BigQuery 位置
本頁面說明「位置」的概念，以及可儲存和處理資料的不同區域。儲存空間和分析的價格也取決於資料和預訂的所在位置。如要進一步瞭解各個位置的價格，請參閱 BigQuery 定價。如要瞭解如何設定資料集的位置，請參閱「建立資料集」。如要瞭解預留位置，請參閱管理不同地區的保留項目。
如要進一步瞭解 BigQuery 資料移轉服務如何使用位置資訊，請參閱資料位置和移轉作業。
地點和區域
BigQuery 提供兩種類型的資料和運算位置：
「地區」是特定的地理位置，例如倫敦。
「多地區」是指包含兩個以上區域的大型地理區域，例如美國。多區域位置提供的配額可能比單一區域多。
無論是哪種位置類型，BigQuery 都會自動將資料副本儲存在所選位置的單一區域內，位於兩個不同的 Google Cloud 可用區。如要進一步瞭解資料可用性和耐久性，請參閱「災難規劃」。
支援的地區
BigQuery 資料集可儲存在下列地區和多地區。如要進一步瞭解地區和區域，請參閱地理位置與地區。
區域
下表列出 BigQuery 適用的美洲地區。| 地區說明 | 區域名稱 | 詳細資料 |
|---|---|---|
| 俄亥俄州哥倫布 | us-east5 |
|
| 達拉斯 | us-south1 |
 二氧化碳排放量低2
|
| 愛荷華州 | us-central1 |
二氧化碳排放量低2
|
| 拉斯維加斯 | us-west4 |
|
| 洛杉磯 | us-west2 |
|
| 墨西哥 | northamerica-south1 |
|
| 蒙特婁 | northamerica-northeast1 |
二氧化碳排放量低
|
| 北維吉尼亞州 | us-east4 |
|
| 奧勒岡州 | us-west1 |
二氧化碳排放量低2 |
| 鹽湖城 | us-west3 |
|
| 聖保羅 | southamerica-east1 |
二氧化碳排放量低2
|
| 聖地亞哥 | southamerica-west1 |
二氧化碳排放量低2
|
| 南卡羅來納州 | us-east1 |
|
| 多倫多 | northamerica-northeast2 |
二氧化碳排放量低
|
| 地區說明 | 區域名稱 | 詳細資料 |
|---|---|---|
| 德里 | asia-south2 |
|
| 香港 | asia-east2 |
|
| 雅加達 | asia-southeast2 |
|
| 墨爾本 | australia-southeast2 |
|
| 孟買 | asia-south1 |
|
| 大阪 | asia-northeast2 |
|
| 首爾 | asia-northeast3 |
|
| 新加坡 | asia-southeast1 |
|
| 雪梨 | australia-southeast1 |
|
| 台灣 | asia-east1 |
|
| 東京 | asia-northeast1 |
| 地區說明 | 區域名稱 | 詳細資料 |
|---|---|---|
| 比利時 | europe-west1 |
二氧化碳排放量低2
|
| 柏林 | europe-west10 |
二氧化碳排放量低2
|
| 芬蘭 | europe-north1 |
二氧化碳排放量低2
|
| 法蘭克福 | europe-west3 |
|
| 倫敦 | europe-west2 |
二氧化碳排放量低2
|
| 馬德里 | europe-southwest1 |
二氧化碳排放量低2
|
| 米蘭 | europe-west8 |
|
| 荷蘭 | europe-west4 |
二氧化碳排放量低
|
| 巴黎 | europe-west9 |
二氧化碳排放量低2
|
| 斯德哥爾摩 | europe-north2 |
二氧化碳排放量低2
|
| 杜林 | europe-west12 |
|
| 華沙 | europe-central2 |
|
| 蘇黎世 | europe-west6 |
二氧化碳排放量低2
|
| 地區說明 | 區域名稱 | 詳細資料 |
|---|---|---|
| 達曼 | me-central2 |
|
| 杜哈 | me-central1 |
|
| 特拉維夫市 | me-west1 |
| 地區說明 | 區域名稱 | 詳細資料 |
|---|---|---|
| 約翰尼斯堡 | africa-south1 |
多區域
下表列出 BigQuery 適用的多區域。| 多地區說明 | 多區域名稱 |
|---|---|
| 歐盟1成員國境內的資料中心 | EU |
| 美國資料中心2 | US |
1 位於 EU 多地區的資料只會儲存在下列任一位置：europe-west1 (比利時) 或 europe-west4 (荷蘭)。
BigQuery 會自動決定資料的儲存和處理位置。
2 位於 US 多地區的資料只會儲存在下列其中一個位置：us-central1 (愛荷華州)、us-west1 (奧勒岡州) 或 us-central2 (奧克拉荷馬州)。BigQuery 會自動決定資料的儲存和處理位置。
BigQuery Studio 位置
BigQuery Studio 可讓您儲存、共用及管理程式碼資產版本，例如筆記本和已儲存的查詢。
下表列出 BigQuery Studio 適用的地區：
| 地區說明 | 地區名稱 | 詳細資料 | |
|---|---|---|---|
| 非洲 | |||
| 約翰尼斯堡 | africa-south1 |
||
| 美洲 | |||
| 哥倫布 | us-east5 |
||
| 達拉斯 | us-south1 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 愛荷華州 | us-central1 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 洛杉磯 | us-west2 |
||
| 拉斯維加斯 | us-west4 |
||
| 蒙特婁 | northamerica-northeast1 |
二氧化碳排放量低
|
|
| 北維吉尼亞州 | us-east4 |
||
| 奧勒岡州 | us-west1 |
二氧化碳排放量低2 |
|
| 聖保羅 | southamerica-east1 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 南卡羅來納州 | us-east1 |
||
| 亞太地區 | |||
| 香港 | asia-east2 |
||
