Logo Google BigQuery

Gudang awan

Menghubungkan Google BigQuery ke Excel, Google Sheets, AI, dan REST

Gudang data tanpa server milik Google. Agen melakukan otentikasi dan menjalankan SELECT — hasil mengalir ke Excel, Sheets, Nova, atau MCP.

Mulai gratis 13 destinasi

Satu koneksi, setiap permukaan

Ke mana data BigQuery Anda dapat diarahkan?

Google BigQuery meja langsung · hanya baca
Kueri terfederasi + konektor lainnya · satu SQL lintas sumber · setiap rencana
Agen Jaringan
  • 1 koneksi keluar
  • 0 port masuk
  • hanya baca · kredensial tetap di tempatnya

berjalan pada

Query Streams membaca BigQuery sebagai SQL langsung dari Microsoft Excel, Google Sheets, Power BI, asisten AI melalui MCP, dan titik akhir REST. Akun layanan adalah satu-satunya yang dibutuhkan, dan kuncinya dapat tetap berupa file di disk agen itu sendiri daripada ditempelkan di mana pun. Kueri berjalan sebagai pekerjaan BigQuery biasa dengan batas waktu lima menit secara default, yang cukup lama untuk pekerjaan analitis yang biasanya tidak dapat dilakukan oleh alat berbasis spreadsheet.

  1. Untuk tim, vendor, dan mitra Anda

  2. BigQuery ke Excel Microsoft Excel · Add-in Excel

    Ambil hasil BigQuery secara langsung ke dalam lembar kerja dan perbarui sesuai kebutuhan — Excel desktop, Excel Online, Microsoft 365.

    Panduan BigQuery

  3. BigQuery ke Google Spreadsheet Tambahan lembar

    Jalankan kueri BigQuery yang tersimpan dari bilah sisi dan seret baris ke dalam lembar kerja. Kolaborator yang berbagi dapat memperbaruinya sendiri.

    Panduan BigQuery

  4. Tanyakan kepada Nova tentang BigQuery. Nova AI · teks ke SQL

    Ajukan pertanyaan dalam bahasa Inggris yang mudah dipahami. Nova sudah mengetahui tabel BigQuery Anda, menulis dan menjalankan SQL, menjelaskan jawabannya, dan membuat grafiknya — tidak perlu menulis kueri, tidak perlu memberikan kredensial.

    Cara kerja Nova

  5. BigQuery ke Penampil Data Berbagi hasil · tim, vendor, mitra · telepon, tablet, desktop

    Bagikan hasil BigQuery secara langsung kepada siapa pun — kolega, vendor, mitra — sebagai tabel yang dapat di-bookmark dan akan berjalan ulang saat dibuka, baik di ponsel, tablet, atau desktop. Mereka hanya melihat hasilnya, bukan kode SQL atau kredensialnya.

    Cara kerja Penampil Data
  6. Untuk aplikasi dan sistem

  7. API REST BigQuery Titik akhir HTTP

    Publikasikan kueri BigQuery sebagai endpoint JSON terautentikasi yang dapat dipanggil oleh aplikasi apa pun, dengan spesifikasi OpenAPI 3.1 dan koleksi siap pakai untuk Postman, Insomnia, dan Hoppscotch. Tidak ada port basis data yang dibuka.

    Panduan BigQuery

  8. BigQuery ke Power BI Power Query M

    Tempelkan Power Query M yang dihasilkan ke dalam Power BI Advanced Editor dan laporan akan membaca hasil BigQuery secara langsung melalui HTTPS — tanpa driver ODBC, tanpa port basis data yang dibuka.

    Cara kerja Power BI

  9. BigQuery ke Airtable Platform otomatisasi

    Sinkronkan baris BigQuery ke dalam basis data Airtable sesuai jadwal, atau ambil data tersebut di dalam skrip otomatisasi Airtable.

    Panduan BigQuery

  10. BigQuery ke Baserow Platform otomatisasi

    Mengisi data ke tabel Baserow dari BigQuery melalui endpoint REST — baik yang dihosting sendiri maupun di cloud Baserow.

    Panduan BigQuery

  11. BigQuery ke SeaTable Platform otomatisasi

    Jaga agar basis data SeaTable selalu mutakhir dengan data BigQuery tanpa mengekspor file atau mengekspos basis data.

    Panduan BigQuery

  12. BigQuery ke Smartsheet Platform otomatisasi

    Masukkan hasil BigQuery ke dalam grid Smartsheet sehingga rencana dan laporan dibaca dari sistem sumber, bukan dari ekspor minggu lalu.

