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Analizzare i dati con il Data Science Agent di Colab
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Planimetria
Introduzione alla gerarchia delle risorse
Dipendenze API
Set di dati
Presentazione
Creazione set di dati
Elenca set di dati
Replica tra aree geografiche
Ripristino di emergenza gestito
Esegui la migrazione al ripristino di emergenza gestito
Conservazione dei dati del set di dati
Tabelle
Tabelle BigQuery
Presentazione
Creare e utilizzare le tabelle
Specifica gli schemi delle tabelle
Specifica uno schema
Specifica colonne nidificate e ripetute
Specifica i valori predefiniti delle colonne
Specifica i valori ObjectRef
Segmentare con le tabelle partizionate
Presentazione
Crea tabelle partizionate
Gestire le tabelle partizionate
Eseguire query sulle tabelle partizionate
Ottimizzare con le tabelle in cluster
Presentazione
Creare tabelle in cluster
Gestisci le tabelle in cluster
Eseguire query sulle tabelle in cluster
Utilizzare l'indicizzazione dei metadati
Origini dati esterne
Presentazione
Tabelle BigLake
Presentazione
Crea tabelle BigLake Amazon S3
Crea tabelle BigLake di Azure Blob Storage
crea tabelle BigLake di Cloud Storage
Tabelle di oggetti
Presentazione
Crea tabelle degli oggetti Cloud Storage
Tabelle esterne
Presentazione
Crea tabelle esterne Apache Iceberg
Crea tabelle esterne Bigtable
Crea tabelle esterne Cloud Storage
Creare tabelle esterne di Google Drive
Utilizzare la memorizzazione nella cache dei metadati
Gestire i dati partizionati di Hive
Crea un file di definizione della tabella per i dati esterni
Set di dati federati
Creare e gestire set di dati federati AWS Glue
Crea set di dati esterni Spanner
Tabelle gestite Apache Iceberg
Interagire con i dati di Lakehouse
Viste
Panoramica
Viste logiche
Presentazione
Creare viste logiche
Viste materializzate
Presentazione
Creare viste materializzate
Caricare, trasformare ed esportare
Presentazione
Crea una pipeline di dati con l'agente di data engineering
Migrazione dei dati
Presentazione
Valutazione della migrazione
Eseguire la migrazione di schema e dati
Eseguire la migrazione delle pipeline di dati
Utilizzare policy dell'organizzazione personalizzate
Esegui la migrazione di SQL
Tradurre le query SQL in modo interattivo
Tradurre query SQL utilizzando l'API
Tradurre query SQL in batch
Genera metadati per la traduzione e la valutazione
Trasforma le traduzioni SQL con YAML
Mappa i nomi degli oggetti SQL per la traduzione batch
Carica dati
Presentazione
Creare flussi di lavoro di integrazione dei dati utilizzando l'interfaccia utente web di BigQuery
Panoramica delle opzioni di archiviazione
BigQuery Data Transfer Service
Presentazione
Origini dati supportate
Località e trasferimenti dei dati
Autorizzare i trasferimenti
Attiva i trasferimenti
Configurare le connessioni di rete
Accesso all'istanza Cloud SQL
VPN AWS e collegamento di rete
VPN Azure e collegamento di rete
Gestisci trasferimenti
Notifiche di esecuzione del trasferimento
Risolvere i problemi relativi alle configurazioni del trasferimento
Utilizzare i service account
Utilizzare i trasferimenti di terze parti
Utilizzare policy dell'organizzazione personalizzate
Log delle modifiche all'origine dati
Trasferimenti basati su eventi
Trasferire i dati nelle tabelle Iceberg gestite
Caricare dati in batch
Presentazione
Rilevamento automatico degli schemi
Caricare dati Avro
Caricare i dati Parquet
Carica i dati ORC
Caricare dati CSV
Caricare dati JSON
Carica dati partizionati esternamente
Caricare i dati da un'esportazione di Datastore
Carica i dati da un'esportazione di Firestore
Carica dati utilizzando l'API Storage Write
Caricare i dati nelle tabelle partizionate
Scrivere e leggere dati con l'API Storage
Leggere i dati con l'API Storage Read
Scrivere dati con l'API Storage Write
Presentazione
Utilizzare l'API Storage Write (gRPC)
Panoramica
Dati di stream
Caricare dati in batch
Trasmetti gli aggiornamenti in streaming con l'importazione di Change Data Capture
