Località BigQuery

Questa pagina spiega il concetto di località 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 località dei dati e delle prenotazioni. Per ulteriori informazioni sui prezzi per le località, vedi Prezzi di BigQuery. Per scoprire come impostare la località per il tuo set di dati, consulta Creare set di dati. Per informazioni sulle località di prenotazione, consulta Gestire le prenotazioni in regioni diverse.

Per ulteriori informazioni su come BigQuery Data Transfer Service utilizza la posizione, consulta Posizione e trasferimenti dei dati.

Località e regioni

BigQuery offre due tipi di dati e posizioni di calcolo:

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

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

Per entrambi i tipi di località, BigQuery archivia automaticamente copie dei tuoi dati in due diverse zone di Google Cloud all'interno di una singola regione nella località selezionata. Per ulteriori informazioni su disponibilità e durabilità dei dati, consulta Affidabilità: pianificazione in caso di emergenza.

Località supportate

I set di dati BigQuery possono essere archiviati nelle seguenti regioni e in più regioni. Per ulteriori informazioni su regioni e zone, consulta Area geografica e regioni.

Regioni

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

Più regioni

La tabella seguente elenca le regioni multiple in cui è disponibile BigQuery.
Descrizione per più regioni Nome di più regioni
Data center all'interno degli stati membri dell'Unione Europea1 EU
Data center negli Stati Uniti US

1 I dati situati nell'area multiregionale EU vengono archiviati solo nei data center europe-west1 (Belgio) o europe-west4 (Paesi Bassi).

Località di BigQuery Studio

BigQuery Studio consente di salvare, condividere e gestire versioni degli asset di codice, come notebooks e query salvate.

Nella tabella seguente sono elencate le regioni in cui è disponibile BigQuery Studio:

Descrizione regione Nome regione Dettagli
Africa
Johannesburg africa-south1
Americhe
Columbus us-east5
Dallas us-south1
Iowa us-central1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Los Angeles us-west2
Las Vegas us-west4
Montréal northamerica-northeast1 icona foglia A basse emissioni di CO2
N. Virginia us-east4
Oregon us-west1 icona foglia A basse emissioni di CO2
San Paolo southamerica-east1 icona foglia A basse emissioni 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 A basse emissioni di CO2
Francoforte europe-west3 icona foglia A basse emissioni di CO2
Londra europe-west2 icona foglia A basse emissioni di CO2
Madrid europe-southwest1
Paesi Bassi europe-west4
Torino europe-west12
Zurigo europe-west6 icona foglia A basse emissioni 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 su cui esegui le query. Dopo aver creato il set di dati, la località non può essere modificata. I dati si trovano all'interno del tuo account AWS o Azure. Le regioni di BigQuery Omni supportano le prenotazioni della versione Enterprise e i prezzi di computing on demand (analisi). Per ulteriori informazioni sulle versioni, consulta Introduzione alle versioni di BigQuery.
Descrizione regione Nome regione Regione BigQuery assegnata
AWS
AWS - Stati Uniti orientali (Virginia del Nord) aws-us-east-1 us-east4
AWS - Stati Uniti occidentali (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 - Europa (Irlanda) aws-eu-west-1 europe-west1
AWS - Europa (Francoforte) aws-eu-central-1 europe-west3
Azure
Azure - Stati Uniti orientali 2 azure-eastus2 us-east4

Località di BigQuery ML

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

BigQuery ML archivia i tuoi dati nella località selezionata in conformità con i Termini specifici dei servizi.

La previsione del modello BigQuery ML e altre funzioni ML sono supportate in tutte le regioni BigQuery. Il supporto per l'addestramento del modello varia a seconda della regione:

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

  • L'addestramento per autoencoder, albero ottimizzato, DNN e modelli Wide and Deep è disponibile nelle regioni multiple US e EU e nella maggior parte delle singole regioni. Per saperne di più, consulta la tabella riportata di seguito.

