Emplacements BigQuery

Cette page explique le concept d'emplacement et les différentes régions où les données peuvent être stockées et traitées. La tarification du stockage et de l'analyse est également définie par l'emplacement des données et des réservations. Pour en savoir plus sur les tarifs des emplacements, consultez la page Tarifs de BigQuery. Pour savoir comment définir l'emplacement de votre ensemble de données, consultez la page Créer des ensembles de données. Pour en savoir plus sur les emplacements de réservation, consultez la page Gérer les réservations dans différentes régions.

Pour en savoir plus sur la façon dont le service de transfert de données BigQuery utilise l'emplacement, consultez la section Emplacement des données et transferts.

Emplacements et régions

BigQuery propose deux types d'emplacements de données et de calcul :

  • Une région est un emplacement géographique spécifique, par exemple Londres.

  • Un emplacement multirégional correspond à un secteur géographique de grande étendue, par exemple les États-Unis, et comporte au moins deux régions. Les emplacements multirégionaux peuvent fournir des quotas plus élevés que les régions uniques.

Pour les deux types d'emplacement, BigQuery stocke automatiquement des copies de vos données dans deux zones Google Cloud distinctes au sein d'une même région, dans l'emplacement sélectionné. Pour en savoir plus sur la disponibilité et la durabilité des données, consultez Planification de reprise après sinistre.

Pays acceptés

Les ensembles de données BigQuery peuvent être stockés dans les régions et les emplacements multirégionaux suivants. Pour en savoir plus sur les régions et les zones, consultez la section Zones géographiques et régions.

Régions

Le tableau suivant répertorie les régions Amériques où BigQuery est disponible.
Description de la région Nom de la région Détails
Columbus, Ohio us-east5
Dallas us-south1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Iowa us-central1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Las Vegas us-west4
Los Angeles us-west2
Mexique northamerica-south1
Montréal northamerica-northeast1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Virginie du Nord us-east4
Oregon us-west1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Salt Lake City us-west3
São Paulo southamerica-east1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Santiago southamerica-west1 icône feuille Faibles émissions de CO2
Caroline du Sud us-east1
Toronto northamerica-northeast2 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Le tableau suivant répertorie les régions d'Asie-Pacifique où BigQuery est disponible.
Description de la région Nom de la région Détails
Delhi asia-south2
Hong Kong asia-east2
Jakarta asia-southeast2
Melbourne australia-southeast2
Mumbai asia-south1
Osaka asia-northeast2
Séoul asia-northeast3
Singapour asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Taïwan asia-east1
Tokyo asia-northeast1
Le tableau suivant répertorie les régions d'Europe où BigQuery est disponible.
Description de la région Nom de la région Détails
Belgique europe-west1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Berlin europe-west10 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Finlande europe-north1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Francfort europe-west3
Londres europe-west2 icône feuille Faibles émissions de CO2
Madrid europe-southwest1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Milan europe-west8
Pays-Bas europe-west4 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Paris europe-west9 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Stockholm europe-north2 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Turin europe-west12
Varsovie europe-central2
Zurich europe-west6 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Le tableau suivant répertorie les régions du Moyen-Orient où BigQuery est disponible.
Description de la région Nom de la région Détails
Dammam me-central2
Doha me-central1
Tel Aviv me-west1
Le tableau suivant regroupe les régions d'Afrique où BigQuery est disponible.
Description de la région Nom de la région Détails
Johannesburg africa-south1

Emplacements multirégionaux

Le tableau suivant répertorie les emplacements multirégionaux où BigQuery est disponible.
Description de la zone multirégionale Nom de la zone multirégionale
Centres de données dans les États membres de l'Union européenne1 EU
Centres de données aux États-Unis2 US

1 Les données situées dans la zone multirégionale EU ne sont stockées que dans l'un des emplacements suivants : europe-west1 (Belgique) ou europe-west4 (Pays-Bas). L'emplacement exact où les données sont stockées et traitées est déterminé automatiquement par BigQuery.

2 Les données situées dans la zone multirégionale US ne sont stockées que dans l'un des emplacements suivants : us-central1 (Iowa), us-west1 (Oregon) ou us-central2 (Oklahoma). L'emplacement exact où les données sont stockées et traitées est déterminé automatiquement par BigQuery.

Emplacements BigQuery Studio

BigQuery Studio vous permet d'enregistrer, de partager et de gérer des versions d'éléments de code telles que des notebooks et des requêtes enregistrées.

