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持續查詢簡介

本文件說明 BigQuery 持續查詢。

BigQuery 持續查詢是會持續執行的 SQL 陳述式，持續查詢可讓您即時在 BigQuery 中分析傳入的資料。您可以將持續性查詢產生的輸出資料列插入 BigQuery 資料表，或匯出至 Pub/Sub 或 Bigtable。持續性查詢可以使用下列任一方法，處理已寫入標準 BigQuery 資料表的資料：

您可以使用持續查詢執行時間敏感的作業，例如建立洞察並立即採取行動、套用即時機器學習 (ML) 推論，以及將資料複製到其他平台。這樣一來，您就能將 BigQuery 做為應用程式決策邏輯的事件驅動資料處理引擎。

下圖顯示常見的持續查詢工作流程：

圖表說明常見的 BigQuery 持續查詢工作流程，包括資料擷取、處理，以及匯出至 Bigtable 和 Pub/Sub 等目的地。

用途

以下是可能需要使用持續查詢的常見用途：

個人化客戶互動服務：使用生成式 AI 為每位客戶互動建立客製化訊息。
異常偵測：建立解決方案，讓您即時對複雜資料執行異常偵測和威脅偵測，以便更快速地回應問題。
可自訂的事件導向管道：使用持續查詢整合 Pub/Sub，根據傳入的資料觸發下游應用程式。
資料增強和實體擷取：使用持續查詢，透過 SQL 函式和機器學習模型執行即時資料增強和轉換。
反向擷取、轉換和載入 (ETL)：將即時反向 ETL 轉移至其他更適合低延遲應用程式服務的儲存系統。例如，分析或強化寫入 BigQuery 的事件資料，然後將資料串流至 Bigtable 以供應用程式服務。

支援的作業

持續性查詢支援下列運算：

執行 INSERT 陳述式，將持續查詢的資料寫入 BigQuery 資料表。
執行 EXPORT DATA 陳述式，將持續查詢輸出內容發布至 Pub/Sub 主題。詳情請參閱「將資料匯出至 Pub/Sub」。

您可以透過 Pub/Sub 主題，將資料與其他服務搭配使用，例如使用 Dataflow 執行串流分析，或在應用程式整合工作流程中使用資料。
執行 EXPORT DATA 陳述式，將資料從 BigQuery 匯出至 Bigtable 資料表。詳情請參閱「將資料匯出至 Bigtable」。
呼叫下列生成式 AI 函式：
- ML.GENERATE_TEXT
使用這個函式時，您必須在 Vertex AI 模型上建立 BigQuery ML 遠端模型。
呼叫下列 AI 函式：
- ML.UNDERSTAND_TEXT
- ML.TRANSLATE
這些函式需要透過 Cloud AI API 建立 BigQuery ML 遠端模型。
使用 ML.NORMALIZER 函式將數值資料正規化。
使用無狀態 GoogleSQL 函式，例如轉換函式。在無狀態函式中，每個資料列都會與表格中的其他資料列獨立處理。
使用 APPENDS 變更記錄函式，從特定時間點開始執行持續查詢處理作業。

授權

執行持續查詢工作時使用的 Google Cloud 存取權杖，如果是由使用者帳戶產生，則存留時間 (TTL) 為兩天。因此，這類工作會在兩天後停止執行。服務帳戶產生的存取權存證可執行的時間較長，但仍須遵守查詢的最大執行時間。詳情請參閱「使用服務帳戶執行持續查詢」。

位置

系統支援下列位置的持續性查詢：

	地區說明	地區名稱	詳細資料
美洲
	愛荷華州	`us-central1`	二氧化碳排放量低₂
	蒙特婁	`northamerica-northeast1`	二氧化碳排放量低₂
	北維吉尼亞州	`us-east4`
	奧勒岡州	`us-west1`	二氧化碳排放量低₂
	南卡羅來納州	`us-east1`
	美國 (多個區域)	`us`
亞太地區
	德里	`asia-south2`
	香港	`asia-east2`
	雅加達	`asia-southeast2`
	孟買	`asia-south1`
	首爾	`asia-northeast3`
	新加坡	`asia-southeast1`
	雪梨	`australia-southeast1`
	台灣	`asia-east1`
	東京	`asia-northeast1`
歐洲
	比利時	`europe-west1`	二氧化碳排放量低₂
	歐盟多個區域	`eu`
	法蘭克福	`europe-west3`	二氧化碳排放量低
	倫敦	`europe-west2`	二氧化碳排放量低₂
	荷蘭	`europe-west4`	二氧化碳排放量低

