Passer au contenu principal
Google Cloud Documentation
Domaines technologiques
  • IA et ML
  • Développement d'applications
  • Hébergement d'applications
  • Calcul
  • Analyses de données et pipelines
  • Bases de données
  • Solutions distribuées, hybrides et multicloud
  • Solutions par secteur d'activité
  • Migration
  • Mise en réseau
  • Observabilité et surveillance
  • Sécurité
  • Storage
Outils de produits croisés
  • Gestion des accès et des ressources
  • Gestion des coûts et de l'utilisation
  • Infrastructure as Code
  • SDK, langages, frameworks et outils
/
Console
  • English
  • Deutsch
  • Español
  • Español – América Latina
  • Français
  • Indonesia
  • Italiano
  • Português
  • Português – Brasil
  • עברית
  • 中文 – 简体
  • 中文 – 繁體
  • 日本語
  • 한국어
Connexion
  • BigQuery
Commencer l'essai gratuit
Aperçu Guides Référence Exemples Ressources
Google Cloud Documentation
  • Domaines technologiques
    • Plus
    • Aperçu
    • Guides
    • Référence
    • Exemples
    • Ressources
  • Outils de produits croisés
    • Plus
  • Console
  • Découvrir
  • Vue d'ensemble du produit
  • Essayer BigQuery avec le bac à sable
  • Premiers pas
  • Tutoriels et vidéos sur la console
  • Utiliser la console
    • Découvrir la console
    • Charger et interroger des données
    • Utiliser la galerie de notebooks
    • Créer des réservations
    • Essayer les DataFrames
  • Utilisez des agents
    • Analyser des données avec l'agent Data Science de Colab
  • Utiliser l'outil CLI bq
  • Utiliser les bibliothèques clientes
  • Planifier
  • Présentation de la hiérarchie des ressources
  • Dépendances des API
  • Ensembles de données
    • Présentation
    • Créer des ensembles de données
    • Répertorier des ensembles de données
    • Réplication interrégionale
    • Reprise après sinistre gérée
    • Migrer vers la reprise après sinistre gérée
    • Conservation des données des ensembles de données
  • Tables
    • les tables BigQuery
      • Présentation
      • Créer et utiliser des tables
      • Spécifier des schémas de table
        • Spécifier un schéma
        • Spécifier des colonnes imbriquées et répétées
        • Spécifier les valeurs de colonne par défaut
        • Spécifier les valeurs ObjectRef
      • Segmenter avec des tables partitionnées
        • Présentation
        • Créer des tables partitionnées
        • Gérer des tables partitionnées
        • Interroger des tables partitionnées
      • Optimiser les tables en cluster
        • Présentation
        • Créer des tables en cluster
        • Gérer les tables en cluster
        • Interroger des tables en cluster
      • Utiliser l'indexation des métadonnées
    • Sources de données externes
      • Présentation
      • Tables BigLake
        • Présentation
        • Créer des tables BigLake Amazon S3
        • Créer des tables BigLake Azure Blob Storage
        • Créer des tables BigLake Cloud Storage
      • Tables d'objets
        • Présentation
        • Créer des tables d'objets Cloud Storage
      • Tables externes
        • Présentation
        • Créer des tables externes Apache Iceberg
        • Créer des tables externes Bigtable
        • Créer des tables externes Cloud Storage
        • Créer des tables externes Google Drive
      • Utiliser la mise en cache des métadonnées
      • Gérer les données partitionnées Hive
      • Créer un fichier de définition de table pour des données externes
      • Ensembles de données fédérés
        • Créer et gérer des ensembles de données fédérés AWS Glue
        • Créer des ensembles de données externes Spanner
    • Tables gérées Apache Iceberg
    • Interagir avec les données Lakehouse
  • Vues
    • Aperçu
    • Vues logiques
      • Présentation
      • Créer des vues logiques
    • Vues matérialisées
      • Présentation
      • Créer des vues matérialisées
  • Charger, transformer et exporter
  • Présentation
  • Créer un pipeline de données avec l'agent d'ingénierie des données
  • Migrer les données
    • Présentation
    • Évaluation de la migration
    • Migrer le schéma et les données
    • Migrer les pipelines de données
    • Utiliser des règles d'administration personnalisées
    • Migrer SQL
      • Traduire des requêtes SQL de manière interactive
      • Traduire des requêtes SQL à l'aide de l'API
      • Traduire des requêtes SQL par lot
      • Générer des métadonnées pour la traduction et l'évaluation
      • Transformer des traductions SQL avec YAML
      • Mapper les noms d'objet SQL pour la traduction par lot
  • Charger les données
    • Présentation
    • Créer des workflows d'intégration de données à l'aide de l'UI Web BigQuery
    • Présentation du stockage
    • Service de transfert de données BigQuery
      • Présentation
      • Sources de données prises en charge
      • Emplacement des données et transferts
      • Autoriser les transferts
      • Activer les transferts
      • Configurer les connexions réseau
        • Accès aux instances Cloud SQL
        • AWS VPN et rattachement de réseau
        • VPN Azure et rattachement réseau
      • Gérer les transferts
      • Notifications d'exécution de transfert
      • Résoudre les problèmes liés aux configurations de transfert
      • Utiliser des comptes de service
      • Utiliser les transferts tiers
      • Utiliser des règles d'administration personnalisées
