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Collegare Google BigQuery per Excel, Fogli Google, IA e REST

Data warehouse serverless di Google. L'agente si autentica ed esegue SELECT: i risultati vengono inviati a Excel, Fogli Google, Nova o MCP.

Inizia gratis 13 destinazioni

Un collegamento, ogni superficie

Dove possono essere archiviati i tuoi dati BigQuery

Google BigQuery tavoli live · sola lettura
Query federate + qualsiasi altro connettore · un SQL da tutte le fonti · ogni piano
Agente di rete
  • 1 connessioni in uscita
  • 0 porti in entrata
  • sola lettura · le credenziali rimangono memorizzate

funziona

Query Streams legge BigQuery come SQL in tempo reale da Microsoft Excel, Fogli Google, Power BI, assistenti AI tramite MCP e un endpoint REST. È sufficiente un account di servizio e la chiave può rimanere come file sul disco dell'agente anziché essere copiata altrove. Le query vengono eseguite come normali processi BigQuery con un limite predefinito di cinque minuti, un intervallo di tempo sufficiente per il lavoro analitico che uno strumento basato su fogli di calcolo solitamente non è in grado di gestire.

  1. Per il tuo team, i fornitori e i partner

  2. BigQuery su Excel Microsoft Excel · Componente aggiuntivo di Excel

    Importa i risultati di BigQuery in tempo reale direttamente in un foglio di lavoro e aggiornali su richiesta: su Excel desktop, Excel Online e Microsoft 365.

    Guida a BigQuery

  3. BigQuery a Google Sheets Componente aggiuntivo Fogli

    Esegui una query BigQuery salvata dalla barra laterale e trascina le righe nel foglio. I collaboratori che condividono il foglio possono aggiornarlo autonomamente.

    Guida a BigQuery

  4. Chiedi a Nova informazioni su BigQuery Nova AI · conversione da testo a SQL

    Poni una domanda in un linguaggio semplice. Nova conosce già le tue tabelle BigQuery, scrive ed esegue la query SQL, spiega la risposta e la rappresenta graficamente: non è necessario scrivere alcuna query né fornire credenziali.

    Come funziona la rosa

  5. Da BigQuery a Data Viewer Condivisione dei risultati · team, fornitori, partner · telefono, tablet, computer fisso

    Condividi i risultati di BigQuery in tempo reale con chiunque – un collega, un fornitore, un partner – sotto forma di griglia aggiungibile ai segnalibri, che si riavvia automaticamente all'apertura su smartphone, tablet o computer. L'interlocutore visualizzerà i risultati, senza mai dover scrivere codice SQL o richiedere le credenziali.

    Come funziona il visualizzatore di dati
  6. Per app e sistemi

  7. API REST di BigQuery Endpoint dell'HT

    Pubblica una query BigQuery come endpoint JSON autenticato, accessibile a qualsiasi applicazione, con specifiche OpenAPI 3.1 e raccolte predefinite per Postman, Insomnia e Hoppscotch. Non viene aperta alcuna porta del database.

    Guida a BigQuery

  8. Da BigQuery a Power BI Power Query M

    Incolla la query Power Query M generata nell'editor avanzato di Power BI e il report leggerà i risultati di BigQuery in tempo reale tramite HTTPS, senza driver ODBC né porte di database aperte.

    Come funziona Power BI

  9. BigQuery ad Airtable Piattaforma di automazione

    Sincronizza le righe di BigQuery con un database Airtable a intervalli regolari, oppure recuperale tramite uno script di automazione di Airtable.

    Guida a BigQuery

  10. BigQuery a Baserow Piattaforma di automazione

    Alimenta una tabella Baserow da BigQuery tramite l'endpoint REST, sia in locale che nel cloud di Baserow.

    Guida a BigQuery

  11. BigQuery a SeaTable Piattaforma di automazione

    Mantieni aggiornato un database SeaTable con i dati di BigQuery senza esportare un file o esporre il database.

