本文档介绍了在 BigLake 上构建湖仓时可用的不同表格式，并可帮助您选择适合自己需求的格式。
在 BigLake 上构建湖仓一体架构时，您可以选择多种表格式，这些表格式提供不同级别的管理、性能和互操作性。您的选择取决于数据的来源、您要使用哪些引擎进行写入和转换，以及您需要对存储和元数据拥有多大的控制权。
表格式
在 BigLake 上构建湖仓一体时，您可以选择以下表格格式：
- BigLake Iceberg 表是您通过开源引擎创建并存储在 Cloud Storage 中的 Iceberg 表。与使用 BigLake metastore 的所有表一样，它们可以由开源引擎和 BigQuery 读取。不过，只有开源引擎才能向该表写入数据。如果您希望 ETL 工作流由开源引擎管理，最好选择此选项。
- BigQuery 中的 BigLake Iceberg 表是您通过 BigQuery 创建并存储在 Cloud Storage 中的 Iceberg 表。与使用 BigLake metastore 的所有表一样，它们可以由开源引擎和 BigQuery 读取。不过，只有 BigQuery 引擎可以直接写入这些表。如果您希望 BigQuery 全代管式提取、转换和加载 (ETL) 工作流，此选项是最佳选择。
- 标准 BigQuery 表由 BigQuery 完全管理，并具有最先进的数据分析和管理功能。您仍然可以将这些表连接到 BigLake metastore。此选项最适合非 Iceberg 表。
- 外部表是指 BigLake metastore 之外的表。这些表的数据和元数据完全由您自行管理，您完全依赖于开放表格式（例如 Iceberg、Apache Hudi 或 Delta Lake）的功能。BigQuery 只能读取这些表中的数据。如果您想在第三方目录中自行管理数据和元数据，请选择此选项。
您可以使用下表比较表格式选项：
| 外部表 | BigLake Iceberg 表 | BigQuery 中的 BigLake Iceberg 表 | 标准 BigQuery 表 | |
|---|---|---|---|---|
| Metastore | 外部或自托管 metastore | BigLake metastore | BigLake metastore | BigQuery |
| 存储 | Cloud Storage / Amazon S3 / Azure | Cloud Storage | Cloud Storage | BigQuery |
| 存储空间优化 | 由客户或第三方管理 | 由客户或第三方管理 | 由 Google 管理 | 由 Google 管理 |
| 读取/写入 |
开源引擎（读取/写入） BigQuery（只读） |
开源引擎（读取/写入） BigQuery（只读） |
开源引擎（通过 Iceberg 库实现只读操作，通过 BigQuery Storage API 实现读/写互操作性）
BigQuery（读/写） |
开源引擎（通过 BigQuery Storage API 实现读/写互操作性） BigQuery（读/写） |
| 使用场景 | 用于 BigQuery 加载的暂存表、仅限查询的旧版表 | 开放式湖仓一体 | 开放式湖仓一体，具有高性能的企业级存储，可用于高级分析、流式处理和 AI | 适用于高级分析、流式传输和 AI 的企业级存储 |