與第三方工具相互整合

您可以將 BigQuery 與偏好的第三方商業智慧 (BI) 解決方案整合，使用現有工具分析資料，並以圖表呈現。設定網路連線能力、驗證和 ODBC 或 JDBC 驅動程式，即可安全管理 BigQuery 與外部數據分析平台之間的連線。

如需解決方案相關協助，建議您與 Google Cloud Ready - BigQuery 合作夥伴聯絡。如果 BigQuery 運作正常，Cloud Customer Care 不會支援第三方軟體。

網路連線

所有部署在具有外部 IP 位址的主機和服務上的商業智慧和資料分析解決方案，都可以透過公開的 BigQuery REST API 和 RPC 型 BigQuery Storage API，透過網際網路存取 BigQuery。

部署在 Compute Engine VM 執行個體上的第三方 BI 和資料分析解決方案，如果只有內部 IP 位址 (沒有外部 IP 位址)，可以使用Private Google Access存取 Google API 和服務 (例如 BigQuery)。您可以在虛擬私有雲網路中，為各個子網路啟用 Private Google Access。如要啟用子網路的私人 Google 存取權以及查看需求條件，請參閱設定私人 Google 存取權。

部署在地端部署主機上的第三方商業智慧和資料分析解決方案，可以使用地端部署主機專用的 Private Google Access，連線至 Google API 和 BigQuery 等服務。這項服務會透過 Cloud VPN 或 Cloud Interconnect，在資料中心與 Google Cloud之間建立私人連線。地端部署主機不需要外部 IP 位址，而是使用內部 RFC 1918 IP 位址。如要啟用內部部署主機的私人 Google 存取權，您必須在內部部署與虛擬私人雲端網路中設定 DNS、防火牆規則與路徑。如要進一步瞭解地端部署主機的 Private Google Access，請參閱「為地端部署主機設定 Private Google Access」。

如果您選擇自行管理第三方 BI 解決方案的執行個體，建議將其部署在 Compute Engine 上，以便利用 Google 的網路骨幹，並盡可能縮短執行個體與 BigQuery 之間的延遲時間。

如果商業智慧解決方案支援，建議您盡可能在報表或資訊主頁查詢中設定篩選器。此步驟將篩選器以 WHERE 子句推送至 BigQuery。雖然設定這些篩選器不會減少 BigQuery 須掃描的資料量，卻能減少透過網路返回的資料量。

如要進一步瞭解網路和查詢最佳化，請參閱「將資料倉儲遷移至 BigQuery：效能最佳化」和「最佳化查詢效能簡介」。

API 和 ODBC/JDBC 整合

Google 的商業智慧和資料分析產品 (例如數據分析、Looker、Managed Service for Apache Spark 和 Vertex AI Workbench 執行個體) 以及第三方解決方案 (例如 Tableau) 都提供使用 BigQuery API 的直接 BigQuery 整合。

針對其他第三方解決方案和自訂應用程式，Google 與 Magnitude Simba 合作提供 ODBC 和 JDBC 驅動程式。這些驅動程式旨在協助您運用 BigQuery 的強大功能，搭配未與 BigQuery API 整合的現有工具和基礎架構。

詳情請參閱 Google Cloud BigQuery 的 ODBC 和 JDBC 驅動程式說明文件。

驗證

BigQuery API 使用 OAuth 2.0 存取權杖驗證要求。OAuth 2.0 存取憑證是一組字串，可向 API 授予暫時存取權。Google 的 OAuth 2.0 伺服器會為所有 Google API 授予存取權杖。存取憑證有一個相關聯的範圍，並會受到這個範圍的限制。如需與 BigQuery API 相關聯的範圍，請參閱完整的 Google API 範圍清單。

提供原生 BigQuery 整合功能的商業智慧和資料分析解決方案，可使用 OAuth 2.0 通訊協定或客戶提供的服務帳戶私密金鑰，自動產生 BigQuery 的存取權杖。同樣地，依賴 Simba ODBC/JDBC 驅動程式的解決方案也可以取得 Google 使用者帳戶或 Google 服務帳戶的存取權杖。