BigQuery es un almacén de datos de analíticas totalmente gestionado de Google, asequible y escalable a petabytes. El conector a BigQuery de Looker Studio te permite acceder a datos de tus tablas de BigQuery desde Looker Studio.
Secciones de este artículo:- Antes de empezar
- Conectarse a BigQuery
- Conectarse a una vista o tabla de BigQuery
- Conectarse a BigQuery mediante una consulta de SQL personalizada
- Integración nativa de BigQuery
- Tablas multidía
- Almacenamiento en caché
- Consultar los datos SQL enviados a BigQuery
- Métrica Recuento de registros
- Compatibilidad con Controles de Servicio de VPC
- Ver polígonos GEOGRAPHY de BigQuery
- Identificar consultas de Looker Studio mediante etiquetas de trabajo
- Cuotas y limitaciones generales
- Recursos relacionados
Antes de empezar
Para acceder a los datos de BigQuery en Looker Studio, debes proporcionar una cuenta de facturación de Google Cloud. BigQuery es un producto de pago, y se aplicarán costes por el uso que hagas de él si accedes al servicio a través de Looker Studio. Más información sobre los precios de BigQuery
Conectarse a BigQuery
Puedes conectar Looker Studio a una consulta personalizada o a una vista o tabla de Google BigQuery.
Pasos para conectarse
- Inicia sesión en Looker Studio.
- Haz clic en
Crear y, a continuación, selecciona Informe.
- Se muestra el editor de informes y se abre el panel Añadir datos al informe.
- Para crear una fuente de datos insertada, selecciona el conector de BigQuery.
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Para seleccionar una fuente de datos reutilizable que esté disponible, haz clic en la pestaña Mis fuentes de datos y selecciona una fuente de datos de cualquier tipo que hayas creado anteriormente o que se haya compartido contigo.
Diferencias entre las fuentes de datos insertadas y las reutilizables
Las fuentes de datos se pueden insertar o reutilizar. Los informes pueden incluir fuentes de datos insertadas y reutilizables.
Las fuentes de datos creadas al editar los informes se insertan en esos informes. Para modificar una fuente de datos insertada, sigue los pasos que se indican en el informe correspondiente. Las fuentes de datos insertadas permiten colaborar más fácilmente en informes y fuentes de datos. Los editores de los informes también pueden modificar tanto las fuentes de datos como su conexión. Al compartir o copiar el informe, también se comparten o se copian las fuentes de datos insertadas.
Las fuentes de datos que creas desde la página principal son reutilizables. Puedes reutilizar esas fuentes de datos en diferentes informes. Las fuentes de datos reutilizables te permiten crear y compartir modelos de datos uniformes de toda tu organización. Solo los usuarios con los que compartas la fuente de datos reutilizable podrán modificarla. Únicamente el propietario de las credenciales de la fuente de datos puede editar la conexión.
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Configura la conexión de la fuente de datos a tus datos de BigQuery. Puedes conectarte a una vista o tabla de BigQuery o mediante una consulta de SQL personalizada.
- Haz clic en Añadir.
Crear y, a continuación, selecciona Informe.En unos instantes, se mostrará en el lienzo del informe una tabla conectada a la fuente de datos.
¿Es la primera vez que usas Looker Studio?
Usa el panel de propiedades para cambiar los datos y el estilo de la tabla. Usa la barra de herramientas para añadir más gráficos, controles y otros componentes al informe.
Descubre Looker Studio
- Echa un vistazo al tutorial sobre cómo crear un informe.
- Visita el editor de informes.
Conectarse a una vista o tabla de BigQuery
Las tablas de BigQuery contienen registros concretos organizados en filas. Cada uno de ellos está compuesto por columnas (también llamadas campos). Las vistas de BigQuery son tablas virtuales, resultado de consultas de SQL que se ejecutan en la consola de BigQuery.
Para conectarte a una vista o tabla, debes proporcionar lo siguiente:
- Un proyecto de BigQuery
- Un conjunto de datos
- Una vista o tabla
Estos elementos se describen en las siguientes secciones.
Proyecto
Los proyectos organizan tus recursos de BigQuery y preparan la facturación si tus informes superan las cuotas gratuitas de BigQuery. Puedes usar el mismo proyecto para la facturación y la gestión de datos, o bien utilizar un proyecto para los datos y otro para la facturación. Más información sobre los proyectos de Google Cloud
Selecciona una de las siguientes opciones para elegir tu proyecto:
Proyectos recientes
En la opción PROYECTOS RECIENTES se muestran los proyectos a los que has accedido recientemente en la consola de Google Cloud. También puedes introducir el ID de proyecto manualmente. El proyecto que elijas se usará tanto para la facturación como para el acceso a datos. Después de seleccionar un proyecto, debes elegir un conjunto de datos.