| 雅加達 | asia-southeast2 |
||
| 孟買 | asia-south1 |
||
| 首爾 | asia-northeast3 |
||
| 新加坡 | asia-southeast1 |
||
| 雪梨 | australia-southeast1 |
||
| 台灣 | asia-east1 |
||
| 東京 | asia-northeast1 |
||
| 歐洲 | |||
| 比利時 | europe-west1 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 法蘭克福 | europe-west3 |
||
| 倫敦 | europe-west2 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 馬德里 | europe-southwest1 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 荷蘭 | europe-west4 |
二氧化碳排放量低
|
|
| 杜林 | europe-west12 |
||
| 蘇黎世 | europe-west6 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 中東地區 | |||
| 杜哈 | me-central1 |
||
| 達曼 | me-central2 |
||
BigQuery Omni 位置
BigQuery Omni 會在與包含所查詢資料表的資料集相同位置處理查詢。建立資料集後，就無法變更位置。您的資料會儲存在 AWS 或 Azure 帳戶中。BigQuery Omni 區域支援 Enterprise 版本的預留項目和隨選運算 (分析) 定價。如要進一步瞭解版本，請參閱「BigQuery 版本簡介」。| 地區說明 | 地區名稱 | 共置 BigQuery 區域 | |
|---|---|---|---|
| AWS | |||
| AWS - 美國東部 (北維吉尼亞州) | aws-us-east-1 |
us-east4 |
|
| AWS - 美國西部 (奧勒岡州) | aws-us-west-2 |
us-west1 |
|
| AWS - 亞太地區 (首爾) | aws-ap-northeast-2 |
asia-northeast3 |
|
| AWS - 亞太地區 (雪梨) | aws-ap-southeast-2 |
australia-southeast1 |
|
| AWS - 歐洲 (愛爾蘭) | aws-eu-west-1 |
europe-west1 |
|
| AWS - 歐洲 (法蘭克福) | aws-eu-central-1 |
europe-west3 |
|
| Azure | |||
| Azure - 美國東部 2 | azure-eastus2 |
us-east4 |
|
BigQuery ML 位置
以下各節說明 BigQuery ML 模型支援的位置。
遠端模型的位置
本節說明遠端模型支援的位置，以及遠端模型處理作業的發生位置。地區位置
如要瞭解 Google 模型和合作夥伴模型支援的遠端模型位置，請參閱下列說明文件：- 如要瞭解 Gemini 模型和嵌入模型支援的區域，請參閱「Google 模型端點位置」。
- 如要瞭解 Claude、Llama 和 Mistral AI 模型支援的地區，請參閱「Google Cloud 合作夥伴模型端點位置」。
| 地區說明 | 地區名稱 | Vertex AI 部署的模型 | Cloud Natural Language API | Cloud Translation API | Cloud Vision API | Document AI API | Speech-to-Text API | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 美洲 | ||||||||
| 俄亥俄州哥倫布 | us-east5 |
|||||||
| 達拉斯 | us-south1 |
● | ||||||
| 愛荷華州 | us-central1 |
● | ● | |||||
| 拉斯維加斯 | us-west4 |
● | ||||||
| 洛杉磯 | us-west2 |
● | ||||||
| 墨西哥 | northamerica-south1 |
|||||||
| 蒙特婁 | northamerica-northeast1 |
● | ||||||
| 北維吉尼亞州 | us-east4 |
● | ||||||
| 奧勒岡州 | us-west1 |
● | ● | |||||
| 鹽湖城 | us-west3 |
● | ||||||
| 聖保羅 | southamerica-east1 |
● | ||||||
| 聖地亞哥 | southamerica-west1 |
|||||||
| 南卡羅來納州 | us-east1 |
● | ● | |||||
| 多倫多 | northamerica-northeast2 |
● | ||||||
| 歐洲 | ||||||||
| 比利時 | europe-west1 |
● | ● | |||||
| 芬蘭 | europe-north1 |
|||||||
| 法蘭克福 | europe-west3 |
● | ● | |||||
| 倫敦 | europe-west2 |
● | ● | |||||
| 馬德里 | europe-southwest1 |
|||||||
| 米蘭 | europe-west8 |
● | ||||||
| 荷蘭 | europe-west4 |
● | ● | |||||
| 巴黎 | europe-west9 |
● | ||||||
| 斯德哥爾摩 | europe-north2 |
|||||||
| 杜林 | europe-west12 |
|||||||
| 華沙 | europe-central2 |
● | ||||||
| 蘇黎世 | europe-west6 |
● | ||||||
| 亞太地區 | ||||||||
| 德里 | asia-south2 |
|||||||
| 香港 | asia-east2 |
● | ||||||
| 雅加達 | asia-southeast2 |
● | ||||||
| 墨爾本 | australia-southeast2 |
|||||||
| 孟買 | asia-south1 |
