datos residen dentro de tu propia cuenta de AWS o Azure. Las regiones de BigQuery Omni admiten las reservas de la edición Enterprise y los precios del procesamiento a pedido (análisis). Para obtener más información sobre las ediciones, consulta Introducción a las ediciones de BigQuery.
Descripción de la región Nombre de la región Región de BigQuery ubicaca conjuntamente
AWS
AWS - US East (N. Norte) aws-us-east-1 us-east4
AWS: Oeste de EE.UU. (Oregón) aws-us-west-2 us-west1
AWS: Asia-Pacífico (Seúl) aws-ap-northeast-2 asia-northeast3
AWS - Asia-Pacífico (Sídney) aws-ap-southeast-2 australia-southeast1
AWS: Europa (Irlanda) aws-eu-west-1 europe-west1
AWS - Europa (Fráncfort) aws-eu-central-1 europe-west3
Azure
Azure - East US 2 azure-eastus2 us-east4

Ubicaciones de BigQuery ML

BigQuery ML procesa y almacena en etapa intermedia los datos en la misma ubicación que el conjunto de datos que contiene los datos.

BigQuery ML almacena los datos en la ubicación elegida de acuerdo con las Condiciones específicas del servicio.

La predicción de modelos de BigQuery ML y otras funciones del AA son compatibles con todas las regiones de BigQuery. La compatibilidad de la capacitación de modelos varía según la región:

  • El entrenamiento de modelos entrenados de forma interna y modelos importados es compatible con todas las regiones de BigQuery.

  • El entrenamiento para modelos de codificación automática, árbol mejorado, DNN y algoritmo amplitud y profundidad está disponible en las multirregiones US y EU, y en la mayoría de las regiones únicas. Para obtener más información, consulta Ubicaciones de todos los demás tipos de modelos.

  • La capacitación para AutoML es compatible con las multirregiones US y EU, y en la mayoría de las regiones únicas.

Ubicaciones para modelos remotos

En esta sección, se incluye más información sobre las ubicaciones compatibles para los modelos remotos y sobre dónde se realiza el procesamiento de modelos remotos.

Ubicaciones regionales

En la siguiente tabla, se muestra qué regiones son compatibles con diferentes tipos de modelos remotos. El nombre de la columna indica el tipo de modelo remoto.
Descripción de la región Nombre de la región Modelos implementados de Vertex AI LLM de generación de texto LLM de incorporación de texto API de Cloud Natural Language API de Cloud Translation API de Cloud Vision API de Document AI API de Speech-to-Text
América
Columbus, Ohio us-east5
Dallas us-south1 ● ●
Iowa us-central1 ● ● ● ●
Las Vegas us-west4 ● ● ●
Los Ángeles us-west2 ●
Montreal northamerica-northeast1 ● ● ●
Virginia del Norte us-east4 ● ● ●
Oregón us-west1 ● ● ● ●
Salt Lake City us-west3 ●
São Paulo southamerica-east1 ● ●
Santiago southamerica-west1
Carolina del Sur us-east1 ● ● ●
Toronto northamerica-northeast2 ●
Europa
Bélgica europe-west1 ● ● ● ●
Finlandia europe-north1 ●
Fráncfort europe-west3 ● ● ● ●
Londres europe-west2 ● ● ● ●
Madrid europe-southwest1
Milán europe-west8 ● ● ●
Países Bajos europe-west4 ● ● ● ●
París europe-west9 ● ● ●
Turín europe-west12
Varsovia europe-central2 ●
Zúrich europe-west6 ● ●
Asia-Pacífico
Delhi asia-south2
Hong Kong asia-east2 ● ●
Yakarta asia-southeast2 ●
Melbourne australia-southeast2
Bombay asia-south1 ● ● ●
Osaka asia-northeast2
Seúl asia-northeast3 ● ● ●
Singapur asia-southeast1 ● ● ● ●
Sídney australia-southeast1 ● ● ●
Taiwán asia-east1 ● ●
Tokio asia-northeast1 ● ● ● ●
Oriente Medio
Dammam me-central2
Doha me-central1
Tel Aviv me-west1 ● ●

