Google BigQuery (plataforma de análise de dados)

Resumo

Artigo	Descrição
Estado do Lançamento	Disponibilidade Geral
Produtos	Power BI (modelos semânticos) Power BI (Fluxos de Dados) Estrutura (Dataflow Gen2) Power Apps (Fluxos de Dados) Insights do cliente (fluxos de dados)
Tipos de autenticação suportados	Conta organizacional Conta de serviço

Observação

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

Observação

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

Observação

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

Pré-requisitos

Você precisa de uma Conta do Google ou de uma conta de serviço do Google para fazer login no Google BigQuery.

Capacidades suportadas

• Importação
• DirectQuery (modelos semânticos do Power BI)

Ligar a dados do Google BigQuery a partir do Power Query Desktop

Para ligar ao Google BigQuery a partir do Power Query Desktop, siga os seguintes passos:

1. Selecione Google BigQuery na experiência obter dados. A experiência de obtenção de dados no Power Query Desktop varia entre aplicações. Para obter mais informações sobre a experiência de obter dados do Power Query Desktop para a sua aplicação, aceda a Onde obter dados.

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

   

3. O conector do Google BigQuery permite a conexão por meio de uma conta organizacional ou de uma conta de serviço. Este exemplo usa a conta organizacional para entrar. Selecione Entrar para continuar.

   

   Você também pode fazer login usando uma conta de serviço do Google. Nesse caso, selecione Login da Conta de Serviço e insira o e-mail da sua conta de serviço e o conteúdo do arquivo de chave JSON da sua conta de serviço. Em seguida, selecione Conectar.

4. É apresentada uma caixa de diálogo Iniciar sessão com o Google . Selecione sua Conta do Google e aprove a conexão com o Power BI Desktop.

   

5. Depois de entrar, selecione Conectar para continuar.

   

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

   

Ligar a dados do Google BigQuery a partir do Power Query Online

Para ligar ao Google BigQuery a partir do Power Query Online, siga os seguintes passos:

1. Selecione a opção Google BigQuery em Obter dados. Diferentes aplicações têm formas diferentes de aceder à experiência de obtenção de dados do Power Query Online. Para obter mais informações sobre como aceder à experiência de obter dados do Power Query Online a partir da sua aplicação, aceda a Onde obter dados.

   

2. Na caixa de diálogo Banco de dados do Google BigQuery , talvez seja necessário criar uma nova conexão ou selecionar uma conexão 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 Iniciar sessão.

   

3. É apresentada uma caixa de diálogo Iniciar sessão com o Google . Selecione sua Conta do Google e aprove a conexão.

   Observação

   Embora a caixa de diálogo de entrada diga que você continuará no Power BI Desktop depois de iniciar sessão, na verdade você será redirecionado para o aplicativo online.

   

4. Se quiser usar opções avançadas, selecione Opções avançadas. Para obter mais informações: Ligue-se usando as opções avançadas

5. Depois de entrar, selecione Avançar para continuar.

   

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

   

Conecte-se usando opções avançadas

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

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

Opção avançada	Descrição
ID do projeto de faturamento	Um projeto no qual o Power Query executa consultas. As permissões e a cobrança estão vinculadas a este projeto. Se nenhum ID do projeto de faturamento for fornecido, por padrão, o primeiro projeto disponível retornado pelas APIs do Google será usado.
Usar API de armazenamento	Um sinalizador que permite usar a API de armazenamento do Google BigQuery. Esta opção é verdadeira por padrão. Essa opção pode ser definida como false para não usar a API de armazenamento e usar APIs REST.
Duração do tempo limite de conexão	A definição de ligação padrão (em segundos) que controla quanto tempo o Power Query aguarda pela conclusão de uma ligação. Você pode alterar esse valor se a conexão não for concluída antes de 15 segundos (o valor padrão).
Duração do tempo limite do comando	Quanto tempo o Power Query aguarda para que uma consulta seja concluída e devolva 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, vá para Importar dados de um banco de dados usando a consulta de banco de dados nativa. 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 só está disponível no Power Query Desktop.

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

Nova implementação do conector do Google BigQuery (Pré-visualização)

Desde maio de 2025, introduzimos uma nova implementação para o conector do Google BigQuery para melhorar a integração com o Google BigQuery, atualmente disponível em pré-visualização. Ele usa ADBC (Arrow Database Connectivity) em vez de ODBC para se conectar e recuperar dados do Google BigQuery, o que melhora o desempenho, especialmente para grandes conjuntos de resultados. À medida que continuamos a melhorar e adicionar novas capacidades a este conector, encorajamo-lo a atualizar para a versão mais recente para experimentá-lo e fornecer-nos comentários.

Observação

Esta funcionalidade é suportada na versão de 64 bits do Power BI Desktop e não funciona na versão de 32 bits.

Para aceder a esta funcionalidade no Power BI Desktop, navegue até Opções e definições (no separador Ficheiro) >Opções>Funcionalidades de pré-visualização e marque a caixa de seleção para ativar a opção Usar nova implementação do conector do Google BigQuery. Uma vez que a opção está ativada, todas as conexões recém-criadas usam automaticamente a implementação do novo conector.