Best practice
Tipi di dati Arrow e protocol buffer supportati
Utilizzare l'API Storage Write (REST)
Caricare dati da altri servizi Google
Trova e cataloga i dati di Cloud Storage
Caricare i dati utilizzando app di terze parti
Caricare dati utilizzando le operazioni BigQuery Omni
Ottimizzare i job di caricamento
Trasformazione dei dati
Presentazione
Preparazione dei dati
Presentazione
Prepara i dati con Gemini
Trasformare con DML
Trasformare i dati nelle tabelle partizionate
Utilizzare la cronologia delle modifiche
Trasformare i dati con le pipeline
Presentazione
Crea pipeline
Esporta i dati
Presentazione
Esportare i risultati della query
Esporta in Cloud Storage
Esporta in Bigtable
Esporta in Spanner
Esportare in AlloyDB
Esporta in Pub/Sub
Esporta come colonne Protobuf
Tutorial ELT
Crea ELT per i dati di analisi di marketing
Analizza
Presentazione
Esplora i tuoi dati
Cerca risorse
Utilizzare Esplora tabelle
Creare un profilo dei dati
Dati analitici
Informazioni sugli approfondimenti sui dati
Generare approfondimenti sulla tabella
Genera approfondimenti sul set di dati
Analizzare con un data canvas
Analizzare i dati con Gemini
Analizzare i dati con Gemini CLI
Analizzare i tuoi dati
Esegui una query
Scrivere query con Gemini
Scrivere i risultati delle query
Eseguire query sui dati con SQL
Presentazione
Array
Dati JSON
Query con più istruzioni
Query con parametri
Sintassi pipe
Analizzare i dati utilizzando la sintassi della pipe
CTE ricorsive
Sketch
Campionamento delle tabelle
Serie temporale
Transazioni
Tabelle con caratteri jolly
Utilizzare i notebook
Presentazione
Utilizzare i notebook Colab
Presentazione
Crea notebook
Esplora i risultati delle query
Visualizzare i risultati delle query
Creare e condividere app di dati
Utilizzare Spark
Utilizzare Data Science Agent di Colab
Utilizzare i DataFrame
Presentazione
Installare i DataFrame
Manipola i dati
Personalizzare le funzioni Python
Utilizzare ML e AI
Utilizzare il sistema di tipi di dati
Gestire sessioni e I/O
Visualizzare i grafici
Utilizzare i DataFrame in dbt
Ottimizza le prestazioni
Esegui la migrazione a DataFrames versione 2.0
Utilizzare il plug-in BigQuery JupyterLab
Utilizzare l'analisi geospaziale
Presentazione
Utilizzare l'analisi geospaziale
Utilizzare i dati raster
Best practice per l'analisi spaziale
Visualizza dati geospaziali
Sistemi a griglia per l'analisi spaziale
Riferimento per la sintassi dell'analisi geospaziale
Tutorial sull'analisi geospaziale
Iniziare a utilizzare l'analisi geospaziale
Utilizzare l'analisi geospaziale per tracciare il percorso di un uragano
Visualizza i dati di analisi geospaziale in un notebook di Colab
Utilizzare i dati raster per analizzare la temperatura
Routine
Presentazione
Gestire le routine
Funzioni definite dall'utente
Funzioni definite dall'utente in Python
Funzioni di aggregazione definite dall'utente
Funzioni tabella
Funzioni remote
Stored procedure SQL
Stored procedure per Apache Spark
Analizza le tabelle di oggetti utilizzando le funzioni remote
Tutorial sulle funzioni remote e sull'API Translation
Analizzare i dati multimodali
Presentazione
Utilizzare i valori ObjectRef
Analizza i dati multimodali con SQL e BigQuery DataFrames
Indici di ricerca
Presentazione
Gestire gli indici di ricerca
Cercare dati indicizzati
Utilizzare gli analizzatori di testo
Eseguire query globali
Accedere ai dati storici
Utilizzare librerie Python open source
Utilizzare BigQuery Graph
Presentazione
Crea ed esegui query su un grafico
Panoramica dello schema
Panoramica delle query
Best practice per le query
Utilizzare le misure
Utilizzare lo strumento di modellazione dei grafici visivi
Visualizzare i grafici
Chattare con un grafico
Utilizzare strumenti e integrazioni di visualizzazione
Utilizzare BigQuery Graph e Spanner Graph
Cercare un grafico
Gestisci query
Salvare le query
Presentazione
Creare query salvate
Query continue
Presentazione
Creare query continue
Utilizzare i join stream-to-stream nelle query continue