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

Località per i modelli non remoti

Località regionali
Descrizione regione Nome regione Modelli
importati		 Addestramento
del modello
integrato		 Addestramento
di DNN/Autoencoder/
albero potenziato/
modelli Wide and Deep		 Addestramento
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 ● ● ● ●
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 ● ●
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 regione Nome regione Modelli
importati		 Addestramento
del modello
integrato		 DNN/Autoencoder/
Albero potenziato/
Addestramento di modelli Wide and Deep		 Addestramento
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 situati nell'area multiregionale EU non vengono archiviati nei data center europe-west2 (Londra) o europe-west6 (Zurigo).

L'integrazione di Vertex AI Model Registry è supportata solo per le integrazioni di una singola regione. Se invii un modello BigQuery ML per più regioni al registro dei modelli, questo viene convertito in un modello regionale in Vertex AI. Un modello BigQuery ML multiregionale degli Stati Uniti viene sincronizzato con Vertex AI us-central1 e un modello di UE multiregionale di BigQuery ML viene sincronizzato con Vertex AI europe-west4. Non sono previste modifiche per i modelli a regione singola.

Località dei modelli remoti

Località regionali
La seguente tabella mostra le regioni supportate per i diversi tipi di modelli remoti. Il nome della colonna indica il tipo di modello remoto.
Descrizione regione Nome regione Modelli di cui è stato eseguito il deployment da Vertex AI LLM per la generazione di testo LLM di incorporamento del 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 ●
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 ● ● ●
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 seguente tabella mostra quali regioni multiple sono supportate per diversi tipi di modelli remoti. Il nome della colonna indica il tipo di modello remoto.
Descrizione regione Nome regione Modelli di cui è stato eseguito il deployment da Vertex AI LLM per la generazione di testo LLM di incorporamento del 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 del traduttore SQL BigQuery

Durante 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 SQL Translation e il traduttore SQL batch.

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

Descrizione regione Nome regione Dettagli
Asia Pacifico
Tokyo asia-northeast1
Mumbai asia-south1
Singapore asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Europa
Multiregionale UE eu
Varsavia europe-central2
Finlandia europe-north1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Madrid europe-southwest1
Belgio europe-west1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Londra europe-west2 icona foglia A basse emissioni di CO2
Francoforte europe-west3 icona foglia A basse emissioni di CO2
Paesi Bassi europe-west4
Zurigo europe-west6 icona foglia A basse emissioni di CO2
Parigi europe-west9 icona foglia A basse emissioni di CO2
Torino europe-west12
Americhe
San Paolo southamerica-east1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Stati Uniti (più regioni) us
Iowa us-central1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Carolina del Sud us-east1
Virginia del Nord us-east4
Columbus, Ohio us-east5
Dallas us-south1
Oregon us-west1 icona foglia A basse emissioni di CO2
Los Angeles us-west2
Salt Lake City us-west3

Specifica le località

Durante il caricamento dei dati, l'esecuzione di query o l'esportazione dei 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 all'interno dei set di dati e non viene fornita alcuna tabella di destinazione, il job di query verrà eseguito nell'area multiregionale US. Per garantire che le query BigQuery siano archiviate in una regione specifica o in più regioni, specifica la località con la richiesta di job per instradare la query di conseguenza quando utilizzi l'endpoint BigQuery globale. Se non specifichi la località, le query possono essere archiviate temporaneamente nei log del router BigQuery quando vengono utilizzate 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 località della prenotazione basata sulla capacità quando invii il job. Gli impegni basati sulla capacità sono legati a una località, come US o EU. Se esegui un job al di fuori della località della tua capacità, i prezzi per quel job vengono automaticamente trasferiti ai prezzi on demand.

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

  • Quando esegui query sui dati utilizzando la console Google Cloud nell'editor query, fai clic su Altro > Impostazioni query, espandi Opzioni avanzate e seleziona la Posizione dei dati.
  • Quando utilizzi lo strumento a riga di comando bq, fornisci il flag globale --location e imposta il valore sulla tua posizione.
  • 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 alla località del job dedotta o specificata.