● | ● | |||||
| 大阪 | asia-northeast2 |
|||||||
| 首爾 | asia-northeast3 |
● | ||||||
| 新加坡 | asia-southeast1 |
● | ● | |||||
| 雪梨 | australia-southeast1 |
● | ● | |||||
| 台灣 | asia-east1 |
● | ||||||
| 東京 | asia-northeast1 |
● | ● | |||||
| 中東地區 | ||||||||
| 達曼 | me-central2 |
|||||||
| 杜哈 | me-central1 |
|||||||
| 特拉維夫市 | me-west1 |
● | ||||||
如果您要建立遠端模型的資料集位於單一地區，Vertex AI 模型端點就必須位於相同地區。如果您指定模型端點網址，請使用與資料集相同區域的端點。舉例來說，如果資料集位於 us-central1 地區，請指定端點 https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/us-central1/publishers/google/models/<target_model>。如果您指定模型名稱，BigQuery ML 會自動選擇正確區域中的端點。
多地區位置
遠端模型的多區域支援如下：US和EU多區域支援 Gemini 模型。US多區域中的 Claude、Llama 和 Mistral AI 模型，可使用US多區域內任一區域的 Vertex AI 端點。EU多區域中的 Claude、Llama 和 Mistral AI 模型可使用EU多區域內任一單一區域的 Vertex AI 端點，但eu-west2和eu-west6除外。- 這兩個多重區域都不支援 Vertex AI 部署的模型。
- Cloud AI 服務支援
US和EU多區域。
如果建立遠端模型的資料集位於多地區，則 Vertex AI 模型端點必須位於該多地區內的區域。舉例來說，如果資料集位於 eu 多區域，則可以指定 europe-west1 區域端點的網址 https://europe-west1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/europe-west1/publishers/google/models/<target_model>。如果您指定模型名稱而非端點網址，BigQuery ML 預設會對 eu 多區域中的資料集使用 europe-west4 端點，並對 us 多區域中的資料集使用 us-central1 端點。
Google 模型和合作夥伴模型的處理位置
如要瞭解 Vertex AI 代管的 Google 模型所用的處理位置，請參閱「模型適用的機器學習處理 Google Cloud 」。
如要瞭解 Vertex AI 代管合作夥伴模型時使用的處理位置，請參閱「合作夥伴模型的機器學習處理 Google Cloud 」。
非遠端模型的位置
本節說明支援模型的位置 (遠端模型除外)，以及模型處理作業的發生位置。地區位置
下表列出所有模型類型 (遠端模型除外) 支援的位置：| 地區說明 | 地區名稱 | 匯入的模型 |
內建 模型 訓練 |
DNN/自動編碼器/ 增強型樹狀結構/ 廣而深模型 訓練 |
AutoML 模型 訓練 |
超參數 調整 |
整合 Vertex AI Model Registry | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 美洲 | ||||||||||
| 俄亥俄州哥倫布 | us-east5 |
● | ● | |||||||
| 達拉斯 | us-south1 |
● | ● | |||||||
| 愛荷華州 | us-central1 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| 拉斯維加斯 | us-west4 |
● | ● | ● | ● | |||||
| 洛杉磯 | us-west2 |
● | ● | ● | ● | |||||
| 墨西哥 | northamerica-south1 |
● | ● | |||||||
| 蒙特婁 | northamerica-northeast1 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| 北維吉尼亞州 | us-east4 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| 奧勒岡州 | us-west1 |
● | ● | ● | ● | ● | ||||
| 鹽湖城 | us-west3 |
● | ● | ● | ||||||
| 聖保羅 | southamerica-east1 |
● | ● | ● | ● | |||||
| 聖地亞哥 | southamerica-west1 |
● | ● | |||||||
| 南卡羅來納州 | us-east1 |
● | ● | ● | ● | ● | ||||
| 多倫多 | northamerica-northeast2 |
● | ● | ● | ||||||
| 歐洲 | ||||||||||
| 比利時 | europe-west1 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| 柏林 | europe-west10 |
● | ● | |||||||
| 芬蘭 | europe-north1 |
● | ● | ● | ||||||
| 法蘭克福 | europe-west3 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| 倫敦 | europe-west2 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| 馬德里 | europe-southwest1 |
● | ● | |||||||
| 米蘭 | europe-west8 |
● | ● | |||||||
| 荷蘭 | europe-west4 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| 巴黎 | europe-west9 |
● | ● | |||||||
| 斯德哥爾摩 | europe-north2 |