Ubicaciones multirregionales

En la siguiente tabla, se muestra qué multirregiones son compatibles con diferentes tipos de modelos remotos. El nombre de la columna indica el tipo de modelo remoto.
Descripción de la región Nombre de la región Modelos implementados de Vertex AI LLM de generación de texto LLM de incorporación de texto API de Cloud Natural Language API de Cloud Translation API de Cloud Vision API de Document AI API de Speech-to-Text
Centros de datos dentro de los estados miembros de la Unión Europea1 EU ● ● ● ● ● ●
Centros de datos en Estados Unidos US ● ● ● ● ● ● ●

Ubicaciones de procesamiento para modelos de Google alojados

En el caso de los modelos remotos sobre el modelo de Google alojado en Vertex AI, la ubicación de procesamiento se ve afectada por la ubicación del conjunto de datos en el que residen los modelos remotos.

Si el conjunto de datos en el que creas el modelo remoto se encuentra en una sola región, el extremo del modelo de Vertex AI debe estar en la misma región. Si especificas la URL del extremo del modelo, usa el extremo en la misma región que el conjunto de datos. Por ejemplo, si el conjunto de datos está en la región us-central1, especifica el extremo https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/us-central1/publishers/google/models/<target_model>. Si especificas el nombre del modelo, BigQuery ML elige automáticamente el extremo en la región correcta.

Si el conjunto de datos en el que creas el modelo remoto está en una región multirregional, el extremo del modelo de Vertex AI debe estar en una región dentro de esa región multirregional. Por ejemplo, si el conjunto de datos se encuentra en la región multirregional eu, puedes especificar la URL del extremo de la región europe-west6, https://europe-west6-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/europe-west6/publishers/google/models/<target_model>. Si especificas el nombre del modelo en lugar de la URL del extremo, BigQuery ML usará de forma predeterminada el extremo europe-west4 para los conjuntos de datos en la región múltiple eu y el extremo us-central1 para los conjuntos de datos en la región múltiple us.

Ubicaciones para todos los demás tipos de modelos

En esta sección, se incluye más información sobre las ubicaciones compatibles para todos los tipos de modelos, excepto los remotos.

Ubicaciones regionales

Descripción de la región Nombre de la región Modelos
importados		 Entrenamiento
de modelos
integrados		 Entrenamiento de modelos
de DNN/de codificación automática/
de árbol mejorado/
profundos y amplios		 Entrenamiento
de modelos
de AutoML		 Ajuste de
hiperparámetros		 Integración de Vertex AI Model Registry
América
Columbus, Ohio us-east5 ● ●
Dallas us-south1 ● ●
Iowa us-central1 ● ● ● ● ● ●
Las Vegas us-west4 ● ● ● ●
Los Ángeles us-west2 ● ● ● ●
Montreal northamerica-northeast1 ● ● ● ● ● ●
Virginia del Norte us-east4 ● ● ● ● ● ●
Oregón us-west1 ● ● ● ● ●
Salt Lake City us-west3 ● ● ●
São Paulo southamerica-east1 ● ● ● ●
Santiago southamerica-west1 ● ●
Carolina del Sur us-east1 ● ● ● ● ●
Toronto northamerica-northeast2 ● ● ●
Europa
Bélgica europe-west1 ● ● ● ● ● ●
Berlín europe-west10 ● ●
Finlandia europe-north1 ● ● ●
Fráncfort europe-west3 ● ● ● ● ● ●
Londres europe-west2 ● ● ● ● ● ●
Madrid europe-southwest1 ● ●
Milán europe-west8 ● ●
Países Bajos europe-west4 ● ● ● ● ● ●
París europe-west9 ● ●
Turín europe-west12 ●
Varsovia europe-central2 ● ●
Zúrich europe-west6 ● ● ● ● ● ●
Asia-Pacífico
Delhi asia-south2 ● ●
Hong Kong asia-east2 ● ● ● ● ● ●
Yakarta asia-southeast2 ● ● ●
Melbourne australia-southeast2 ● ●
Bombay asia-south1 ● ● ● ● ●
Osaka asia-northeast2 ● ● ●
Seúl asia-northeast3 ● ● ● ● ● ●
Singapur asia-southeast1 ● ● ● ● ● ●
Sídney australia-southeast1 ● ● ● ● ● ●
Taiwán asia-east1 ● ● ● ● ● ●
Tokio asia-northeast1 ● ● ● ● ● ●
Oriente Medio
Dammam me-central2 ●
Doha me-central1 ●
Tel Aviv me-west1 ● ●
África
Johannesburgo africa-south1 ● ●

