Località BigQuery

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

Per saperne di più su come BigQuery Data Transfer Service utilizza la località, consulta Località e trasferimenti dei dati.

Località e regioni

BigQuery fornisce due tipi di località di dati e di calcolo:

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

  • Una località a più regioni è una realtà geografica di grandi dimensioni, come gli Stati Uniti, che contiene due o più regioni. Le località multiregionali possono fornire quote più grandi rispetto alle singole regioni.

Per entrambi i tipi di località, BigQuery archivia automaticamente copie dei dati in due Google Cloud zone diverse all'interno di una singola regione nella località selezionata. Per saperne di più sulla disponibilità e sulla durabilità dei dati, consulta Pianificazione del disaster recovery.

Località supportate

I set di dati BigQuery possono essere archiviati nelle seguenti regioni e multiregioni. Per saperne di più su regioni e zone, consulta Geografia e regioni.

Regioni

La tabella seguente elenca le regioni delle Americhe in cui è disponibile BigQuery.
Descrizione della regione Nome regione Dettagli
Columbus, Ohio us-east5
Dallas us-south1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Iowa us-central1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Las Vegas us-west4
Los Angeles us-west2
Messico northamerica-south1
Montréal northamerica-northeast1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Virginia del Nord us-east4
Oregon us-west1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Salt Lake City us-west3
San Paolo southamerica-east1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Santiago southamerica-west1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Carolina del Sud us-east1
Toronto northamerica-northeast2 icona foglia Bassi livelli di CO2
La seguente tabella elenca le regioni dell'Asia Pacifico in cui è disponibile BigQuery.
Descrizione della 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 seguente tabella elenca le regioni in Europa in cui è disponibile BigQuery.
Descrizione della regione Nome regione Dettagli
Belgio europe-west1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Berlino europe-west10 icona foglia Bassi livelli di CO2
Finlandia europe-north1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Francoforte europe-west3 icona foglia Bassi livelli di CO2
Londra europe-west2 icona foglia Bassi livelli di CO2
Madrid europe-southwest1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Milano europe-west8
Paesi Bassi europe-west4 icona foglia Bassi livelli di CO2
Parigi europe-west9 icona foglia Bassi livelli di CO2
Stoccolma europe-north2 icona foglia Bassi livelli di CO2
Torino europe-west12
Varsavia europe-central2
Zurigo europe-west6 icona foglia Bassi livelli di CO2
La seguente tabella elenca le regioni del Medio Oriente in cui è disponibile BigQuery.
Descrizione della regione Nome regione Dettagli
Dammam me-central2
Doha me-central1
Tel Aviv me-west1
La tabella seguente elenca le regioni dell'Africa in cui è disponibile BigQuery.
Descrizione della regione Nome regione Dettagli
Johannesburg africa-south1

Più regioni

La tabella seguente elenca le multiregioni in cui è disponibile BigQuery.
Descrizione multiregionale Nome multiregionale
Data center all'interno degli stati membri dell'Unione Europea1 EU
Data center negli Stati Uniti2 US

1 I dati che si trovano nella multiregione EU vengono archiviati solo in una delle seguenti località: europe-west1 (Belgio) o europe-west4 (Paesi Bassi). La posizione esatta in cui i dati vengono archiviati ed elaborati viene determinata automaticamente da BigQuery.

2 I dati che si trovano nella multiregione US vengono archiviati solo in una delle seguenti località: us-central1 (Iowa), us-west1 (Oregon) o us-central2 (Oklahoma). La posizione esatta in cui i dati vengono archiviati ed elaborati viene determinata automaticamente da BigQuery.

Località di BigQuery Studio

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

La tabella seguente elenca le regioni in cui è disponibile BigQuery Studio:

Descrizione della regione Nome regione Dettagli
Africa
Johannesburg africa-south1
Americhe
Columbus us-east5
Dallas us-south1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Iowa us-central1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Los Angeles us-west2
Las Vegas us-west4
Montréal northamerica-northeast1 icona foglia Bassi livelli di CO2
N. Virginia us-east4
Oregon us-west1 icona foglia Bassi livelli di CO2
San Paolo southamerica-east1 icona foglia Bassi livelli 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 Bassi livelli di CO2
Francoforte europe-west3 icona foglia Bassi livelli di CO2
Londra europe-west2 icona foglia Bassi livelli di CO2
Madrid europe-southwest1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Paesi Bassi europe-west4 icona foglia Bassi livelli di CO2
Torino europe-west12
Zurigo europe-west6 icona foglia Bassi livelli di CO2
Medio Oriente
Doha me-central1
Dammam me-central2