● | ● | |||||||
| 杜林 | europe-west12 |
● | ||||||||
| 華沙 | europe-central2 |
● | ● | |||||||
| 蘇黎世 | europe-west6 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| 亞太地區 | ||||||||||
| 德里 | asia-south2 |
● | ● | |||||||
| 香港 | asia-east2 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| 雅加達 | asia-southeast2 |
● | ● | ● | ||||||
| 墨爾本 | australia-southeast2 |
● | ● | |||||||
| 孟買 | asia-south1 |
● | ● | ● | ● | ● | ||||
| 大阪 | asia-northeast2 |
● | ● | ● | ||||||
| 首爾 | asia-northeast3 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| 新加坡 | asia-southeast1 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| 雪梨 | australia-southeast1 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| 台灣 | asia-east1 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| 東京 | asia-northeast1 |
● | ● | ● | ● | ● | ● | |||
| 中東地區 | ||||||||||
| 達曼 | me-central2 |
● | ||||||||
| 杜哈 | me-central1 |
● | ||||||||
| 特拉維夫市 | me-west1 |
● | ● | |||||||
| 非洲 | ||||||||||
| 約翰尼斯堡 | africa-south1 |
● | ● | |||||||
多地區位置
US 和 EU 多區域支援所有模型，但遠端模型除外。
位於 EU 多地區的資料不會儲存在 europe-west2 (倫敦) 或 europe-west6 (蘇黎世) 資料中心。
只有單一區域整合支援 Vertex AI Model Registry 整合。如果您將多區域 BigQuery ML 模型傳送至 Model Registry，該模型會在 Vertex AI 中轉換為區域模型。BigQuery ML 美國多區域模型會同步至 Vertex AI
us-central1，BigQuery ML 歐盟多區域模型則會同步至 Vertex AI europe-west4。單一區域模型不會有任何變更。
處理位置
如果是遠端模型以外的模型，BigQuery ML 會在與包含資料的資料集相同位置中處理及暫存資料。
BigQuery ML 會根據服務專屬條款，將資料儲存在選取的位置。
BigQuery SQL 翻譯器支援的地區
將舊版資料倉儲中的資料遷移至 BigQuery 時，您可以使用多種 SQL 翻譯器，將 SQL 查詢翻譯成 GoogleSQL 或其他支援的 SQL 方言。包括互動式 SQL 翻譯器、SQL 翻譯 API 和批次 SQL 翻譯器。
BigQuery SQL 翻譯工具可在下列處理位置使用：
| 地區說明 | 區域名稱 | 詳細資料 | |
|---|---|---|---|
| 亞太地區 | |||
| 德里 | asia-south2 |
||
| 香港 | asia-east2 |
||
| 雅加達 | asia-southeast2 |
||
| 墨爾本 | australia-southeast2 |
||
| 孟買 | asia-south1 |
||
| 大阪 | asia-northeast2 |
||
| 首爾 | asia-northeast3 |
||
| 新加坡 | asia-southeast1 |
||
| 雪梨 | australia-southeast1 |
||
| 台灣 | asia-east1 |
||
| 東京 | asia-northeast1 |
||
| 歐洲 | |||
| 比利時 | europe-west1 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 柏林 | europe-west10 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 歐盟多區域 | eu |
||
| 芬蘭 | europe-north1 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 法蘭克福 | europe-west3 |
||
| 倫敦 | europe-west2 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 馬德里 | europe-southwest1 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 米蘭 | europe-west8 |
||
| 荷蘭 | europe-west4 |
二氧化碳排放量低
|
|
| 巴黎 | europe-west9 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 斯德哥爾摩 | europe-north2 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 杜林 | europe-west12 |
||
| 華沙 | europe-central2 |
||
| 蘇黎世 | europe-west6 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 美洲 | |||
| 俄亥俄州哥倫布 | us-east5 |
||
| 達拉斯 | us-south1 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 愛荷華州 | us-central1 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 拉斯維加斯 | us-west4 |