Le tableau suivant liste les régions dans lesquelles BigQuery Studio est disponible :

Description de la région Nom de la région Détails
Afrique
Johannesburg africa-south1
Amériques
Columbus us-east5
Dallas us-south1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Iowa us-central1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Los Angeles us-west2
Las Vegas us-west4
Montréal northamerica-northeast1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Virginie du Virginie us-east4
Oregon us-west1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
São Paulo southamerica-east1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Caroline du Sud us-east1
Asie-Pacifique
Hong Kong asia-east2
Jakarta asia-southeast2
Mumbai asia-south1
Séoul asia-northeast3
Singapour asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Taïwan asia-east1
Tokyo asia-northeast1
Europe
Belgique europe-west1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Francfort europe-west3
Londres europe-west2 icône feuille Faibles émissions de CO2
Madrid europe-southwest1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Pays-Bas europe-west4 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Turin europe-west12
Zurich europe-west6 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Moyen-Orient
Doha me-central1
Dammam me-central2

Emplacements BigQuery Omni

BigQuery Omni traite les requêtes dans le même emplacement que l'ensemble de données contenant les tables que vous interrogez. Après avoir créé l'ensemble de données, la zone ne peut plus être modifiée. Vos données résident dans votre propre compte AWS ou Azure. Les régions BigQuery Omni sont compatibles avec les réservations de l'édition Enterprise et la tarification du calcul à la demande (analyse). Pour en savoir plus sur les éditions, consultez la page Présentation des éditions BigQuery.
Description de la région Nom de la région Région BigQuery colocalisée
AWS
AWS Est des États-Unis (Virginie du Nord) aws-us-east-1 us-east4
AWS Est des États-Unis (Oregon) aws-us-west-2 us-west1
AWS – Asie-Pacifique (Séoul) aws-ap-northeast-2 asia-northeast3
AWS – Asie-Pacifique (Sydney) aws-ap-southeast-2 australia-southeast1
AWS – Europe (Irlande) aws-eu-west-1 europe-west1
AWS – Europe (Francfort) aws-eu-central-1 europe-west3
Azure
Azure – Est des États-Unis 2 azure-eastus2 us-east4

Emplacements BigQuery ML

Les sections suivantes décrivent les emplacements compatibles avec les modèles BigQuery ML.

Emplacements pour des modèles distants

Cette section contient des informations sur les emplacements compatibles pour les modèles distants et sur l'endroit où le traitement des modèles distants a lieu.

Zones régionales

Consultez la documentation suivante pour connaître les emplacements compatibles avec les modèles distants sur les modèles Google et les modèles partenaires : Le tableau suivant indique les régions compatibles avec les modèles distants sur les services Cloud AI et les modèles personnalisés déployés sur Vertex AI. Le nom de la colonne indique le type de modèle distant.
Description de la région Nom de la région Modèles déployés Vertex AI API Cloud Natural Language API Cloud Translation API Cloud Vision API Document AI API Speech-to-Text
Amériques
Columbus, Ohio us-east5
Dallas us-south1 ●
Iowa us-central1 ● ●
Las Vegas us-west4 ●
Los Angeles us-west2 ●
Mexique northamerica-south1
Montréal northamerica-northeast1 ●
Virginie du Nord us-east4 ●
Oregon us-west1 ● ●
Salt Lake City us-west3 ●
São Paulo southamerica-east1 ●
Santiago southamerica-west1
Caroline du Sud us-east1 ● ●
Toronto northamerica-northeast2 ●
Europe
Belgique europe-west1 ● ●
Finlande europe-north1
Francfort europe-west3 ● ●
Londres europe-west2 ● ●
Madrid europe-southwest1
Milan europe-west8 ●
Pays-Bas europe-west4 ● ●
Paris europe-west9 ●
Stockholm europe-north2
Turin europe-west12
Varsovie europe-central2 ●
Zurich europe-west6 ●
Asie-Pacifique
Delhi asia-south2
Hong Kong asia-east2 ●
Jakarta asia-southeast2 ●
Melbourne australia-southeast2
Mumbai asia-south1 ● ●
Osaka asia-northeast2
Séoul asia-northeast3 ●
Singapour asia-southeast1 ● ●
Sydney australia-southeast1 ● ●
Taïwan asia-east1 ●
Tokyo asia-northeast1 ● ●
Moyen-Orient
Dammam me-central2
Doha me-central1
Tel Aviv me-west1 ●

Si l'ensemble de données dans lequel vous créez le modèle distant se trouve dans une seule région, le point de terminaison du modèle Vertex AI doit se trouver dans la même région. Si vous spécifiez l'URL du point de terminaison du modèle, utilisez le point de terminaison dans la même région que l'ensemble de données. Par exemple, si l'ensemble de données se trouve dans la région us-central1, spécifiez le point de terminaison https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/us-central1/publishers/google/models/<target_model>. Si vous spécifiez le nom du modèle, BigQuery ML choisit automatiquement le point de terminaison dans la région appropriée.

