Google BigQuery (plataforma de análise de dados)

Resumo

Elemento	Descrição
Estado da liberação	Disponibilidade geral
Produtos	Power BI (Modelos semânticos) Power BI (Fluxos de dados) Fabric (Fluxo de dados Gen2) Power Apps (Fluxos de dados) Customer Insights (Fluxos de dados)
Tipos de autenticação compatíveis	Conta organizacional Conta de serviço

Observação

Alguns recursos podem estar presentes em um produto, mas não em outros devido a agendas de implantação e recursos específicos do host.

Observação

Desde julho de 2021, o Google descontinuou o suporte para logins em contas do Google em estruturas de navegador incorporadas. Devido a essa alteração, você precisa atualizar a versão do Power BI Desktop de junho de 2021 ou posterior para compatibilidade com o login no Google.

Observação

Desde maio de 2025, introduzimos uma nova implementação para o conector do Google BigQuery, atualmente disponível em versão de pré-visualização. Saiba mais sobre esse recurso.

Pré-requisitos

Você precisará de uma conta do Google ou de uma conta de serviço do Google para se conectar ao Google BigQuery.

Funcionalidades com suporte

• Importação
• DirectQuery (Modelos semânticos do Power BI)

Conectar-se aos dados do Google BigQuery do Power Query Desktop

Para se conectar ao Google BigQuery do Power Query Desktop, siga as seguintes etapas:

1. Selecione Google BigQuery na experiência Obter Dados. A experiência para obter dados no Power Query Desktop varia entre aplicativos. Para obter mais informações sobre a experiência Obter Dados do Power Query Desktop para seu aplicativo, acesse Onde obter dados.

2. Se você quiser usar opções avançadas, selecione Opções avançadas. Caso contrário, selecione OK para continuar. Para obter mais informações, acesse Connect usando opções avançadas.

   

3. O conector do Google BigQuery dá suporte à conexão por meio da entrada em uma conta organizacional ou uma conta de serviço. Este exemplo usa a conta organizacional para entrar. Selecione Entrar para continuar.

   

   Você também pode entrar usando uma conta de serviço do Google. Nesse caso, selecione Login da Conta de Serviço e insira o email da sua conta de serviço e o conteúdo do arquivo de chave JSON da sua conta de serviço. Depois, selecione Conectar.

4. Uma caixa de diálogo Entrar com o Google é exibida. Selecione sua conta do Google e aprove a conexão ao Power BI Desktop.

   

5. Depois de entrar, selecione Conectar para continuar.

   

6. Depois de se conectar com sucesso, uma janela Navegador aparece e exibe os dados disponíveis no servidor. Selecione os dados no navegador. Selecione Transformar dados para transformar os dados no Power Query ou Carregar para carregar os dados no Power BI Desktop.

   

Conectar-se aos dados do Google BigQuery do Power Query Online

Para se conectar ao Google BigQuery do Power Query Online, siga as seguintes etapas:

1. Selecione a opção Google BigQuery na experiência Obter Dados. Diferentes aplicativos têm maneiras distintas de acessar a experiência de obter dados no Power Query Online. Para obter mais informações sobre como acessar a experiência Obter Dados do Power Query Online por meio do seu aplicativo, acesse Onde obter dados.

   Captura de tela da caixa de diálogo Obter dados, destacando o conector do Google BigQuery.

2. Na caixa de diálogo Banco de Dados do Google BigQuery, talvez seja necessário criar uma conexão ou selecionar uma existente. Selecione uma conta organizacional ou de serviço para entrar. Se você estiver usando dados locais, selecione um gateway de dados local. Em seguida, selecione Entrar.

   

3. Uma caixa de diálogo Entrar com o Google é exibida. Selecione sua conta do Google e aprove a conexão.

   Observação

   Embora a caixa de diálogo de login diga que você continuará no Power BI Desktop depois de entrar, você será enviado para o seu aplicativo online em vez disso.