||
| 洛杉磯 | us-west2 |
||
| 墨西哥 | northamerica-south1 |
||
| 北維吉尼亞州 | us-east4 |
||
| 奧勒岡州 | us-west1 |
二氧化碳排放量低2 |
|
| 魁北克 | northamerica-northeast1 |
二氧化碳排放量低
|
|
| 聖保羅 | southamerica-east1 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 鹽湖城 | us-west3 |
||
| 聖地亞哥 | southamerica-west1 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 南卡羅來納州 | us-east1 |
||
| 多倫多 | northamerica-northeast2 |
二氧化碳排放量低
|
|
| 美國多區域 | us |
||
| 非洲 | |||
| 約翰尼斯堡 | africa-south1 |
||
| MiddleEast | |||
| 達曼 | me-central2 |
||
| 杜哈 | me-central1 |
||
| 以色列 | me-west1 |
||
BigQuery 持續查詢位置
下表列出支援連續查詢的區域：
| 地區說明 | 地區名稱 | 詳細資料 | |
|---|---|---|---|
| 美洲 | |||
| 美國多區域 | us |
||
| 達拉斯 | us-south1 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 愛荷華州 | us-central1 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 洛杉磯 | us-west2 |
||
| 墨西哥 | northamerica-south1 |
||
| 蒙特婁 | northamerica-northeast1 |
二氧化碳排放量低
|
|
| 北維吉尼亞州 | us-east4 |
||
| 奧勒岡州 | us-west1 |
二氧化碳排放量低2 |
|
| 鹽湖城 | us-west3 |
||
| 聖保羅 | southamerica-east1 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 南卡羅來納州 | us-east1 |
||
| 多倫多 | northamerica-northeast2 |
二氧化碳排放量低
|
|
| 亞太地區 | |||
| 德里 | asia-south2 |
||
| 香港 | asia-east2 |
||
| 雅加達 | asia-southeast2 |
||
| 墨爾本 | australia-southeast2 |
||
| 孟買 | asia-south1 |
||
| 大阪 | asia-northeast2 |
||
| 首爾 | asia-northeast3 |
||
| 新加坡 | asia-southeast1 |
||
| 雪梨 | australia-southeast1 |
||
| 台灣 | asia-east1 |
||
| 東京 | asia-northeast1 |
||
| 歐洲 | |||
| 歐盟多區域 | eu |
||
| 比利時 | europe-west1 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 柏林 | europe-west10 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 芬蘭 | europe-north1 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 法蘭克福 | europe-west3 |
||
| 倫敦 | europe-west2 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 馬德里 | europe-southwest1 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 米蘭 | europe-west8 |
||
| 荷蘭 | europe-west4 |
二氧化碳排放量低
|
|
| 巴黎 | europe-west9 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 斯德哥爾摩 | europe-north2 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 杜林 | europe-west12 |
||
| 華沙 | europe-central2 |
||
| 蘇黎世 | europe-west6 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 中東地區 | |||
| 杜哈 | me-central1 |
||
| 達曼 | me-central2 |
||
| 特拉維夫市 | me-west1 |
||
| 非洲 | |||
| 約翰尼斯堡 | africa-south1 |
||
BigQuery 分區和叢集建議工具位置
BigQuery 分區和分群建議會產生分區或分群建議，協助您最佳化 BigQuery 資料表。
分區和分群建議工具適用於下列處理位置：
| 地區說明 | 區域名稱 | 詳細資料 | |
|---|---|---|---|
| 亞太地區 | |||
| 德里 | asia-south2 |
||
| 香港 | asia-east2 |
||
| 雅加達 | asia-southeast2 |
||
| 孟買 | asia-south1 |
||
| 大阪 | asia-northeast2 |
||
| 首爾 | asia-northeast3 |
||
| 新加坡 | asia-southeast1 |
||
| 雪梨 | australia-southeast1 |
||
| 台灣 | asia-east1 |
||
| 東京 | asia-northeast1 |
||
| 歐洲 | |||
