Introduzione alle query continue

Questo documento descrive le query continue di BigQuery.

Le query continue di BigQuery sono istruzioni SQL eseguite ininterrottamente. Le query continue ti consentono di analizzare i dati in arrivo in BigQuery in tempo reale. Puoi inserire le righe di output prodotte da una query continua in una tabella BigQuery o esportarle in Pub/Sub, Bigtable o Spanner. Le query continue possono elaborare i dati scritti nelle tabelle BigQuery standard utilizzando uno dei seguenti metodi:

• L'API BigQuery Storage Write
• Il metodo tabledata.insertAll
• Caricamento in batch
• L'istruzione DML INSERT
• Istruzioni Data Manipulation Language (DML) di mutazione come DELETE, UPDATE e MERGE durante l'esportazione dei dati in Pub/Sub.
• Scrive i risultati di una query batch in una tabella permanente
• Scrive i risultati di una query continua BigQuery in una tabella permanente.
• Una sottoscrizione Pub/Sub BigQuery
• Scritture da Dataflow a BigQuery
• Scritture da Datastream a BigQuery utilizzando la modalità di scrittura di sola aggiunta

Puoi utilizzare le query continue per eseguire attività sensibili al tempo, ad esempio creare e agire immediatamente in base agli insight, applicare l'inferenza di machine learning (ML) in tempo reale e replicare i dati in altre piattaforme. In questo modo puoi utilizzare BigQuery come motore di elaborazione dei dati basato su eventi per la logica decisionale della tua applicazione.

Il seguente diagramma mostra i flussi di lavoro comuni per le query continue:

Casi d'uso

Ecco alcuni casi d'uso comuni in cui potresti voler utilizzare le query continue:

• Servizi di interazione con i clienti personalizzati: utilizza l'AI generativa per creare messaggi personalizzati per ogni interazione con i clienti.
• Rilevamento delle anomalie: crea soluzioni che ti consentono di eseguire il rilevamento di anomalie e minacce su dati complessi in tempo reale, in modo da poter reagire più rapidamente ai problemi.
• Pipeline basate su eventi personalizzabili: utilizza l'integrazione di query continua con Pub/Sub per attivare applicazioni downstream in base ai dati in entrata.
• Arricchimento dei dati ed estrazione delle entità: utilizza query continue per eseguire l'arricchimento e la trasformazione dei dati in tempo reale utilizzando funzioni SQL e modelli di machine learning.
• Estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) inversi: esegui l'ETL inversa in tempo reale in altri sistemi di archiviazione più adatti per la pubblicazione di applicazioni a bassa latenza. Ad esempio, analizzare o migliorare i dati degli eventi scritti in BigQuery e poi trasmetterli in streaming a Bigtable o Spanner per la pubblicazione delle applicazioni.
• Attivazione autonoma degli agenti: attiva pipeline di dati agentici in tempo reale in base a eventi complessi rilevati nei flussi di dati live. Per un esempio, consulta il codelab Crea un agente di dati basato su eventi con BigQuery e Agent Development Kit (ADK).
• Monitoraggio autonomo degli agenti: sviluppa il monitoraggio e gli avvisi automatizzati in tempo reale per le interazioni agentiche in tempo reale utilizzando il plug-in di analisi degli agenti BigQuery, che trasmette in streaming tutti i dati di traccia degli agenti, l'utilizzo degli strumenti e i log operativi direttamente in BigQuery per una visibilità approfondita della tua forza lavoro AI.

Funzionalità supportata

Le seguenti operazioni sono supportate nelle query continue:

• Esecuzione di istruzioni INSERT per scrivere i dati di una query continua in una tabella BigQuery.

• Esecuzione di istruzioni EXPORT DATA per pubblicare l'output della query continua negli argomenti Pub/Sub. Per maggiori informazioni, consulta Esporta dati in Pub/Sub.

  Da un argomento Pub/Sub, puoi utilizzare i dati con altri servizi, ad esempio eseguire l'analisi dei flussi di dati utilizzando Dataflow o utilizzare i dati in un flusso di lavoro di integrazione delle applicazioni.

• Esecuzione di istruzioni EXPORT DATA per esportare i dati da BigQuery alle tabelle Bigtable. Per ulteriori informazioni, vedi Esportare dati in Bigtable.

• Esecuzione di istruzioni EXPORT DATA per esportare i dati da BigQuery alle tabelle Spanner. Per saperne di più, consulta Esportare i dati in Spanner (ETL inversa).

• Chiamata delle seguenti funzioni di AI generativa:

  • AI.GENERATE

  • AI.GENERATE_TEXT

    • Questa funzione richiede un modello remoto BigQuery ML su un modello Vertex AI.

• Chiamata delle seguenti funzioni di AI:

  • ML.UNDERSTAND_TEXT
  • ML.TRANSLATE

  Queste funzioni richiedono un modello remoto BigQuery ML tramite un'API Cloud AI.

• Normalizzare i dati numerici utilizzando la funzione ML.NORMALIZER.