Zones multirégionales

La compatibilité multirégionale avec les modèles distants est la suivante :
  • Les modèles Gemini sont compatibles avec les emplacements multirégionaux US et EU.
  • Les modèles Claude, Llama et Mistral AI dans la multirégion US peuvent utiliser le point de terminaison Vertex AI pour n'importe quelle région unique de la multirégion US. Les modèles Claude, Llama et Mistral AI dans la multirégion EU peuvent utiliser le point de terminaison Vertex AI pour n'importe quelle région unique de la multirégion EU, à l'exception de eu-west2 et eu-west6.
  • Les modèles déployés Vertex AI ne sont pas compatibles avec les multirégions.
  • Les services d'IA Cloud sont disponibles dans les multirégions US et EU.

Si l'ensemble de données dans lequel vous créez le modèle distant se trouve dans une région multirégionale, le point de terminaison du modèle Vertex AI doit se trouver dans une région de cette région multirégionale. Par exemple, si l'ensemble de données se trouve dans la multirégion eu, vous pouvez spécifier l'URL du point de terminaison de la région europe-west1, https://europe-west1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/europe-west1/publishers/google/models/<target_model>. Si vous spécifiez le nom du modèle au lieu de l'URL du point de terminaison, BigQuery ML utilise par défaut le point de terminaison europe-west4 pour les ensembles de données de la région multirégionale eu et le point de terminaison us-central1 pour les ensembles de données de la région multirégionale us.

Point de terminaison global

Pour les modèles Gemini compatibles, vous pouvez spécifier le point de terminaison mondial.

Le point de terminaison mondial couvre le monde entier et offre une disponibilité et une fiabilité supérieures à celles d'une seule région. L'utilisation du point de terminaison global pour vos requêtes peut améliorer la disponibilité générale tout en réduisant les erreurs d'épuisement des ressources (429), qui se produisent lorsque vous dépassez votre quota pour un point de terminaison régional. Si vous souhaitez utiliser Gemini 2.0 ou une version ultérieure dans une région où il n'est pas disponible, vous pouvez éviter de migrer vos données vers une autre région en utilisant plutôt le point de terminaison mondial. Vous ne pouvez utiliser qu'un modèle déployé sur le point de terminaison mondial avec la fonction ML.GENERATE_TEXT.

N'utilisez pas le point de terminaison global si vous avez des exigences concernant l'emplacement du traitement des données, car lorsque vous utilisez le point de terminaison global, vous ne pouvez pas contrôler ni connaître la région dans laquelle vos demandes de traitement sont traitées.

Emplacements de traitement pour les modèles Google et les modèles partenaires

Pour en savoir plus sur les lieux de traitement utilisés par les modèles Google hébergés dans Vertex AI, consultez Traitement du ML pour les modèles Google Cloud . Ces informations concernent les modèles déployés dans des régions ou des multirégions. Les modèles qui utilisent le point de terminaison global ne garantissent aucun emplacement de traitement spécifique.

Pour en savoir plus sur les lieux de traitement utilisés par les modèles partenaires hébergés dans Vertex AI, consultez Traitement du ML pour les modèles partenaires. Google Cloud

Emplacements pour des modèles non-distants

Cette section contient des informations sur les emplacements compatibles pour les modèles autres que les modèles à distance, ainsi que sur l'emplacement où le traitement des modèles a lieu.