   

4. Se você quiser usar as opções antecipadas, selecione Opções avançadas. Mais informações: Conectar-se usando opções avançadas

5. Depois de entrar, selecione Avançar para continuar.

   

6. Depois de se conectar com sucesso, uma janela Navegador aparece e exibe os dados disponíveis no servidor. Selecione os dados no navegador. Em seguida, selecione Avançar para transformar os dados no Power Query.

   

Conectar usando opções avançadas

Tanto o Power Query Desktop quanto o Power Query Online fornecem um conjunto de opções avançadas que você pode adicionar à sua consulta, se necessário.

A tabela a seguir lista todas as opções avançadas que você pode definir no Power Query Desktop e no Power Query Online.

Opção avançada	Descrição
ID do projeto de cobrança	Um projeto no qual o Power Query executa consultas. As permissões e a cobrança estão vinculadas a este projeto. Se nenhuma ID do projeto de cobrança for fornecida, por padrão, o primeiro projeto disponível retornado pelas APIs do Google será usado.
Usar a API de Armazenamento	Um sinalizador que permite o uso da API de Armazenamento do Google BigQuery. Essa opção é verdadeira por padrão. Essa opção pode ser definida como falsa para não usar a API de Armazenamento e usar APIs REST.
Duração do tempo limite de conexão	A configuração de conexão padrão (em segundos) que controla quanto tempo Power Query aguarda a conclusão de uma conexão. Você poderá alterar esse valor se sua conexão não for concluída antes de 15 segundos (o valor padrão).
Duração do tempo limite de comando	Quanto tempo Power Query aguarda a conclusão de uma consulta e o retorno dos resultados. O padrão depende do padrão do driver. Você pode inserir outro valor em minutos para manter a conexão aberta por mais tempo.
ID do projeto	O projeto no qual você deseja executar consultas nativas.
Instrução SQL	Para obter informações, acesse Importar dados de um banco de dados usando a consulta nativa de banco de dados. Nesta versão da funcionalidade de consulta de banco de dados nativo, você precisa usar nomes de tabela totalmente qualificados no formato Database.Schema.Table, por exemplo, SELECT * FROM DEMO_DB.PUBLIC.DEMO_TABLE. Esta opção está disponível somente no Power Query Desktop.

Depois de selecionar as opções avançadas requeridas, selecione OK no Power Query Desktop ou Avançar no Power Query Online para se conectar ao banco de dados do Google BigQuery.

Nova implementação do conector do Google BigQuery (versão prévia)

Desde maio de 2025, introduzimos uma nova implementação para o conector do Google BigQuery para aprimorar a integração com o Google BigQuery, atualmente disponível em versão prévia. Ele usa Arrow Database Connectivity (ADBC) em vez de ODBC para se conectar e recuperar dados do Google BigQuery, o que melhora o desempenho especialmente para grandes volumes de resultados. À medida que continuamos a aprimorar e adicionar novos recursos a esse conector, recomendamos que você atualize para a versão mais recente para experimentá-la e fornecer comentários.

Observação

Esse recurso tem suporte na versão de 64 bits do Power BI Desktop e não funciona na versão de 32 bits.

Para acessar esse recurso no Power BI Desktop, navegue até opções e configurações (na guia Arquivo ) >Opções>de visualização de recursos e selecione a caixa de seleção para habilitar a opção Usar nova implementação do conector do Google BigQuery . Depois que a opção estiver ativada, todas as conexões recém-criadas usarão automaticamente a nova implementação do conector.

Suas conexões existentes permanecem inalteradas. Você pode experimentar o recurso adicionando o sinalizador Implementation="2.0" em GoogleBigQuery.Database em suas consultas, como segue. Essa propriedade diferencia a versão do conector que você está usando.

