Einführung in BigQuery Sharing

BigQuery Sharing (früher Analytics Hub) ist eine Datenaustauschplattform, über die Sie Daten sicher organisationsübergreifend freigeben, finden und darauf zugreifen können, ohne Daten zu replizieren.

Mit BigQuery-Freigabe können Sie kuratierte Datasets von Drittanbietern und Google finden und mit Ihren internen Daten kombinieren, um Analyse- und Machine-Learning-Initiativen zu erweitern.

Mit IAM-Rollen (Identity and Access Management) für BigQuery Sharing können Sie die folgenden BigQuery Sharing-Aufgaben ausführen:

  • Analytics Hub-Publisher (roles/analyticshub.publisher): Daten in Echtzeit mit Ihrem Partnernetzwerk oder in Ihrer eigenen Organisation teilen. Mit Einträgen können Sie Daten freigeben, ohne die Daten zu replizieren. Sie können Einträge im Google Cloud Marketplace oder über Ihre eigenen Kanäle monetarisieren. Sie können einen Katalog analysefähiger Datenquellen mit detaillierten Berechtigungen erstellen, um Daten an autorisierte Abonnenten zu senden. Sie können auch Abos verwalten und die Nutzungsmesswerte für Ihre Einträge aufrufen.

  • Analytics Hub Subscriber (roles/analyticshub.subscriber): Daten finden, weitergegebene Daten mit Ihren vorhandenen Daten kombinieren und die integrierten Funktionen von BigQuery nutzen. Wenn Sie einen Eintrag abonnieren, wird in Ihrem Google Cloud Projekt ein verknüpftes Dataset oder ein verknüpftes Pub/Sub-Abo erstellt. Verwenden Sie zum Verwalten Ihrer Abos die Aboressource, in der Informationen zum Abonnenten gespeichert sind und die die Verbindung zwischen Publisher und Abonnent darstellt.

  • Analytics Hub-Betrachter (roles/analyticshub.viewer): Sie können die Datenaustausche und Einträge durchsuchen, auf die Sie in BigQuery-Freigaben zugreifen können. Wenn Sie keine Berechtigungen zum Abonnieren von Einträgen haben, können Sie den Publisher um Zugriff auf die weitergegebenen Daten bitten. Sie können kommerzielle Einträge, die im Cloud Marketplace eingebunden sind, sowohl in BigQuery Sharing als auch im Cloud Marketplace finden.

  • Analytics Hub-Administrator (roles/analyticshub.admin): Er kann Datenpools erstellen, mit denen Publisher Daten freigeben können, und Daten-Publishern und -Abonnenten Berechtigungen für den Zugriff auf diese Datenpools gewähren.

Weitere Informationen finden Sie unter Analytics Hub-Rollen konfigurieren.

Architektur

BigQuery-Freigabe basiert auf einem Modell zum Veröffentlichen und Abonnieren vonGoogle Cloud -Datenressourcen, bei dem Daten an einer zentralen Stelle freigegeben werden können, ohne kopiert zu werden. BigQuery Sharing unterstützt die folgenden Ressourcen:

  • BigQuery-Datasets
  • Pub/Sub-Themen

Publisher-Workflow

Im Publisher-Workflow erstellen Sie freigegebene Ressourcen in Ihrem Projekt, organisieren sie in Einträgen in einem Datenpool und gewähren Abonnenten Zugriff:

Der Workflow für die Rolle „Analytics Hub-Publisher“ mit freigegebenen Ressourcen, Datenpools und Einträgen

In den folgenden Abschnitten werden die Komponenten im Publisher-Workflow beschrieben.

Freigegebene Datasets

Ein freigegebenes Dataset ist ein BigQuery-Dataset, das die Einheit der Datenfreigabe in BigQuery Sharing ist. Durch die Trennung von Computing und Speicherung in der BigQuery-Architektur können Daten-Publisher Datasets für mehrere Abonnenten freigeben, ohne Daten zu replizieren. Als Publisher erstellen oder verwenden Sie ein vorhandenes BigQuery-Dataset in Ihrem Projekt mit den folgenden unterstützten Objekten:

Freigegebene Datasets unterstützen die Sicherheit auf Spaltenebene und die Sicherheit auf Zeilenebene.

