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持續查詢簡介

本文說明 BigQuery 持續查詢。

BigQuery 持續查詢是會不斷執行的 SQL 陳述式，您可以透過持續查詢功能，即時分析 BigQuery 中的傳入資料。您可以將連續查詢產生的輸出資料列插入 BigQuery 資料表，或匯出至 Pub/Sub 或 Bigtable。持續查詢可使用下列其中一種方法，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型工作，例如建立洞察資料並立即採取行動、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。

下圖顯示常見的連續查詢工作流程：

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

用途

以下是您可能想使用連續查詢的常見用途：

個人化顧客互動服務：使用生成式 AI 建立專為每次顧客互動量身打造的訊息。
異常偵測：建構解決方案，讓您即時對複雜資料執行異常和威脅偵測，以便更快應對問題。
可自訂的事件導向管道：搭配使用持續查詢整合和 Pub/Sub，根據傳入的資料觸發下游應用程式。
資料擴充和實體擷取：使用連續查詢，透過 SQL 函式和 ML 模型執行即時資料擴充和轉換。
反向擷取、轉換和載入 (ETL)：即時執行反向 ETL，將資料匯入其他更適合低延遲應用程式服務的儲存系統。舉例來說，您可以分析或強化寫入 BigQuery 的事件資料，然後將資料串流至 Bigtable，供應用程式提供服務。

支援的作業

持續查詢支援下列作業：

執行INSERT陳述式，將連續查詢中的資料寫入 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 主題使用資料，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
您必須透過 Vertex AI 模型建立 BigQuery ML 遠端模型，才能使用這項函式。
呼叫下列 AI 函式：
- ML.UNDERSTAND_TEXT
- ML.TRANSLATE
如要使用這些函式，您必須透過 Cloud AI API 建立 BigQuery ML 遠端模型。
使用 ML.NORMALIZER 函式正規化數值資料。
使用無狀態 GoogleSQL 函式，例如轉換函式。在無狀態函式中，系統會獨立處理資料表中的每一列。
使用 APPENDS 變更記錄函式，從特定時間點開始處理連續查詢。

授權

執行持續查詢作業時使用的Google Cloud 存取權杖，如果是透過使用者帳戶產生，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杖可執行較長時間，但仍須遵守查詢執行時間上限。詳情請參閱「透過服務帳戶執行持續查詢」。

位置

下列地區支援連續查詢：

	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
	聖保羅	`southamerica-east1`	二氧化碳排放量低₂
	南卡羅來納州	`us-east1`
	美國多區域	`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
	歐盟多區域	`eu`
	法蘭克福	`europe-west3`	二氧化碳排放量低₂
	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₂

限制

持續查詢必須遵循以下限制：

BigQuery 持續查詢不會維護擷取資料的狀態。不支援依賴狀態的常見作業，例如 JOIN、匯總函式或視窗函式。
您無法在持續查詢中使用下列 SQL 功能：
- JOIN 作業
- 匯總函式
- 近似匯總函式
- 下列查詢子句：
- 下列查詢運算子：
- 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
- 窗型函式
- 支援的作業中未列出的 BigQuery ML 函式
- 資料定義語言 (DDL) 陳述式
- 資料操縱語言 (DML) 陳述式，但 INSERT 除外。
- 資料控制語言 (DCL) 陳述式
- EXPORT DATA 未指定 Bigtable 或 Pub/Sub 的陳述式
- 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) UPSERT 資料。
持續查詢不支援萬用字元資料表做為資料來源。
連續查詢不支援外部資料表做為資料來源。
持續查詢不支援將 INFORMATION_SCHEMA 檢視區塊做為資料來源。
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防護機制
將資料匯出至 Bigtable 時，只能以 Bigtable 執行個體為目標，且這些執行個體必須位於與 BigQuery 資料集相同的Google Cloud 區域界線內，而該資料集包含您要查詢的資料表。詳情請參閱位置注意事項。由於 Pub/Sub 是全域資源，因此將資料匯出至 Pub/Sub 時不受這項限制。
您無法從資料畫布執行連續查詢。
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「修改連續查詢的 SQL」。
如果持續查詢工作處理傳入資料的速度落後，且輸出浮水印延遲超過 48 小時，就會失敗。您可以再次執行查詢，並使用 APPENDS 變更記錄函式，從您停止先前連續查詢工作時的時間點繼續處理。詳情請參閱「從特定時間點開始持續查詢」。
以使用者帳戶設定的持續查詢最多可執行兩天。透過服務帳戶設定的持續查詢最多可執行 150 天。達到查詢執行時間上限時，查詢會失敗並停止處理傳入資料。
雖然持續查詢是使用 BigQuery 可靠性功能建構而成，但偶爾還是會發生暫時性問題。問題可能會導致系統自動重新處理部分連續查詢，進而造成連續查詢輸出中出現重複資料。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 版本預留，才能執行連續查詢。連續查詢不支援隨選運算計費模式。
建立CONTINUOUS 預留項目指派時，相關聯的預留項目最多只能有 500 個運算單元。如要提高這項限制，請傳送電子郵件至 [email protected]。
即使保留項目已設定為共用閒置運算單元，持續查詢保留項目指派作業也不會共用閒置運算單元。
您無法在同一個預留項目中，建立使用不同工作類型的預留項目指派，做為連續查詢預留項目指派。
您無法設定持續查詢的並行作業。BigQuery 會根據使用 CONTINUOUS 工作類型的可用保留項目指派作業，自動決定可同時執行的連續查詢數量。
使用相同預留量執行多項連續查詢時，個別工作可能無法公平分配可用資源，如BigQuery 公平性所定義。

自動調度運算單元

持續查詢可使用運算單元自動調度功能，動態調整分配的容量，以因應工作負載。隨著持續查詢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，會主動監聽傳入資料，這會耗用時段資源。如果保留項目有持續查詢正在執行，就不會縮減至零個時段。不過，如果持續查詢處於閒置狀態，主要只是監聽傳入資料，預期會消耗最少的時段，通常約 1 個時段。

定價

持續查詢會採用 BigQuery 容量運算定價，並以運算單元為單位計算。如要執行連續查詢，您必須擁有使用 Enterprise 或 Enterprise Plus 版本的預留位置，以及使用 CONTINUOUS 工作類型的預留位置指派。

使用其他 BigQuery 資源 (例如資料擷取和儲存空間) 時，系統會按照這份定價表中的費率計費。

如果使用其他服務接收連續查詢結果，或在連續查詢處理期間呼叫其他服務，系統會按照這些服務的公布費率收費。如要瞭解其他 Google Cloud 服務的定價，請參閱下列主題：

後續步驟

請嘗試建立連續查詢。