    Panduan BigQuery

  13. BigQuery ke Anvil Anvil Works · Platform aplikasi

    Dukung aplikasi Python Anvil dengan BigQuery melalui endpoint REST, alih-alih menyematkan kredensial basis data di dalam aplikasi.

    Panduan BigQuery
  14. Untuk alat AI

  15. Server BigQuery MCP Klien Claude, Cursor, dan MCP

    Berikan akses baca saja kepada asisten AI ke BigQuery beserta skema yang dibutuhkannya untuk menulis SQL yang benar — tanpa kredensial di obrolan.

    Panduan BigQuery
  16. Dikirimkan kepada orang-orang

  17. Peringatan dan laporan BigQuery Slack · Discord · Email · Webhook

    Atur jadwal untuk menjalankan kueri BigQuery dan kirimkan baris data ke Slack, Discord, email, atau webhook yang ditandatangani — atau tahan pesan hingga jumlah baris, ambang batas, atau perubahan persentase melampaui batas yang Anda tetapkan.

    Cara kerja peringatan dan laporan

Cara kerjanya

5 langkah, tanpa perubahan firewall masuk.

01

Instal Network Agent di mana saja dengan HTTPS keluar. BigQuery adalah API REST, jadi tidak ada port dan tidak ada listener yang terlibat.

02

Berikan proyek dan, biasanya, kumpulan data default. Otentikasi dengan kunci akun layanan — ditempelkan, atau dibiarkan sebagai file di disk agen dan dirujuk berdasarkan jalur.

03

Berikan akses baca hanya kepada akun layanan tersebut. Semua yang dapat dilihat oleh Query Streams adalah semua yang dapat dilihat oleh akun layanan tersebut.

04

Pilih dataset yang layak untuk diekspos. Agen akan membaca tabel dan kolomnya, meratakan catatan bersarang sehingga Anda dapat melihat apa yang sebenarnya ada di sana.

05

Tulis SQL hanya baca, atau biarkan Nova yang menuliskannya. Baca kueri yang tersimpan dari Excel, Spreadsheet, Power BI, MCP, atau REST.

Analisis mendalam fitur

Apa yang BigQuery berikan kepada Anda

Data bersarang yang sebenarnya dapat Anda lihat

Kekuatan BigQuery juga yang membuatnya sulit untuk dijelajahi: data saling bersarang, array berulang, dan setengah dari alat yang terhubung dengannya hanya menampilkan kolom bernama payload dan tidak lebih.

  • Rekaman bersarang diratakan dalam katalog sebagai parent.child, sehingga Query Builder menampilkan field di dalam STRUCT, bukan STRUCT itu sendiri.
  • Nilai GEOGRAFI ditampilkan dalam bentuk teks, bukan sebagai objek buram.
  • Kolom INTERVAL ditangani secara eksplisit. — pustaka klien Google memberikan nilai mentah pada kueri tersebut, dan alih-alih membiarkan nilai mentah tersebut diproses, nilai mentah tersebut dibaca sebagai gantinya.
  • Kolom yang berulang dan kolom yang berisi data rekaman tidak disertakan dalam pembuatan profil frekuensi nilai, karena menanyakan nilai unik dari sebuah array bukanlah pertanyaan yang dijawab oleh BigQuery.

Dataset adalah istilah yang digunakan oleh mesin pencari lain untuk menyebut database.

Ketidaksesuaian kosakata perlu dijelaskan secara gamblang, karena hal itu menentukan apa yang Anda ketik. Koneksi tersebut mengikat sebuah proyek dan kumpulan data default, dan nama kumpulan data itulah yang muncul di tengah referensi lintas sumber.

  • Dalam satu koneksi BigQuery, tulis nama tabel tanpa kualifikasi. — Pekerjaan tersebut sudah memiliki kumpulan data default Anda. Jangan pernah menulis proyek tersebut.
  • Di berbagai sumber, bagian tengahnya adalah kumpulan data.
  • Satu koneksi BigQuery membaca satu proyek. Menggabungkan dua proyek adalah kueri terfederasi melalui dua koneksi, bukan penggabungan lintas basis data di dalam satu koneksi.
-- bq_analytics adalah koneksi, events adalah dataset BigQuery SELECT s.utm_source, COUNT(*) AS sessions FROM bq_analytics.events.sessions s JOIN pg_crm.public.customers c ON c.id = s.customer_id WHERE c.plan = 'enterprise' GROUP BY s.utm_source

Digunakan bersama oleh setiap konektor basis data.