Freigegebene Themen

Ein freigegebenes Thema ist ein Pub/Sub-Thema, das die Einheit der Freigabe von Streamingdaten in BigQuery ist. Als Publisher können Sie in Ihrem Projekt ein neues Pub/Sub-Thema erstellen oder ein vorhandenes verwenden und dieses an Ihre Abonnenten weitergeben.

Datenaustausch

Ein Datenpool ist ein Container, in dem Publisher Datenlisten freigeben können und Abonnenten direkt darauf zugreifen können. Er enthält Einträge, die auf freigegebene Ressourcen verweisen. Publisher und Administratoren können Abonnenten auf Datenpool- und auf Eintragsebene Zugriff gewähren. Dadurch wird verhindert, dass explizit Zugriff auf die zugrunde liegenden freigegebenen Ressourcen gewährt wird. Wenn Sie einen Datenaustausch erstellen, können Sie ihm die E-Mail-Adresse des primären Kontakts zuweisen, damit Abonnenten den Inhaber des Datenaustauschs kontaktieren können.

Es gibt folgende Datenpooltypen:

Mit der Rolle „Analytics Hub Admin“ können Sie mehrere Datenaustausche erstellen und Teammitglieder verwalten, die BigQuery Sharing-Aufgaben ausführen.

Einträge

Ein Eintrag ist ein Verweis auf eine freigegebene Ressource, die ein Publisher in einem Datenaustausch auflistet. Als Publisher können Sie einen Eintrag erstellen und die Beschreibung der Ressource, Beispielabfragen, Beispieldaten für Nachrichten, Dokumentationslinks und relevante Anleitungen für Abonnenten angeben. Wenn Sie einen Eintrag erstellen, können Sie ihm die E-Mail-Adresse einer Hauptkontaktperson und die Details eines Anbieters sowie eines Publishers zuweisen. Weitere Informationen finden Sie unter Einträge verwalten.

Ein Eintrag kann zu einem der folgenden Typen gehören, basierend auf der IAM-Richtlinie (Identity and Access Management), die für den Eintrag und den übergeordneten Datenaustausch festgelegt ist:

  • Privater Eintrag: Standardmäßig ist ein Eintrag privat und wird direkt für bestimmte Nutzer oder Gruppen freigegeben. Beispielsweise kann ein privater Eintrag auf interne Messwerte-Datasets verweisen, die Sie für bestimmte Teams in Ihrer Organisation freigeben.
  • Öffentlicher Eintrag: wird für alle Google Cloud -Nutzer (allAuthenticatedUsers) freigegeben. Einträge in öffentlichen Datenpools sind öffentliche Einträge. Diese Einträge können Verweise auf kostenlose öffentliche Ressourcen oder kommerzielle Ressourcen sein. Wenn der Eintrag eine kommerzielle Ressource betrifft, können Abonnenten entweder direkt beim Datenanbieter Zugriff auf den Eintrag anfordern oder kommerzielle Einträge, die in den Cloud Marketplace eingebunden sind, kaufen.

Optionen für ausgehenden Datentraffic

Bei freigegebenen BigQuery-Datasets können Publisher mit Optionen für ausgehenden Datentraffic den Export von Daten aus verknüpften Datasets durch Abonnenten einschränken.

Publisher können die Einschränkung des ausgehenden Datenverkehrs für einen Eintrag, die Ergebnisse einer Abfrage oder beides aktivieren. Wenn der ausgehende Datenverkehr eingeschränkt ist, gelten die folgenden Beschränkungen:

  • Die APIs zum Kopieren, Klonen, Exportieren und Erstellen von Snapshots sind nicht verfügbar.
  • Die Optionen zum Kopieren, Klonen, Exportieren und Erstellen von Snapshots sind in der Google Cloud Console nicht verfügbar.
  • Der BigQuery Data Transfer Service ist für das eingeschränkte Dataset nicht verfügbar.
  • CREATE TABLE AS SELECT-Anweisungen und das Schreiben in eine Zieltabelle sind nicht verfügbar.
  • CREATE VIEW AS SELECT-Anweisungen und das Schreiben in eine Zielansicht sind nicht verfügbar.