Mis proyectos
La opción MIS PROYECTOS te permite seleccionar cualquier proyecto al que tengas acceso. También puedes introducir el ID de proyecto manualmente. El proyecto que elijas se usará tanto para la facturación como para el acceso a datos. Después de seleccionar un proyecto, debes elegir un conjunto de datos.
Proyectos compartidos
La opción PROYECTOS COMPARTIDOS te permite acceder a los proyectos que se han compartido contigo. Si quieres, puedes seleccionar diferentes proyectos para los datos y para la facturación.
Conjunto de datos
Los conjuntos de datos se utilizan para organizar y controlar el acceso a tus datos. Selecciona un conjunto de datos de la lista o busca uno escribiendo su nombre.
Conjuntos de datos públicos
Los conjuntos de datos públicos de BigQuery son muestras públicas en las que se comparte el conjunto de datos, pero no el proyecto. Para consultar esos datos, debes especificar tu propio proyecto de facturación, que se utilizará para facturar los costes de tratamiento de los datos compartidos.
Tabla
Puedes conectar una fuente de datos de Looker Studio a una sola vista o tabla.
Conectarse a una tabla con particiones de fecha
La opción Partición por (campo de fecha) se muestra en la columna de configuración cuando seleccionas una tabla con particiones de fecha. Si el filtro de partición es obligatorio, esta opción estará seleccionada de forma predeterminada. Si el filtro de partición es opcional, esta opción estará deseleccionada de forma predeterminada. Si la tabla contiene al menos un campo válido de fecha o de fecha y hora, puedes elegir cuál usar como la dimensión de periodo en la fuente de datos. Más información sobre las tablas con particiones de fecha de BigQuery
Conectarse a BigQuery mediante una consulta de SQL personalizada
La opción CONSULTA PERSONALIZADA te permite conectar con tus datos escribiendo código SQL. La sintaxis de las consultas personalizadas sigue el dialecto SQL estándar. Para usar el dialecto SQL de BigQuery antiguo, marca la opción Usar SQL antiguo.
Nota: Usa la interfaz de usuario de BigQuery para crear y probar tu consulta y, a continuación, cópiala y pégala en el cuadro de consulta personalizada de Looker Studio.
Proyecto de facturación
La opción Proyecto de facturación te permite proporcionar un proyecto de facturación para tu consulta personalizada, ya sea buscando el ID del proyecto o introduciéndolo manualmente. Si tu organización tiene muchos proyectos de BigQuery, puede que tengas que usar este último método para buscar el proyecto.
Si quieres dedicar un proyecto a la facturación y otro a tus datos, selecciona o indica el proyecto de facturación en la interfaz de usuario y, a continuación, incluye el proyecto de datos en la cláusula SELECT...FROM de la consulta personalizada.
Parámetros de consulta
Los parámetros permiten crear informes personalizables con mayor capacidad de respuesta. Puedes transferir parámetros de una fuente de datos de BigQuery a la consulta subyacente. Si quieres usar un parámetro en una consulta personalizada, sigue las directrices de sintaxis para ejecutar consultas con parámetros en BigQuery.
Más información sobre cómo usar parámetros en una consulta personalizada
Limitaciones de las consultas personalizadas
Looker Studio usa tu consulta de SQL personalizada como instrucción SELECT interna para cada consulta enviada a la base de datos. Tu consulta personalizada genera una tabla virtual nueva que Looker Studio consulta luego con su propio código SQL "externo". Por este motivo, las consultas personalizadas de Looker Studio están sujetas a algunas restricciones:
Las consultas de SQL personalizadas solo pueden tener una instrucción
El ejemplo siguiente no funciona porque tiene varias instrucciones SQL:
DECLARE cost_per_tb_in_dollar FLOAT64 DEFAULT 4.2;
SELECT total_bytes_billed / (1024 * 1024))* cost_per_tb_in_dollar)/(1024*1024))) FROM billing-table;
Hay que usar nombres de campo inequívocos en las uniones
Las consultas de unión personalizadas no pueden gestionar los nombres de columna duplicados. Los gráficos que usen una fuente de datos basada en una consulta personalizada con campos duplicados devolverán un error de configuración del usuario similar al siguiente:
Para evitar este problema, asegúrate de usar nombres de campo inequívocos en tus consultas personalizadas.
Por ejemplo, supongamos que estás uniendo dos tablas con esquemas idénticos y que ambas contienen un campo llamado Criteria_ID, de la siguiente forma:
SELECT Criteria_ID, Parent_ID, Name FROM 'table_1'
) As table_1
LEFT JOIN (
SELECT Criteria_ID, Parent_ID, Name FROM 'table_2'
) As table_2
ON
table_1.Criteria_ID = table_2.Criteria_ID
Esta consulta incluye nombres de columna duplicados:
Criteria_ID, Parent_ID y Name.
