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Einführung in SQL in Bigtable
Neben den Admin- und Daten-APIs unterstützt Bigtable auch SQL-Abfragen.
Sie können Ihre Bigtable-Daten auf folgende Weise mit SQL abfragen:
Für die Entwicklung von Anwendungen mit niedriger Latenz: GoogleSQL für Bigtable
Für die Batchverarbeitung und ETL: Spark SQL
Daten aus mehreren Quellen analysieren, BigQuery
GoogleSQL für Bigtable
GoogleSQL ist eine Abfragesprache, die von mehreren Google Cloud
Diensten verwendet wird, darunter Spanner und BigQuery. Sie können GoogleSQL-Abfragen in Bigtable Studio in der Google Cloud Console erstellen und ausführen oder sie programmatisch mit einer der Clientbibliotheken für Bigtable ausführen, die SQL-Abfragen unterstützen. Weitere Informationen finden Sie unter SQL mit einer Bigtable-Clientbibliothek verwenden.
GoogleSQL for Bigtable ähnelt in vielerlei Hinsicht der Cassandra Query Language (CQL) und enthält einen Kartendatentyp, der zum Abfragen der in Spaltenfamilien, Spalten und Zellen gespeicherten Bigtable-Daten entwickelt wurde.
Für Data-Science-Anwendungsfälle oder andere Batchverarbeitungen und ETLs können Sie mit dem Bigtable Spark-Connector Bigtable-Daten mit Spark SQL lesen und schreiben. Weitere Informationen finden Sie unter Bigtable Spark-Connector verwenden.
BigQuery
Wenn Sie Daten aus mehreren Quellen, einschließlich Bigtable, zusammenführen und Batch- und Ad-hoc-Analysen ausführen möchten, können Sie externe BigQuery-Tabellen erstellen und SQL-Abfragen aus BigQuery ausführen. Weitere Informationen finden Sie unter Bigtable-Daten mit BigQuery abfragen und analysieren.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-08-27 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eBigtable supports SQL queries through multiple methods, including GoogleSQL for low-latency applications, Spark SQL for batch processing and ETL, and BigQuery for analyzing data from multiple sources.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eGoogleSQL for Bigtable, which is similar to Cassandra Query Language (CQL), can be used within the Google Cloud console via Bigtable Studio, or programmatically through the Bigtable client library for Java.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe Bigtable Spark connector enables reading and writing Bigtable data with Spark SQL, beneficial for data science and batch processing needs.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBigQuery can query and analyze data from Bigtable alongside other sources using external tables, facilitating batch and ad hoc analytics.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Introduction to SQL in Bigtable\n===============================\n\nIn addition to its Admin and Data APIs, Bigtable supports SQL queries.\nYou can use SQL to query your Bigtable data in the following\nways:\n\n- For low-latency application development, GoogleSQL for Bigtable\n- For batch processing and ETL, Spark SQL\n- To analyze data from multiple sources, BigQuery\n\nGoogleSQL for Bigtable\n----------------------\n\nGoogleSQL is a query language used by multiple Google Cloud\nservices, including Spanner and BigQuery. You can create\nand run GoogleSQL queries in [Bigtable\nStudio](/bigtable/docs/manage-data-using-console) in the Google Cloud console,\nor you can run them programmatically using one of the client libraries for\nBigtable that support SQL queries. For more information, see [Use\nSQL with a Bigtable client\nlibrary](/bigtable/docs/googlesql-overview#client-libraries).\n\nGoogleSQL for Bigtable is similar to the Cassandra\nquery Language (CQL) in many ways, and it includes a map data type, designed to\nquery the Bigtable data stored in column families, columns, and\ncells.\n\nTo get started, see the [GoogleSQL for\nBigtable overview](/bigtable/docs/googlesql-overview).\n\nSpark SQL\n---------\n\nFor data science use cases or other batch processing and ETL, the\nBigtable Spark connector lets you read and write\nBigtable data using Spark SQL. For more information, see\n[Use the Bigtable Spark connector](/bigtable/docs/use-bigtable-spark-connector).\n\nBigQuery\n--------\n\nIf you want to blend data from multiple sources, including\nBigtable, and run batch, ad hoc analytics, you can create\nBigQuery external tables and run SQL queries from\nBigQuery. For more information, see\n[Query and analyze Bigtable data with BigQuery](/bigtable/docs/bigquery-analysis).\n\nWhat's next\n-----------\n\n- [Learn how to run queries in the Google Cloud console without SQL.](/bigtable/docs/query-builder)\n- [Explore the GoogleSQL for Bigtable reference documentation.](/bigtable/docs/reference/sql/functions-all)\n- [Compare tables and views](/bigtable/docs/tables-and-views)"]]
