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Descripción general del producto
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Comenzar
Prueba la consola
Carga y consulta datos
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Prueba la herramienta de línea de comandos
Carga y consulta datos
Prueba las bibliotecas cliente
Explora las herramientas de BigQuery
Explora la consola
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Cómo migrar
Descripción general
Migra un almacén de datos
Introducción al Servicio de migración de BigQuery
Evaluación de la migración
Migra el esquema y los datos
Migra canalizaciones de datos
Migra SQL
Traduce consultas en SQL de forma interactiva
Traduce consultas en SQL con la API
Traduce consultas en SQL por lotes
Genera metadatos para la traducción y la evaluación
Transforma traducciones de SQL con YAML
Asigna nombres de objetos SQL para la traducción por lotes
Guías de migración
Amazon Redshift
Descripción general de la migración
Migrar el esquema y los datos de Amazon Redshift
Migrar el esquema y los datos de Amazon Redshift cuando uses una VPC
Referencia de traducción de SQL
Apache Hadoop
Extrae metadatos de Hadoop para la migración
Migra permisos desde Hadoop
Programa una transferencia de data lake de HDFS
Apache Hive
Descripción general de la migración de Hive
Migra el esquema y los datos de Apache Hive
Referencia de traducción de SQL
IBM Netezza
Migra desde IBM Netezza
Referencia de traducción de SQL
Oracle
Guía de migración
Referencia de traducción de SQL
Snowflake
Introducción
Programa una transferencia de Snowflake
Descripción general de la migración
Referencia de traducción de SQL
Teradata
Introducción
Descripción general de la migración
Migra el esquema y los datos de Teradata
Instructivo de migración
Referencia de traducción de SQL
Diseño
Organiza los recursos
Dependencias de la API
Comprende las ediciones
Conjuntos de datos
Introducción
Crear conjuntos de datos
Mostrar lista de conjuntos de datos
Replicación entre regiones
Recuperación ante desastres administrada
Cómo migrar a la recuperación ante desastres administrada
Retención de datos del conjunto de datos
Tablas
Tablas de BigQuery
Introducción
Crea y usa tablas
Tablas de BigLake Iceberg en BigQuery
Especifica esquemas de tabla
Especifica un esquema
Especifica columnas anidadas y repetidas
Especifica los valores predeterminados de la columna
Especifica valores de ObjectRef
Segmenta con tablas particionadas
Introducción
Crea tablas particionadas
Administra tablas particionadas
Consulta tablas particionadas
Realiza optimizaciones con tablas agrupadas
Introducción
Crea tablas agrupadas en clústeres
Administra tablas agrupadas en clústeres
Consulta tablas agrupadas
Usa la indexación de metadatos
Tablas externas
Introducción
Tipos de tablas externas
Tablas externas de BigLake
BigQuery Omni
Tablas de objetos
Tablas externas
Archivo de definición de tablas externas
Datos particionados de forma externa
Usar el almacenamiento en caché de metadatos
Tablas externas de BigLake de Amazon S3
Tablas externas de Apache Iceberg
Tablas de BigLake de Azure Blob Storage
Tabla externa de Bigtable
Tablas externas de BigLake para Cloud Storage
Tablas de objetos de Cloud Storage
Tablas externas de Cloud Storage
Tablas de BigLake de Delta Lake
Tablas externas de Google Drive
Vistas
Vistas lógicas
Introducción
Crea vistas lógicas
Vistas materializadas
Introducción
Crea vistas materializadas
Administra todos los tipos de vistas
Obtén información sobre las vistas
Administra vistas
Rutinas
Introducción
Administra rutinas
Funciones definidas por el usuario
Funciones definidas por el usuario en Python
Funciones de agregación definidas por el usuario
Funciones de tabla
Funciones remotas
Procedimientos almacenados de SQL
Procedimientos almacenados para Apache Spark
Analiza tablas de objetos mediante funciones remotas
Instructivo de la API de Translation y las funciones remotas
Conexiones
Introducción
Conexión de Amazon S3
Conexión de Apache Spark
Conexión de Azure Blob Storage
Conexión de recursos en la nube
Conexión a Spanner
Conexión de Cloud SQL
Conexión de AlloyDB
Conexión de SAP Datasphere
