Mantenha tudo organizado com as coleções
Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.
Introdução ao SQL no Bigtable
Além das APIs Admin e Data, o Bigtable oferece suporte a consultas SQL.
É possível usar o SQL para consultar os dados do Bigtable das seguintes
maneiras:
Para desenvolvimento de aplicativos de baixa latência, o GoogleSQL para
Bigtable
Para processamento em lote e ETL, Spark SQL
Para analisar dados de várias fontes, o BigQuery
GoogleSQL para Bigtable
O GoogleSQL é uma linguagem de consulta usada por vários Google Cloud
serviços, incluindo o Spanner e o BigQuery. É possível criar e executar consultas do GoogleSQL no Bigtable Studio no console Google Cloud ou executá-las de maneira programática usando uma das bibliotecas de cliente do Bigtable que oferecem suporte a consultas SQL. Para mais informações, consulte Usar SQL com uma biblioteca de cliente do Bigtable.
O GoogleSQL para Bigtable é semelhante à linguagem de consulta do Cassandra (CQL) de muitas maneiras e inclui um tipo de dados de mapa, projetado para consultar os dados do Bigtable armazenados em famílias de colunas, colunas e células.
Para casos de uso de ciência de dados ou outros processamentos em lote e ETL, o conector do Bigtable Spark permite ler e gravar dados do Bigtable usando o Spark SQL. Para mais informações, consulte Usar o conector do Bigtable Spark.
BigQuery
Se você quiser mesclar dados de várias origens, incluindo o Bigtable, e executar análises em lote e ad hoc, crie tabelas externas do BigQuery e execute consultas SQL no BigQuery. Para mais informações, consulte
Consultar e analisar dados do Bigtable com o BigQuery.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 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)"]]