      • Journal des modifications apportées aux sources de données
      • Transferts basés sur des événements
      • Transférer des données dans des tables Iceberg gérées
    • Charger des données par lot
      • Présentation
      • Détecter automatiquement des schémas
      • Charger des données Avro
      • Charger des données Parquet
      • Charger des données ORC
      • Charger des données CSV
      • Charger des données JSON
      • Charger des données partitionnées externes
      • Charger des données à partir d'une exportation Datastore
      • Charger des données à partir d'une exportation Firestore
      • Charger des données à l'aide de l'API Storage Write
      • Charger des données dans des tables partitionnées
    • Écrire et lire des données avec l'API Storage
      • Lire des données avec l'API Storage Read
      • Écrire des données en streaming avec l'API Storage Write
        • Présentation
        • Utiliser l'API Storage Write (gRPC)
          • Aperçu
          • Diffuser des données
          • Charger des données par lot
          • Diffuser des mises à jour en continu avec l'ingestion de la capture des données modifiées
          • Bonnes pratiques
          • Types de données Protocol Buffer et Arrow compatibles
        • Utiliser l'API Storage Write (REST)
    • Charger des données depuis d'autres services Google
    • Découvrir et cataloguer des données Cloud Storage
    • Charger des données à l'aide d'applications tierces
    • Charger des données à l'aide des opérations BigQuery Omni
    • Optimiser les tâches de chargement
  • Transformer les données
    • Présentation
    • Préparer les données
      • Présentation
      • Préparer des données avec Gemini
    • Transformer avec le LMD
    • Transformer des données dans des tables partitionnées
    • Utiliser l'historique des modifications
    • Transformer des données avec des pipelines
      • Présentation
      • Créer des pipelines
  • Exporter les données
    • Présentation
    • Exporter des résultats de requête
    • Exporter vers Cloud Storage
    • Exporter vers Bigtable
    • Exporter vers Spanner
    • Exporter vers AlloyDB
    • Exporter vers Pub/Sub
    • Exporter en tant que colonnes Protobuf
  • Tutoriels ELT
    • Créer un pipeline ELT pour les données d'analyse marketing
  • Analyser
  • Présentation
  • Explorer des données
    • Rechercher des ressources
    • Utiliser l'explorateur de tables
    • Procéder au profilage de vos données
    • Insights sur les données
      • À propos des insights sur les données
      • Générer des insights sur les tableaux
      • Générer des insights sur un ensemble de données
    • Analyser avec un canevas de données
    • Analyser des données avec Gemini
    • Analyser des données avec la CLI Gemini
  • Analyser vos données
    • Exécuter une requête
    • Rédiger des requêtes avec Gemini
    • Écrire des résultats de requête
    • Interroger des données avec SQL
      • Présentation
      • Tableaux
      • Données JSON
      • Requêtes à plusieurs instructions
      • Requêtes paramétrées
      • Syntaxe pipe
      • Analyser des données à l'aide de la syntaxe pipe
      • CTE récursifs
      • Résumés
      • Échantillonnage de table
      • Séries temporelles
      • Transactions
      • Tables génériques
    • Utiliser des notebooks
      • Présentation
      • Utiliser des notebooks Colab
        • Présentation
        • Créer des notebooks
        • Explorer les résultats de la requête
        • Visualiser les résultats de la requête
        • Créer et partager des applications de données
        • Utiliser Spark
        • Utiliser l'agent data science de Colab
    • Utiliser des DataFrames
      • Présentation
      • Installer des DataFrames
      • Modifie les données
      • Personnaliser les fonctions Python
      • Utiliser le ML et l'IA
      • Utiliser le système de types de données
      • Gérer les sessions et les E/S
      • Visualiser les graphiques
      • Utiliser des DataFrames dans dbt
      • Optimiser les performances
      • Migrer vers DataFrames version 2.0
      • Utiliser le plug-in BigQuery JupyterLab
    • Utiliser les analyses géospatiales
      • Présentation
      • Travailler avec des données analytiques géospatiales
      • Utiliser des données raster
      • Bonnes pratiques pour l'analyse spatiale
      • Visualiser des données géospatiales
      • Systèmes de grille pour l'analyse spatiale
      • Documentation de référence sur la syntaxe des analyses géospatiales
      • Tutoriels sur l'analyse géospatiale
        • Premiers pas avec l'analyse géospatiale
        • Utiliser les données analytiques géospatiales pour calculer le trajet d'un ouragan
        • Visualiser des données d'analyse géospatiale dans un notebook Colab
        • Utiliser des données matricielles pour analyser la température
    • Routines
      • Présentation
      • Gérer les routines
      • Fonctions définies par l'utilisateur
      • Fonctions définies par l'utilisateur en Python
      • Fonctions d'agrégation définies par l'utilisateur
      • Fonctions de table
      • Fonctions à distance
      • Procédures stockées dans SQL
      • Procédures stockées pour Apache Spark
      • Analyser des tables d'objets à l'aide de fonctions distantes
      • Tutoriel sur les fonctions à distance et l'API Translation