Hal ini berlaku untuk setiap konektor basis data.

  • Hanya untuk keberangkatan — agen membuka satu koneksi terenkripsi ke Query Streams. Tidak ada port masuk yang perlu diteruskan, tidak ada VPN, tidak ada daftar IP yang diizinkan, tidak ada informasi tentang basis data Anda yang terekspos ke internet.
  • Kredensial tetap tersimpan. — Nama pengguna dan kata sandi basis data tersimpan di mesin tempat Anda menginstal agen. Query Streams tidak pernah menerimanya dan tidak dapat mengakses basis data Anda sendiri.
  • Hanya baca, diberlakukan — satu pernyataan dalam satu waktu, hanya SELECT dan sejenisnya. Permintaan penulisan ditolak di mesin Anda sendiri sebelum dikirim ke server, alih-alih bergantung pada izin yang telah diatur oleh seseorang.
  • Sebarkan agen sebanyak yang Anda inginkan. — satu per situs, wilayah, atau cloud. Setiap sumber data yang dapat mereka lihat muncul dalam satu menu tarik-turun, sehingga tidak ada yang perlu tahu agen mana yang menghosting apa.

Yang Anda dapatkan setelah kueri disimpan

  • Bagikan kemampuannya, bukan kode SQL-nya. — seorang kolega atau mitra eksternal dapat menjalankan kueri Anda dan mengubah filternya tanpa pernah melihat pernyataan di baliknya.
  • Filter dari kedua arah — deklarasikan sendiri sebagai @variabel, atau biarkan konektor menemukan nilai literal yang sudah ada di klausa WHERE Anda dan menawarkannya sebagai menu tarik-turun.
  • Bacalah dari mana saja — Microsoft Excel, Google Sheets, Power BI, REST API, asisten AI melalui MCP, Query Builder, dan Nova semuanya membaca kueri tersimpan yang sama.
  • Jalankan beberapa sekaligus — lima kueri tersimpan ke dalam lima tab lembar kerja, dialirkan secara bersamaan, sebesar apa pun hasilnya.
  • Hubungkan dengan hal lain yang sudah Anda hubungkan. — basis data lain, API bisnis, atau folder file, dalam satu pernyataan baca saja.

SQL lintas sumber

Hubungkan BigQuery dengan data Anda yang lain.

Satu pernyataan dapat mencakup BigQuery dan koneksi Anda lainnya sekaligus. Setiap sumber hanya menjalankan bagian yang dapat dijalankannya, mengalirkan hasilnya kembali, dan penggabungan terjadi secara terpusat — sumber-sumber tersebut tidak pernah berkomunikasi satu sama lain dan tidak ada yang disalin ke mana pun.

3 koneksi · 3 agen

Google BigQuery Gudang awan
PostgreSQL Mesin relasional
Stripe Pembayaran & penagihan

Satu pernyataan

-- tidak ada yang disalin, tidak ada yang digabungkan, tidak ada yang dijadwalkan
PILIH   c.region, COUNT(*) AS orders, SUM(i.amount_due) AS invoiced
DARI     bq_analytics.analitik.pesanan1 f
GABUNG     pg_crmpelanggan umum2       c ON c.id = f.customer_id
GABUNG     penagihan.stripe.faktur3       i ON i.customer = c.stripe_id
KELOMPOKKAN BERDASARKAN c.wilayah
PESAN OLEH ditagih DESC;

Tiga bagian tersebut adalah koneksi, skema, dan tabel — dan nama koneksi adalah apa pun yang Anda sebutkan. Kolom ilustratif; tabel Anda akan menjadi tabel Anda. Hanya baca berlaku untuk setiap bagian: SELECT, WITH, dan EXPLAIN saja, dengan batasan seberapa banyak data yang dapat diberikan oleh satu sumber untuk satu kueri. Cara kerja kueri terfederasi

Detail koneksi

Apa yang dibutuhkan BigQuery?