Zones régionales

Le tableau suivant contient des informations sur les régions compatibles pour tous les types de modèles, à l'exception des modèles distants :
Description de la région Nom de la région Modèles
importés		 Entraînement du
modèle
intégré		 Entraînement de modèles DNN/
d'auto-encodeur/
d'arbre de décision à boosting/
de wide et deep learning		 Entraînement du
modèle
AutoML		 Réglages
d'hyperparamètres		 Intégration de Vertex AI Model Registry
Amériques
Columbus, Ohio us-east5 ● ●
Dallas us-south1 ● ●
Iowa us-central1 ● ● ● ● ● ●
Las Vegas us-west4 ● ● ● ●
Los Angeles us-west2 ● ● ● ●
Mexique northamerica-south1 ● ●
Montréal northamerica-northeast1 ● ● ● ● ● ●
Virginie du Nord us-east4 ● ● ● ● ● ●
Oregon us-west1 ● ● ● ● ●
Salt Lake City us-west3 ● ● ●
São Paulo southamerica-east1 ● ● ● ●
Santiago southamerica-west1 ● ●
Caroline du Sud us-east1 ● ● ● ● ●
Toronto northamerica-northeast2 ● ● ●
Europe
Belgique europe-west1 ● ● ● ● ● ●
Berlin europe-west10 ● ●
Finlande europe-north1 ● ● ●
Francfort europe-west3 ● ● ● ● ● ●
Londres europe-west2 ● ● ● ● ● ●
Madrid europe-southwest1 ● ●
Milan europe-west8 ● ●
Pays-Bas europe-west4 ● ● ● ● ● ●
Paris europe-west9 ● ●
Stockholm europe-north2 ● ●
Turin europe-west12 ●
Varsovie europe-central2 ● ●
Zurich europe-west6 ● ● ● ● ● ●
Asie-Pacifique
Delhi asia-south2 ● ●
Hong Kong asia-east2 ● ● ● ● ● ●
Jakarta asia-southeast2 ● ● ●
Melbourne australia-southeast2 ● ●
Mumbai asia-south1 ● ● ● ● ●
Osaka asia-northeast2 ● ● ●
Séoul asia-northeast3 ● ● ● ● ● ●
Singapour asia-southeast1 ● ● ● ● ● ●
Sydney australia-southeast1 ● ● ● ● ● ●
Taïwan asia-east1 ● ● ● ● ● ●
Tokyo asia-northeast1 ● ● ● ● ● ●
Moyen-Orient
Dammam me-central2 ●
Doha me-central1 ●
Tel Aviv me-west1 ● ●
Afrique
Johannesburg africa-south1 ● ●

Zones multirégionales

Tous les modèles compatibles, à l'exception des modèles distants, sont disponibles dans les emplacements multirégionaux US et EU.

Les données situées dans la zone multirégionale EU ne sont pas stockées dans les centres de données des régions europe-west2 (Londres) ou europe-west6 (Zurich).

L'intégration de Vertex AI Model Registry n'est possible que pour les intégrations dans une seule région. Si vous envoyez un modèle BigQuery ML multirégional à Model Registry, il est converti en modèle régional dans Vertex AI. Un modèle américain multirégional BigQuery ML est synchronisé avec Vertex AI us-central1 et un modèle européen multirégional BigQuery ML avec Vertex AI europe-west4. Pour les modèles dans une seule région, il n'y a pas de modification.

Emplacements de traitement

Pour les modèles autres que les modèles distants, BigQuery ML traite et classe les données dans le même emplacement que l'ensemble de données contenant les données.

BigQuery ML stocke vos données dans l'emplacement sélectionné conformément aux Conditions spécifiques du service.

Emplacements des traducteurs SQL BigQuery

Lors de la migration de données de votre ancien entrepôt de données vers BigQuery, vous pouvez faire appel à plusieurs traducteurs SQL pour traduire vos requêtes SQL en langage GoogleSQL ou dans d'autres dialectes SQL compatibles. Ceux-ci incluent le traducteur SQL interactif, l'API de traduction SQL et le traducteur SQL par lot.

Les traducteurs SQL BigQuery sont disponibles dans les emplacements de traitement suivants :

Description de la région Nom de la région Détail
Asie-Pacifique
Delhi asia-south2
Hong Kong asia-east2
Jakarta asia-southeast2
Melbourne australia-southeast2
Mumbai asia-south1
Osaka asia-northeast2
Séoul asia-northeast3
Singapour asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Taïwan asia-east1
Tokyo asia-northeast1
Europe
Belgique europe-west1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Berlin europe-west10 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
UE (multirégional) eu
Finlande europe-north1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Francfort europe-west3
Londres europe-west2 icône feuille Faibles émissions de CO2
Madrid europe-southwest1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Milan europe-west8
Pays-Bas europe-west4 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Paris europe-west9 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Stockholm europe-north2 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Turin europe-west12
Varsovie europe-central2
Zurich europe-west6 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Amériques
Columbus, Ohio us-east5
Dallas us-south1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Iowa us-central1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Las Vegas us-west4
Los Angeles us-west2
Mexique northamerica-south1
Virginie du Nord us-east4
Oregon us-west1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Québec northamerica-northeast1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
São Paulo southamerica-east1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Salt Lake City us-west3
Santiago southamerica-west1 icône feuille Faibles émissions de CO2
Caroline du Sud us-east1
Toronto northamerica-northeast2 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
États-Unis (multirégional) us
Afrique
Johannesburg africa-south1
MiddleEast
Dammam me-central2
Doha me-central1
Israël me-west1

Emplacements des requêtes continues BigQuery

Le tableau suivant répertorie les régions où les requêtes continues sont prises en charge :

