Introducción a la exportación de datos

En este documento, se describen las diferentes formas de exportar datos desde BigQuery.

Para obtener más información sobre las integraciones de datos, consulta Introducción a la carga, transformación y exportación de datos.

Exportar resultados de consultas

Puedes exportar los resultados de las consultas a un archivo local (ya sea como un archivo CSV o JSON), Hojas de cálculo de Google o Google Drive. Para obtener más información, consulta Cómo exportar los resultados de las consultas a un archivo.

Exporta tablas

Puedes exportar tus tablas de BigQuery en los siguientes formatos de datos:

Formato de los datos Tipos de compresión compatibles Métodos de exportación compatibles
CSV GZIP Exporta a Cloud Storage
JSON GZIP Exporta a Cloud Storage
Lee de BigQuery con Dataflow
Avro DEFLATE, SNAPPY Exporta a Cloud Storage
Lee de BigQuery con Dataflow
Parquet GZIP, SNAPPY y ZSTD Exporta a Cloud Storage

También puedes exportar tus tablas de BigQuery como columnas de Protobuf cuando trabajes con estructuras de datos anidadas que requieran seguridad de tipo de objeto o si necesitas una compatibilidad más amplia con lenguajes.

Consideraciones sobre la exportación de tablas grandes

Cuando exportes una cantidad considerable de datos desde BigQuery, ten en cuenta lo siguiente:

  • Volumen y formato de los datos:
    • Calcula el volumen de datos que se exportarán. Las exportaciones pueden generar costos considerables según el tamaño, el formato, el método y la ubicación geográfica de los datos. Algunos recursos se cobran por GiB, mientras que otros se cobran por TiB.
    • Elige un formato compatible con las herramientas de análisis y la estructura de tus datos. Por ejemplo, CSV no controla los campos anidados o repetidos. Verifica la compatibilidad de los tipos de datos.
    • Considera los formatos de compresión para reducir el tamaño y los costos.
  • Costo de exportación:
    • Algunos métodos de exportación son gratuitos hasta un límite, mientras que otros siempre generan costos. Para obtener más información, consulta Precios de extracción de datos.
    • Se pueden aplicar costos si tu tabla de BigQuery y el destino, como un bucket de Cloud Storage, se encuentran en ubicaciones diferentes.
  • Cuotas: Algunos métodos de exportación tienen límites diarios. Para obtener más información, consulta Trabajos de extracción.
  • Varios archivos: Las exportaciones grandes se dividen en varios archivos. Ten en cuenta cómo administrarás estos archivos más adelante.
  • Automatización: Para las exportaciones recurrentes, usa consultas programadas de BigQuery o Dataflow.
  • Políticas de retención: Determina los períodos de retención en tu conjunto de datos de destino y aplica reglas de ciclo de vida para optimizar los costos de almacenamiento.
  • Seguridad y control de acceso: Implementa los permisos de IAM y la encriptación adecuados.

A medida que consideres estos factores, te recomendamos que realices una prueba de exportación en un subconjunto de datos para evaluar los costos, los tamaños de los archivos, los recuentos y el tiempo. Puedes usar una cláusula WHERE en tu instrucción EXPORT DATA de SQL para limitar la exportación de la prueba.

Exporta elementos de código de BigQuery

Puedes descargar elementos de código de BigQuery Studio, como consultas guardadas o notebooks, para mantener una copia local de tus recursos. Para obtener más información sobre cómo descargar tus recursos de código de BigQuery, consulta lo siguiente:

Exporta con ETL inverso

Puedes configurar flujos de trabajo de ETL inverso (RETL) para mover datos de BigQuery a las siguientes bases de datos:

¿Qué sigue?