| 比利時 | europe-west1 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 柏林 | europe-west10 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 歐盟多區域 | eu |
||
| 法蘭克福 | europe-west3 |
||
| 倫敦 | europe-west2 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 荷蘭 | europe-west4 |
二氧化碳排放量低
|
|
| 蘇黎世 | europe-west6 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 美洲 | |||
| 愛荷華州 | us-central1 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 拉斯維加斯 | us-west4 |
||
| 洛杉磯 | us-west2 |
||
| 蒙特婁 | northamerica-northeast1 |
二氧化碳排放量低
|
|
| 北維吉尼亞州 | us-east4 |
||
| 奧勒岡州 | us-west1 |
二氧化碳排放量低2 |
|
| 鹽湖城 | us-west3 |
||
| 聖保羅 | southamerica-east1 |
二氧化碳排放量低2
|
|
| 多倫多 | northamerica-northeast2 |
二氧化碳排放量低
|
|
| 美國多區域 | us |
||
BigQuery 共用位置
BigQuery sharing (舊稱 Analytics Hub) 適用於下列區域和多重區域。
區域
下表列出美洲地區中可共用裝置的區域。| 地區說明 | 地區名稱 | 詳細資料 |
|---|---|---|
| 俄亥俄州哥倫布 | us-east5 |
|
| 達拉斯 | us-south1 |
二氧化碳排放量低2
|
| 愛荷華州 | us-central1 |
二氧化碳排放量低2
|
| 拉斯維加斯 | us-west4 |
|
| 洛杉磯 | us-west2 |
|
| 墨西哥 | northamerica-south1 |
|
| 蒙特婁 | northamerica-northeast1 |
二氧化碳排放量低
|
| 北維吉尼亞州 | us-east4 |
|
| 奧克拉荷馬州 | us-central2 |
|
| 奧勒岡州 | us-west1 |
二氧化碳排放量低2 |
| 鹽湖城 | us-west3 |
|
| 聖保羅 | southamerica-east1 |
二氧化碳排放量低2
|
| 聖地亞哥 | southamerica-west1 |
|
| 南卡羅來納州 | us-east1 |
|
| 多倫多 | northamerica-northeast2 |
|
| 地區說明 | 地區名稱 | 詳細資料 |
|---|---|---|
| 德里 | asia-south2 |
|
| 香港 | asia-east2 |
|
| 雅加達 | asia-southeast2 |
|
| 墨爾本 | australia-southeast2 |
|
| 孟買 | asia-south1 |
|
| 大阪 | asia-northeast2 |
|
| 首爾 | asia-northeast3 |
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| 新加坡 | asia-southeast1 |
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| 雪梨 | australia-southeast1 |
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| 台灣 | asia-east1 |
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| 東京 | asia-northeast1 |
| 地區說明 | 地區名稱 | 詳細資料 |
|---|---|---|
| 比利時 | europe-west1 |
二氧化碳排放量低2
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| 柏林 | europe-west10 |
二氧化碳排放量低2
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| 芬蘭 | europe-north1 |
二氧化碳排放量低2
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| 法蘭克福 | europe-west3 |
|
| 倫敦 | europe-west2 |
二氧化碳排放量低2
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| 馬德里 | europe-southwest1 |
二氧化碳排放量低2
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| 米蘭 | europe-west8 |
|
| 荷蘭 | europe-west4 |
二氧化碳排放量低
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| 巴黎 | europe-west9 |
二氧化碳排放量低2
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| 杜林 | europe-west12 |
|
| 華沙 | europe-central2 |
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| 蘇黎世 | europe-west6 |
二氧化碳排放量低2
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| 地區說明 | 區域名稱 | 詳細資料 |
|---|---|---|
| 達曼 | me-central2 |
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| 杜哈 | me-central1 |