Description de la région Nom de la région Détails
Amériques
États-Unis (multirégional) us
Dallas us-south1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Iowa us-central1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Los Angeles us-west2
Mexique northamerica-south1
Montréal northamerica-northeast1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Virginie du Nord us-east4
Oregon us-west1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Salt Lake City us-west3
São Paulo southamerica-east1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Caroline du Sud us-east1
Toronto northamerica-northeast2 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Asie-Pacifique
Delhi asia-south2
Hong Kong asia-east2
Jakarta asia-southeast2
Melbourne australia-southeast2
Mumbai asia-south1
Osaka asia-northeast2
Séoul asia-northeast3
Singapour asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Taïwan asia-east1
Tokyo asia-northeast1
Europe
UE (multirégional) eu
Belgique europe-west1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Berlin europe-west10 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Finlande europe-north1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Francfort europe-west3
Londres europe-west2 icône feuille Faibles émissions de CO2
Madrid europe-southwest1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Milan europe-west8
Pays-Bas europe-west4 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Paris europe-west9 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Stockholm europe-north2 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Turin europe-west12
Varsovie europe-central2
Zurich europe-west6 icône feuille Faibles émissions de CO2
Moyen-Orient
Doha me-central1
Dammam me-central2
Tel Aviv me-west1
Afrique
Johannesburg africa-south1

Emplacements de l'outil de recommandation de partitionnement et de clustering BigQuery

L'outil de recommandation de partitionnement et de clustering BigQuery génère des recommandations de partition ou de cluster pour optimiser vos tables BigQuery.

L'outil de recommandation de partitionnement et de clustering est disponible dans les emplacements de traitement suivants :

Description de la région Nom de la région Détail
Asie-Pacifique
Delhi asia-south2
Hong Kong asia-east2
Jakarta asia-southeast2
Mumbai asia-south1
Osaka asia-northeast2
Séoul asia-northeast3
Singapour asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Taïwan asia-east1
Tokyo asia-northeast1
Europe
Belgique europe-west1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Berlin europe-west10 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
UE (multirégional) eu
Francfort europe-west3
Londres europe-west2 icône feuille Faibles émissions de CO2
Pays-Bas europe-west4 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Zurich europe-west6 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Amériques
Iowa us-central1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Las Vegas us-west4
Los Angeles us-west2
Montréal northamerica-northeast1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Virginie du Nord us-east4
Oregon us-west1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Salt Lake City us-west3
São Paulo southamerica-east1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Toronto northamerica-northeast2 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
États-Unis (multirégional) us

Emplacements BigQuery Sharing

BigQuery Sharing (anciennement Analytics Hub) est disponible dans les régions et les emplacements multirégionaux suivants.

Régions

Le tableau suivant répertorie les régions des Amériques où le partage est disponible.
Description de la région Nom de la région Détails
Columbus, Ohio us-east5
Dallas us-south1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Iowa us-central1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Las Vegas us-west4
Los Angeles us-west2
Mexique northamerica-south1
Montréal northamerica-northeast1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Virginie du Nord us-east4
Oklahoma us-central2
Oregon us-west1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Salt Lake City us-west3
São Paulo southamerica-east1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Santiago southamerica-west1
Caroline du Sud us-east1
Toronto northamerica-northeast2
Le tableau suivant répertorie les régions d'Asie-Pacifique où le partage est disponible.
Description de la région Nom de la région Détails
Delhi asia-south2
Hong Kong asia-east2
Jakarta asia-southeast2
Melbourne australia-southeast2
Mumbai asia-south1
Osaka asia-northeast2
Séoul asia-northeast3
Singapour asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Taïwan asia-east1
Tokyo asia-northeast1
Le tableau suivant répertorie les régions d'Europe où le partage est disponible.
Description de la région Nom de la région Détails
Belgique europe-west1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Berlin europe-west10 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Finlande europe-north1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Francfort europe-west3
Londres europe-west2 icône feuille Faibles émissions de CO2
Madrid europe-southwest1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Milan europe-west8
Pays-Bas europe-west4 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Paris europe-west9 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Turin europe-west12
Varsovie europe-central2
Zurich europe-west6 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Le tableau suivant répertorie les régions du Moyen-Orient où le partage est disponible.
Description de la région Nom de la région Détails
Dammam me-central2
Doha me-central1
Tel Aviv me-west1
Le tableau suivant répertorie les régions d'Afrique où le partage est disponible.
Description de la région Nom de la région Détails
Johannesburg africa-south1

Emplacements multirégionaux

Le tableau suivant répertorie les emplacements multirégionaux où le partage est disponible.
Description de la zone multirégionale Nom de l'emplacement multirégional
Centres de données dans les États membres de l'Union européenne1 EU
Centres de données aux États-Unis US

1 Les données situées dans la zone multirégionale EU ne sont pas stockées dans les centres de données des régions europe-west2 (Londres) ou europe-west6 (Zurich).