Informazioni sull'aggregazione a finestra nelle query continue
Utilizza risultati memorizzati nella cache
Utilizzare le sessioni
Presentazione
Utilizzare le sessioni
Scrivere query nelle sessioni
Risolvere i problemi relativi alle query
Ottimizzare le query
Presentazione
Utilizzare la spiegazione del piano di query
Ottenere informazioni sul rendimento delle query
Ottimizzare il calcolo delle query
Utilizzare le ottimizzazioni basate sulla cronologia
Ottimizzare l'archiviazione per le prestazioni delle query
Utilizzare le viste materializzate
Utilizzare BI Engine
Utilizzare dati nidificati e ripetuti
Ottimizzare le funzioni
Utilizzare l'ambiente di runtime avanzato
Utilizzare chiavi primarie ed esterne
Paginazione con l'API BigQuery
Eseguire query su origini dati esterne
Stabilire connessioni
Presentazione
Creare connessioni
Creare una connessione a una risorsa cloud
Crea una connessione predefinita a una risorsa Cloud
Connessioni AlloyDB
Connessioni Amazon S3
Connessioni Apache Spark
Connessioni Azure Blob Storage
Connessioni Cloud SQL
Connessioni SAP Datasphere
Connessioni Spanner
Gestire le connessioni
Configurare le connessioni con i collegamenti di rete
Eseguire query su dati esterni
Esegui query sulle tabelle BigLake
Tavoli Amazon S3 BigLake
Tabelle BigLake di Azure Blob Storage
Tabelle BigLake di Cloud Storage
Analizza i dati con BigQuery Omni
Esportare i risultati della query
Esportazione in Amazon S3
Esportare in Azure Blob Storage
Esegui query sulle tabelle esterne
Tabelle esterne Apache Iceberg
Tabelle esterne Bigtable
Tabelle esterne di Cloud Storage
Tabelle esterne di Google Drive
Eseguire query federate
Presentazione
Esegui query federate AlloyDB
Esegui query federate Cloud SQL
Esegui query federate SAP Datasphere
Eseguire query federate Spanner
Analizzare altri tipi di dati esterni
Esegui query sui formati di tabelle aperti con file manifest
Analizzare i dati di Salesforce Data Cloud
Utilizzare strumenti di analisi e BI
Presentazione
Utilizzare Fogli connessi
Utilizzare Tableau Desktop
Utilizzare Looker
Utilizzare Data Studio
Utilizzare strumenti di terze parti
Per Google Cloud - BigQuery
Panoramica
Partner
BigQuery AI
Presentazione
Funzioni di AI generativa
Panoramica
Percorsi utente end-to-end per modelli di AI generativa
Scegliere una funzione di generazione del testo
Impostare le autorizzazioni per le funzioni di AI generativa
Ottimizzare i costi con la distillazione dei modelli
Funzioni dell'API Cloud AI
Panoramica
Scegliere una funzione di elaborazione del linguaggio naturale
Scegliere una funzione di elaborazione dei documenti
Tutorial
Genera testo
Genera testo con Gemini
Genera testo con Gemma
Generare testo con qualsiasi modello supportato
Generare testo utilizzando AI.GENERATE
Gestire gli errori di quota
Analizzare le immagini
Esegui l'analisi semantica
Ottimizzare i modelli di generazione del testo
Ottimizza un modello
Utilizzare l'ottimizzazione e la valutazione per migliorare il rendimento del modello
Generare dati strutturati
Generare dati strutturati
Elaborazione del linguaggio naturale
Comprendere il testo
Traduci testo
Elaborazione di documenti
Elaborare documenti
Analizzare i PDF in una pipeline di Retrieval Augmented Generation
Riconoscimento vocale
Trascrivere file audio
Visione artificiale
Annotare le immagini
Esegui l'inferenza sui dati delle immagini
Analizzare le immagini con un modello di classificazione importato
Analizzare le immagini con un modello di vettore di caratteristiche importato
Embedding e ricerca vettoriale
Panoramica
Indici vettoriali
Gestisci indici vettoriali
Automatizzare la generazione di incorporamenti
Tutorial
Genera embedding
Generare rappresentazioni distribuite di testo utilizzando un modello remoto
Generare incorporamenti di testo utilizzando un modello aperto
Generare incorporamenti di immagini utilizzando un LLM
Generare incorporamenti di video utilizzando un LLM
Gestisci gli errori di quota chiamando ML.GENERATE_EMBEDDING in modo iterativo