Wenn Sie einen Eintrag erstellen, können Sie angemessene Optionen für ausgehenden Datenverkehr festlegen.

Abonnenten-Workflow

Im Abonnenten-Workflow durchsuchen Sie Datenpools, um Einträge zu finden, abonnieren Einträge und fragen die verknüpften Ressourcen in Ihrem Projekt ab:

Der Workflow für die Rolle „Analytics Hub-Abonnent“ mit freigegebenen Ressourcen, Datenpools, Einträgen und verknüpften Ressourcen

In den folgenden Abschnitten werden die Komponenten im Workflow für Abonnenten beschrieben.

Verknüpfte Datasets

Ein verknüpftes Dataset ist ein schreibgeschütztes BigQuery-Dataset, das als Verweis auf ein freigegebenes Dataset dient. Wenn Sie einen Eintrag abonnieren, wird ein verknüpftes Dataset in Ihrem Projekt erstellt, ohne dass Daten repliziert werden. Abonnenten können Standardtabellen und ‑ansichten in Echtzeit abfragen, aber keine Objekte im Dataset hinzufügen oder aktualisieren.

Verknüpfte Datasets sind berechtigt, auf Tabellen und Ansichten in einem freigegebenen Dataset zuzugreifen, ohne dass eine zusätzliche IAM-Autorisierung für das zugrunde liegende Quelldataset erforderlich ist. Zusätzlich zu Standardtabellen und ‑ansichten werden in verknüpften Datasets die folgenden autorisierten Ressourcen unterstützt:

Weitere Informationen zu verknüpften Datasets finden Sie unter Einträge und Datenaustauschplattformen ansehen und abonnieren.

Verknüpfte Pub/Sub-Abos

Wenn jemand einen Eintrag mit einem freigegebenen Thema abonniert, wird im Projekt des Abonnenten ein verknüpftes Pub/Sub-Abo erstellt, ohne dass das freigegebene Thema oder die Nachrichtendaten dupliziert werden. Abonnenten des verknüpften Pub/Sub-Abos können ohne zusätzliche IAM-Autorisierung für das Quellthema auf Nachrichten zugreifen, die im freigegebenen Thema veröffentlicht wurden. Publisher können Abos direkt in Pub/Sub oder über die Aboverwaltung für BigQuery Sharing verwalten.

Weitere Informationen zu verknüpften Pub/Sub-Abos finden Sie unter Streamfreigabe mit Pub/Sub.

Beispielanwendungsfälle

In diesem Abschnitt finden Sie Beispiele für die Verwendung von BigQuery Sharing für die Zusammenarbeit mit Partnern und die Monetarisierung von Daten.

Zusammenarbeit mit Partnern

Angenommen, Sie sind ein Händler und Ihre Organisation hat Echtzeitdaten zur Nachfrageprognose in einem Google Cloud -Projekt mit dem Namen Forecasting. Sie möchten diese Nachfrageprognosedaten für Hunderte von Anbietern in Ihrem Lieferkettennetzwerk freigeben. In den folgenden Abschnitten wird beschrieben, wie Sie Daten für verschiedene Rollen freigeben.

Administratoren

Als Inhaber des Projekts Forecasting aktivieren Sie die Analytics Hub API und weisen einem Teammitglied, das den Datenaustausch verwaltet, die Rolle „Analytics Hub-Administrator“ (roles/analyticshub.admin) zu. Hauptkonten mit dieser Rolle sind Administratoren von BigQuery Sharing.

Ein Administrator von BigQuery Sharing kann die folgenden Aufgaben ausführen:

  • Den Datenpool im Forecasting-Projekt Ihrer Organisation erstellen, aktualisieren, löschen und freigeben.
  • Andere Administratoren von BigQuery Sharing mit der Rolle „Analytics Hub Admin“ verwalten.
  • Sie können BigQuery Sharing-Publisher verwalten, indem Sie Mitarbeitern die Rolle „Analytics Hub Publisher“ (roles/analyticshub.publisher) zuweisen. Wenn Mitarbeiter nur Einträge aktualisieren, löschen und freigeben, aber nicht erstellen müssen, weisen Sie ihnen die Rolle „Administrator für Analytics Hub-Einträge“ (roles/analyticshub.listingAdmin) zu.
  • Verwalten Sie Abonnenten für die BigQuery-Freigabe, indem Sie einer Google-Gruppe, die alle Anbieter enthält, die Rolle „Analytics Hub-Abonnent“ (roles/analyticshub.subscriber) zuweisen. Wenn Anbieter nur verfügbare Datenpools und Einträge ansehen müssen, ohne sie zu abonnieren, weisen Sie ihnen die Rolle „Analytics Hub-Betrachter“ (roles/analyticshub.viewer) zu.