Régions Omni

Le tableau suivant répertorie les régions Omni où le partage est disponible.
Description de la région Omni Nom de la région Omni
AWS
AWS Est des États-Unis (Virginie du Nord) aws-us-east-1
AWS Est des États-Unis (Oregon) aws-us-west-2
AWS – Asie-Pacifique (Séoul) aws-ap-northeast-2
AWS – Asie-Pacifique (Sydney) aws-ap-southeast-2
AWS – Europe (Irlande) aws-eu-west-1
AWS – Europe (Francfort) aws-eu-central-1
Azure
Azure – Est des États-Unis 2 azure-eastus2

Spécifier des emplacements

Lors du chargement, de l'interrogation ou de l'exportation de données, BigQuery détermine la zone d'exécution de la tâche en fonction des ensembles de données référencés dans la requête. Par exemple, si une requête fait référence à une table d'un ensemble de données stocké dans la région asia-northeast1, la tâche de requête est exécutée dans cette région.

Si une requête ne fait pas référence à des tables ou à d'autres ressources contenues dans des ensembles de données et qu'aucune table de destination n'est fournie, le job de requête est exécuté dans l'emplacement multirégional US. Pour vous assurer que les requêtes BigQuery sont stockées dans une région ou un emplacement multirégional spécifique, spécifiez l'emplacement avec la requête de job afin d'acheminer la requête en conséquence lors de l'utilisation du point de terminaison mondial BigQuery. Si vous ne spécifiez pas l'emplacement, les requêtes peuvent être stockées temporairement dans les journaux de routeur BigQuery lorsque la requête est utilisée pour déterminer l'emplacement de traitement dans BigQuery.

Si le projet a une réservation basée sur la capacité dans une région autre que US et que la requête ne fait référence à aucune table ou autre ressource contenue dans les ensembles de données, vous devez spécifier explicitement l'emplacement de la réservation basée sur la capacité lors de l'envoi de la tâche. Les engagements basés sur la capacité sont liés à un emplacement, tel que US ou EU. Si vous exécutez un job en dehors de l'emplacement de votre capacité, la tarification de ce job passe automatiquement à la tarification à la demande.

Vous pouvez spécifier l'emplacement d'exécution de la tâche de façon explicite de différentes manières :

  • Lorsque vous interrogez des données à l'aide de la console Google Cloud dans l'éditeur de requête, cliquez sur Plus > Paramètres de requête, développez la section Options avancées, puis sélectionnez votre emplacement de données.
  • Lorsque vous rédigez une requête SQL, définissez la variable système @@location dans la première instruction de votre requête.
  • Lorsque vous utilisez l'outil de ligne de commande bq, renseignez l'option globale --location en définissant la valeur sur votre emplacement.
  • Lorsque vous utilisez l'API, spécifiez votre région dans la propriété location de la section jobReference de la ressource associée à la tâche.

BigQuery renvoie une erreur si la zone spécifiée ne correspond pas à la zone des ensembles de données dans la requête. L'emplacement de tous les ensembles de données impliqués dans la requête, y compris ceux lus et écrits, doit correspondre à l'emplacement de la tâche tel qu'il est déduit ou spécifié.

Les emplacements régionaux ne correspondent pas aux emplacements multirégionaux, même si l'emplacement régional est contenu dans l'emplacement multirégional. Par conséquent, une requête ou une tâche échoue si l'emplacement inclut à la fois un emplacement régional et un emplacement multirégional. Par exemple, si l'emplacement d'un job est défini sur US, le job échoue s'il fait référence à un ensemble de données dans us-central1. De même, un job faisant référence à un ensemble de données dans US et un autre dans us-central1 échouera. Cela s'applique également aux instructions JOIN avec des tables situées à la fois dans une région et dans un emplacement multirégional.

Les requêtes dynamiques ne sont pas analysées avant leur exécution. Elles ne peuvent donc pas être utilisées pour déterminer automatiquement la région d'une requête.

Emplacements, réservations et jobs

Les engagements de capacité sont une ressource régionale. Lorsque vous achetez des emplacements, ceux-ci sont limités à une ou plusieurs régions spécifiques. Si votre engagement de capacité ne concerne que la région EU, vous ne pouvez pas créer de réservation dans la région US. Lorsque vous créez une réservation, vous spécifiez un lieu (une région) et un nombre d'emplacements. Ces emplacements sont extraits de votre engagement de capacité dans cette région.