• Analisi ed elaborazione dei dati JSON, incluso il supporto per le funzioni JSON e l'annidamento JSON.

• Utilizzo di funzioni GoogleSQL stateless, ad esempio funzioni di conversione. Nelle funzioni stateless, ogni riga viene elaborata indipendentemente dalle altre righe della tabella.

• Utilizzo di operazioni con stato, ad esempio JOIN, aggregazioni e aggregazioni di finestre. Nelle operazioni con stato, lo stato dei dati importati viene mantenuto in più righe o intervalli di tempo per calcolare un risultato accurato.

• Utilizzando la funzione APPENDS della cronologia delle modifiche per elaborare i dati aggiunti da un momento specifico.

• Utilizzo della CHANGES funzione della cronologia delle modifiche per elaborare i dati modificati, inclusi gli accodamenti e le mutazioni, da un momento specifico quando esporti i dati in Pub/Sub. Tuttavia, CHANGES non è supportato quando si utilizza un'operazione con stato.

Operazioni stateful supportate

Anteprima

Questa funzionalità è soggetta ai "Termini dell'offerta pre-GA" nella sezione dei Termini di servizio generali dei Termini specifici dei servizi. Le funzionalità pre-GA sono disponibili "così come sono" e potrebbero avere un supporto limitato. Per ulteriori informazioni, consulta le descrizioni della fase di lancio.

Per richiedere assistenza o fornire un feedback su questa funzionalità, invia un'email all'indirizzo [e-mail].

Le operazioni con stato consentono alle query continue di eseguire analisi complesse che richiedono la conservazione delle informazioni in più righe o intervalli di tempo. Mentre le funzioni stateless elaborano ogni riga in modo indipendente, le operazioni stateful mantengono lo stato dei dati importati per supportare funzioni come JOIN, aggregazioni e aggregazioni di finestre. Questa funzionalità ti consente di correlare eventi di stream diversi o calcolare metriche nel tempo, ad esempio una media di 30 minuti, memorizzando i dati necessari nella memoria durante l'esecuzione della query.

Le query continue supportano le seguenti operazioni con stato:

• JOIN
• Aggregazioni e finestre

Autorizzazione

I token di accesso utilizzati durante l'esecuzione dei job di query continua hanno una durata (TTL) di due giorni quando vengono generati da un account utente.Google Cloud Pertanto, questi job smettono di essere eseguiti dopo due giorni. I token di accesso generati dagli account di servizio possono essere eseguiti più a lungo, ma devono comunque rispettare il runtime massimo delle query. Per saperne di più, consulta Eseguire una query continua utilizzando un service account.

Località

Per un elenco delle regioni supportate, vedi Località delle query continue di BigQuery.

Limitazioni

Le query continue sono soggette alle seguenti limitazioni:

• Lo stato dei dati importati viene mantenuto solo per le operazioni stateful in anteprima. Sebbene le query continue ora supportino alcuni tipi di JOIN, aggregazioni e aggregazioni a finestra, questi sono limitati a operazioni stateful specifiche. Non tutti i tipi di operazioni stateful sono supportati.

• Non puoi utilizzare le seguenti funzionalità SQL in una query continua, a meno che non siano elencate come operazione stateful supportata:

  • I seguenti operatori di query:

    • PIVOT
    • UNPIVOT
    • TABLESAMPLE

  • Operatori set delle query

  • La SELECT DISTINCT dichiarazione

  • EXISTS o NOT EXISTS sottoquery

  • CTE ricorsive

  • Funzioni definite dall'utente

  • Chiamate di funzioni finestra

  • Funzioni BigQuery ML diverse da quelle elencate in Funzionalità supportate

  • Istruzioni DDL (Data Definition Language)

  • Istruzioni DML (Data Manipulation Language) ad eccezione di INSERT.

  • Istruzioni Data Control Language (DCL)

  • Istruzioni EXPORT DATA che non hanno come target Bigtable, Pub/Sub o Spanner.

  • Linguaggio procedurale

  • Debug delle istruzioni

• Le query continue non supportano le seguenti origini dati:

  • Tabelle esterne.
  • Viste dello schema delle informazioni.
  • Tabelle gestite Apache Iceberg.
  • Tabelle con caratteri jolly.
  • Upsert Change Data Capture (CDC) dati.
  • Viste materializzate.
  • Viste definite da altre limitazioni delle query continue, ad esempio operazioni JOIN, funzioni di aggregazione, funzioni definite dall'utente o tabelle abilitate all'acquisizione delle modifiche ai dati.

• Le query continue non supportano le funzionalità di sicurezza column- e a livello di riga.

• L'output di una query continua è soggetto alle quote e ai limiti intrinseci del servizio di destinazione in cui viene esportato.