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

Para aceder a esta funcionalidade no Dataflow Gen2, depois de configurar a obtenção de dados a partir do Google BigQuery, vá ao Editor avançado no separador superior e adicione o Implementation="2.0" sinalizador em GoogleBigQuery.Database nas suas consultas da seguinte forma 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 suportada é maio de 2025. Recomenda-se que você use a versão mais recente para avaliar esse recurso com os recursos mais atuais.

Para ajudar no diagnóstico de qualquer problema potencial, você pode encontrar o Implementation como "2.0" e DriverType como "ADBC" em seus logs de Mashup.

Atualmente, este conector tem as seguintes limitações conhecidas:

• Não há suporte para relacionamentos.
• Não há suporte para proxy.

Limitações e considerações

Esta seção descreve eventuais limitações e considerações do conector do Google BigQuery.

Ligar ao Google BigQuery no Power BI Desktop

Há alguns limites e considerações a ter em mente 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 Power BI. No serviço Power BI, o conector pode ser acessado usando a conexão de nuvem para nuvem do Power BI para o Google BigQuery.

Erro "Acesso negado"

Quando tenta ligar ao Google BigQuery a partir do Power BI Desktop, 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>.

Neste caso, poderá ter de introduzir um ID do Projeto de Faturação na opção avançada Projeto de Faturação nas definições de Ligação do Power Query.

Além disso, se você também criar um relatório no serviço do Power BI usando um gateway, ainda poderá receber esse erro. Neste caso, deverá inserir manualmente o ID do Projeto de Cobrança no código M da ligação, utilizando o editor 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 o desempenho, o Google BigQuery desempenha-se bem ao lidar com grandes conjuntos de dados quando são desnormalizados, aninhados e nivelados.

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

Os utilizadores devem selecionar Transformar Dados e, em seguida, utilizar as capacidades de análise JSON no editor do Power Query para extrair os dados.

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

Como configurar uma conta de serviço do Google

Para obter mais informações sobre como configurar ou usar contas de serviço do Google, vá para Criar e gerenciar chaves de conta de serviço nos documentos 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.

• E-mail da conta de serviço: deve estar em formato de e-mail.
• Conteúdo do arquivo de chave JSON da conta de serviço: uma vez que essa chave JSON é baixada, todas as novas linhas devem ser removidas do arquivo para que o conteúdo esteja em uma linha. Uma vez que o arquivo JSON está nesse formato, o conteúdo pode ser colado neste campo.

Quando você se autentica por meio de uma conta de serviço do Google no serviço 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 Conteúdo do arquivo de chave JSON da Conta de Serviço . Os requisitos de formato para cada credencial permanecem os mesmos no Power BI Desktop, no serviço Power BI e no 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 conseguir obter quaisquer dados da 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 as permissões de usuário para a API de armazenamento do BigQuery corretamente. Essas permissões de API de armazenamento são necessárias para acessar os dados corretamente com a API do BigQueryStorage:

• bigquery.readsessions.create: Cria uma nova sessão de leitura por meio da API de armazenamento do BigQuery.
• bigquery.readsessions.getData: Lê 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 BigQuery.User função. 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 do tipo DateTime no modo de Consulta Direta

Há um problema conhecido em que o DateTime tipo não é suportado pelo Direct Query. Selecionar uma coluna com o DateTime tipo causa um Invalid query erro ou um erro visual.

Limitações na consulta de coluna que tem o mesmo nome que o nome da tabela

Ao consultar uma coluna que tem o mesmo nome que o nome da tabela, o BigQuery interpreta a coluna como uma struct coluna que inclui todas as colunas da tabela em vez da 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. Há três soluções alternativas disponíveis:

• Solução alternativa 1: Envolva a tabela com um modo de exibição que não entre em conflito com o nome da coluna—CREATE VIEW dataset.new_view AS SELECT * FROM dataset.debug
• Solução alternativa 2: Renomeie a coluna para evitar conflitos com o nome da tabela—ALTER TABLE dataset.debug RENAME COLUMN debug to new_debug
• Solução alternativa 3: Altere a consulta SELECT para usar table.column para fazer referência à coluna de conflito—SELECT debug.debug FROM dataset.debug

Não há suporte para modos de exibição materializados no navegador do Power BI Desktop

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

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

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

• A cota é excedida no uso da conta do cliente nas chamadas de API project.lists do Google. Quando vários relatórios são atualizados simultaneamente, isso pode desencadear um erro em consultas ou relatórios diferentes. Para evitar o erro, agende atualizações de relatório em intervalos escalonados.
• Atualizar consulta para incluir o ID de Projeto de Faturação - GoogleBigQuery.Database([BillingProject="Include-Billing-Project-Id-Here"]).
• As chamadas para GoogleBigQuery.Database devem estar na mesma consulta que o esquema e a seleção da tabela para evitar o erro.