Le località a una singola regione non corrispondono a quelle a più regioni, anche se la località a una singola regione si trova all'interno di quella a più regioni. Pertanto, una query o un job avranno esito negativo se la località include sia una località a singola regione che una località a più regioni. Ad esempio, se la località di un job è impostata su US, il job avrà esito negativo se fa riferimento a un set di dati in us-central1. Analogamente, un job che fa riferimento a un set di dati in US e a un altro set di dati in us-central1 non avrà esito positivo. Questo vale anche per le istruzioni JOIN con tabelle in una regione e in più regioni.

Le query dinamiche non vengono analizzate fino a quando non vengono eseguite, quindi non possono essere utilizzate per determinare automaticamente la regione di una query.

Località, prenotazioni e offerte di lavoro

Gli impegni di capacità sono una risorsa di regione. Gli slot sono limitati a una regione o a più regioni specifiche. Se il tuo unico impegno in termini 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 estratti dall'impegno di capacità in quella regione.

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

Considerazioni sulla località

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

Cloud Storage

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

Eseguire query sui dati di Cloud Storage

Quando esegui una query sui dati in Cloud Storage utilizzando una BigLake o una tabella esterna non BigLake, i dati su cui esegui la query devono essere collocati insieme al set di dati BigQuery. Ad esempio:

  • Bucket a regione singola: 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 qualsiasi regione a due regioni di Cloud Storage che includa Varsavia. Se il set di dati BigQuery si trova in US più regioni, il bucket Cloud Storage può trovarsi in più regioni US, la singola regione dell'Iowa (us-central1) o qualsiasi altra regione doppia che includa l'Iowa. Le query da qualsiasi altra singola regione hanno esito negativo, anche se il bucket si trova in una località contenuta all'interno di più regioni del set di dati. Ad esempio, se le tabelle esterne si trovano in più regioni US e il bucket Cloud Storage si trova in Oregon (us-west1), il job non riesce.

    Se il set di dati BigQuery si trova in EU più regioni, il bucket Cloud Storage può trovarsi in più regioni EU, la singola regione Belgio (europe-west1) o qualsiasi altra regione doppia che include il Belgio. Le query da qualsiasi altra singola regione hanno esito negativo, anche se il bucket si trova in una località contenuta all'interno di più regioni del set di dati. Ad esempio, se le tabelle esterne si trovano nella località multiregionale EU e il bucket Cloud Storage si trova a Varsavia (europe-central2), il job non riesce.

  • Bucket a due regioni: se il set di dati BigQuery si trova nella regione Tokyo (asia-northeast1), il bucket Cloud Storage corrispondente deve trovarsi nella regione di Tokyo o in una regione doppia che include Tokyo, ad esempio ASIA1 a due regioni. Per saperne di più, consulta Creare un bucket a due regioni.

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

    Se il bucket Cloud Storage si trova nella zona a due regioni EUR4 o in qualsiasi altra regione che include il Belgio(europe-west1), il set di dati BigQuery corrispondente può trovarsi nella località a più regioni EU o in Belgio(europe-west1).

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

    Se il set di dati BigQuery si trova in più regioni US, il bucket Cloud Storage corrispondente deve trovarsi in più regioni US, in una doppia regione che include l'Iowa (us-central1), ad esempio NAM4 a due regioni o in una doppia regione personalizzata che include l'Iowa (us-central1).

    Se il set di dati BigQuery si trova in più regioni EU, il bucket Cloud Storage corrispondente deve trovarsi nella località a più regioni EU, in una doppia regione che include il Belgio (europe-west1), ad esempio EUR4, o in una doppia regione personalizzata che include il Belgio.

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

Carica i dati da Cloud Storage

Quando carichi dati da Cloud Storage utilizzando una tabella esterna BigLake o non BigLake, i dati caricati devono essere collocati insieme al set di dati BigQuery.

  • Puoi caricare i dati da un bucket Cloud Storage situato in qualsiasi località se il tuo set di dati BigQuery si trova nell'area multiregionale US.