Ubicaciones multirregionales

Descripción de la región Nombre de la región Modelos
importados		 Entrenamiento
de modelos
integrados		 Entrenamiento de modelos de DNN/de codificación automática/
de árbol mejorado/
profundos y amplios		 Entrenamiento
de modelos
de AutoML		 Ajuste de
hiperparámetros		 Integración de Vertex AI Model Registry
Centros de datos dentro de los estados miembros de la Unión Europea1 EU ● ● ● ● ● ●
Centros de datos en Estados Unidos US ● ● ● ● ● ●

1 Los datos ubicados en la multirregión EU no se almacenan en los centros de datos de europe-west2 (Londres) ni deeurope-west6 (Zúrich).

La integración de Vertex AI Model Registry solo es compatible con integraciones de una sola región. Si envías un modelo multirregional de BigQuery ML a Model Registry, se convierte en un modelo regional en Vertex AI. Un modelo multirregional de US de BigQuery ML se sincroniza con Vertex AI us-central1 y un modelo multirregional de EU de BigQuery ML se sincroniza con Vertex AI europe-west4. Para los modelos de una sola región, no hay cambios.

Ubicaciones del traductor de SQL de BigQuery

Cuando migres datos de tu almacén de datos heredado a BigQuery, puedes usar varios traductores de SQL para traducir tus consultas de SQL a GoogleSQL o a otros dialectos de SQL compatibles. Estos incluyen el traductor de SQL interactivo, la API de traducción de SQL y el traductor de SQL por lotes.

Los traductores de SQL de BigQuery están disponibles en las siguientes ubicaciones de procesamiento:

Descripción de la región Nombre de la región Detalles
Asia-Pacífico
Tokio asia-northeast1
Bombay asia-south1
Singapur asia-southeast1
Sídney australia-southeast1
Europa
UE multirregión eu
Varsovia europe-central2
Finlandia europe-north1 ícono de hoja CO2 bajo
Madrid europe-southwest1 ícono de hoja CO2 bajo
Bélgica europe-west1 ícono de hoja CO2 bajo
Londres europe-west2 ícono de hoja CO2 bajo
Fráncfort europe-west3 ícono de hoja CO2 bajo
Países Bajos europe-west4 ícono de hoja CO2 bajo
Zúrich europe-west6 ícono de hoja CO2 bajo
París europe-west9 ícono de hoja CO2 bajo
Turín europe-west12
América
Quebec northamerica-northeast1 ícono de hoja CO2 bajo
São Paulo southamerica-east1 ícono de hoja CO2 bajo
EE.UU. multirregión us
Iowa us-central1 ícono de hoja CO2 bajo
Carolina del Sur us-east1
Virginia del Norte us-east4
Columbus, Ohio us-east5
Dallas us-south1 ícono de hoja CO2 bajo
Oregón us-west1 ícono de hoja CO2 bajo
Los Ángeles us-west2
Salt Lake City us-west3

Recomendador de particiones y clústeres de BigQuery

El recomendador de particiones y agrupamiento en clústeres de BigQuery genera particiones o clústeres para optimizar tus tablas de BigQuery.