Administra conexiones
Configura conexiones con adjuntos de red
Conexiones predeterminadas
Índices
Índices de búsqueda
Introducción
Administra índices de búsqueda
Índices vectoriales
Introducción
Administra índices vectoriales
Carga, transforma y exporta
Introducción
Carga de datos
Introducción
Descripción general del almacenamiento
Servicio de transferencia de datos de BigQuery
Introducción
Ubicación y transferencias de datos
Autorizar transferencias
Habilitar transferencias
Configura las conexiones de red
Acceso a la instancia de Cloud SQL
VPN de AWS y adjunto de red
VPN de Azure y adjunto de red
Administra transferencias
Notificaciones de ejecución de transferencias
Soluciona problemas relacionados con la configuración de una transferencia
Usa cuentas de servicio
Usar transferencias de terceros
Usa políticas de la organización personalizadas
Registro de cambios de la fuente de datos
Transferencias basadas en eventos
Guías de transferencia
Amazon S3
Introducción
Programa transferencias
Parámetros de entorno de ejecución de transferencia
Azure Blob Storage
Introducción
Programa transferencias
Parámetros de entorno de ejecución de transferencia
Campaign Manager
Programa transferencias
Transformación de informes
Cloud Storage
Introducción
Programa transferencias
Parámetros de entorno de ejecución de transferencia
Comparison Shopping Service Center
Introducción
Programa transferencias
Esquema de informe de transferencia
Display & Video 360
Programa transferencias
Transformación de informes
Anuncios de Facebook
Programa transferencias
Transformación de informes
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Programa transferencias
Transformación de informes
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Programa transferencias
Transformación de informes
Google Analytics 4
Programa transferencias
Transformación de informes
Google Merchant Center
Introducción
Programa transferencias
Consulta tus datos
Guías de migración
Los más vendidos
Competitividad de precios
Esquema de informe de transferencia
Tabla de los más vendidos
Tabla de inventarios locales
Tabla de rendimiento
Tabla de Comparativas de precios
Tabla de competitividad de precios
Tabla de estadísticas de precios
Tabla de inventario de productos
Tabla de segmentación de productos
Tabla de productos
Tabla de inventarios regionales
Tabla de marcas principales
Tabla de productos principales
Google Play
Programa transferencias
Transformación de informes de transferencia
MySQL
Programa transferencias
Oracle
Programa transferencias
PostgreSQL
Programa transferencias
Salesforce
Programa transferencias
Marketing Cloud de Salesforce
Programa transferencias
Search Ads 360
Programa transferencias
Transformación de informes de transferencia
Guía de migración
ServiceNow
Programa transferencias
Canal de YouTube
Programa transferencias
Transformación de informes de transferencia
Propietario de contenido de YouTube
Programa transferencias
Transformación de informes de transferencia
Datos de carga por lotes
Introducción
Usa la detección automática de esquemas
Carga datos de Avro
Carga datos de Parquet
Carga datos de ORC
Carga datos de CSV
Carga datos de JSON
Carga datos particionados de forma externa
Carga datos desde una exportación de Datastore
Carga datos desde una exportación de Firestore
Cargar datos por lotes con la API de Storage Write
Carga datos en tablas particionadas
Escribir y leer datos con la API de Storage
Leer datos de tablas con la API de Storage Read
Transmitir datos con la API de Storage Write
Introducción
Transmitir datos con la API de Storage Write
Cargar datos por lotes con la API de Storage Write
Prácticas recomendadas
Tipos de datos de búfer de protocolo y Arrow admitidos
Transmitir actualizaciones con la captura de datos modificados
Usa la API de transmisión heredada
Carga datos desde otros servicios de Google
Descubre y cataloga datos de Cloud Storage
Cargar datos con apps de terceros
Cargar datos con operaciones entre nubes
Transforma los datos
Introducción
Preparar los datos
Introducción
Prepara datos con Gemini
Transformar con DML
Transforma datos en tablas particionadas
Trabaja con el historial de cambios