Località BigQuery Omni

BigQuery Omni elabora le query nella stessa località del set di dati che contiene le tabelle che stai interrogando. Dopo aver creato il set di dati, la posizione non può essere modificata. I tuoi dati si trovano all'interno del tuo account AWS o Azure. Le regioni BigQuery Omni supportano i prezzi per le prenotazioni della versione Enterprise e per il computing on demand (analisi). Per ulteriori informazioni sulle versioni, vedi Introduzione alle versioni di BigQuery.
Descrizione della regione Nome regione Regione BigQuery colocalizzata
AWS
AWS - Stati Uniti orientali (Virginia del Nord) aws-us-east-1 us-east4
AWS - US West (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 - Europe (Irlanda) aws-eu-west-1 europe-west1
AWS - Europe (Frankfurt) aws-eu-central-1 europe-west3
Azure
Azure - Stati Uniti orientali 2 azure-eastus2 us-east4

Località di BigQuery ML

BigQuery ML elabora e organizza i dati nella stessa località del set di dati che li contiene.

BigQuery ML archivia i dati nella località selezionata in conformità con i Termini specifici del servizio.

La previsione del modello BigQuery ML e altre funzioni ML sono supportate in tutte le regioni BigQuery. Il supporto per l'addestramento dei modelli varia in base alla regione:

  • L'addestramento per i modelli addestrati internamente e i modelli importati è supportato in tutte le regioni BigQuery.

  • L'addestramento per i modelli autoencoder, boosted tree, DNN e wide and deep è disponibile nelle multiregioni US e EU e nella maggior parte delle singole regioni. Per maggiori informazioni, vedi Posizioni per tutti gli altri tipi di modelli.

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

Posizioni per i modelli remoti

Questa sezione contiene ulteriori informazioni sulle località supportate per i modelli remoti e su dove viene eseguito il relativo trattamento.

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 della regione Nome regione Modelli Vertex AI di cui è stato eseguito il deployment LLM per la generazione di testo LLM per l'incorporamento di 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 ●
Messico northamerica-south1
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 ● ● ●
Stoccolma europe-north2
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 le multiregioni supportate per i diversi tipi di modelli remoti. Il nome della colonna indica il tipo di modello remoto.
Descrizione della regione Nome regione Modelli Vertex AI di cui è stato eseguito il deployment LLM per la generazione di testo LLM per l'incorporamento di testo API Cloud Natural Language API Cloud Translation API Cloud Vision API Document AI API Speech-to-Text
Data center all'interno degli stati membri dell'Unione Europea1 EU ● ● ● ● ● ●
Data center negli Stati Uniti US ● ● ● ● ● ● ●

Località di elaborazione per i modelli Google ospitati

Per i modelli remoti sul modello Google ospitato in Vertex AI, la località di elaborazione è influenzata dalla posizione del set di dati in cui si trovano i modelli remoti.

Se il set di dati in cui stai creando il modello remoto si trova in una singola regione, l'endpoint del modello Vertex AI deve trovarsi nella stessa regione. Se specifichi l'URL dell'endpoint del modello, utilizza l'endpoint nella stessa regione del set di dati. Ad esempio, se il set di dati si trova nella regione us-central1, specifica l'endpoint https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/us-central1/publishers/google/models/<target_model>. Se specifichi il nome del modello, BigQuery ML sceglie automaticamente l'endpoint nella regione corretta.

Se il set di dati in cui stai creando il modello remoto si trova in una regione multipla, l'endpoint del modello Vertex AI deve trovarsi in una regione all'interno di quella regione multipla. Ad esempio, se il set di dati si trova nella regione multiregionale eu, puoi specificare l'URL per l'endpoint della regione europe-west1, https://europe-west1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/europe-west1/publishers/google/models/<target_model>. Se specifichi il nome del modello anziché l'URL dell'endpoint, BigQuery ML utilizza per impostazione predefinita l'endpoint europe-west4 per i set di dati nella multiregione eu e l'endpoint us-central1 per i set di dati nella multiregione us.

Posizioni per tutti gli altri tipi di modelli

Questa sezione contiene ulteriori informazioni sulle località supportate per tutti i tipi di modelli diversi dai modelli remoti.