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| 特拉維夫市 | me-west1 |
| 地區說明 | 區域名稱 | 詳細資料 |
|---|---|---|
| 約翰尼斯堡 | africa-south1 |
多區域
下表列出可共用的多重區域。| 多地區說明 | 多地區名稱 |
|---|---|
| 歐盟1成員國境內的資料中心 | EU |
| 美國資料中心 | US |
1 位於 EU 多地區的資料，不會存放在 europe-west2 (倫敦) 或 europe-west6 (蘇黎世) 資料中心。
Omni 區域
下表列出可分享的 Omni。| Omni 區域說明 | Omni 區域名稱 | |
|---|---|---|
| AWS | ||
| AWS - 美國東部 (北維吉尼亞州) | aws-us-east-1 |
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| AWS - 美國西部 (奧勒岡州) | aws-us-west-2 |
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| AWS - 亞太地區 (首爾) | aws-ap-northeast-2 |
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| AWS - 亞太地區 (雪梨) | aws-ap-southeast-2 |
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| AWS - 歐洲 (愛爾蘭) | aws-eu-west-1 |
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| AWS - 歐洲 (法蘭克福) | aws-eu-central-1 |
|
| Azure | ||
| Azure - 美國東部 2 | azure-eastus2 |
|
指定位置
當您載入、查詢或匯出資料時，BigQuery 會根據要求中參考的資料集，決定工作的執行位置。舉例來說，如果查詢參考了存放在 asia-northeast1 地區的資料集中的資料表，該查詢工作就會在這個地區執行。
如果查詢沒有參考包含在資料集內的任何資料表或其他資源，而且未獲提供目的地資料表，查詢工作就會在 US 多區域執行。如要確保 BigQuery 查詢儲存在特定區域或多區域，請使用全域 BigQuery 端點時，在工作要求中指定位置，據此轉送查詢。如果未指定位置，當查詢用於判斷 BigQuery 中的處理位置時，查詢可能會暫時儲存在 BigQuery 路由器記錄中。
如果專案在 US 以外的地區有以容量為準的預訂方案，且查詢未參考資料集中的任何資料表或其他資源，則提交工作時，您必須明確指定以容量為準的預訂方案位置。以容量為準的承諾會與位置資訊 (例如 US 或 EU) 綁定。如果工作地點不在你的服務範圍內，系統會自動改用隨選價格。
您可以透過下列方式明確指定工作的執行位置：
- 使用查詢編輯器在 Google Cloud 控制台中查詢資料時，請依序按一下 「更多」>「查詢設定」，展開「進階選項」，然後選取「資料位置」。
- 撰寫 SQL 查詢時，請在查詢的第一個陳述式中設定
@@location系統變數。 - 使用 bq 指令列工具時，請提供
--location通用旗標，然後將該值設定為您的位置。 - 當您使用 API 時，請在工作資源的
jobReference區段中，將location屬性的值指定為您的地區。
如果您指定的位置與要求中資料集的位置不相符，BigQuery 就會傳回錯誤。要求中涉及的所有資料集所在位置 (包括讀取及寫入的資料集) 都必須與推測或指定的工作所在位置相符。
單一區域位置與多區域位置不相符，即使單一區域位置包含在多區域位置內也是如此。因此，如果位置同時包含單一地區位置和多地區位置，查詢或工作就會失敗。舉例來說，如果工作的位置設為 US，但工作參照 us-central1 中的資料集，工作就會失敗。同樣地，如果工作參照 US 中的一個資料集和 us-central1 中的另一個資料集，就會失敗。如果 JOIN 陳述式包含區域和多區域中的資料表，也適用這項規則。
動態查詢會在執行時才進行剖析，因此無法用來自動判斷查詢的區域。
地點、預約和工作
容量使用承諾是地區性資源。購買運算單元時，這些運算單元僅限於特定地區或多地區。如果您的唯一容量承諾位於 EU，則無法在 US 中建立預留項目。建立預留項目時，您需要指定位置 (區域) 和運算單元數量。這些運算單元會從該區域的容量使用承諾中提取。
同樣地，在某個地區執行工作時，只有在工作位置與保留項目位置相符時，才會使用保留項目。舉例來說，如果您將預留項目指派給 EU 中的專案，並在該專案中對位於 US 的資料集執行查詢，則該查詢不會在 EU 預留項目中執行。如果沒有任何 US 預訂方案，工作會以隨選模式執行。
位置注意事項
選擇資料的位置時，請考慮下列事項：
Cloud Storage
您可以使用 BigQuery，透過下列方式與 Cloud Storage 資料互動：
- 使用 BigLake 或非 BigLake 外部資料表查詢 Cloud Storage 資料
- 將 Cloud Storage 資料載入 BigQuery
- 將資料從 BigQuery 匯出至 Cloud Storage
查詢 Cloud Storage 資料
使用 BigLake 或非 BigLake 外部資料表查詢 Cloud Storage 中的資料時，所查詢資料的位置必須與 BigQuery 資料集的位置相同，否則查詢會產生資料移轉費用。例如：
單一地區值區：如果您的 BigQuery 資料集位於華沙 (
europe-central2) 地區，對應的 Cloud Storage 值區也必須位於華沙地區，或是包含華沙的任何 Cloud Storage 雙重地區。如果您的 BigQuery 資料集位於US多地區us-central1，則 Cloud Storage 值區可以位於愛荷華州 (us-central1) 單一地區，或任何包含愛荷華州的雙地區。即使值區位於資料集多地區內的位置，從任何其他單一地區發出的查詢都會產生資料移轉費用。舉例來說，如果外部資料表位於US多地區，而 Cloud Storage 值區位於奧勒岡 (us-west1)，則這項工作會產生資料移轉費用。如果您的 BigQuery 資料集位於