Generare e cercare embedding multimodali
Generare incorporamenti di testo utilizzando modelli TensorFlow preaddestrati
Generare embedding con modelli Transformer in formato ONNX
Ricerca vettoriale
Cercare gli embedding con la ricerca vettoriale
Eseguire la ricerca semantica e la generazione aumentata dal recupero
AI assistiva
Panoramica di Gemini in BigQuery
Configura Gemini in BigQuery
Utilizzare Cloud Assist
Sicurezza e privacy
Località di Gemini in BigQuery
Analizzare con l'agente di analisi conversazionale
Panoramica
Crea agenti dati
Analizzare i dati con le conversazioni
Il machine learning
Presentazione
Comprendere i percorsi degli utenti
Percorsi utente end-to-end per modelli ML
Percorsi dell'utente end-to-end per i modelli di previsione
Percorsi utente end-to-end per i modelli importati
Il modello di previsione delle serie temporali TimesFM
Pattern di riferimento
Modelli ML e MLOps
Creazione del modello
Feature engineering e gestione
Panoramica della pre-elaborazione delle funzionalità
Tipi di funzionalità di input supportati
Pre-elaborazione automatica
Pre-elaborazione manuale
Distribuzione delle caratteristiche
Eseguire il feature engineering con la clausola TRANSFORM
Panoramica dell'ottimizzazione degli iperparametri
Panoramica della valutazione del modello
Panoramica dell'inferenza del modello
Panoramica di Explainable AI
Panoramica delle ponderazioni dei modelli
Panoramica delle pipeline ML
Panoramica del monitoraggio del modello
Gestisci i modelli BigQueryML in Agent Platform
Utilizzare i modelli
Elenco modelli
Gestione modelli
Recupero metadati modello
Aggiornamento metadati modello
Esportazione modelli
Eliminazione modelli
Classificazione
Regressione
Riduzione della dimensionalità
Clustering
Consiglio
Previsione
Rilevamento delle anomalie
Analisi del contributo
Tutorial
Guida introduttiva
Inizia a utilizzare BigQuery ML con SQL
Inizia a utilizzare BigQuery ML utilizzando la console Google Cloud
regressione e classificazione
Crea un modello di regressione lineare
Crea un modello di classificazione di regressione logistica
Crea un modello di classificazione boosted tree
Clustering
Raggruppare i dati con un modello K-means
Consiglio
Creare consigli basati sul feedback esplicito con un modello di fattorizzazione matriciale
Creare consigli basati sul feedback implicito con un modello di fattorizzazione matriciale
Modelli importati e remoti
Elaborare previsioni con modelli TensorFlow importati
Fare previsioni con modelli scikit-learn in formato ONNX
Fare previsioni con modelli PyTorch in formato ONNX
Elabora previsioni con modelli remoti su Agent Platform
Ottimizzazione degli iperparametri
Migliorare le prestazioni del modello con l'ottimizzazione degli iperparametri
Esportazione modelli
Esportare un modello BigQuery ML per la previsione online
Analisi aumentata
Previsione
Prevedere una singola serie temporale con un modello univariato ARIMA_PLUS
Prevedere più serie temporali con un modello univariato ARIMA_PLUS
Prevedi serie temporali con un modello univariato TimesFM
Scalare un modello univariato ARIMA_PLUS a milioni di serie temporali
Previsione di una singola serie temporale con un modello multivariato
Prevedi più serie temporali con un modello multivariato
Utilizzare festività personalizzate con un modello univariato ARIMA_PLUS
Limitare i valori previsti per un modello univariato ARIMA_PLUS
Prevedi serie temporali gerarchiche con un modello univariato ARIMA_PLUS
Rilevamento delle anomalie
Rilevamento di anomalie con un modello univariato TimesFM
Rilevamento di anomalie con una serie temporale multivariata
Analisi del contributo
Ottieni insight sui dati dall'analisi di contributo utilizzando una metrica riassumibile
Ottieni insight sui dati dall'analisi del contributo utilizzando una metrica di rapporto riassumibile
Amministrazione
Presentazione
Informazioni sulle versioni
Gestisci risorse
Informazioni sull'affidabilità
Gestire le impostazioni di configurazione