El recomendador de particiones y agrupamiento en clústeres está disponible en las siguientes ubicaciones de procesamiento:

Descripción de la región Nombre de la región Detalles
Asia-Pacífico
Delhi asia-south2
Hong Kong asia-east2
Yakarta asia-southeast2
Bombay asia-south1
Osaka asia-northeast2
Seúl asia-northeast3
Singapur asia-southeast1
Sídney australia-southeast1
Taiwán asia-east1
Tokio asia-northeast1
Europa
Bélgica europe-west1 ícono de hoja CO2 bajo
Berlín europe-west10 ícono de hoja CO2 bajo
UE multirregión eu
Fráncfort europe-west3 ícono de hoja CO2 bajo
Londres europe-west2 ícono de hoja CO2 bajo
Países Bajos europe-west4 ícono de hoja CO2 bajo
Zúrich europe-west6 ícono de hoja CO2 bajo
América
Iowa us-central1 ícono de hoja CO2 bajo
Las Vegas us-west4
Los Ángeles us-west2
Montreal northamerica-northeast1 ícono de hoja CO2 bajo
Virginia del Norte us-east4
Oregón us-west1 ícono de hoja CO2 bajo
Salt Lake City us-west3
São Paulo southamerica-east1 ícono de hoja CO2 bajo
Toronto northamerica-northeast2 ícono de hoja CO2 bajo
EE.UU. multirregión us

Especifica ubicaciones

Cuando cargas, consultas o exportas datos, BigQuery determina la ubicación para ejecutar el trabajo en función de los conjuntos de datos a los que se hace referencia en la solicitud. Por ejemplo, si una consulta hace referencia a una tabla en un conjunto de datos almacenado en la región asia-northeast1, el trabajo de consulta se ejecutará en esa región.

Si una consulta no hace referencia a ninguna tabla o algún otro recurso que se encuentre en los conjuntos de datos y no se proporciona una tabla de destino, el trabajo de consulta se ejecutará en la multirreregión US. Para garantizar que las consultas de BigQuery se almacenen en una región o multirregión específica, especifica la ubicación con la solicitud de trabajo para enrutar la consulta según corresponda cuando uses el extremo global de BigQuery. Si no especificas la ubicación, las consultas se pueden almacenar de forma temporal en los registros del router de BigQuery cuando la consulta se usa para determinar la ubicación de procesamiento en BigQuery.

Si el proyecto tiene una reserva basada en la capacidad en una región diferente de US y la consulta no hace referencia a ninguna tabla o algún otro recurso que se encuentre en los conjuntos de datos, debes especificar de forma explícita la ubicación de la reserva basada en la capacidad cuando envíes el trabajo. Los compromisos basados en la capacidad están vinculados a una ubicación, como US o EU. Si ejecutas un trabajo fuera de la ubicación de tu capacidad, los precios para ese trabajo cambian de forma automática a los precios según demanda.

Puedes especificar la ubicación para ejecutar un trabajo de forma explícita de las siguientes maneras:

  • Cuando consultes datos con la consola de Google Cloud en el editor de consultas, haz clic en Más > Configuración de consulta, expande Opciones avanzadas y, luego, elige la Ubicación de los datos.
  • Cuando uses la herramienta de línea de comandos de bq, suministra la marca global --location y configura el valor de tu ubicación.
  • Cuando uses la API, especifica tu región en la propiedad location de la sección jobReference del recurso de trabajo.

BigQuery muestra un error si la ubicación especificada no coincide con la ubicación de los conjuntos de datos de la solicitud. La ubicación de cada conjunto de datos involucrado en la solicitud, incluidas las que se leyeron y las que se escribieron, deben coincidir con la ubicación del trabajo como se infiere o se especifica.

