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

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

  • Analytics Hub-Publisher (roles/analyticshub.publisher): weitergegebene Daten in Echtzeit in Ihrem Partnernetzwerk oder in Ihrer eigenen Organisation freigeben. Mit Einträgen können Sie Daten freigeben, ohne sie zu replizieren, und 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. Sie können Ihre Abos mithilfe der Aboressource verwalten, in der Informationen zum Abonnenten gespeichert sind und die die Verbindung zwischen Publisher und Abonnent darstellt.

  • Analytics Hub-Betrachter (roles/analyticshub.viewer): Durchsuchen Sie die Datenaustausche und Einträge, auf die Sie in der BigQuery-Freigabe Zugriff haben. Wenn Sie keine Aboberechtigungen für Einträge haben, können Sie beim Publisher die Berechtigung für den Zugriff auf die freigegebenen Daten anfordern. 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): Erstellt Datenaustausche, über die Publisher weitergegebene Daten freigeben können, und gewährt Daten-Publishern und -Abonnenten Berechtigungen für den Zugriff auf diese Datenaustausche.

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 innerhalb eines Datenpools 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 Datenweitergabe 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 Sicherheit auf Spaltenebene und 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, mit dem Publisher Dateneinträge freigeben und Abonnenten direkt darauf zugreifen können. Er enthält Einträge, die auf freigegebene Datasets 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 Datenpool erstellen, können Sie ihm die E-Mail-Adresse der Hauptkontaktperson zuweisen, damit Abonnenten den Inhaber des Datenpools 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, Links zur Dokumentation und relevante Anleitungen für Abonnenten angeben. Wenn Sie einen Eintrag erstellen, können Sie diesem die E-Mail-Adresse einer Hauptkontaktperson sowie Anbieter- und Publisher-Details zuweisen. Weitere Informationen finden Sie unter Einträge verwalten.

Ein Eintrag kann zu einem der folgenden Typen gehören, basierend auf der IAM-Richtlinie, die für den Eintrag und den übergeordneten Datenpool 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 Messwert-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 Einschränkungen für ausgehenden Traffic für einen Eintrag, Abfrageergebnisse oder beides aktivieren. Wenn der ausgehende Datenverkehr eingeschränkt ist, gelten die folgenden Einschränkungen:

  • 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.
  • 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 Quell-Dataset erforderlich ist. Zusätzlich zu Standardtabellen und -ansichten unterstützen verknüpfte Datasets die folgenden autorisierten Ressourcen:

Weitere Informationen zu verknüpften Datasets finden Sie unter Einträge und Datenpools 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 Einzelhändler und Ihre Organisation verwaltet 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 rollenübergreifend freigeben.

Administratoren

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

Ein BigQuery Sharing-Administrator kann die folgenden Aufgaben ausführen:

  • Den Datenpool im Forecasting-Projekt Ihrer Organisation erstellen, aktualisieren, löschen und freigeben.
  • Andere BigQuery Sharing-Administratoren mit der Rolle „Analytics Hub Admin“ verwalten.
  • Verwalten Sie BigQuery Sharing-Publisher, 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.
  • BigQuery Sharing-Abonnenten können verwaltet werden, indem einer Google-Gruppe mit allen Anbietern die Rolle „Analytics Hub Subscriber“ (roles/analyticshub.subscriber) gewährt wird. 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 Datenpools verwalten.

Publisher

In diesem Szenario verpacken Datenpublisher Lieferketten-Datasets in separate Einträge, um die Anforderungen der Anbieter zu erfüllen. 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 Abonnentenprojekten und ‑organisationen.
  • Gesamtzahl der verarbeiteten Zeilen und Byte.

Weitere Informationen finden Sie unter Einträge verwalten.

