Logotipo do Google BigQuery

Armazém na nuvem

Conectar Google BigQuery para Excel, Planilhas Google, IA e REST

O data warehouse sem servidor do Google. O agente autentica e executa o comando SELECT — os resultados são enviados para o Excel, Planilhas Google, Nova ou MCP.

Comece gratuitamente 13 destinos

Uma conexão, todas as superfícies

Para onde seus dados do BigQuery podem ir?

Google BigQuery mesas ao vivo · somente leitura
Consultas federadas + qualquer outro conector · um SQL de todas as fontes · todos os planos
Agente de rede
  • 1 conexão de saída
  • 0 portas de entrada
  • Somente leitura · credenciais permanecem inalteradas

funciona em

O Query Streams lê o BigQuery como SQL em tempo real a partir do Microsoft Excel, Google Sheets, Power BI, assistentes de IA via MCP e um endpoint REST. Basta uma conta de serviço, e a chave pode permanecer como um arquivo no próprio disco do agente, em vez de ser copiada e colada em algum lugar. As consultas são executadas como tarefas comuns do BigQuery, com um limite de cinco minutos por padrão, tempo suficiente para o trabalho analítico que uma ferramenta em formato de planilha normalmente não consegue realizar.

  1. Para sua equipe, fornecedores e parceiros.

  2. BigQuery para Excel Microsoft Excel · Suplemento do Excel

    Extraia resultados do BigQuery em tempo real diretamente para uma planilha e atualize-os sob demanda — Excel para desktop, Excel Online, Microsoft 365.

    Guia do BigQuery

  3. BigQuery para Google Sheets Suplemento de planilhas

    Execute uma consulta BigQuery salva na barra lateral e arraste as linhas para a planilha. Os colaboradores que compartilham a planilha podem atualizá-la por conta própria.

    Guia do BigQuery

  4. Pergunte à Nova sobre o BigQuery. Nova AI · texto para SQL

    Faça uma pergunta em linguagem simples. O Nova já conhece suas tabelas do BigQuery, escreve e executa o SQL, explica a resposta e a exibe em um gráfico — sem necessidade de escrever consultas ou fornecer credenciais.

    Como funciona o Nova

  5. BigQuery para Visualizador de Dados Compartilhamento de resultados · equipe, fornecedores, parceiros · celular, tablet, computador

    Compartilhe um resultado do BigQuery em tempo real com qualquer pessoa — um colega, um fornecedor, um parceiro — como uma grade que pode ser adicionada aos favoritos e que é atualizada automaticamente ao ser aberta em um celular, tablet ou computador. Eles veem os resultados, nunca o SQL ou as credenciais.

    Como funciona o Visualizador de Dados
  6. Para aplicativos e sistemas

  7. API REST do BigQuery endpoint HTTP

    Publique uma consulta do BigQuery como um endpoint JSON autenticado que qualquer aplicativo pode chamar, com uma especificação OpenAPI 3.1 e coleções prontas para uso no Postman, Insomnia e Hoppscotch. Nenhuma porta de banco de dados é aberta.

    Guia do BigQuery

  8. BigQuery para Power BI Power Query M

    Cole o arquivo M do Power Query gerado no Editor Avançado do Power BI e o relatório lerá os resultados do BigQuery em tempo real via HTTPS — sem driver ODBC, sem porta de banco de dados aberta.

    Como funciona o Power BI

  9. Do BigQuery para o Airtable Plataforma de automação

    Sincronize linhas do BigQuery com uma base do Airtable de acordo com uma programação ou busque-as dentro de um script de automação do Airtable.

    Guia do BigQuery

  10. BigQuery para linha base Plataforma de automação

    Alimente uma tabela do Baserow a partir do BigQuery através do endpoint REST — hospedado localmente ou na nuvem do Baserow.