Gestire gli asset di codice
Gestisci le preparazioni dei dati
Gestire i notebook
Gestisci query salvate
Gestisci pipeline
Organizzare gli asset di codice con le cartelle
Presentazione
Creare e gestire le cartelle
Gestisci tabelle
Gestisci tabelle
Gestire i dati delle tabelle
Modificare gli schemi delle tabelle
Ripristinare tabelle eliminate
Gestire i cloni delle tabelle
Presentazione
Crea cloni di tabelle
Gestire gli snapshot delle tabelle
Presentazione
Crea snapshot delle tabelle
Ripristinare gli snapshot delle tabelle
Elenco degli snapshot delle tabelle
Visualizzare i metadati dello snapshot della tabella
Aggiorna i metadati dello snapshot della tabella
Elimina snapshot delle tabelle
Crea snapshot periodici delle tabelle
Gestisci i set di dati
Gestisci i set di dati
Aggiornare le proprietà del set di dati
Ripristinare i set di dati eliminati
Gestire viste e viste materializzate
Recuperare informazioni sulle visualizzazioni
Gestire le visualizzazioni
Gestire le viste materializzate
Gestire le repliche delle vista materializzata
Aggiungere una sala a un evento
Presentazione
Pianificare gli asset di codice
Pianifica le preparazioni dei dati
Pianificare i notebook
Pianificare pipeline
Pianificare i DAG
Pianificare job e query
Esegui job in modo programmatico
Gestione del workload
Presentazione
Informazioni sugli slot
Informazioni sulle prenotazioni
Gestire i workload
Utilizzare le prenotazioni di slot
Gestisci assegnazioni
Gestire gli impegni
Gestisci le opportunità di lavoro
Gestire le code di query
Pianificare i workload
Stimare i requisiti di capacità
Visualizzare i consigli per gli slot
Prenotazioni legacy
Introduzione alle prenotazioni legacy
Impegni slot legacy
Acquistare e gestire impegni per gli slot legacy
Utilizzare le prenotazioni di slot legacy
Gestire BI Engine
Presentazione
Prenota la capacità di BI Engine
Monitorare i workload
Presentazione
Monitorare l'utilizzo delle risorse
Monitorare i job
Monitorare le schede condivise
Monitorare BI Engine
Monitorare Data Transfer Service
Monitorare le viste materializzate
Monitora le prenotazioni
Monitorare le query continue
Dashboard, grafici e avvisi
Configurare avvisi con query pianificate
Ottimizza le risorse
Costi sotto controllo
Stima e controllo dei costi
Crea quote per query personalizzate
Ottimizzare con i consigli
Presentazione
Gestire i suggerimenti per cluster e partizioni
Gestire i suggerimenti vista materializzata
Organizzare con le etichette
Presentazione
Aggiungi etichette
Visualizza etichette
Aggiorna etichette
Filtrare utilizzando le etichette
Elimina etichette
Regola
Presentazione
Gestire la qualità dei dati
Eseguire la scansione per rilevare problemi di qualità dei dati
Utilizzare Knowledge Catalog
Controllare l'accesso alle risorse
Presentazione
Ruoli e autorizzazioni IAM
Modifiche ai controlli di accesso a livello di set di dati
Ruoli e autorizzazioni di base
Controlla l'accesso con IAM
Controlla l'accesso alle risorse con IAM
Controllare l'accesso con i tag
Controllare l'accesso con le condizioni
Controllare l'accesso con vincoli personalizzati
Risoluzione dei problemi relativi alle autorizzazioni IAM
Controllare l'accesso con l'autorizzazione
Set di dati autorizzati
Routine autorizzate
Visualizzazioni autorizzate
Tutorial
Creare una vista autorizzata
Limitare l'accesso alla rete
Controllare l'accesso con i Controlli di servizio VPC
Endpoint regionali
Controllare l'accesso a colonne e righe
Controllare l'accesso alle colonne della tabella
Introduzione al controllo dell'accesso a livello di colonna
Limitare l'accesso con controllo dell'accesso a livello di colonna
Impatto sulle operazioni di scrittura
Controllare l'accesso alle righe della tabella
Introduzione alla sicurezza a livello di riga
Utilizzare la sicurezza a livello di riga
Utilizzare la sicurezza a livello di riga con altre funzionalità di BigQuery
Best practice per la sicurezza a livello di riga
Gestire i tag di policy
Gestire i tag di policy in varie località