Las ubicaciones de región única no coinciden con las ubicaciones multirregionales, incluso cuando la ubicación de una sola región se encuentra dentro de la ubicación multirregional. Por lo tanto, una consulta o un trabajo fallarán si la ubicación incluye una ubicación de una sola región y una ubicación multirregional. Por ejemplo, si la ubicación de un trabajo se establece en US, el trabajo fallará si hace referencia a un conjunto de datos en us-central1. Del mismo modo, un trabajo que hace referencia a un conjunto de datos en US y otro conjunto de datos en us-central1 fallarán. Esto también se aplica a las declaraciones JOIN con tablas en una región y una multirregión.

Las consultas dinámicas no se analizan hasta que se ejecutan, por lo que no se pueden usar para determinar de forma automática la región de una consulta.

Ubicaciones, reservas y trabajos

Los compromisos de capacidad son un recurso regional. Cuando compras ranuras, estas se limitan a una región o multirregión específica. Si tu único compromiso de capacidad está en EU, no puedes crear una reserva en US. Cuando creas una reserva, especificas una ubicación (región) y una cantidad de ranuras. Esas ranuras se extraen de tu compromiso de capacidad en esa región.

Del mismo modo, cuando ejecutas un trabajo en una región, solo usa una reserva si la ubicación del trabajo coincide con la ubicación de una reserva. Por ejemplo, si asignas una reserva a un proyecto en EU y ejecutas una consulta en ese proyecto en un conjunto de datos ubicado en US, esa consulta no se ejecutará en tu reserva EU. Si no hay ninguna reserva US, el trabajo se ejecuta como on demand.

Consideraciones de ubicación

Cuando elijas una ubicación para tus datos, ten en cuenta esta información:

Cloud Storage

Puedes interactuar con datos de Cloud Storage mediante BigQuery de las siguientes maneras:

Consulta datos de Cloud Storage

Cuando consultes datos en Cloud Storage con BigLake o una tabla externa que no sea de BigLake, los datos que consultes se deben ubicar con tu conjunto de datos de BigQuery. Por ejemplo:

  • Bucket de una sola región: Si tu conjunto de datos de BigQuery está en la región de Varsovia (europe-central2), el bucket de Cloud Storage correspondiente también debe estar en la región de Varsovia o cualquier región doble de Cloud Storage que incluya Varsovia. Si tu conjunto de datos de BigQuery está en la multirregión US, el bucket de Cloud Storage puede estar en la multirregión US, la región única de Iowa (us-central1) o cualquier región doble que incluya Iowa. Las consultas de cualquier otra región fallan, incluso si el bucket está en una ubicación dentro de la multirregión del conjunto de datos. Por ejemplo, si las tablas externas están en la multirregión US y el bucket de Cloud Storage está en Oregón (us-west1), el trabajo falla.

    Si tu conjunto de datos de BigQuery está en la multirregión EU, el bucket de Cloud Storage puede estar en la multirregión EU, la región única de Bélgica (europe-west1) o cualquier región doble que incluye Bélgica. Las consultas de cualquier otra región fallan, incluso si el bucket está en una ubicación dentro de la multirregión del conjunto de datos. Por ejemplo, si las tablas externas están en la multirregión EU y el bucket de Cloud Storage está en Varsovia (europe-central2), el trabajo falla.

  • Bucket birregional: Si tu conjunto de datos de BigQuery está en la región de Tokio (asia-northeast1), el bucket de Cloud Storage correspondiente debe estar en la región de Tokio, o en una región doble que incluya Tokio, como la región doble ASIA1.

    Si el bucket de Cloud Storage está en la región doble NAM4 o en cualquier región doble que incluya la región de Iowa (us-central1), el conjunto de datos de BigQuery correspondiente puede estar en la multirregión US o en Iowa (us-central1).

    Si el bucket de Cloud Storage está en la región doble EUR4 o en cualquier región doble que incluya la región de Bélgica (europe-west1), el conjunto de datos de BigQuery correspondiente puede estar en la multirregión EU o en Bélgica (europe-west1).