Mengulurkan tangan
HTTPS ke API BigQuery Google. Tanpa port, tanpa listener, tidak ada permintaan masuk.
Diidentifikasi oleh
Sebuah proyek GCP, dan biasanya sebuah dataset default.
Autentikasi
Kunci akun layanan — disalin sebagai JSON, atau dibiarkan sebagai file di disk agen dan dirujuk berdasarkan jalur.
Izin
Hanya akses yang dapat dibaca oleh akun layanan, dan tidak lebih. Terbatas hanya pada API BigQuery.
Klien
Google.Cloud.BigQuery.V2 3.10.0, disertakan — tidak ada dependensi asli yang perlu diinstal.
Waktu tunggu kueri habis
Secara default, waktunya 300 detik, yang memang sengaja dibuat cukup lama untuk pekerjaan analitis.
Hasil
Pekerjaan selesai dan baris-baris data kemudian dikirimkan secara bertahap, karena itulah cara API pekerjaan mengirimkannya.
Hanya baca
Diberlakukan pada agen sebelum pekerjaan diserahkan

Query Streams tidak membatasi biaya yang dikenakan BigQuery kepada Anda. Tidak ada perkiraan uji coba dan tidak ada batasan jumlah byte yang ditagihkan di sini — kueri yang memindai tabel besar yang tidak dipartisi akan dikenakan biaya persis sama seperti dari konsol. Partisi tabel Anda, dan gunakan kuota GCP sendiri dan izin akun layanan sebagai kontrol.

Dalam kueri lintas sumber, bagian tengah dari referensi tiga bagian adalah dataset BigQuery. Koneksi bernama bq_analytics yang membaca dataset events ditulis sebagai bq_analytics.events.sessions.

Dokumentasi vendor: cloud.google.com

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

Pertanyaan tentang Google BigQuery

Alat apa saja yang dapat membaca data Google BigQuery melalui Query Streams?

Semuanya, dari satu koneksi: Excel, Google Sheets, MCP, REST API, Airtable, Baserow, SeaTable, Smartsheet, Anvil, Power BI, peringatan dan laporan terjadwal. Hubungkan gudang data sekali dan setiap antarmuka akan membaca koneksi baca-saja yang sama — tidak ada pengaturan per alat dan tidak ada salinan data kedua.

Apakah saya perlu membuka port firewall ke gudang data Google BigQuery saya?

Tidak. Query Streams Network Agent berjalan di dalam jaringan Anda dan membuka satu koneksi terenkripsi keluar. Tidak ada yang mendengarkan lalu lintas masuk, tidak diperlukan VPN, dan gudang tetap mempertahankan aturan firewall yang ada.

Bisakah Query Streams mengubah data di Google BigQuery?

Tidak. Agen tersebut memberlakukan mode baca saja pada saat eksekusi — satu pernyataan dalam satu waktu, hanya SELECT dan sejenisnya. Kredensial tetap berada di agen dan tidak pernah dikirim ke Query Streams.

Apa yang dibutuhkan Query Streams untuk terhubung ke Google BigQuery?

Host yang dapat dijangkau, peran dan kata sandinya — agen membawa driver, jadi tidak ada yang diinstal di gudang data. Diakses melalui: HTTPS ke API BigQuery Google. Tanpa port, tanpa listener, tanpa data masuk. Diidentifikasi oleh: Proyek GCP, dan biasanya dataset default. Otentikasi: Kunci akun layanan — ditempelkan sebagai JSON, atau dibiarkan sebagai file di disk agen dan dirujuk berdasarkan jalur. Izin: Apa pun yang dapat dibaca oleh akun layanan, dan tidak ada yang lain. Dibatasi hanya pada API BigQuery.

Bisakah saya menggabungkan Google BigQuery dengan database lain dalam satu kueri yang sama?

Ya — itu adalah kueri terfederasi. Satu pernyataan dapat merujuk ke Google BigQuery dan koneksi Anda lainnya sekaligus, ditulis sebagai connection.schema.table. Setiap sumber hanya menjalankan bagian yang dapat dijalankannya dan mengalirkan hasilnya kembali; penggabungan terjadi secara terpusat, sehingga sumber-sumber tersebut tidak pernah terhubung satu sama lain dan tidak ada yang disalin atau dijadwalkan. Hanya baca berlaku untuk setiap bagian — hanya SELECT, WITH, dan EXPLAIN — dan ada batasan seberapa banyak data yang dapat diserahkan oleh satu sumber untuk satu kueri. Kueri terfederasi adalah fitur rencana; halaman kueri terfederasi memuat batasan sumber dan ukuran saat ini.

Tempatkan BigQuery di tempat pekerjaan berlangsung.

Instal agen, arahkan ke gudang Anda, dan pilih tujuan.

Mulai gratis Semua konektor

Hanya baca Hanya untuk keberangkatan Informasi kredensial tetap tersimpan pada agen.