Para acessar esse recurso no Dataflow Gen2, depois de configurar a obtenção de dados do Google BigQuery, acesse o Editor Avançado na faixa de opções superior e adicione o Implementation="2.0" sinalizador nas GoogleBigQuery.Database suas consultas da seguinte maneira para utilizar este novo conector.

Source = GoogleBigQuery.Database([Implementation = "2.0"])

Observação

Quando você usa o gateway de dados local, observe que a versão mínima com suporte é maio de 2025. É recomendável usar a versão mais recente para avaliar esse recurso com os recursos mais atuais.

Para ajudar a diagnosticar qualquer potencial problema, você pode encontrar o Implementation como "2.0" e o DriverType como "ADBC" em seus logs do Mashup.

Atualmente, esse conector tem as seguintes limitações conhecidas:

• Não há suporte para relações.
• Não há suporte para proxy.

Limitações e considerações

Esta seção descreve as limitações ou as considerações sobre o conector do Google BigQuery.

Conectando-se ao Google BigQuery no Power BI Desktop

Há alguns limites e considerações a serem considerados ao usar o conector do Google BigQuery com o Power BI.

Disponibilidade do conector

O conector do Google BigQuery está disponível no Power BI Desktop e no serviço do Power BI. No serviço do Power BI, o conector pode ser acessado por meio da conexão de nuvem para nuvem do Power BI para Google BigQuery.

Erro "Acesso Negado"

Ao tentar se conectar ao Google BigQuery a partir do Power BI Desktop, você poderá receber a seguinte mensagem de erro:

Datasource.Error: ODBC: ERROR [HY000][Microsoft][BigQuery] (100) Error interacting with REST API: Access Denied: Project <project name>: The user <user name> bigquery.jobs.create permissions in project <project name>.

Nesse caso, você pode precisar inserir um ID do Projeto de Faturamento na opção avançada Projeto de Faturamento nas Configurações de conexão do Power Query.

Além disso, se você também criar um relatório no serviço do Power BI usando um gateway, ainda poderá obter esse erro. Nesse caso, você precisa incluir manualmente a ID do Projeto de Cobrança no código M da conexão usando o Editor do Power Query ou a barra de fórmulas do Power Query. Por exemplo:

Source = GoogleBigQuery.Database([BillingProject="Include-Billing-Project-Id-Here"])

Campos aninhados

Para otimizar as considerações sobre desempenho, o Google BigQuery tem um bom desempenho com conjuntos de dados grandes quando desnormalizado, nivelado e aninhado.

O conector do Google BigQuery dá suporte a campos aninhados, que são carregados como colunas de texto no formato JSON.

Os usuários devem selecionar Transformar Dados e, em seguida, usar os recursos de análise JSON no editor do Power Query para extrair os dados.

1. Na guia de faixa de opções Transformações, na categoria Coluna de Texto, selecione Analisar e, em seguida JSON.
2. Extraia os campos de registro JSON usando a opção Expandir Coluna.

Configurando uma conta de serviço do Google

Para obter mais informações sobre como configurar ou usar contas de serviço do Google, acesse Criar e gerenciar chaves de conta de serviço na documentação do Google.

Autenticação por meio de uma conta de serviço do Google

Quando você se autentica por meio de uma conta de serviço do Google no Power BI Desktop, há um formato de credencial específico exigido pelo conector.

• Email da Conta de Serviço: deve estar no formato de email.
• Conteúdo do arquivo de chave JSON da Conta de Serviço: depois que essa chave JSON for baixada, todas as novas linhas deverão ser removidas do arquivo para que o conteúdo esteja em uma linha. Depois que o arquivo JSON estiver nesse formato, o conteúdo poderá ser colado nesse campo.

Quando você se autentica por meio de uma conta de serviço do Google no serviço do Power BI ou no Power Query Online, os usuários precisam usar a autenticação "Básica". O campo Nome de Usuário é mapeado para o campo Email da Conta de Serviço e o campo Senha é mapeado para o campo de conteúdo do arquivo de chave JSON da Conta de Serviço. Os requisitos de formato para cada credencial permanecem os mesmos no Power BI Desktop, serviço do Power BI e Power Query Online.