限制

持續性查詢有下列限制：

BigQuery 持續查詢不會維護已攝取資料的狀態。系統不支援依賴狀態的常見作業，例如 JOIN、匯總函式或時間窗函式。
您無法在持續查詢中使用下列 SQL 功能：
- JOIN 運算
- 匯總函式
- 近似匯總函式
- 以下是查詢子句：
- 以下查詢運算子：
- 查詢集合運算子
- SELECT DISTINCT 陳述式
- EXISTS 或 NOT EXISTS 子查詢
- 遞迴 CTE
- 使用者定義函式
- 時間區間設定函式
- 支援的運算中未列出的 BigQuery ML 函式
- 資料定義語言 (DDL) 陳述式
- 資料操縱語言 (DML) 陳述式 (INSERT 除外)。
- 資料控制語言 (DCL) 陳述式
- EXPORT DATA 陳述式未指定 Bigtable 或 Pub/Sub
- 程序語言
- 偵錯陳述式
持續查詢不支援處理變更資料擷取 (CDC) 的 upsert 資料。
持續查詢不支援使用萬用字元資料表做為資料來源。
持續查詢不支援使用外部資料表做為資料來源。
持續性查詢不支援使用 INFORMATION_SCHEMA 檢視表做為資料來源。
持續查詢不支援 BigQuery 中的 Apache Iceberg 專用 BigLake 資料表。
持續查詢不支援下列 BigQuery 安全性功能：
- 資料欄和資料列層級安全性
將資料匯出至 Bigtable 時，您只能指定與 BigQuery 資料集 (包含您要查詢的資料表) 位於相同Google Cloud 區域邊界的 Bigtable 例項。詳情請參閱「位置注意事項」。這項限制不適用於將資料匯出至 Pub/Sub，因為 Pub/Sub 是全球資源。
您無法透過資料資訊圖執行持續查詢。
在持續查詢工作執行期間，您無法修改持續查詢中使用的 SQL。詳情請參閱「修改持續性查詢的 SQL」。
如果持續查詢工作處理傳入資料的速度落後，且輸出水印延遲超過 48 小時，則會失敗。您可以再次執行查詢，並使用 APPENDS 變更記錄函式，從先前停止的持續查詢工作停止時點開始繼續處理。詳情請參閱「從特定時間點開始執行持續查詢」。
使用者帳戶設定的持續查詢最多可執行兩天。使用服務帳戶設定的持續查詢最多可執行 150 天。達到查詢的最大執行時間時，查詢會失敗並停止處理傳入的資料。
雖然持續性查詢是使用 BigQuery 可靠性功能建構，但偶爾仍可能發生暫時性問題。問題可能會導致系統自動重新處理部分持續性查詢，進而導致持續性查詢輸出內容中出現重複資料。請設計下游系統來處理這類情況。

預訂限制

您必須建立 Enterprise 或 Enterprise Plus 版本的預留，才能執行持續查詢。連續查詢不支援隨選運算計費模式。
建立 CONTINUOUS 預留指派時，相關聯的預留項目最多只能有 500 個運算單元。如要要求提高這項限制，請來信至 bq-continuous-queries-feedback@google.com。
即使保留項目已設定為共用閒置的運算單元，持續查詢保留項目指派作業也不會共用。
您無法在同一個預留項目中，為連續查詢預留指派建立使用不同工作類型的預留指派。
您無法設定持續查詢並行作業。BigQuery 會根據使用 CONTINUOUS 工作類型的可用保留項目指派，自動決定可同時執行的連續查詢數量。
使用相同預留空間執行多項持續查詢時，個別工作可能無法依 BigQuery 公平性定義公平分配可用資源。

自動調度運算單元

持續性查詢可以使用運算單元自動調度功能，動態調整已分配的容量，以便配合工作負載。隨著持續查詢的工作負載增加或減少，BigQuery 會動態調整運算單元。

持續查詢開始執行後，會主動監聽傳入的資料，這會消耗時段資源。雖然含有執行中的持續查詢的預留作業不會縮減至零個空格，但主要用於聆聽傳入資料的閒置持續查詢，應會耗用最少的空格，通常約為 1 個空格。

定價

持續查詢會使用 BigQuery 運算容量計算價格，以運算單元為單位。如要執行持續查詢，您必須具備使用 Enterprise 或 Enterprise Plus 版本的預留，以及使用 CONTINUOUS 工作類型的預留指派。

使用其他 BigQuery 資源 (例如資料攝入和儲存空間) 時，系統會按照 BigQuery 定價中的費率計費。

其他服務的使用量 (接收連續查詢結果或在連續查詢處理期間呼叫) 會依據該服務的發布費率收費。如要瞭解持續查詢使用的其他 Google Cloud 服務定價，請參閱下列主題：

後續步驟

請嘗試建立持續性查詢。