Località regionali

Descrizione della regione Nome regione Modelli
importati		 Addestramento
del
modello
integrato		 Addestramento di modelli DNN/Autoencoder/
Boosted Tree/
Wide and Deep
 Addestramento
del
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 ● ● ● ●
Messico northamerica-south1 ● ●
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 ● ●
Stoccolma europe-north2 ● ●
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 della regione Nome regione Modelli
importati		 Addestramento
del
modello
integrato		 Addestramento di modelli DNN/Autoencoder/
Boosted Tree/
Wide and Deep		 Addestramento
del
modello AutoML		 Ottimizzazione
degli iperparametri		 Integrazione di Vertex AI Model Registry
Data center all'interno degli stati membri dell'Unione Europea1 EU ● ● ● ● ● ●
Data center negli Stati Uniti US ● ● ● ● ● ●

1 I dati che si trovano nella multiregione EU non sono archiviati nei data center europe-west2 (Londra) o europe-west6 (Zurigo).

L'integrazione di Vertex AI Model Registry è supportata solo per le integrazioni in una singola regione. Se invii un modello BigQuery ML multiregionale a Model Registry, viene convertito in un modello regionale in Vertex AI. Un modello BigQuery ML multiregionale USA viene sincronizzato con Vertex AI us-central1 e un modello BigQuery ML multiregionale UE viene sincronizzato con Vertex AI europe-west4. Per i modelli a singola regione, non sono previste modifiche.

Località del traduttore SQL BigQuery

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

I traduttori SQL di BigQuery sono disponibili nelle seguenti posizioni di elaborazione:

Descrizione della regione Nome regione Dettagli
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
Europa
Belgio europe-west1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Berlino europe-west10 icona foglia Bassi livelli di CO2
Multiregione UE eu
Finlandia europe-north1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Francoforte europe-west3 icona foglia Bassi livelli di CO2
Londra europe-west2 icona foglia Bassi livelli di CO2
Madrid europe-southwest1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Milano europe-west8
Paesi Bassi europe-west4 icona foglia Bassi livelli di CO2
Parigi europe-west9 icona foglia Bassi livelli di CO2
Stoccolma europe-north2 icona foglia Bassi livelli di CO2
Torino europe-west12
Varsavia europe-central2
Zurigo europe-west6 icona foglia Bassi livelli di CO2
Americhe
Columbus, Ohio us-east5
Dallas us-south1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Iowa us-central1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Las Vegas us-west4
Los Angeles us-west2
Messico northamerica-south1
Virginia del Nord us-east4
Oregon us-west1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Québec northamerica-northeast1 icona foglia Bassi livelli di CO2
San Paolo southamerica-east1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Salt Lake City us-west3
Santiago southamerica-west1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Carolina del Sud us-east1
Toronto northamerica-northeast2 icona foglia Bassi livelli di CO2
Stati Uniti (multiregionale) us
Africa
Johannesburg africa-south1
MiddleEast
Dammam me-central2
Doha me-central1
Israele me-west1

Località delle query continue BigQuery

La tabella seguente elenca le regioni in cui sono supportate le query continue:

Descrizione della regione Nome regione Dettagli
Americhe
Iowa us-central1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Montréal northamerica-northeast1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Virginia del Nord us-east4
Oregon us-west1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Salt Lake City us-west3
San Paolo southamerica-east1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Carolina del Sud us-east1
Stati Uniti (multiregionale) us
Asia Pacifico
Delhi asia-south2
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 Bassi livelli di CO2
Multiregione UE eu
Francoforte europe-west3 icona foglia Bassi livelli di CO2
Londra europe-west2 icona foglia Bassi livelli di CO2
Paesi Bassi europe-west4 icona foglia Bassi livelli di CO2

Località del suggeritore di partizioni e cluster BigQuery

Il consigliere per il clustering e il partizionamento BigQuery genera suggerimenti per partizioni o cluster per ottimizzare le tabelle BigQuery.