Transforma datos con canalizaciones
Introducción
Crear canalizaciones
Exportar datos
Introducción
Exportar resultados de consultas
Exporta a Cloud Storage
Exporta a Bigtable
Exporta a Spanner
Exporta a Pub/Sub
Exportar como columnas de Protobuf
Analizar
Introducción
Buscar recursos
Explora tus datos
Crea consultas con el explorador de tablas
Crea perfiles de datos
Genera estadísticas de datos
Analiza con un lienzo de datos
Analiza datos con Gemini
Consulta datos de BigQuery
Ejecuta una consulta
Escribe consultas con Gemini
Escribe resultados de consultas
Consulta datos con SQL
Introducción
Arrays
Datos JSON
Consultas de varias declaraciones
Consultas con parámetros
Sintaxis de tubería
Cómo analizar datos con la sintaxis de barra
CTE recurrentes
Esbozos
Muestreo de tabla
Series temporales
Transacciones
Tablas comodín
Usa estadísticas geoespaciales
Introducción
Trabaja con estadísticas geoespaciales
Cómo trabajar con datos ráster
Prácticas recomendadas para el análisis espacial
Visualiza datos geoespaciales
Sistemas de red para el análisis espacial
Referencia de sintaxis de estadísticas geoespaciales
Instructivos de estadísticas geoespaciales
Empieza a usar las estadísticas geoespaciales
Usa estadísticas geoespaciales para trazar la ruta de un huracán
Visualiza datos de estadísticas geoespaciales en un notebook de Colab
Usa datos de trama para analizar la temperatura
Datos de búsqueda
Buscar datos indexados
Trabaja con analizadores de texto
Accede a los datos históricos
Trabaja con consultas
Guardar consultas
Introducción
Crea consultas guardadas
Consultas continuas
Introducción
Crea consultas continuas
Usar resultados almacenados en caché
Sesiones de uso
Introducción
Trabaja con sesiones
Escribir consultas en sesiones
Soluciona problemas de consultas
Optimiza las consultas
Introducción
Usa la explicación del plan de consultas
Obtén estadísticas de rendimiento de las consultas
Optimiza el procesamiento de las consultas
Usa optimizaciones basadas en el historial
Optimiza el almacenamiento para mejorar el rendimiento de las consultas
Usa vistas materializadas
Usa BI Engine
Usa datos anidados y repetidos
Optimizar las funciones
Cómo usar el entorno de ejecución avanzado
Usar claves primarias y externas
Cómo analizar datos multimodales
Introducción
Analiza datos multimodales con UDF de SQL y Python
Cómo analizar datos multimodales con BigQuery DataFrames
Consulta fuentes de datos externas
Administra metadatos de código abierto con el metastore de BigLake
Introducción
Cómo usarlo con tablas en BigQuery
Uso con Dataproc
Uso con Serverless para Apache Spark
Uso con procedimientos almacenados de Spark
Administra recursos del almacén de metadatos
Crea y consulta tablas desde Spark
Personaliza con funciones adicionales
Uso con el catálogo REST de Iceberg
Formatos óptimos de datos y metadatos para lakehouses
Usa tablas y conjuntos de datos externos
Datos de Amazon S3
Consulta datos de Amazon S3
Exporta los resultados de las consultas a Amazon S3
Consulta datos de Apache Iceberg
Consultar formatos de tabla abiertos con manifiestos
Datos de Azure Blob Storage
Consulta datos de Azure Blob Storage
Exporta resultados de consultas a Azure Blob Storage
Consulta datos de Cloud Bigtable
Datos de Cloud Storage
Consulta datos de Cloud Storage en tablas de BigLake
Consulta datos de Cloud Storage en tablas externas
Trabaja con datos de Salesforce Data Cloud
Consulta datos de Google Drive
Crea conjuntos de datos federados de AWS Glue
Crea conjuntos de datos externos de Spanner
Ejecuta consultas federadas
Consultas federadas
Consulta datos de SAP Datasphere
Consulta datos de AlloyDB
Consulta datos de Spanner
Consulta datos de Cloud SQL
Usa notebooks
Introducción
Usa notebooks de Colab
Introducción
Crear notebooks
Explora los resultados de la consulta
Usa Spark
Usa Data Science Agent de Colab
Usa DataFrames
Introducción
Usa DataFrames
Cómo usar el sistema de tipos de datos
Administra sesiones y E/S
Visualiza gráficos
Usa DataFrames en dbt
Optimiza el rendimiento
Usar notebooks de Jupyter
Usa el complemento de JupyterLab de BigQuery
Usa herramientas de IE y análisis
Introducción
Usa hojas conectadas
Usa Tableau Desktop
Usa Looker