    Guida a BigQuery

  12. Da BigQuery a Smartsheet Piattaforma di automazione

    Trasferisci i risultati di BigQuery in una griglia di Smartsheet in modo che piani e report leggano dal sistema di origine e non dall'esportazione della settimana precedente.

    Guida a BigQuery

  13. Da BigQuery ad Anvil Anvil Works · Piattaforma per app

    Esegui il backup di un'app Anvil Python con BigQuery tramite l'endpoint REST anziché incorporare le credenziali del database nell'app.

    Guida a BigQuery
  14. Per gli strumenti di intelligenza artificiale

  15. Server BigQuery MCP Clienti di Claude, Cursor e MCP

    Concedi a un assistente IA l'accesso in sola lettura a BigQuery con lo schema necessario per scrivere codice SQL corretto, senza fornire le credenziali nella chat.

    Guida a BigQuery
  16. Consegnato alle persone

  17. Avvisi e report di BigQuery Slack · Discord · Email · Webhook

    Imposta una query BigQuery in modo che venga eseguita a intervalli regolari e i risultati vengano recapitati a Slack, Discord, via email o tramite un webhook firmato, oppure trattieni il messaggio finché il numero di righe, una soglia o una variazione percentuale non superano il valore da te impostato.

    Come funzionano gli avvisi e i report

Come funziona

5 passaggi, nessuna modifica al firewall in entrata

01

Installa l'agente di rete ovunque sia disponibile il protocollo HTTPS in uscita. BigQuery è un'API REST, quindi non sono coinvolti né porte né listener.

02

Assegna un progetto e, di solito, un set di dati predefinito. Autenticati con una chiave dell'account di servizio, che puoi incollare o lasciare come file sul disco dell'agente e a cui puoi fare riferimento tramite il percorso.

03

Concedi a quell'account di servizio solo le autorizzazioni di lettura necessarie. Tutto ciò che Query Streams può visualizzare è accessibile anche all'account di servizio.

04

Seleziona i set di dati che vale la pena rendere pubblici. L'agente legge le loro tabelle e colonne, appiattendo i record annidati in modo da poter visualizzare il contenuto effettivo.

05

Scrivi query SQL di sola lettura oppure lascia che sia Nova a scriverle. Leggi la query salvata da Excel, Fogli Google, Power BI, MCP o REST.

Analisi approfondita delle funzionalità

Cosa ti offre BigQuery

Dati annidati che è effettivamente possibile visualizzare

Il punto di forza di BigQuery è anche ciò che ne rende scomoda la navigazione: i record sono annidati, gli array si ripetono e metà degli strumenti che si connettono ad esso mostrano solo una colonna chiamata payload e nient'altro.

  • I record nidificati vengono appiattiti nel catalogo come padre.figlio, quindi il Generatore di query mostra i campi all'interno di una STRUCT anziché la STRUCT stessa.
  • I valori GEOGRAFICI vengono espressi in forma testuale anziché come un oggetto opaco.
  • Le colonne INTERVAL vengono gestite esplicitamente — la libreria client di Google genera un errore e, invece di lasciare che ciò blocchi una query, viene letto il valore grezzo.
  • Le colonne ripetute e i record vengono esclusi dalla profilazione della frequenza dei valori, perché la richiesta di individuare i valori distinti di un array non è una domanda a cui BigQuery risponde.

Un dataset è ciò che altri motori chiamano database.

È importante sottolineare chiaramente l'incongruenza terminologica, perché determina ciò che si digita. La connessione collega un progetto a un dataset predefinito, ed è il nome del dataset che compare al centro di un riferimento tra fonti diverse.