    Guia do BigQuery

  11. Do BigQuery ao SeaTable Plataforma de automação

    Mantenha uma base SeaTable atualizada com dados do BigQuery sem exportar um arquivo ou expor o banco de dados.

    Guia do BigQuery

  12. Do BigQuery para o Smartsheet Plataforma de automação

    Integre os resultados do BigQuery a uma grade do Smartsheet para que os planos e relatórios sejam lidos do sistema de origem, e não da exportação da semana passada.

    Guia do BigQuery

  13. Do BigQuery ao Anvil Anvil Works · Plataforma de aplicativos

    Faça backup de um aplicativo Anvil Python com o BigQuery por meio do endpoint REST, em vez de incorporar as credenciais do banco de dados no aplicativo.

    Guia do BigQuery
  14. Para ferramentas de IA

  15. Servidor BigQuery MCP Clientes Claude, Cursor e MCP

    Conceda a um assistente de IA acesso somente leitura ao BigQuery com o esquema necessário para escrever SQL correto — sem credenciais no chat.

    Guia do BigQuery
  16. Entregue às pessoas

  17. Alertas e relatórios do BigQuery Slack · Discord · E-mail · Webhook

    Programe uma consulta no BigQuery para que os resultados sejam entregues no Slack, Discord, por e-mail ou por um webhook assinado — ou retenha a mensagem até que a contagem de linhas, um limite ou uma variação percentual ultrapasse o valor definido.

    Como funcionam os alertas e relatórios

Como funciona

5 etapas, sem alteração no firewall de entrada

01

Instale o Agente de Rede em qualquer local com HTTPS de saída. O BigQuery é uma API REST, portanto, não há porta nem ouvinte envolvidos.

02

Atribua um projeto e, geralmente, um conjunto de dados padrão. Autentique com uma chave de conta de serviço — colada ou deixada como um arquivo no disco do agente e referenciada pelo caminho.

03

Conceda a essa conta de serviço apenas as permissões de leitura permitidas. Tudo o que o Query Streams pode ver é o que a conta de serviço pode ver.

04

Selecione os conjuntos de dados que valem a pena expor. O agente lê suas tabelas e colunas, simplificando os registros aninhados para que você possa ver o que realmente está lá.

05

Escreva SQL somente leitura ou deixe o Nova gravá-lo. Leia a consulta salva do Excel, Planilhas Google, Power BI, MCP ou REST.

Análise detalhada do recurso

O que o BigQuery oferece

Dados aninhados que você pode realmente ver

A força do BigQuery também é o que torna a navegação complicada: registros aninhados, arrays repetidos e metade das ferramentas que se conectam a ele mostram apenas uma coluna chamada "payload" e nada mais.

  • Os registros aninhados são nivelados no catálogo como pai.filho, portanto o Construtor de Consultas mostra os campos dentro de uma ESTRUTURA em vez da própria ESTRUTURA.
  • Os valores de GEOGRAFIA são apresentados em formato de texto, em vez de um objeto opaco.
  • As colunas INTERVAL são tratadas explicitamente. — a biblioteca cliente do Google lança exceções, e em vez de deixar que isso interrompa a consulta, o valor bruto é lido.
  • Colunas repetidas e de registro são excluídas da análise de frequência de valores, porque solicitar os valores distintos de uma matriz não é uma pergunta que o BigQuery responde.

Um conjunto de dados é o que outros mecanismos chamam de banco de dados.

A incompatibilidade de vocabulário precisa ser claramente declarada, pois determina o que você digita. A conexão vincula um projeto a um conjunto de dados padrão, e é o nome do conjunto de dados que aparece no meio de uma referência entre fontes.

  • Em uma única conexão com o BigQuery, escreva nomes de tabelas sem qualificação. — o trabalho já tem seu conjunto de dados padrão definido. Nunca escreva o projeto.
  • Em todas as fontes, a parte central é o conjunto de dados.
  • Uma conexão do BigQuery lê um projeto. Unir dois projetos é uma consulta federada em duas conexões, não uma junção entre bancos de dados dentro de uma única conexão.
-- bq_analytics é a conexão, events é o conjunto de dados do 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

Compartilhado por todos os conectores de banco de dados

Verdadeiro para todos os conectores de banco de dados.