Il sistema di suggerimenti per il partizionamento e il clustering è disponibile nelle seguenti posizioni di elaborazione:

Descrizione della regione Nome regione Dettagli
Asia Pacifico
Delhi asia-south2
Hong Kong asia-east2
Giacarta asia-southeast2
Mumbai asia-south1
Osaka asia-northeast2
Seul asia-northeast3
Singapore asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Taiwan asia-east1
Tokyo asia-northeast1
Europa
Belgio europe-west1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Berlino europe-west10 icona foglia Bassi livelli di CO2
Multiregione UE eu
Francoforte europe-west3 icona foglia Bassi livelli di CO2
Londra europe-west2 icona foglia Bassi livelli di CO2
Paesi Bassi europe-west4 icona foglia Bassi livelli di CO2
Zurigo europe-west6 icona foglia Bassi livelli di CO2
Americhe
Iowa us-central1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Las Vegas us-west4
Los Angeles us-west2
Montréal northamerica-northeast1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Virginia del Nord us-east4
Oregon us-west1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Salt Lake City us-west3
San Paolo southamerica-east1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Toronto northamerica-northeast2 icona foglia Bassi livelli di CO2
Stati Uniti (multiregionale) us

Località di condivisione BigQuery

BigQuery sharing (in precedenza Analytics Hub) è disponibile nelle seguenti regioni e multiregioni.

Regioni

La tabella seguente elenca le regioni delle Americhe in cui è disponibile la condivisione.
Descrizione della regione Nome regione Dettagli
Columbus, Ohio us-east5
Dallas us-south1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Iowa us-central1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Las Vegas us-west4
Los Angeles us-west2
Messico northamerica-south1
Montréal northamerica-northeast1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Virginia del Nord us-east4
Oklahama us-central2
Oregon us-west1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Salt Lake City us-west3
San Paolo southamerica-east1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Santiago southamerica-west1
Carolina del Sud us-east1
Toronto northamerica-northeast2
La seguente tabella elenca le regioni dell'Asia Pacifico in cui è disponibile la condivisione.
Descrizione della 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 seguente tabella elenca le regioni d'Europa in cui è disponibile la condivisione.
Descrizione della regione Nome regione Dettagli
Belgio europe-west1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Berlino europe-west10 icona foglia Bassi livelli di CO2
Finlandia europe-north1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Francoforte europe-west3 icona foglia Bassi livelli di CO2
Londra europe-west2 icona foglia Bassi livelli di CO2
Madrid europe-southwest1 icona foglia Bassi livelli di CO2
Milano europe-west8
Paesi Bassi europe-west4 icona foglia Bassi livelli di CO2
Parigi europe-west9 icona foglia Bassi livelli di CO2
Torino europe-west12
Varsavia europe-central2
Zurigo europe-west6 icona foglia Bassi livelli di CO2
La seguente tabella elenca le regioni del Medio Oriente in cui è disponibile la condivisione.
Descrizione della regione Nome regione Dettagli
Dammam me-central2
Doha me-central1
Tel Aviv me-west1
La seguente tabella elenca le regioni dell'Africa in cui è disponibile la condivisione.
Descrizione della regione Nome regione Dettagli
Johannesburg africa-south1

Più regioni

La tabella seguente elenca le multiregioni in cui è disponibile la condivisione.
Descrizione multiregionale Nome della regione
Data center all'interno degli stati membri dell'Unione Europea1 EU
Data center negli Stati Uniti US

1 I dati che si trovano nella multiregione EU non sono archiviati nei data center europe-west2 (Londra) o europe-west6 (Zurigo).

Regioni omnicanale

La tabella seguente elenca gli Omni in cui è disponibile la condivisione.
Descrizione della regione omnicanale Nome della regione omnicanale
AWS
AWS - Stati Uniti orientali (Virginia del Nord) aws-us-east-1
AWS - US West (Oregon) aws-us-west-2
AWS - Asia Pacifico (Seul) aws-ap-northeast-2
AWS - Asia Pacifico (Sydney) aws-ap-southeast-2
AWS - Europe (Irlanda) aws-eu-west-1
AWS - Europe (Frankfurt) aws-eu-central-1
Azure
Azure - Stati Uniti orientali 2 azure-eastus2

Specificare le posizioni

Quando carichi, esegui query o esporti dati, BigQuery determina la posizione in cui eseguire il job in base ai set di dati a cui viene fatto riferimento nella 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 nei set di dati e non viene fornita alcuna tabella di destinazione, il job di query verrà eseguito nella multiregione US. Per assicurarti che le query BigQuery vengano archiviate in una regione o una multiregione specifica, specifica la località con la richiesta di job per indirizzare la query di conseguenza quando utilizzi l'endpoint BigQuery globale. Se non specifichi la località, le query potrebbero essere memorizzate temporaneamente nei log del router BigQuery quando la query viene utilizzata per determinare la località di elaborazione in BigQuery.