Weitere Informationen finden Sie unter IAM-Rollen für BigQuery Sharing und Datenaustausch verwalten.

Publisher

In diesem Szenario verpacken Datenpublisher Lieferkettendatasets in separate Einträge, um den Anforderungen von Anbietern gerecht zu werden. Publisher erstellen die folgenden Einträge im Projekt Forecasting:

  • Eintrag A: Bedarfsprognose-Dataset 1
  • Eintrag B: Bedarfsprognose-Dataset 2
  • Eintrag C: Bedarfsprognose-Dataset 3

Publisher können Nutzungsmesswerte für ihre freigegebenen Datasets erfassen, einschließlich der folgenden Details:

  • Jobs, die für das freigegebene Dataset ausgeführt werden
  • Verbrauchsdetails nach Projekten und Organisationen der Abonnenten.
  • Gesamtzahl der verarbeiteten Zeilen und Byte.

Weitere Informationen finden Sie unter Einträge verwalten.

Abonnenten

Abonnenten durchsuchen Einträge, auf die sie in Datenpools Zugriff haben. Anbieter abonnieren diese Einträge, um ihren Projekten Datasets als verknüpfte Datasets hinzuzufügen. Anbieter können dann Abfragen für diese verknüpften Datasets ausführen und Prognoseergebnisse in Echtzeit abrufen.

Weitere Informationen finden Sie unter Einträge und Datenpools ansehen und abonnieren.

Monetarisierung von Daten

Angenommen, Sie sind ein Anbieter von Finanzdaten mit kuratierten Datasets mit historischen Aktienkursen in einem Google Cloud Projekt mit dem Namen MarketDataSource. Sie möchten diese Daten monetarisieren, indem Sie sie externen Finanzinstituten und Händlern anbieten. In den folgenden Abschnitten wird beschrieben, wie Sie Daten über die BigQuery-Freigabe monetarisieren können.

Administratoren

Als Inhaber des Projekts MarketDataSource aktivieren Sie die Analytics Hub API und die Cloud Marketplace API und weisen dem Team, das den kommerziellen Austausch verwaltet, die Rolle „Analytics Hub-Administrator“ (roles/analyticshub.admin) zu. Hauptkonten mit dieser Rolle sind Administratoren von BigQuery Sharing.

Ein Administrator von BigQuery Sharing kann die folgenden Aufgaben ausführen:

  • Erstellen Sie einen öffentlichen Datenpool und binden Sie ihn in Cloud Marketplace ein.
  • Sie können BigQuery Sharing-Publisher verwalten, indem Sie den für die Erstellung kommerzieller Einträge zuständigen Data Engineers die Rolle „Analytics Hub Publisher“ (roles/analyticshub.publisher) zuweisen. Wenn Mitarbeiter Einträge nur aktualisieren, löschen und freigeben, nicht aber erstellen müssen, weisen Sie ihnen die Rolle „Administrator für Analytics Hub-Einträge“ (roles/analyticshub.listingAdmin) zu.
  • Kommerzielle Bedingungen und Preismodelle im Cloud Marketplace verwalten

Weitere Informationen finden Sie unter Datenpools verwalten und Kommerzielle Einträge, die in den Cloud Marketplace eingebunden sind.