De même, lorsque vous exécutez un job dans une région, il n'utilise une réservation que si l'emplacement du job correspond à l'emplacement d'une réservation. Par exemple, si vous attribuez une réservation à un projet dans la région EU et que vous exécutez une requête dans ce projet sur un ensemble de données situé dans la région US, cette requête n'est pas exécutée sur votre réservation dans la région EU. En l'absence de réservation dans la région US, le job est exécuté à la demande.

Considérations relatives aux emplacements

Lorsque vous choisissez un emplacement pour les données, envisagez d'entreprendre les actions suivantes :

Cloud Storage

Vous pouvez interagir avec les données Cloud Storage à l'aide de BigQuery de différentes manières :

Interroger les données Cloud Storage

Lorsque vous interrogez des données dans Cloud Storage à l'aide d'une table externe BigLake ou non BigLake, les données interrogées doivent être cohébergées avec votre ensemble de données BigQuery. Dans le cas contraire, l'interrogation entraîne des frais de transfert de données. Exemple :

  • Bucket à région unique : si votre ensemble de données BigQuery se trouve dans l'emplacement de Varsovie (europe-central2), le bucket Cloud Storage correspondant doit également se trouver dans la région de Varsovie ou dans un emplacement birégional Cloud Storage qui inclut Varsovie. Si votre ensemble de données BigQuery se trouve dans la multirégion US, le bucket Cloud Storage peut se trouver dans la région unique de l'Iowa (us-central1) ou dans n'importe quelle région birégionale incluant l'Iowa. Les requêtes provenant d'un autre emplacement à région unique entraînent des frais de transfert de données, même si le bucket se trouve dans un emplacement inclus dans l'emplacement multirégional de l'ensemble de données. Par exemple, si les tables externes se trouvent dans l'emplacement multirégional US et que le bucket Cloud Storage se trouve dans l'Oregon (us-west1), des frais de transfert de données vous seront facturés.

    Si votre ensemble de données BigQuery se trouve dans l'emplacement multirégional EU, le bucket Cloud Storage peut se trouver dans la région unique des Pays-Bas (europe-west4) ou dans n'importe quel emplacement birégional qui inclut les Pays-Bas (europe-west4). Les requêtes provenant de toute autre région unique entraînent des frais de transfert de données, même si le bucket se trouve dans un emplacement contenu dans l'emplacement multirégional de l'ensemble de données. Par exemple, si les tables externes se trouvent dans l'emplacement multirégional EU et que le bucket Cloud Storage se trouve à Varsovie (europe-central2), des frais de transfert de données vous seront facturés.

  • Bucket birégional : si votre ensemble de données BigQuery se trouve dans la région Tokyo (asia-northeast1), le bucket Cloud Storage correspondant doit se trouver dans la région de Tokyo, ou dans un emplacement birégional qui inclut Tokyo, comme l'emplacement birégional ASIA1.

    Si le bucket Cloud Storage se trouve dans l'emplacement birégional NAM4 ou dans tout emplacement birégional incluant la région de l'Iowa (us-central1), l'ensemble de données BigQuery correspondant peut se trouver dans l'emplacement multirégional US ou dans l'Iowa (us-central1).

    Si le bucket Cloud Storage se trouve dans l'emplacement birégional EUR4 ou dans tout emplacement birégional incluant la région Pays-Bas (europe-west4), l'ensemble de données BigQuery correspondant peut se trouver dans l'emplacement multirégional EU ou aux Pays-Bas (europe-west4).

  • Bucket multirégional : l'utilisation d'emplacements d'ensembles de données multirégionaux avec des buckets Cloud Storage multirégionaux n'est pas recommandée pour les tables externes, car les performances des requêtes externes dépendent d'une latence minimale et d'une bande passante réseau optimale

    Si votre ensemble de données BigQuery se trouve dans la multirégion US, le bucket Cloud Storage correspondant doit se trouver dans une zone birégionale qui inclut l'Iowa (us-central1), par exemple la zone birégionale NAM4, ou dans une zone birégionale personnalisée comprenant l'Iowa (us-central1).

    Si votre ensemble de données BigQuery se trouve dans la zone multirégionale EU, le bucket Cloud Storage correspondant doit se trouver dans une zone birégionale qui inclut les Pays-Bas (europe-west4), par exemple la zone birégionale EUR4, ou dans une zone birégionale personnalisée comprenant les Pays-Bas (europe-west4) .

Pour en savoir plus sur les emplacements Cloud Storage, consultez la section Emplacements des buckets dans la documentation de Cloud Storage.