  • All'interno di una singola connessione BigQuery, scrivere i nomi delle tabelle senza qualificarli — il lavoro ha già il tuo set di dati predefinito impostato. Non scrivere mai il progetto.
  • In tutte le fonti, la parte centrale è il set di dati.
  • Una connessione BigQuery legge un singolo progetto. L'unione di due progetti corrisponde a una query federata che coinvolge due connessioni, non a un'unione tra database all'interno di una singola connessione.
-- bq_analytics è la connessione, events è il 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

Condiviso da ogni connettore di database

Vero per ogni connettore di database

  • Solo in uscita — l'agente apre una connessione crittografata verso Query Streams. Nessuna porta in entrata da inoltrare, nessuna VPN, nessuna lista IP consentita, nessuna informazione sul database esposta a Internet.
  • Le credenziali restano al loro posto — Il nome utente e la password del database risiedono sul computer su cui è installato l'agente. Query Streams non li riceve mai e non può accedere al database autonomamente.
  • Sola lettura, forzata — un'istruzione alla volta, solo SELECT e simili. Una scrittura viene rifiutata sulla propria macchina prima ancora di essere inviata al server, anziché fare affidamento su un permesso che qualcuno si è ricordato di impostare.
  • Distribuisci tutti gli agenti che desideri — uno per sito, regione o cloud. Tutte le fonti di dati che possono visualizzare vengono visualizzate in un unico menu a tendina, quindi nessuno deve sapere quale agente ospita cosa.

Ecco cosa si ottiene una volta salvata una query.

  • Condividi la funzionalità, non l'SQL — un collega o un partner esterno può eseguire la tua query e modificarne i filtri senza mai visualizzare l'istruzione sottostante.
  • Filtri da entrambe le direzioni — dichiarali tu stesso come @variabili, oppure lascia che il connettore rilevi i valori letterali già presenti nella clausola WHERE e li offra come menu a tendina.
  • Leggilo ovunque Microsoft Excel, Fogli Google, Power BI, l'API REST, gli assistenti AI tramite MCP, Query Builder e Nova leggono tutti la stessa query salvata.
  • Eseguine diversi contemporaneamente — cinque query salvate in cinque schede di fogli di lavoro, eseguite simultaneamente, indipendentemente dalle dimensioni dei risultati.
  • Collegalo a qualsiasi altro dispositivo che hai già connesso. — un altro database, un'API aziendale o una cartella di file, in un'unica istruzione di sola lettura.

SQL tra sorgenti diverse

Integra BigQuery con il resto dei tuoi dati

Una singola istruzione può coinvolgere BigQuery e le altre connessioni contemporaneamente. Ogni origine esegue solo la parte di cui è capace, restituisce il risultato e l'unione avviene centralmente: le origini non comunicano mai tra loro e nulla viene copiato da nessuna parte.

3 connessioni · 3 agenti

Google BigQuery Magazzino cloud
PostgreSQL Motore relazionale
Striscia Pagamenti e fatturazione

Una dichiarazione

-- niente copiato, niente unito, niente programmato
SELEZIONARE   c.region, COUNT(*) AS ordini, SUM(i.amount_due) AS fatturati
DA     bq_analytics.analytics.orders1 f
CONGIUNGERE     pg_crm.clienti pubblici2       c ON c.id = f.customer_id
CONGIUNGERE     fatturazione.stripe.invoices3       i ON i.customer = c.stripe_id
GRUPPO PER c.regione
ORDINATO DA fatturata DESCRIZIONE;

Le tre parti sono connessione, schema e tabella, e il nome della connessione è quello che le hai assegnato. Le colonne sono a scopo illustrativo; le tue tabelle saranno le tue tabelle. La modalità di sola lettura si applica a ogni elemento: solo SELECT, WITH ed EXPLAIN, con un limite massimo alla quantità di dati che una singola fonte può fornire per una singola query. Come funzionano le query federate