Publisher

In diesem Szenario verpacken Verlage und Webpublisher Finanzdatenprodukte in gestaffelte Einträge, die auf Abomodellen basieren. Publisher erstellen die folgenden Einträge:

  • Eintrag A: Globale Aktienkurse (Monatsabo)
  • Eintrag B: Marktsignale in Echtzeit (Jahresabo)
  • Eintrag C: Historische Wirtschaftsindikatoren (kostenloser Testzeitraum)

Publisher können Nutzungsmesswerte für ihre freigegebenen Datasets erfassen, einschließlich der folgenden Details:

  • Jobs, die für das freigegebene Dataset ausgeführt werden
  • Verbrauchsdetails nach Projekten und Organisationen der Abonnenten.
  • Gesamtzahl der verarbeiteten Zeilen und Byte.

Weitere Informationen finden Sie unter Einträge verwalten.

Abonnenten

Abonnenten suchen in BigQuery Sharing oder direkt auf Cloud Marketplace nach Einträgen. Nach dem Kauf eines Abos erstellen Abonnenten ein verknüpftes Dataset in ihrem Google Cloud Projekt und können historische Daten zusammen mit proprietären Handelsmodellen abfragen, ohne manuelle Datenaufnahme oder Dateireplikation.

Weitere Informationen finden Sie unter Einträge und Datenpools ansehen und abonnieren.

Preise

Für die Verwaltung von Datenpools oder Einträgen in BigQuery-Freigabe fallen keine zusätzlichen Kosten an.

In der folgenden Tabelle sind die Preismodelle für unterstützte Ressourcen zusammengefasst:

Ressource Publisher-Kosten Kosten für Abonnenten Weitere Informationen
BigQuery-Datasets Datenspeicher Abfragen, die für die weitergegebenen Daten ausgeführt werden (On-Demand- oder Kapazitätsbasiertes-Preismodell) BigQuery-Preise
Pub/Sub-Themen Geschriebene Daten (Veröffentlichungsdurchsatz) und ausgehender Netzwerktraffic (falls zutreffend) Gelesene Daten (Abonnentendurchsatz) und ausgehender Netzwerktraffic (falls zutreffend) Pub/Sub – Preise

Unterstützte Regionen

BigQuery Sharing wird in den folgenden Regionen und Multiregionen unterstützt:

Regionen

In der folgenden Tabelle sind die Regionen in Amerika aufgeführt, in denen Sharing verfügbar ist.
Beschreibung der Region Name der Region Details
Columbus, Ohio us-east5
Dallas us-south1 Blattsymbol Niedriger CO2-Wert
Iowa us-central1 Blattsymbol Niedriger CO2-Wert
Las Vegas us-west4
Los Angeles us-west2
Mexiko northamerica-south1
Montreal northamerica-northeast1 Blattsymbol Niedriger CO2-Wert
Northern Virginia us-east4
Oklahoma us-central2 Blattsymbol Niedriger CO2-Wert
Oregon us-west1 Blattsymbol Niedriger CO2-Wert
Salt Lake City us-west3
São Paulo southamerica-east1 Blattsymbol Niedriger CO2-Wert
Santiago southamerica-west1
South Carolina us-east1
Toronto northamerica-northeast2
In der folgenden Tabelle sind die Regionen im asiatisch-pazifischen Raum aufgeführt, in denen Sharing verfügbar ist.
Beschreibung der Region Name der Region Details
Delhi asia-south2
Hongkong asia-east2
Jakarta asia-southeast2
Melbourne australia-southeast2
Mumbai asia-south1
Osaka asia-northeast2
Seoul asia-northeast3
Singapur asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Taiwan asia-east1
Tokio asia-northeast1
In der folgenden Tabelle sind die Regionen in Europa aufgeführt, in denen Sharing verfügbar ist.
Beschreibung der Region Name der Region Details
Belgien europe-west1 Blattsymbol Niedriger CO2-Wert
Berlin europe-west10
Finnland europe-north1 Blattsymbol Niedriger CO2-Wert
Frankfurt europe-west3
London europe-west2 Blattsymbol Niedriger CO2-Wert
Madrid europe-southwest1 Blattsymbol Niedriger CO2-Wert
Mailand europe-west8
Niederlande europe-west4 Blattsymbol Niedriger CO2-Wert
Paris europe-west9 Blattsymbol Niedriger CO2-Wert
Turin europe-west12
Warschau europe-central2
Zürich europe-west6 Blattsymbol Niedrige CO2-Bilanz
In der folgenden Tabelle sind die Regionen im Nahen Osten aufgeführt, in denen Sharing verfügbar ist.
Beschreibung der Region Name der Region Details
Dammam me-central2
Doha me-central1
Tel Aviv me-west1
In der folgenden Tabelle sind die Regionen in Afrika aufgeführt, in denen Sharing verfügbar ist.
Beschreibung der Region Name der Region Details
Johannesburg africa-south1