• Quando esporti i dati in Bigtable, Spanner o endpoint Pub/Sub puoi scegliere come target solo le risorse Bigtable, Spanner o Pub/Sub che rientrano nello stesso confine regionale di Google Cloud del set di dati BigQuery che contiene la tabella su cui stai eseguendo la query. Questa limitazione non si applica quando esporti i dati negli endpoint globali Pub/Sub. Per ulteriori informazioni sull'esportazione in un criterio di routing del profilo app Bigtable, consulta Considerazioni sulla località.

• Non puoi eseguire una query continua da un data canvas.

• Non puoi modificare l'SQL utilizzato in una query continua mentre è in esecuzione il relativo job. Per ulteriori informazioni, consulta Modificare l'SQL di una query continua.

• Se un job di query continua è in ritardo nell'elaborazione dei dati in arrivo e ha un ritardo della filigrana di output di più di 48 ore, il job non va a buon fine. Puoi eseguire di nuovo la query e utilizzare la funzione di cronologia delle modifiche APPENDS o CHANGES per riprendere l'elaborazione dal punto in cui hai interrotto il precedente job di query continua. Per saperne di più, consulta Avvia una query continua da un momento specifico.

• Una query continua configurata con un account utente può essere eseguita per un massimo di due giorni. Una query continua configurata con un account di servizio può essere eseguita per un massimo di 150 giorni. Quando viene raggiunto il runtime massimo della query, la query non va a buon fine e l'elaborazione dei dati in arrivo si interrompe.

• Sebbene le query continue siano create utilizzando le funzionalità di affidabilità di BigQuery, possono verificarsi problemi temporanei occasionali. I problemi potrebbero comportare una certa quantità di rielaborazione automatica della query continua, il che potrebbe comportare la duplicazione dei dati nell'output della query continua. Progetta i sistemi downstream per gestire questi scenari.

Limitazioni delle prenotazioni

• Per eseguire query continue, devi creare prenotazioni per la versione Enterprise o Enterprise Plus. Le query continue non supportano il modello di fatturazione di calcolo on demand.
• Quando crei un CONTINUOUS assegnazione di prenotazione, la prenotazione associata è limitata a un massimo di 500 slot. Puoi richiedere un aumento di questo limite contattando [e-mail].
• Non puoi creare un'assegnazione di prenotazione che utilizzi un tipo di prestazione diverso nella stessa prenotazione di un'assegnazione di prenotazione di query continua.
• Non puoi configurare la concorrenza delle query continue. BigQuery determina automaticamente il numero di query continue che possono essere eseguite contemporaneamente in base alle assegnazioni di prenotazione disponibili che utilizzano il tipo di prestazione CONTINUOUS.
• Quando esegui più query continue utilizzando la stessa prenotazione, i singoli job potrebbero non dividere equamente le risorse disponibili, come definito da BigQuery fairness.

Scalabilità automatica degli slot

Le query continue possono utilizzare la scalabilità automatica degli slot per scalare dinamicamente la capacità allocata in base al workload. Man mano che il carico di lavoro delle query continue aumenta o diminuisce, BigQuery regola dinamicamente gli slot.

Una volta avviata, una query continua ascolta attivamente i dati in arrivo, che consumano risorse slot. Mentre una prenotazione con una query continua in esecuzione non viene fare lo scale down a zero slot, una query continua inattiva che ascolta principalmente i dati in arrivo dovrebbe consumare una quantità minima di slot, in genere circa 1 slot.

Condivisione di slot inattivi

Le query continue possono utilizzare la condivisione degli slot inattivi per condividere le risorse degli slot inutilizzati con altre prenotazioni e tipi di job.

• Per eseguire una query continua è ancora necessario un CONTINUOUS assegnazione di prenotazione e non è possibile fare affidamento esclusivamente sugli slot inattivi di altre prenotazioni. Pertanto, un'assegnazione di prenotazione CONTINUOUS richiede una base di riferimento di slot diversa da zero o una configurazione di scalabilità automatica di slot diversa da zero.
• Sono condivisibili solo gli slot di riferimento inattivi o gli slot impegnati di un'assegnazione di prenotazione CONTINUOUS. Gli slot scalati automaticamente non sono condivisibili come slot inattivi per altre prenotazioni.

Prezzi

Le query continue utilizzano i prezzi di calcolo della capacità di BigQuery, che vengono misurati in slot. Per eseguire query continue, devi disporre di una prenotazione che utilizzi Enterprise o Enterprise Plus e di un assegnazione di prenotazione che utilizzi il tipo di prestazione CONTINUOUS.

L'utilizzo di altre risorse BigQuery, come l'importazione e l'archiviazione dei dati, viene addebitato alle tariffe indicate nei prezzi di BigQuery.

L'utilizzo di altri servizi che ricevono risultati di query continua o che vengono chiamati durante l'elaborazione di query continua viene addebitato alle tariffe pubblicate per questi servizi. Per i prezzi di altri servizi Google Cloud utilizzati dalle query continue, consulta i seguenti argomenti:

• Prezzi di Bigtable
• Prezzi di Pub/Sub
• Prezzi di Spanner
• Prezzi di Agent Platform

Passaggi successivi

Prova a creare una query continua.