Não é possível autenticar com a API de Armazenamento do Google BigQuery

O conector do Google BigQuery usa a API de Armazenamento do Google BigQuery por padrão. Esse recurso é controlado pela opção avançada chamada UseStorageApi. Você pode encontrar problemas com esse recurso se usar permissões granulares. Nesse cenário, você pode ver a seguinte mensagem de erro ou não obter dados de sua consulta:

ERROR [HY000] [Microsoft][BigQuery] (131) Unable to authenticate with Google BigQuery Storage API. Check your account permissions

Você pode resolver esse problema ajustando corretamente as permissões do usuário para a API BigQuery Storage. Essas permissões de API de armazenamento são necessárias para acessar os dados corretamente com a API do BigQueryStorage:

• bigquery.readsessions.create: cria uma sessão de leitura por meio da API de Armazenamento do BigQuery.
• bigquery.readsessions.getData: lê os dados de uma sessão de leitura por meio da API de Armazenamento do BigQuery.
• bigquery.readsessions.update: Atualiza uma sessão de leitura por meio da API de Armazenamento do BigQuery.

Essas permissões normalmente são fornecidas na função BigQuery.User. Para obter mais informações, acesse funções e permissões predefinidas do Google BigQuery.

Se as etapas acima não resolverem o problema, você poderá desabilitar a API de Armazenamento do BigQuery.

Não é possível usar dados de tipo DateTime no modo Direct Query

Há um problema conhecido em que não há suporte para o tipo de DateTime por meio da Consulta Direta. Selecionar uma coluna com o tipo DateTime causa um erro Invalid query ou um erro visual.

Limitações na coluna de consulta com nome igual ao nome da tabela

Quando se consulta uma coluna com nome igual ao da tabela, o BigQuery interpreta a coluna como uma estrutura que inclui todas as colunas da tabela, ao invés de considerar apenas a coluna especificada. Por exemplo, SELECT debug FROM dataset.debug retorna um struct com todas as colunas na tabela de depuração, em vez da coluna de depuração especificada. Esse comportamento não é intuitivo e uma correção está sendo investigada. Existem três soluções alternativas disponíveis:

• Solução alternativa 1: encapsular a tabela com uma exibição que não entre em conflito com o nome da coluna: CREATE VIEW dataset.new_view AS SELECT * FROM dataset.debug
• Solução alternativa 2: renomear a coluna para evitar conflitos com o nome da tabela: ALTER TABLE dataset.debug RENAME COLUMN debug to new_debug
• Solução alternativa 3: alterar a consulta SELECT para usar table.column a fim de referenciar a coluna do conflito: SELECT debug.debug FROM dataset.debug

Não há suporte para exibições materializadas no navegador do Power BI Desktop

Um problema conhecido é que o conector do Google BigQuery atualmente não oferece suporte a exibições materializadas no navegador do Power BI Desktop.

• Solução alternativa: utilize instruções SQL de consulta nativas para recuperar visões materializadas do Google BigQuery.

Erro HTTP 403: quotaExceeded (Cota excedida: seu usuário excedeu a cota para solicitações simultâneas de project.lists)

• A cota é excedida em todo o uso da conta de cliente das chamadas à API project.lists para o Google. Quando vários relatórios são atualizados simultaneamente, isso pode disparar um erro em diferentes consultas ou relatórios. Para evitar o erro, agende atualizações de relatório em intervalos escalonados.
• Atualizar a consulta para incluir uma ID do projeto de cobrança – GoogleBigQuery.Database([BillingProject="Include-Billing-Project-Id-Here"]).
• As chamadas a GoogleBigQuery.Database devem estar na mesma consulta do esquema e da seleção da tabela para evitar o erro.