Multiregionen

In der folgenden Tabelle sind die Multiregionen aufgeführt, in denen Sharing verfügbar ist.
Beschreibung des multiregionalen Standorts Name des multiregionalen Standorts
Rechenzentren in Mitgliedsstaaten der Europäischen Union1 EU
Rechenzentren in den USA US

1 Daten in der Multiregion EU werden nicht in den Rechenzentren europe-west2 (London) oder europe-west6 (Zürich) gespeichert.

Omni-Regionen

In der folgenden Tabelle sind die Omni-Regionen aufgeführt, in denen Sharing verfügbar ist.
Beschreibung der Omni-Region Name der Omni-Region
AWS
AWS – US East (N. Virginia) aws-us-east-1
AWS – US West (Oregon) aws-us-west-2
AWS – Asiatisch-pazifischer Raum (Seoul) aws-ap-northeast-2
AWS – Asiatisch-pazifischer Raum (Sydney) aws-ap-southeast-2
AWS - Europa (Irland) aws-eu-west-1
AWS – Europa (Frankfurt) aws-eu-central-1
Azure
Azure – East US 2 azure-eastus2

Kontingente

Informationen zu Kontingenten und Limits für BigQuery Sharing-Ressourcen finden Sie unter Kontingente und Limits.

Compliance

Da BigQuery Sharing Teil von BigQuery ist, erfüllt die Funktion die folgenden Compliance-Programmen:

Beschränkungen

In den folgenden Abschnitten werden die betrieblichen Einschränkungen und Einschränkungen der Interoperabilität für die BigQuery-Freigabe beschrieben.

Allgemeine Ressourcenbeschränkungen

Für die BigQuery-Freigabe gelten die folgenden allgemeinen Ressourcenbeschränkungen:

  • Ein freigegebenes Dataset kann maximal 1.000 verknüpfte Datasets haben.
  • Ein freigegebenes Thema kann maximal 10.000 Pub/Sub-Abos haben. Dieses Limit gilt auch für verknüpfte Pub/Sub-Abos sowie für Abos, die direkt in Pub/Sub erstellt wurden.
  • Ein Dataset mit nicht unterstützten Ressourcen kann nicht als freigegebenes Dataset ausgewählt werden. Informationen zu unterstützten Objekten finden Sie unter Freigegebene Datasets.
  • Sie können für einzelne Tabellen in einem verknüpften Dataset keine IAM-Rollen oder IAM-Richtlinien festlegen. Wenden Sie sie stattdessen auf Ebene des verknüpften Datasets an.
  • Sie können an Tabellen in einem verknüpften Dataset keine IAM-Tags anhängen. Wenden Sie sie stattdessen auf Ebene des verknüpften Datasets an.
  • Bei verknüpften Datasets, die vor dem 25. Juli 2023 erstellt wurden, werden keine Backfills durch die Aboressource vorgenommen. Nur Abos, die nach dem 25. Juli 2023 erstellt wurden, funktionieren mit den API-Methoden.

Einschränkungen für Publisher

Wenn Sie ein Publisher sind, gelten die folgenden Einschränkungen für die BigQuery-Interoperabilität:

