BigQuery
par Google
Entrepôt de données managé dans le cloud pour stocker, requêter et analyser de grands volumes à l'aide de SQL et d'outils IA.
Qu'est-ce que BigQuery ?
BigQuery est un entrepôt de données entièrement géré sur Google Cloud, conçu pour stocker et analyser de très grandes volumétries via SQL. Il propose une tarification à l'usage pour le calcul et le stockage ainsi que des options de capacité réservée (emplacements). La plateforme intègre des fonctions d'IA et des services complémentaires pour pipelines et visualisation.
- Stockage colonnaire
- Calcul à la demande
- Tarification par capacité
- BigQuery ML
- Contrôles de coûts
Cloud · Interface en français · API
Tarifs
Gratuit
0 $US
Avis
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Alternatives à BigQuery
Intégrations
Document AI
Earth Engine
Zapier
Qui utilise BigQuery ?
MACIFAutres assurances
MédiaperformancesActivités des agences de publicité
KiabiCommerce de détail d'habillement en magasin spécialisé
ADDISupermarchés
BUREAU VERITAS CERTIFICATION FRANCEAnalyses, essais et inspections techniques
FIGARO CLASSIFIEDSRégie publicitaire de médias
ESN et intégrateurs BigQuery
Questions frequentes sur BigQuery
BigQuery propose une tarification à la demande facturée selon les octets analysés (premier TiB par mois gratuit) et un modèle basé sur la capacité avec réservation d'emplacements. La page officielle indique 6,25 $US par TiB au-delà du premier TiB gratuit et des options d'emplacements facturés à l'heure (ex. 0,04 $US/heure en Standard).
Oui. Google fournit un niveau d'utilisation sans frais et certaines opérations sans coût. Par défaut le premier Tio (TiB) de données de requêtes traitées chaque mois est sans frais, selon la documentation tarifaire.
Parmi les alternatives techniques souvent citées figurent Snowflake, Amazon Redshift, Databricks SQL, ClickHouse et Azure Synapse. Le choix dépend des contraintes de coût, latence et d'hébergement (self‑hosted vs cloud).
BigQuery s'adresse aux entrepôts de données analytiques à grande échelle, requêtes SQL ad hoc, pipelines d'ingestion et workloads ML. Il convient aux équipes qui veulent un service serverless avec options de capacité réservée et intégration aux services Google Cloud.
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