Usa Looker Studio
Usa herramientas de terceros
Google Cloud Ready: BigQuery
Descripción general
Socios
IA y aprendizaje automático
Introducción
IA generativa y modelos previamente entrenados
Recorridos del usuario de extremo a extremo para modelos de IA generativa
IA generativa
Descripción general
Elige una función de generación de texto
Modelos integrados
El modelo de previsión de series temporales TimesFM
Instructivos
Generar texto
Genera texto con datos públicos y Gemini
Genera texto con datos públicos y Gemma
Genera texto con tus datos
Maneja errores de cuota mediante una llamada a ML.GENERATE_TEXT de forma iterativa
Analiza imágenes con un modelo de Gemini
Ajusta los modelos de generación de texto
Ajusta un modelo con tus datos
Usa el ajuste y la evaluación para mejorar el rendimiento de los modelos
Genera datos estructurados
Genera datos estructurados
Genera incorporaciones
Genera incorporaciones de texto con un LLM
Genera embeddings de texto con un modelo abierto
Genera incorporaciones de imágenes con un LLM
Genera incorporaciones de video con un LLM
Maneja errores de cuota mediante una llamada a ML.GENERATE_EMBEDDING de forma iterativa
Genera y busca incorporaciones multimodales
Genera incorporaciones de texto con modelos de TensorFlow entrenados con anterioridad
Búsqueda de vectores
Busca incorporaciones con la búsqueda vectorial
Realiza una búsqueda semántica y una generación de aumento de recuperación
Soluciones específicas para tareas
Descripción general
Elige una función de procesamiento de lenguaje natural
Elige una función de procesamiento de documentos
Instructivos
Procesamiento de lenguaje natural
Interpretar texto
Traducir texto
Procesamiento de documentos
Procesa documentos
Analiza archivos PDF en una canalización de generación mejorada por recuperación
Reconocimiento de voz
Transcribe archivos de audio
Visión artificial
Anotar imágenes
Ejecuta la inferencia en los datos de imagen
Analiza imágenes con un modelo de clásico importado
Analizar imágenes con un modelo de vector de atributos importado
Aprendizaje automático
Recorridos del usuario de extremo a extremo para modelos de AA
Recorridos del usuario de extremo a extremo para modelos importados
Modelos de AA y MLOps
Creación de modelos
Ingeniería y administración de atributos
Descripción general del procesamiento previo de atributos
Tipos de atributos de entrada admitidos
Procesamiento previo automático
Procesamiento previo manual
Entrega de atributos
Hacer ingeniería de atributos con la cláusula TRANSFORM
Descripción general del ajuste de hiperparámetros
Descripción general de la evaluación del modelo
Descripción general de la inferencia de modelos
Descripción general de Explainable AI
Descripción general de las ponderaciones del modelo
Descripción general de las canalizaciones de AA
Descripción general de la supervisión de modelos
Administra modelos de BigQueryML en Vertex AI
Casos de uso
Clasificación
Regresión
Reducción de la dimensionalidad
Agrupamiento en clústeres
Recomendación
Detección de anomalías
Instructivos
Cómo empezar
Comienza a usar BigQuery ML con SQL
Comienza a usar BigQuery ML con la consola de Cloud
Regresión y clasificación
Crea un modelo de regresión lineal
Crea un modelo de clasificación de regresión logística
Crea un modelo de clasificación de árboles potenciados
Agrupamiento en clústeres
Agrupa datos con un modelo de k-means
Recomendación
Crea recomendaciones basadas en comentarios explícitos con un modelo de factorización de matrices
Crea recomendaciones basadas en comentarios implícitos con un modelo de factorización de matrices
Detección de anomalías
Detección de anomalías con una serie temporal multivariable
Modelos importados y remotos
Haz predicciones con modelos de TensorFlow importados
Haz predicciones con modelos de scikit-learn en formato ONNX
Haz predicciones con modelos de PyTorch en formato ONNX
Realiza predicciones con modelos remotos en Vertex AI
Ajuste de hiperparámetros
Mejorar el rendimiento del modelo con el ajuste de hiperparámetros
Exportar modelos
Exporta un modelo de BigQuery ML para la predicción en línea
Series temporales
Descripción general