  • Apenas envio — o agente abre uma conexão criptografada para o Query Streams. Nenhuma porta de entrada para encaminhar, nenhuma VPN, nenhuma lista de permissões de IP, nada sobre seu banco de dados exposto à internet.
  • As credenciais permanecem no mesmo lugar. — O nome de usuário e a senha do banco de dados ficam armazenados na máquina onde você instalou o agente. O Query Streams nunca os recebe e não consegue acessar seu banco de dados por conta própria.
  • Somente leitura, obrigatório — uma instrução por vez, apenas SELECT e similares. Uma operação de escrita é rejeitada em sua própria máquina antes mesmo de ser enviada ao servidor, em vez de depender de uma permissão que alguém se lembrou de definir.
  • Implante quantos agentes desejar. — uma por site, região ou nuvem. Todas as fontes de dados que eles podem visualizar aparecem em um único menu suspenso, para que ninguém precise saber qual agente hospeda o quê.

O que você obtém depois de salvar uma consulta.

  • Compartilhe a capacidade, não o SQL. — um colega ou um parceiro externo pode executar sua consulta e alterar seus filtros sem nunca ver a declaração por trás dela.
  • Filtros de ambas as direções — declare-as você mesmo como @variáveis ou deixe o conector identificar os valores literais já presentes na sua cláusula WHERE e oferecê-los como listas suspensas.
  • Leia de qualquer lugar — Microsoft Excel, Google Sheets, Power BI, a API REST, assistentes de IA via MCP, o Construtor de Consultas e o Nova leem a mesma consulta salva.
  • Execute várias ao mesmo tempo — cinco consultas salvas em cinco abas de planilha, transmitidas simultaneamente, independentemente do tamanho dos resultados.
  • Conecte-o a qualquer outro dispositivo que você já tenha utilizado. — outro banco de dados, uma API de negócios ou uma pasta de arquivos, em uma única instrução somente leitura.

SQL entre fontes diferentes

Integre o BigQuery ao restante dos seus dados.

Uma única instrução pode abranger o BigQuery e suas outras conexões simultaneamente. Cada fonte executa apenas a parte que consegue, transmite o resultado de volta e a junção ocorre de forma centralizada — as fontes nunca se comunicam entre si e nada é copiado para nenhum lugar.

3 conexões · 3 agentes

Google BigQuery Armazém na nuvem
PostgreSQL Motor relacional
Listrado Pagamentos e faturamento

Uma declaração

-- nada copiado, nada mesclado, nada agendado
SELECIONAR   c.região, COUNT(*) AS pedidos, SUM(i.valor_devido) AS faturado
DE     bq_analytics.analytics.orders1 f
JUNTAR     pg_crm.clientes.públicos2       c LIGADO c.id = f.id_do_cliente
JUNTAR     cobrança.stripe.faturas3       i LIGADO i.cliente = c.stripe_id
GRUPO POR c.região
ORDER BY faturado DESC;

As três partes são conexão, esquema e tabela — e o nome da conexão é o que você escolheu. Colunas ilustrativas; suas tabelas serão suas tabelas. O acesso somente leitura se aplica a cada componente: apenas SELECT, WITH e EXPLAIN, com um limite máximo de dados que uma única fonte pode fornecer para uma consulta. Como funcionam as consultas federadas