Abonnenten

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

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

Monetarisierung von Daten

Angenommen, Sie sind ein Anbieter von Finanzdaten mit kuratierten Datasets zu historischen Aktienkursen in einem Google Cloud Projekt namens 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 dann dem Team, das den kommerziellen Datenaustausch verwaltet, die Rolle „Analytics Hub-Administrator“ (roles/analyticshub.admin) zu. Prinzipale mit dieser Rolle sind BigQuery Sharing-Administratoren.

Ein Administrator von BigQuery Sharing kann die folgenden Aufgaben ausführen:

  • Erstellen Sie einen öffentlichen Datenpool und binden Sie ihn in Cloud Marketplace ein.
  • Verwalten Sie BigQuery Sharing-Publisher, indem Sie Data Engineers, die für das Erstellen kommerzieller Einträge verantwortlich sind, 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 Publisher Finanzdatenprodukte in gestaffelte Einträge, die auf Abomodellen basieren. Publisher erstellen die folgenden Einträge:

  • Eintrag A: Global Equity Prices (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 Abonnentenprojekten und ‑organisationen.
  • Gesamtzahl der verarbeiteten Zeilen und Byte.

Weitere Informationen finden Sie unter Einträge verwalten.

Abonnenten

Abonnenten können Einträge in BigQuery Sharing oder direkt im Cloud Marketplace durchsuchen. 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 Daten manuell aufnehmen oder Dateien replizieren zu müssen.

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

Preise

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

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

Ressource Publisher-Kosten Abonnentenkosten Weitere Informationen
BigQuery-Datasets Datenspeicher Abfragen, die für die freigegebenen Daten ausgeführt werden (On-Demand- oder kapazitätsbasierte Preise) 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 Blattsymbol Niedriger CO2-Wert
Niederlande europe-west4 Blattsymbol Niedriger CO2-Wert
Paris europe-west9 Blattsymbol Niedriger CO2-Wert
Turin europe-west12 Blattsymbol Niedriger CO2-Wert
Warschau europe-central2 Blattsymbol Niedriger CO2-Wert
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-Programme:

Beschränkungen

In den folgenden Abschnitten werden die Einschränkungen für die BigQuery-Freigabe in Bezug auf den Betrieb und die Interoperabilität 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 Routineabfrage, einschließlich Projekt-IDs, und andere Datasets, die autorisierten Ansichten zugrunde liegen. Dabei sollten nie Verschlüsselungsschlüssel oder andere Informationen enthalten sein, die Sie in der Abfrage der freigegebenen Ansicht oder der Routineabfrage als vertraulich einstufen.
  • Freigegebene Datasets werden in Knowledge Catalog indexiert. Schema-Updates für ein freigegebenes Dataset sind für Abonnenten sofort verfügbar. Wenn jedoch mehr als 100 Abonnenten oder Tabellen in einem freigegebenen Dataset vorhanden sind, kann die Indexierung von Aktualisierungen bis zu 18 Stunden dauern. Aufgrund der Verzögerung bei der Indexierung können Abonnenten nicht sofort in der Google Cloud Console nach aktualisierten Ressourcen suchen.
  • Freigegebene Themen werden im 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 für multiregionale Einträge

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 freigegebene 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:

  • Für Einträge, die vor dem 20. Juli 2023 abonniert wurden, können Sie keine Nutzungsmesswerte abrufen.
  • Die Nutzungsmesswerte für externe Tabellen für die Felder num_rows_processed und total_bytes_processed enthalten möglicherweise ungenaue Daten.

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

  • 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. Sie können sich Details in der Ansicht INFORMATION_SCHEMA.ROUTINES ansehen, aber nicht in der Ansicht INFORMATION_SCHEMA.SHARED_DATASET_USAGE. Weitere Informationen finden Sie unter INFORMATION_SCHEMA-Ansichten verwenden.

Einschränkungen von VPC Service Controls und 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, es sei denn, Sie konfigurieren entsprechende Regeln für ein- und ausgehenden Traffic für Publisher-Projekte, Datenpoolprojekte und Abonnentenprojekte. 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