Charger des données Cloud Storage dans BigQuery

Lorsque vous chargez des données à partir de Cloud Storage, elles doivent être colocalisées avec votre ensemble de données BigQuery. Sinon, des frais de transfert de données s'appliquent à la tâche de chargement.

Pour en savoir plus sur les frais de transfert de données de chargement, consultez la section Interroger des données Cloud Storage, car les mêmes conseils s'appliquent aux chargements par lot et aux requêtes.

Pour en savoir plus, consultez la section Charger des données par lot.

Bigtable

Vous devez tenir compte de l'emplacement lorsque vous interrogez des données à partir de Bigtable ou que vous exportez des données vers Bigtable.

Interroger des données Bigtable

Lorsque vous interrogez des données dans Bigtable via une table externe BigQuery, votre instance Bigtable doit se situer au même emplacement que votre ensemble de données BigQuery :

  • Région unique : si votre ensemble de données BigQuery se trouve dans la région régionale Belgique (europe-west1), l'instance Bigtable correspondante doit se trouver dans la région Belgique.
  • Multirégional : les performances des requêtes externes dépendent d'une latence minimale et d'une bande passante réseau optimale. Il n'est donc pas recommandé d'utiliser des emplacements d'ensembles de données multirégionaux pour les tables externes sur Bigtable.

Pour en savoir plus sur les emplacements Bigtable compatibles, consultez la page Emplacements Bigtable.

Exporter des données vers Bigtable

  • Si votre ensemble de données BigQuery se trouve dans une zone multirégionale, votre profil d'application Bigtable doit être configuré pour acheminer les données vers un cluster Bigtable au sein de cette zone multirégionale. Par exemple, si votre ensemble de données BigQuery se trouve dans la zone multirégionale US, le cluster Bigtable peut être situé dans la région us-west1 (Oregon), qui se trouve aux États-Unis.
  • Si votre ensemble de données BigQuery se trouve dans une seule région, votre profil d'application Bigtable doit être configuré pour acheminer les données vers un cluster Bigtable de la même région. Par exemple, si votre ensemble de données BigQuery se trouve dans la région asia-northeast1 (Tokyo), votre cluster Bigtable doit également se trouver dans la région asia-northeast1 (Tokyo).

Google Drive

Les considérations concernant les emplacements ne s'appliquent pas aux sources de données externes Google Drive.

Cloud SQL

Lorsque vous interrogez des données dans Cloud SQL via une requête fédérée BigQuery, votre instance Cloud SQL doit se trouver dans le même emplacement que votre ensemble de données BigQuery.

  • Région unique : si votre ensemble de données BigQuery se trouve dans l'emplacement régional Belgique (europe-west1), l'instance Cloud SQL correspondante doit se trouver dans la région Belgique.
  • Multirégional : si votre ensemble de données BigQuery se trouve dans l'emplacement multirégional US, l'instance Cloud SQL correspondante doit se trouver dans une région unique de la zone géographique des États-Unis.

Pour en savoir plus sur les emplacements Cloud SQL compatibles, consultez la page Emplacements Cloud SQL.

Spanner

Lorsque vous interrogez des données dans Spanner via une requête fédérée BigQuery, votre instance Spanner doit se trouver dans le même emplacement que votre ensemble de données BigQuery.

  • Région unique : si votre ensemble de données BigQuery se trouve dans l'emplacement régional Belgique (europe-west1), l'instance Spanner correspondante doit se trouver dans la région Belgique.
  • Multirégional : si votre ensemble de données BigQuery se trouve dans l'emplacement multirégional US, l'instance Spanner correspondante doit se trouver dans une région unique de la zone géographique des États-Unis.

Pour en savoir plus sur les emplacements Spanner compatibles, consultez la page Emplacements Spanner.

Outils d'analyse

Cohébergez votre ensemble de données BigQuery avec vos outils d'analyse :

Plans de gestion des données

Élaborez un plan de gestion des données :
  • Si vous choisissez une ressource de stockage régionale, telle qu'un ensemble de données BigQuery ou un bucket Cloud Storage, élaborez un plan de gestion géographique des données.

Limiter les emplacements

Vous pouvez limiter les emplacements dans lesquels vos ensembles de données peuvent être créés à l'aide du service de règles d'administration. Pour en savoir plus, consultez les pages Limiter les emplacements de ressources et Services compatibles avec les emplacements de ressources.

Sécurité des ensembles de données

Pour savoir comment contrôler l'accès aux ensembles de données dans BigQuery, consultez la page Contrôler l'accès aux ensembles de données. Pour en savoir plus sur le chiffrement des données, consultez la page Chiffrement au repos.

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