Recorridos del usuario de extremo a extremo para los modelos de previsión
Instructivos
Cómo realizar la previsión de una sola serie temporal con un modelo univariable ARIMA_PLUS
Cómo realizar la previsión de varias series temporales con un modelo univariable ARIMA_PLUS
Cómo realizar la previsión de series temporales con un modelo univariante de TimesFM
Escala un modelo univariable ARIMA_PLUS a millones de series temporales
Cómo realizar la previsión de una sola serie temporal con un modelo multivariable
Cómo realizar la previsión de varias series temporales con un modelo multivariable
Usa feriados personalizados con un modelo univariable ARIMA_PLUS
Limita los valores previstos para un modelo univariable ARIMA_PLUS
Cómo predecir series temporales jerárquicas con un modelo univariable ARIMA_PLUS
Mejores estadísticas
Análisis de contribuciones
Instructivos
Obtén estadísticas de datos a partir del análisis de contribuciones con una métrica sumatoria
Obtén estadísticas de datos a partir del análisis de contribuciones con una métrica de proporción sumada
Trabaja con modelos
Enumera modelos
Administrar modelos
Obtener metadatos de modelos
Actualizar metadatos de modelos
Exportar modelos
Borrar modelos
Patrones de referencia
Administra
Introducción
Administrar recursos
Organiza los recursos
Comprende la confiabilidad
Administra recursos de código
Administra la preparación de datos
Administrar notebooks
Administrar consultas guardadas
Administra canalizaciones
Administra tablas
Administra tablas
Administra datos de tablas
Modifica esquemas de tabla
Restablece tablas borradas
Administra clonaciones de tablas
Introducción
Crea clonaciones de tablas
Administra instantáneas de tablas
Introducción
Crea instantáneas de tablas
Restablece las instantáneas de tablas
Enumera instantáneas de tablas
Visualiza metadatos de instantáneas de tablas
Actualizar metadatos de instantáneas de tablas
Borra instantáneas de tablas
Crea instantáneas de tablas periódicas
Administra la configuración
Administra conjuntos de datos
Administra conjuntos de datos
Actualiza las propiedades del conjunto de datos
Restablece los conjuntos de datos borrados
Administra vistas materializadas
Administra réplicas de vistas materializadas
Programa recursos
Introducción
Programa recursos de código
Programa preparaciones de datos
Programa notebooks
Programa canalizaciones
Programa DAG
Programa trabajos y consultas
Ejecuta trabajos de manera programática
Programa consultas
Administración de carga de trabajo
Introducción
Ranuras
Reservas de ranuras
Ajuste de escala automático de ranuras
Usar las reservas
Comenzar
Estima los requisitos de capacidad de las ranuras
Ve estadísticas y recomendaciones de ranuras
Compra y administra compromisos de ranuras
Trabajar con reservas de ranuras
Trabajar con asignaciones de reserva
Administrar Trabajos
Usa colas de consultas
Reservas heredadas
Introducción a las reservas heredadas
Compromisos de ranuras heredadas
Comprar y administrar compromisos de ranuras heredadas
Trabajar con reservas de ranuras heredadas
Administra BI Engine
Introducción
Reserva capacidad de BI Engine
Supervisa cargas de trabajo
Introducción
Supervisa el uso de recursos
Supervisa trabajos
Supervisa las fichas de uso compartido
Supervisa BI Engine
Supervisa el Servicio de transferencia de datos
Supervisa las vistas materializadas
Supervisa reservas
Supervisa consultas continuas
Paneles, gráficos y alertas
Configura alertas con consultas programadas
Optimizar los recursos
Controla los costos
Estima y controla los costos
Crea cuotas de consulta personalizadas
Realiza optimizaciones con recomendaciones
Introducción
Administración de clústeres y recomendaciones sobre particiones
Administra recomendaciones de vistas materializadas
Organizar con etiquetas
Introducción
Agregar etiquetas
Ver etiquetas
Actualizar etiquetas
Filtra con etiquetas
Borrar etiquetas
Administrar
Introducción
Administra la calidad de los datos
Cómo buscar problemas de calidad de los datos
Descripción general de Data Catalog
Trabaja con Data Catalog
Controla el acceso a los recursos
Introducción
Permisos y funciones de IAM
Cambios en los controles de acceso a nivel del conjunto de datos