Dettagli di connessione

Di cosa ha bisogno BigQuery

Si è allungato oltre
HTTPS all'API BigQuery di Google. Nessuna porta, nessun listener, nessun input in entrata.
Identificato da
Un progetto GCP, e in genere un set di dati predefinito.
Autenticazione
Una chiave dell'account di servizio: incollata come JSON o lasciata come file sul disco dell'agente e referenziata tramite percorso
Autorizzazioni
Ciò che l'account di servizio può leggere, e nient'altro. Limitato esclusivamente all'API di BigQuery.
Cliente
Google.Cloud.BigQuery.V2 3.10.0, incluso — nessuna dipendenza nativa da installare
Timeout della query
300 secondi di default, un valore volutamente generoso per il lavoro analitico.
Risultati
Il lavoro viene completato e le righe vengono quindi trasmesse in streaming, perché è così che l'API dei lavori le fornisce.
Sola lettura
Obbligatorio per l'agente prima dell'invio del lavoro

Query Streams non impone limiti alla fatturazione di BigQuery. Non sono previste stime di prova né limiti di fatturazione in base ai byte: una query che analizza una tabella di grandi dimensioni non partizionata ha esattamente lo stesso costo che avrebbe dalla console. Partiziona le tue tabelle e utilizza le quote di GCP e le autorizzazioni dell'account di servizio come controllo.

In una query cross-source, la parte centrale di un riferimento a tre parti è il dataset BigQuery. Una connessione chiamata bq_analytics che legge il dataset degli eventi viene scritta come bq_analytics.events.sessions.

Documentazione del fornitore: cloud.google.com

FAQ

Domande su Google BigQuery

Quali strumenti sono in grado di leggere i dati di Google BigQuery tramite Query Streams?

Tutto questo, da un'unica connessione: Excel, Fogli Google, MCP, API REST, Airtable, Baserow, SeaTable, Smartsheet, Anvil, Power BI, avvisi e report programmati. Collega il data warehouse una sola volta e ogni superficie leggerà la stessa connessione di sola lettura: non è necessaria alcuna configurazione per ogni strumento né una seconda copia dei dati.

Devo aprire una porta del firewall per il mio data warehouse Google BigQuery?

No. L'agente di rete Query Streams viene eseguito all'interno della rete locale e apre una singola connessione crittografata in uscita. Nessun sistema intercetta il traffico in entrata, non è necessaria alcuna VPN e il data warehouse mantiene le regole del firewall esistenti.

È possibile modificare i dati in Google BigQuery tramite Query Streams?

No. L'agente impone la sola lettura nel punto di esecuzione: un'istruzione alla volta, solo SELECT e simili. Le credenziali rimangono sull'agente e non vengono mai inviate a Query Streams.

Di cosa ha bisogno Query Streams per connettersi a Google BigQuery?

Un host raggiungibile, un ruolo e la relativa password: l'agente include il driver, quindi non è necessario installare nulla sul data warehouse. Accesso tramite: HTTPS all'API BigQuery di Google. Nessuna porta, nessun listener, nessun traffico in entrata. Identificato da: un progetto GCP e, di solito, un dataset predefinito. Autenticazione: una chiave dell'account di servizio, incollata come JSON o salvata come file sul disco dell'agente e referenziata tramite percorso. Permessi: solo quelli di lettura dell'account di servizio, e nient'altro. Limitato alla sola API BigQuery.

È possibile collegare Google BigQuery a un altro database nella stessa query?

Sì, si tratta di una query federata. Un'unica istruzione può fare riferimento contemporaneamente a Google BigQuery e alle altre connessioni, come indicato in `connection.schema.table`. Ogni origine esegue solo la parte di cui è competente e restituisce il risultato; l'unione avviene centralmente, quindi le origini non si connettono mai tra loro e nulla viene copiato o pianificato. La modalità di sola lettura si applica a ogni parte (solo SELECT, WITH ed EXPLAIN) e esiste un limite massimo alla quantità di dati che una singola origine può cedere per una singola query. Le query federate sono una funzionalità a pagamento; la pagina delle query federate riporta i limiti attuali relativi alle origini e alle dimensioni.

Metti BigQuery dove si lavora

Installa l'agente, configuralo per puntare al tuo magazzino e seleziona una destinazione.

Inizia gratis Tutti i connettori

Sola lettura Solo in uscita Le credenziali rimangono sull'agente