  • Bucket multirregional: El uso de ubicaciones de conjuntos de datos multirregionales con buckets multirregionales de Cloud Storage no se recomienda para tablas externas, ya que el rendimiento de las consultas externas depende de la latencia mínima y el ancho de banda óptimo de la red.

    Si tu conjunto de datos de BigQuery está en la multirregión US, el bucket de Cloud Storage correspondiente debe estar en la multirregión US, en una región doble que incluya Iowa (us-central1), como la región doble NAM4 o en una región doble personalizada que incluya Iowa (us-central1).

    Si tu conjunto de datos de BigQuery está en la multirregión EU, el bucket de Cloud Storage correspondiente debe estar en la multirregión EU, en una región doble que incluye Bélgica (europe-west1), como la región doble EUR4 o en una región doble personalizada que incluya Bélgica.

Para obtener más información sobre las ubicaciones de Cloud Storage, consulta Ubicaciones de buckets en la documentación de Cloud Storage.

Carga datos desde Cloud Storage

Cuando cargas datos desde Cloud Storage, los datos que cargas se deben ubicar con tu conjunto de datos de BigQuery.

  • Puedes cargar datos desde un bucket de Cloud Storage en cualquier ubicación si tu conjunto de datos de BigQuery se encuentra en la multirregión US.

  • Bucket multirregional: Si el bucket de Cloud Storage desde el que deseas cargar se encuentra en un bucket multirregional, tu conjunto de datos de BigQuery puede estar en el mismo bucket multirregional o en otra región individual que se incluya en el mismo bucket multirregional. Por ejemplo, si el bucket de Cloud Storage está en la región EU, tu conjunto de datos de BigQuery puede estar en la multirregión EU o en cualquier región individual en EU.

  • Bucket birregional: Si el bucket de Cloud Storage desde el que deseas cargar se encuentra en un bucket birregional, tu conjunto de datos de BigQuery puede estar ubicado en las regiones que se incluyen en el bucket birregional o en una multirregión que incluya la región doble. Por ejemplo, si tu bucket de Cloud Storage se encuentra en la región EUR4, tu conjunto de datos de BigQuery puede estar ubicado en la región individual de Finlandia (europe-north1), Países Bajos (europe-west4) o en la multirregión EU.

  • Bucket de una sola región: Si el bucket de Cloud Storage desde el que deseas cargar está en una sola región, tu conjunto de datos de BigQuery puede estar en la misma región única o en la multirregión que incluya la región única. Por ejemplo, si tu bucket de Cloud Storage está en la región Finlandia (europe-north1), tu conjunto de datos de BigQuery puede estar en Finlandia o en la multirregión EU.

  • Una excepción es que, si tu conjunto de datos de BigQuery se encuentra en la región asia-northeast1, tu bucket de Cloud Storage puede estar ubicado en la multirregión EU.

Para obtener más información, consulta Carga datos por lotes.

Exporta datos a Cloud Storage

Coloca los buckets de Cloud Storage en la misma ubicación para exportar datos:
  • Si tu conjunto de datos de BigQuery está en la multirregión EU, el bucket de Cloud Storage que contiene los datos que exportas debe estar en la misma ubicación o dentro de la multirregión. Por ejemplo, si tu conjunto de datos de BigQuery está en la multirregión EU, el bucket de Cloud Storage puede estar ubicado en la región europe-west1 de Bélgica, que está dentro de EU.

    Si tu conjunto de datos está en la multirregión US, puedes exportar datos a un bucket de Cloud Storage en cualquier ubicación.

  • Si tu conjunto de datos está en una región, el bucket de Cloud Storage debe estar en la misma región. Por ejemplo, si tu conjunto de datos está en la región asia-northeast1 de Tokio, tu bucket de Cloud Storage no puede estar en la multirregión ASIA.

Para obtener más información, consulta Exporta datos de tabla.