Se il progetto ha una prenotazione basata sulla capacità in una regione diversa da US e la query non fa riferimento a tabelle o altre risorse contenute nei set di dati, devi specificare esplicitamente la posizione della prenotazione basata sulla capacità quando invii il job. Gli impegni basati sulla capacità sono associati 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 passano automaticamente ai prezzi on demand.

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

  • Quando esegui una query sui dati utilizzando la console Google Cloud nell'editor di query, fai clic su Altro > Impostazioni query, espandi Opzioni avanzate e seleziona la Località dei dati.
  • Quando scrivi una query SQL, imposta la variabile di sistema @@location nella prima istruzione della query.
  • Quando utilizzi lo strumento a riga di comando bq, fornisci il --location flag globale e imposta il valore sulla tua località.
  • Quando utilizzi l'API, specifica la tua regione nella proprietà location nella sezione jobReference della risorsa job.

BigQuery restituisce un errore se la località specificata non corrisponde a quella dei set di dati nella richiesta. La località di ogni set di dati coinvolto nella richiesta, inclusi quelli letti e scritti, deve corrispondere a quella del job, dedotta o specificata.

Le località a singola regione non corrispondono alle località a più regioni, anche se la località a singola regione è contenuta all'interno della località a più regioni. Pertanto, una query o un job non andrà a buon fine se la località include sia una località a singola regione sia una località multiregionale. Ad esempio, se la posizione di un job è impostata su US, il job non andrà a buon fine se fa riferimento a un set di dati in us-central1. Allo stesso modo, un job che fa riferimento a un set di dati in US e a un altro set di dati in us-central1 non andrà a buon fine. Questo vale anche per le istruzioni JOIN con tabelle sia in una regione che in una multiregione.

Le query dinamiche non vengono analizzate fino all'esecuzione, pertanto non possono essere utilizzate per determinare automaticamente la regione di una query.

Località, prenotazioni e lavori

Gli impegni di capacità sono una risorsa di regione. Quando acquisti slot, questi sono limitati a una regione o a più regioni specifiche. Se il tuo unico impegno di capacità è in EU, non puoi creare una prenotazione in US. Quando crei una prenotazione, specifichi una località (regione) e un numero di slot. Questi slot vengono prelevati dall'impegno di capacità in quella regione.

Allo stesso modo, quando esegui un job in una regione, utilizza una prenotazione solo se la posizione del job corrisponde a quella di una prenotazione. Ad esempio, se assegni una prenotazione a un progetto in EU ed esegui una query in quel progetto su un set di dati che si trova in US, la query non viene eseguita sulla prenotazione EU. In assenza di una prenotazione US, il job viene eseguito on demand.

Considerazioni sulla posizione

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

Cloud Storage

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

Esegui query sui dati di Cloud Storage

Quando esegui query sui dati in Cloud Storage utilizzando una BigLake o una tabella esterna non BigLake, i dati su cui esegui query devono trovarsi nella stessa località del set di dati BigQuery, altrimenti la query comporta costi di trasferimento dei dati. Ad esempio:

  • Bucket a singola regione: 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 una regione doppia Cloud Storage che include Varsavia. Se il set di dati BigQuery si trova nella multiregione US, il bucket Cloud Storage può trovarsi nella singola regione Iowa (us-central1) o in qualsiasi doppia regione che includa l'Iowa. Le query provenienti da qualsiasi altra singola regione comportano costi di trasferimento dei dati, anche se il bucket si trova in una località contenuta nella multiregione del set di dati. Ad esempio, se le tabelle esterne si trovano nella multiregione US e il bucket Cloud Storage si trova in Oregon (us-west1), il job comporta addebiti per il trasferimento dei dati.

    Se il set di dati BigQuery si trova nella regione multipla EU, il bucket Cloud Storage può trovarsi nella regione singola dei Paesi Bassi (europe-west4) o in qualsiasi regione doppia che includa i Paesi Bassi (europe-west4). Le query provenienti da qualsiasi altra regione singola comportano costi di trasferimento dei dati, anche se il bucket si trova in una località contenuta nella regione multipla del set di dati. Ad esempio, se le tabelle esterne si trovano nella multiregione EU e il bucket Cloud Storage si trova a Varsavia (europe-central2), il job comporta addebiti per il trasferimento di dati.

  • Bucket dual-region: se il tuo set di dati BigQuery si trova nella regione di Tokyo (asia-northeast1), il bucket Cloud Storage corrispondente deve trovarsi nella regione di Tokyo o in una dual-region che include Tokyo, come la dual-region ASIA1.