EU多地區，則 Cloud Storage bucket 可以位於荷蘭 (europe-west4) 單一地區，或任何包含荷蘭 (europe-west4) 的雙重地區。即使 bucket 位於資料集多地區內的位置，從任何其他單一地區發出的查詢仍會產生資料移轉費用。舉例來說，如果外部資料表位於EU多地區，而 Cloud Storage 值區位於華沙 (europe-central2)，則這項工作會產生資料移轉費用。雙地區值區：如果您的 BigQuery 資料集位於東京 (
asia-northeast1) 地區，對應的 Cloud Storage 值區必須位於東京地區，或位於包含東京的雙地區，例如ASIA1雙地區。如果 Cloud Storage 值區位於
NAM4雙區域，或包含愛荷華州(us-central1) 區域的任何雙區域，對應的 BigQuery 資料集可以位於US多區域或愛荷華州(us-central1)。如果 Cloud Storage 值區位於
EUR4雙地區，或包含荷蘭 (europe-west4) 地區的任何雙地區，對應的 BigQuery 資料集可以位於EU多地區或荷蘭 (europe-west4)。多區域 bucket：不建議搭配多區域 Cloud Storage bucket 使用多區域資料集位置，因為外部查詢效能取決於最低延遲和最佳網路頻寬。
如果 BigQuery 資料集位於
US多區域，對應的 Cloud Storage bucket 必須位於包含愛荷華州 (us-central1) 的雙區域，例如NAM4雙區域，或包含愛荷華州 (us-central1) 的自訂雙區域。如果您的 BigQuery 資料集位於
EU多地區，對應的 Cloud Storage 值區必須位於包含荷蘭 (europe-west4) 的雙地區，例如EUR4雙地區，或是包含荷蘭 (europe-west4) 的自訂雙地區。
如要進一步瞭解支援的 Cloud Storage 位置，請參閱 Cloud Storage 說明文件中的值區位置一文。
將 Cloud Storage 資料載入 BigQuery
從 Cloud Storage 載入資料時，載入的資料必須與 BigQuery 資料集位於相同位置，否則載入工作會產生資料移轉費用。
如要進一步瞭解載入資料移轉費用，請參閱「查詢 Cloud Storage 資料」一節，因為這兩者適用相同的指南。
詳情請參閱「批次載入資料」。
Bigtable
從 Bigtable 查詢資料或將資料匯出至 Bigtable 時，請務必考慮位置。
查詢 Bigtable 資料
透過 BigQuery 外部資料表查詢 Bigtable 中的資料時，Bigtable 執行個體必須與 BigQuery 資料集位於相同位置：
- 單一區域：如果 BigQuery 資料集位於比利時 (
europe-west1) 區域，對應的 Bigtable 執行個體就必須位於比利時區域。 - 多區域：外部查詢效能取決於最低延遲時間和最佳網路頻寬，因此不建議在 Bigtable 上使用多區域資料集位置的外部資料表。
如要進一步瞭解支援的 Bigtable 位置，請參閱「Bigtable 位置」。
將資料匯出至 Bigtable
- 如果 BigQuery 資料集位於多個地區，則必須設定 Bigtable 應用程式設定檔，將資料傳送至該多地區內的 Bigtable 叢集。舉例來說，如果您的 BigQuery 資料集位於
US多區域，Bigtable 集群可以位於美國境內的us-west1(奧勒岡) 區域。 - 如果 BigQuery 資料集位於單一地區，則必須設定 Bigtable 應用程式設定檔，將資料傳送至相同地區的 Bigtable 叢集。舉例來說，如果您的 BigQuery 資料集位於
asia-northeast1(東京) 地區，Bigtable 叢集也必須位於asia-northeast1(東京) 地區。
Google 雲端硬碟
上述的位置注意事項並不適用於 Google 雲端硬碟外部資料來源。
Cloud SQL
透過 BigQuery 聯合查詢查詢 Cloud SQL 中的資料時，Cloud SQL 執行個體必須與 BigQuery 資料集位於相同位置。
- 單一地區：如果 BigQuery 資料集位於比利時 (
europe-west1) 地區位置，對應的 Cloud SQL 執行個體就必須位於比利時地區。 - 多地區：如果 BigQuery 資料集位於
US多地區，對應的 Cloud SQL 執行個體必須位於美國地理區域的單一地區。
如要進一步瞭解支援的 Cloud SQL 位置，請參閱 Cloud SQL 位置。
Spanner
透過 BigQuery 聯合查詢查詢 Spanner 中的資料時，Spanner 執行個體必須與 BigQuery 資料集位於相同位置。
- 單一區域：如果 BigQuery 資料集位於比利時 (
europe-west1) 區域位置，對應的 Spanner 執行個體必須位於比利時區域。 - 多區域：如果 BigQuery 資料集位於
US多區域，對應的 Spanner 執行個體必須位於美國地理區域的單一區域。
如要進一步瞭解支援的 Spanner 位置，請參閱「Spanner 位置」。
分析工具
將 BigQuery 資料集與分析工具放在同一位置：- Dataproc：使用 BigQuery 連接器查詢 BigQuery 資料集時，BigQuery 資料集應與 Dataproc 叢集位於同一位置。 Dataproc 支援所有 Compute Engine 位置。
- Vertex AI Workbench：在 Vertex AI Workbench 中使用 Jupyter 筆記本查詢 BigQuery 資料集時，BigQuery 資料集應與 Vertex AI Workbench 執行個體位於同一位置。 查看支援的 Vertex AI Workbench 位置。
資料管理計畫
擬定資料管理方案：- 如果您選擇的是地區儲存資源，例如 BigQuery 資料集或 Cloud Storage 值區，則請擬定資料異地備援管理方案。
限制地點
您可以使用機構政策服務，限制可建立資料集的位置。詳情請參閱「限制資源位置」和「支援資源位置的服務」。
資料集安全性
如要在 BigQuery 中控管資料集存取權，請參閱「控管資料集存取權」。如要瞭解資料加密，請參閱「靜態加密」。
後續步驟
- 瞭解如何建立資料集。
- 瞭解如何將資料載入 BigQuery。
- 瞭解 BigQuery 的計價方式。
- 查看我們在世界各地提供的所有 Google Cloud 服務。
- 探索其他 Google Cloud 服務適用的其他位置概念，例如區域。