  • Bucket multiregionale: se il bucket Cloud Storage da cui vuoi eseguire il caricamento si trova in un bucket multiregionale, il set di dati BigQuery può trovarsi nello stesso bucket multiregionale o in qualsiasi singola regione inclusa nello stesso bucket multiregionale. Ad esempio, se il bucket Cloud Storage si trova nella regione EU, il set di dati BigQuery può trovarsi nella regione EU a più regioni o in qualsiasi singola regione nella regione EU.

  • Bucket a due regioni: se il bucket Cloud Storage da cui vuoi eseguire il caricamento si trova in un bucket a due regioni, il set di dati BigQuery può trovarsi in regioni incluse nel bucket a due regioni o in più regioni che include quest'ultima. Ad esempio, se il bucket Cloud Storage si trova nella regione EUR4, il set di dati BigQuery può trovarsi nell'unica regione della Finlandia (europe-north1), nei Paesi Bassi (europe-west4) o nell'area multiregionale EU.

    Per maggiori informazioni, consulta Creare un bucket a due regioni.

  • Bucket a regione singola: se il bucket Cloud Storage da cui vuoi eseguire il caricamento si trova in una singola regione, il set di dati BigQuery può trovarsi nella stessa regione o in più regioni che include la singola regione. Ad esempio, se il bucket Cloud Storage si trova nella regione Finlandia (europe-north1), il set di dati BigQuery può trovarsi nella Finlandia o nell'area multiregionale EU.

  • Un'eccezione è che se il set di dati BigQuery si trova nella regione asia-northeast1, il bucket Cloud Storage può trovarsi nella località multiregionale EU.

Per ulteriori informazioni, vedi Caricamento in batch dei dati.

Esporta i dati in Cloud Storage

Assegna i bucket Cloud Storage per l'esportazione dei dati:
  • Se il set di dati BigQuery si trova in EU (più regioni), il bucket Cloud Storage contenente i dati esportati deve trovarsi nella stessa località multiregionale o in una località contenuta all'interno di più regioni. Ad esempio, se il set di dati BigQuery si trova nell'area multiregionale EU, il bucket Cloud Storage può trovarsi nella regione europe-west1 Belgio, che si trova all'interno dell'UE.

    Se il set di dati si trova in US (più regioni), puoi esportare i dati in un bucket Cloud Storage in qualsiasi località.

  • Se il set di dati si trova in una regione, il bucket Cloud Storage deve trovarsi nella stessa regione. Ad esempio, se il set di dati si trova nella regione asia-northeast1 di Tokyo, il bucket Cloud Storage non può trovarsi nella località multiregionale ASIA.

Per ulteriori informazioni, vedi Esportazione dei dati di una tabella.

Bigtable

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

  • Regione singola: se il set di dati BigQuery si trova nella località regionale Belgio (europe-west1), l'istanza Bigtable corrispondente deve trovarsi nella regione Belgio.
  • Più regioni: poiché le prestazioni delle query esterne dipendono da una latenza minima e da una larghezza di banda di rete ottimale, l'utilizzo di località di set di dati multiregionali è sconsigliato per le tabelle esterne su Bigtable.

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

Google Drive

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

Cloud SQL

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

  • Regione singola: 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 in una località a più regioni 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 una query sui dati in Spanner tramite una query federata di BigQuery, l'istanza di Spanner deve trovarsi nella stessa località del set di dati BigQuery.

  • Regione singola: se il set di dati BigQuery si trova nella località regionale Belgio (europe-west1), l'istanza Spanner corrispondente deve trovarsi nella regione Belgio.
  • Più regioni: se il set di dati BigQuery si trova nella zona 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 di 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:
  • Se scegli una risorsa di archiviazione regionale, come un set di dati BigQuery o un bucket Cloud Storage, sviluppa un piano per la gestione geografica dei tuoi dati.

Limita località

Puoi limitare le località in cui è possibile creare i tuoi set di dati utilizzando il Servizio Criteri dell'organizzazione. Per ulteriori informazioni, consulta Limitazione delle località delle risorse e Servizi supportati per le località delle risorse.

Sicurezza dei set di dati

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

Passaggi successivi