    Se il bucket Cloud Storage si trova nella doppia regione NAM4 o in qualsiasi doppia regione che include la regione Iowa(us-central1), il set di dati BigQuery corrispondente può trovarsi nella multiregione US o in Iowa(us-central1).

    Se il bucket Cloud Storage si trova nella doppia regione EUR4 o in qualsiasi doppia regione che include la regione dei Paesi Bassi (europe-west4), il set di dati BigQuery corrispondente può trovarsi nella multiregione EU o nei Paesi Bassi (europe-west4).

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

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

    Se il tuo set di dati BigQuery si trova nella multiregione EU, il bucket Cloud Storage corrispondente deve trovarsi in una doppia regione che include i Paesi Bassi (europe-west4), come la doppia regione EUR4, o in una doppia regione personalizzata che include i Paesi Bassi (europe-west4) .

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

Caricare i dati di Cloud Storage in BigQuery

Quando carichi i dati da Cloud Storage, i dati caricati devono essere collocati nello stesso luogo del set di dati BigQuery, altrimenti il job di caricamento comporta costi di trasferimento dei dati.

Per ulteriori informazioni sui costi di trasferimento dei dati di caricamento, consulta la sezione Eseguire query sui dati di Cloud Storage, poiché le stesse indicazioni si applicano sia ai caricamenti batch sia alle query.

Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Caricamento dei dati in batch.

Bigtable

Devi considerare la località quando esegui query sui dati da Bigtable o li esporti in Bigtable.

esegui una query sui dati Bigtable

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

  • Singola regione: se il set di dati BigQuery si trova nella località regionale Belgio (europe-west1), l'istanza Bigtable corrispondente deve trovarsi nella regione Belgio.
  • Multiregionale: poiché le prestazioni delle query esterne dipendono dalla latenza minima e dalla larghezza di banda di rete ottimale, l'utilizzo di posizioni dei set di dati multiregionali non è consigliato per le tabelle esterne su Bigtable.

Per ulteriori informazioni sulle località Bigtable supportate, consulta Località Bigtable.

Esportare i dati in Bigtable

  • Se il tuo set di dati BigQuery si trova in più regioni, il tuo profilo app Bigtable deve essere configurato per indirizzare i dati a un cluster Bigtable all'interno di questa regione. Ad esempio, se il tuo set di dati BigQuery si trova nella multiregione US, il cluster Bigtable può trovarsi nella regione us-west1 (Oregon), che si trova negli Stati Uniti.
  • Se il tuo set di dati BigQuery si trova in una singola regione, il tuo profilo app Bigtable deve essere configurato per indirizzare i dati a un cluster Bigtable nella stessa regione. Ad esempio, se il tuo set di dati BigQuery si trova nella regione asia-northeast1 (Tokyo), anche il tuo cluster Bigtable deve trovarsi nella regione asia-northeast1 (Tokyo).

Google Drive

Le considerazioni sulla posizione non si applicano alle origini dati esterne di Google Drive.

Cloud SQL

Quando esegui query sui dati in Cloud SQL tramite una query federata di BigQuery, la tua istanza Cloud SQL deve trovarsi nella stessa località del tuo set di dati BigQuery.

  • Singola regione: 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 nella regione US, l'istanza Cloud SQL corrispondente deve trovarsi in una singola regione nell'area geografica degli Stati Uniti.

Per ulteriori informazioni sulle località Cloud SQL supportate, consulta Località Cloud SQL.

Spanner

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

  • Singola regione: se il set di dati BigQuery si trova nella località regionale Belgio (europe-west1), l'istanza Spanner corrispondente deve trovarsi nella regione Belgio.
  • Multiregionale: se il set di dati BigQuery si trova nella regione multiregionale US, l'istanza Spanner corrispondente deve trovarsi in una singola regione nell'area geografica degli Stati Uniti.

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

Strumenti di analisi

Colloca il set di dati BigQuery con i tuoi strumenti di analisi:

Piani di gestione dei dati

Sviluppa un piano di gestione dei dati:

Limitare le località

Puoi limitare le località in cui possono essere creati i tuoi set di dati utilizzando il servizio criteri dell'organizzazione. Per ulteriori informazioni, vedi Limitazioni relative alle località delle risorse e Servizi supportati dalle località delle risorse.

Sicurezza del set di dati

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

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