資料匯出簡介

本文說明從 BigQuery 匯出資料的各種方式。

如要進一步瞭解資料整合，請參閱載入、轉換及匯出資料簡介。

匯出查詢結果

您可以將查詢結果匯出至本機檔案 (CSV 或 JSON 檔案)、Google 雲端硬碟或 Google 試算表。詳情請參閱「將查詢結果匯出至檔案」。

匯出資料表

您可以匯出下列資料格式的 BigQuery 資料表：

資料格式 支援的壓縮類型 支援的匯出方法
CSV GZIP 匯出至 Cloud Storage
JSON GZIP 匯出至 Cloud Storage
使用 Dataflow 從 BigQuery 讀取資料
Avro DEFLATE、SNAPPY 匯出至 Cloud Storage
使用 Dataflow 從 BigQuery 讀取資料
Parquet GZIP、SNAPPY、ZSTD 匯出至 Cloud Storage

處理需要物件類型安全性的巢狀資料結構，或需要更廣泛的語言支援時，您也可以將 BigQuery 資料表匯出為 Protobuf 資料欄。

匯出大型資料表注意事項

從 BigQuery 匯出大量資料時，請注意下列事項：

  • 資料量和格式：
    • 計算要匯出的資料量。視資料大小、格式、方法和地理位置而定，匯出作業可能會產生大量費用。部分資源以每 GiB 為單位計費，其他則以每 TiB 為單位計費。
    • 選擇與分析工具和資料結構相容的格式。 舉例來說，CSV 無法處理巢狀或重複欄位。檢查資料類型相容性。
    • 建議您使用壓縮格式，縮減大小並降低費用。
  • 匯出費用：
    • 部分匯出方法提供免費額度，其他方法則一律會產生費用。 詳情請參閱資料擷取定價。
    • 如果 BigQuery 資料表和目的地 (例如 Cloud Storage bucket) 位於不同位置，可能會產生費用。
  • 配額：部分匯出方法設有每日上限。詳情請參閱「擷取作業」。
  • 多個檔案：大型匯出檔案會分割成多個檔案。請考慮如何管理這些下游檔案。
  • 自動化：如要定期匯出資料，請使用 BigQuery 排程查詢或 Dataflow。
  • 保留政策：決定目標資料集中的保留期限，並實作生命週期規則，盡量降低儲存空間費用。
  • 安全性和存取控管：實作適當的 IAM 權限和加密。

考量這些因素時，建議您對資料子集執行測試匯出作業，評估成本、檔案大小、計數和時間。您可以在 EXPORT DATA SQL 陳述式中使用 WHERE 子句，限制匯出測試。

匯出 BigQuery 程式碼資產

您可以下載 BigQuery Studio 程式碼資產，例如已儲存的查詢或筆記本，在本機保留資產副本。如要進一步瞭解如何下載 BigQuery 程式碼資產，請參閱下列文章：

使用反向 ETL 匯出

您可以設定反向 ETL (RETL) 工作流程，將資料從 BigQuery 移至下列資料庫：

後續步驟