  • Sie müssen Abonnenten die Berechtigung zum Lesen des Quelldatasets explizit erteilen, damit sie Ansichten in verknüpften Datasets abfragen können. Als Best Practice sollten Sie autorisierte Ansichten erstellen, um Abonnenten Zugriff auf Ansichtsdaten zu gewähren, ohne ihnen Zugriff auf die zugrunde liegenden Quelldaten zu erteilen.
  • Der Abfrageplan enthält die Abfrage der freigegebenen Ansicht und die Routinenabfragedefinitionen, einschließlich Projekt-IDs, und andere Datasets, die autorisierten Ansichten zugrunde liegen. Dabei sollten nie vertrauliche Informationen wie Verschlüsselungsschlüssel enthalten sein.
  • Freigegebene Datasets werden in Data Catalog (eingestellt) und Knowledge Catalog indexiert. Schema-Updates für ein freigegebenes Dataset sind für Abonnenten sofort verfügbar. Wenn es jedoch mehr als 100 Abonnenten oder Tabellen in einem freigegebenen Dataset gibt, kann es bis zu 18 Stunden dauern, bis Aktualisierungen indexiert werden. Aufgrund der Verzögerung bei der Indexierung können Abonnenten nicht sofort in der Google Cloud Console nach aktualisierten Ressourcen suchen.
  • Freigegebene Themen werden in Data Catalog (eingestellt) und Knowledge Catalog indexiert, Sie können jedoch nicht speziell nach dem Ressourcentyp filtern.
  • Wenn Sie Richtlinien für die Sicherheit auf Zeilenebene oder Datenmaskierung für die aufgeführten Tabellen konfigurieren, müssen Abonnenten eine Enterprise- oder Enterprise Plus-Version verwenden, um Abfragejobs für das verknüpfte Dataset auszuführen. Informationen zu Editionen finden Sie unter Einführung in BigQuery-Editionen.

Einschränkungen für Abonnenten

Wenn Sie Abonnent sind, gelten die folgenden Einschränkungen für die BigQuery-Interoperabilität:

Einschränkungen bei multiregionalen Einträgen

Für Einträge, die sich über mehrere Regionen erstrecken, gelten die folgenden Einschränkungen:

  • Einträge für mehrere Regionen werden nur für freigegebene Datasets und verknüpfte Dataset-Replikate unterstützt. Einträge für mehrere Regionen werden für gemeinsame Pub/Sub-Themen oder ‑Abos nicht unterstützt.
  • Einträge für mehrere Regionen werden in Data-Clean-Rooms nicht unterstützt.
  • Einträge für mehrere Regionen werden in BigQuery Omni-Regionen nicht unterstützt.

Einschränkungen bei Nutzungsmesswerten

Für Nutzungsmesswerte gelten die folgenden Einschränkungen:

  • Nutzungsmesswerte sind für Einträge, für die vor dem 20. Juli 2023 ein Abo abgeschlossen wurde, nicht verfügbar.
  • Die Messwerte zur Verwendung externer Tabellen für die Felder num_rows_processed und total_bytes_processed enthalten möglicherweise ungenaue Daten.

  • Nutzungsmesswerte für den Verbrauch werden nur für die Verwendung mit BigQuery-Jobs unterstützt. Die folgenden Ressourcen unterstützen keine Messwerte zum Verbrauch:

  • Nutzungsmesswerte für Ansichten werden nur für Abfragen nach dem 22. April 2024 erfasst.

  • Nutzungsmesswerte werden für verknüpfte Pub/Sub-Abos in BigQuery nicht erfasst. Sie können die Nutzung direkt in Pub/Sub aufrufen.

  • Gespeicherte SQL-Prozeduren sind im Dashboard mit den Nutzungsmesswerten für BigQuery Sharing nicht verfügbar. Details können Sie in der Ansicht INFORMATION_SCHEMA.ROUTINES, aber nicht in der Ansicht INFORMATION_SCHEMA.SHARED_DATASET_USAGE sehen. Weitere Informationen finden Sie unter INFORMATION_SCHEMA-Ansichten verwenden.

VPC Service Controls und Einschränkungen von Salesforce Data 360

Die folgenden Einschränkungen gelten für VPC Service Controls und Salesforce Data 360:

  • Veröffentlichen Sie keine weitergegebenen Daten und hosten Sie keinen Datenaustausch in Projekten innerhalb von VPC Service Controls-Perimetern, sofern Sie keine entsprechenden Regeln für ein- und ausgehenden Traffic für Publisher-, Datenpool- und Abonnentenprojekte konfigurieren. Weitere Informationen finden Sie unter VPC Service Controls-Regeln freigeben.
  • Data 360-Daten werden als Ansichten freigegeben. Als Abonnent können Sie nicht auf die zugrunde liegenden Tabellen zugreifen, auf die die Ansichten verweisen.

Nächste Schritte