Para evitar un error que indique que el campo es ambiguo, puedes cambiar explícitamente el nombre de los campos duplicados mediante AS:
FROM (
SELECT
Criteria_ID AS Criteria_ID_1,
Parent_ID AS Parent_ID_1,
Name AS NAME_1
FROM
'table_1' ) AS table_1
LEFT JOIN (
SELECT
Criteria_ID AS Criteria_ID_2,
Parent_ID AS Parent_ID_2,
Name AS NAME_2
FROM
'table_2' ) AS table_2
ON
table_1.Criteria_ID_1 = table_2.Criteria_ID_2;
Si solo tienes que cambiar el nombre de algunos campos, puedes seleccionarlos todos excepto aquellos cuyo nombre quieres cambiar; por ejemplo:
Tiempo de espera de las consultas
- Simplifica las consultas para que se ejecuten más rápido.
- Ejecuta las consultas en tu base de datos y almacena los resultados en otra tabla. A continuación, conéctate a esa tabla de tu fuente de datos.
Integración nativa de BigQuery
La integración nativa de BigQuery en Looker Studio habilita funciones de monitorización de las consultas de Looker Studio, mejora el rendimiento de las consultas y admite muchas funciones de BigQuery.
Tablas multidía
BigQuery admite consultas en varias tablas, en las que cada tabla incluye un único día de datos. Estas tablas tienen el formato YYYYMMDD. Cuando Looker Studio identifica una tabla con este formato, la marca como tabla multidía y solo muestra el nombre prefix_YYYYMMDD en la selección de tablas.
Si se crea un gráfico para visualizar esa tabla, Looker Studio establece automáticamente un periodo predeterminado que incluye los últimos 28 días y consulta las últimas 28 tablas. Para configurar esta opción, modifica el informe y selecciona el gráfico. A continuación, ajusta las propiedades del campo Periodo en la pestaña DATOS del gráfico.
Almacenamiento en caché
Para agilizar la experiencia del usuario, los informes de Looker Studio tratarán de recoger los datos almacenados en caché. De forma predeterminada, la caché de BigQuery caduca cada 12 horas. Puede que se apliquen cargos en BigQuery al actualizar la memoria caché.
Almacenamiento en caché y visualización de los informes
Una vez que los datos se hayan almacenado en caché, Looker Studio intentará acceder a los datos en caché al visualizar un informe para minimizar los costes de BigQuery.
En función del tamaño de la respuesta a la consulta, puede que el almacenamiento en caché no siempre ofrezca unos resultados óptimos o no esté disponible.
Más información sobre la caché
Consultar los datos SQL enviados a BigQuery
Puedes ver todos los datos SQL de BigQuery que Looker Studio ha generado desde la interfaz de usuario del historial de consultas de BigQuery.
Métrica Recuento de registros
Las fuentes de datos de BigQuery proporcionan automáticamente la métrica predeterminada Recuento de registros. Puedes usarla para desglosar tus dimensiones y ver el número de registros agregados por tus gráficos.
Compatibilidad con Controles de Servicio de VPC
Looker Studio puede conectarse a proyectos de BigQuery que están protegidos por perímetros de seguridad de Controles de Servicio de VPC mediante niveles de acceso de lector basados en IP. El conector de BigQuery transfiere la dirección IP del lector del informe a BigQuery, que a su vez puede aplicar cualquier nivel de acceso basado en IP que se haya configurado.
Ver polígonos GEOGRAPHY de BigQuery
Puedes mostrar polígonos GEOGRAPHY utilizando una visualización de Google Maps en tu informe. Consulta el tutorial Ver polígonos GEOGRAPHY de BigQuery con Looker Studio.
Identificar consultas de Looker Studio mediante etiquetas de trabajo
Todas las consultas que envía Looker Studio a BigQuery tienen la etiqueta de trabajo de BigQuery requestor:looker_studio. Puedes usar esta etiqueta de trabajo para identificar las consultas de BigQuery relacionadas con Looker Studio. Consulta las instrucciones sobre cómo ver las etiquetas de trabajo.
Cuotas y limitaciones generales
La cantidad máxima de filas que se pueden devolver con el conector de BigQuery es de 2 millones. Looker Studio indicará cuándo hay más de 2 millones de filas de datos, pero no especificará el número de filas.
Además, las fuentes de datos de BigQuery están sujetas a las mismas limitaciones de frecuencia y de cuota que BigQuery.
Para las fuentes de datos de BigQuery, MEDIAN se implementa mediante la función APPROX_QUANTILES de BigQuery. Aplicar MEDIAN a los datos procedentes de BigQuery puede devolver resultados ligeramente distintos a los obtenidos al aplicar MEDIAN a los mismos datos procedentes de otros tipos de fuentes de datos.