Bigtable

Debes tener en cuenta la ubicación cuando consultes datos desde Bigtable o los exportes a Bigtable.

Consulta datos de Bigtable

Cuando consultes datos en Bigtable mediante una tabla externa de BigQuery, tu instancia de Bigtable debe estar en la misma ubicación que tu conjunto de datos de BigQuery:

  • Región única: si tu conjunto de datos de BigQuery está en la ubicación regional de (europe-west1) de Bélgica, la instancia de Bigtable correspondiente debe estar en la región de Bélgica.
  • Multirregión: debido a que el rendimiento de las consultas externas depende de la latencia mínima y el ancho de banda de la red óptimo, no se recomienda usar ubicaciones de conjuntos de datos multirregionales para tablas externas en Bigtable.

Para obtener más información sobre las ubicaciones de Bigtable compatibles, consulta Ubicaciones de Bigtable.

Exporta datos a Bigtable

  • Si tu conjunto de datos de BigQuery está en una multirregión, tu perfil de app de Bigtable debe configurarse para enrutar los datos a un clúster de Bigtable dentro de esa multirregión. Por ejemplo, si tu conjunto de datos de BigQuery está en la multirregión US, el clúster de Bigtable puede estar ubicado en la región us-west1 (Oregón), que se encuentra en Estados Unidos.
  • Si tu conjunto de datos de BigQuery está en una sola región, tu perfil de app de Bigtable debe configurarse para enrutar los datos a un clúster de Bigtable en la misma región. Por ejemplo, si tu conjunto de datos de BigQuery está en la región asia-northeast1 (Tokio), tu clúster de Bigtable también debe estar en la región asia-northeast1 (Tokio).

Google Drive

Las consideraciones de ubicación no se aplican a las fuentes de datos externos de Google Drive.

Cloud SQL

Cuando consultas datos en Cloud SQL mediante una consulta federada de BigQuery, tu instancia de Cloud SQL Debe estar en la misma ubicación que tu conjunto de datos de BigQuery.

  • Región única: si tu conjunto de datos de BigQuery está en la ubicación regional (europe-west1) de Bélgica, la instancia de Cloud SQL correspondiente debe estar en la región de Bélgica.
  • Multirregión: Si tu conjunto de datos de BigQuery está en la multirregión US, la instancia de Cloud SQL correspondiente debe estar en una sola región en el área geográfica de EE.UU.

Para obtener más información sobre las ubicaciones de Cloud SQL compatibles, consulta Ubicaciones de Cloud SQL.

Spanner

Cuando consultes datos en Spanner a través de una consulta federada de BigQuery, tu instancia de Spanner debe estar en la misma ubicación que tu conjunto de datos de BigQuery.

  • Región única: si tu conjunto de datos de BigQuery está en la ubicación regional (europe-west1) de Bélgica, la instancia de Bigtable correspondiente debe estar en la región de Bélgica.
  • Multirregión: Si tu conjunto de datos de BigQuery está en la multirregión US, la instancia de Spanner correspondiente debe estar en una sola región en el área geográfica de EE.UU.

Para obtener más información sobre las ubicaciones compatibles de Spanner, consulta Ubicaciones de Spanner.

Herramientas de análisis

Ubica tu conjunto de datos de BigQuery con tus herramientas de análisis:

Planes de administración de datos

Desarrolla un plan de administración de datos:

Restringe ubicaciones

Puedes restringir las ubicaciones en las que se pueden crear los conjuntos de datos mediante el servicio de políticas de la organización. Para obtener más información, consulta Restringe las ubicaciones de recursos y Servicios compatibles con las ubicaciones de recursos.

Seguridad de los conjuntos de datos

Para controlar el acceso a los conjuntos de datos en BigQuery, consulta Controla el acceso a los conjuntos de datos. Para obtener información sobre la encriptación de datos, consulta Encriptación en reposo.

¿Qué sigue?