Detalhes da conexão

O que o BigQuery precisa

Estendeu a mão por cima
HTTPS para a API BigQuery do Google. Sem porta, sem ouvinte, nada de entrada.
Identificado por
Um projeto do GCP, e geralmente um conjunto de dados padrão.
Autenticação
Uma chave de conta de serviço — colada como JSON ou deixada como um arquivo no disco do agente e referenciada pelo caminho.
Permissões
Apenas o que a conta de serviço pode ler, e nada mais. Limitado somente à API do BigQuery.
Cliente
Google.Cloud.BigQuery.V2 3.10.0, incluído — sem dependências nativas para instalar
Tempo limite da consulta
300 segundos por padrão, o que é deliberadamente generoso para trabalhos analíticos.
Resultados
A tarefa é concluída e as linhas são então transmitidas, pois é assim que a API de tarefas as entrega.
Somente leitura
Aplicado ao agente antes da submissão do trabalho.

O Query Streams não limita o valor cobrado pelo BigQuery. Não há estimativa de execução simulada nem teto de bytes faturados — uma consulta que examina uma tabela grande não particionada custa exatamente o mesmo que custaria no console. Particione suas tabelas e use as cotas do GCP e as concessões da conta de serviço como controle.

Em uma consulta entre fontes diferentes, a parte central de uma referência de três partes é o conjunto de dados do BigQuery. Uma conexão chamada bq_analytics que lê o conjunto de dados de eventos é escrita como bq_analytics.events.sessions.

Documentação do fornecedor: cloud.google.com

Perguntas frequentes

Perguntas sobre o Google BigQuery

Quais ferramentas conseguem ler dados do Google BigQuery por meio de fluxos de consulta?

Tudo isso, a partir de uma única conexão: Excel, Planilhas Google, MCP, API REST, Airtable, Baserow, SeaTable, Smartsheet, Anvil, Power BI, alertas e relatórios agendados. Conecte o data warehouse uma única vez e todas as plataformas lerão a mesma conexão somente leitura — não há configuração por ferramenta nem necessidade de uma segunda cópia dos dados.

Preciso abrir uma porta no firewall para o meu data warehouse do Google BigQuery?

Não. O agente de rede do Query Streams é executado dentro da sua rede e abre uma única conexão criptografada de saída. Nada fica à escuta do tráfego de entrada, nenhuma VPN é necessária e o data warehouse mantém suas regras de firewall existentes.

É possível alterar dados com o Query Streams no Google BigQuery?

Não. O agente impõe o modo somente leitura no ponto de execução — uma instrução por vez, apenas SELECT e similares. As credenciais permanecem no agente e nunca são enviadas para o Query Streams.

O que o Query Streams precisa para se conectar ao Google BigQuery?

Um host acessível, uma função e sua senha — o agente carrega o driver, portanto nada é instalado no data warehouse. Acesso feito via: HTTPS para a API BigQuery do Google. Sem porta, sem listener, sem dados de entrada. Identificado por: Um projeto do GCP e, geralmente, um conjunto de dados padrão. Autenticação: Uma chave de conta de serviço — inserida como JSON ou deixada como um arquivo no disco do agente e referenciada pelo caminho. Permissões: Apenas o que a conta de serviço pode ler, e nada mais. Escopo restrito à API BigQuery.

Posso combinar o Google BigQuery com outro banco de dados na mesma consulta?

Sim, trata-se de uma consulta federada. Uma única instrução pode referenciar o Google BigQuery e suas outras conexões simultaneamente, escritas como conexão.esquema.tabela. Cada origem executa apenas a parte que consegue e transmite o resultado de volta; a junção ocorre centralmente, portanto as origens nunca se conectam entre si e nada é copiado ou agendado. O modo somente leitura se aplica a cada parte — apenas SELECT, WITH e EXPLAIN — e há um limite para a quantidade de dados que uma origem pode fornecer para uma única consulta. Consultas federadas são um recurso do plano; a página de consultas federadas contém os limites atuais de origem e tamanho.

Instale o BigQuery onde o trabalho acontece.

Instale o agente, aponte-o para o seu armazém e escolha um destino.

Comece gratuitamente Todos os conectores

Somente leitura Apenas envio As credenciais permanecem com o agente.