¿Cómo cargar datos de SQL Server a BigQuery?

La computación en la nube es una de las soluciones tecnológicas del momento, y dentro de este frenesí destaca una herramienta: Google Cloud Platform. Creada por el gigante de la tecnología, GCP ofrece varias opciones para manejar la información y los datos desde la nube, entre ellas está BigQuery.

Siendo un almacén de datos, BigQuery es similar a Microsoft SQL Server, por lo que varias empresas han optado por mover sus datos del almacén administrado por Microsoft, al almacén administrado por Google, pero ¿Cómo se puede hacer esto?

Cargar datos de SQL Server a BigQuery

Para cargar datos de SQL Server a BigQuery, puedes seguir estos pasos generales:

Exportar datos desde SQL Server

Primero, debe exportar los datos de SQL Server a un formato que pueda importarse a BigQuery. Los formatos comunes incluyen CSV, JSON, Avro, Parquet u ORC. Puede utilizar las herramientas de exportación integradas de SQL Server o escribir scripts personalizados para exportar datos.

Preparar datos para importar

Asegúrate de que los datos que estás exportando tengan el formato y la estructura correctos para BigQuery. Esto puede implicar transformar los datos, limpiarlos y garantizar que los tipos de datos sean compatibles.

Cree un conjunto de datos de BigQuery

En BigQuery, debes crear un conjunto de datos para almacenar tus datos. Un conjunto de datos es un contenedor de tablas.

Cargar datos en Google Cloud Storage (opcional)

Si sus datos son demasiado grandes para cargarlos directamente en BigQuery, primero puede cargarlos en Google Cloud Storage (GCS). GCS es un servicio de almacenamiento en la nube proporcionado por Google. BigQuery puede cargar datos desde GCS, lo que facilita el manejo de grandes conjuntos de datos.

Cargar datos en BigQuery

Utilice la interfaz de usuario web de BigQuery, las herramientas de línea de comandos o la API para cargar los datos en su conjunto de datos de BigQuery. A continuación se explica cómo hacerlo mediante la interfaz de usuario web:

• Vaya a la consola de BigQuery (https://console.cloud.google.com/bigquery).
• Seleccione su proyecto y conjunto de datos.
• Haga clic en "Crear tabla" o "Crear tabla a partir de archivo".
• Siga las instrucciones para seleccionar su fuente de datos (por ejemplo, GCS o un archivo local) y especifique el formato y el esquema.
• Inicie el proceso de importación de datos.

Mapeo de esquemas

Asegúrate de que el esquema de los datos que estás importando coincida con el esquema de la tabla de destino en BigQuery. Es posible que necesite asignar columnas manualmente si tienen diferentes nombres o tipos de datos.

Definir opciones de carga (opcional)

BigQuery ofrece opciones para configurar cómo se cargan los datos, como especificar caracteres delimitadores para archivos CSV, manejar filas duplicadas y más. Puede ajustar estas opciones según las características específicas de sus datos.

Inicie la importación

Inicie el proceso de importación y BigQuery cargará los datos en su conjunto de datos. Puede monitorear el progreso y verificar si hay errores durante la importación.

Verificar datos y consultar

Una vez cargados los datos, puedes verificarlos en BigQuery y ejecutar consultas SQL para analizarlos.

Programar actualización de datos (opcional)

Si necesita mantener actualizados los datos de BigQuery, puede configurar un proceso de actualización de datos programado, como usar Dataflow u otras herramientas ETL (Extraer, Transformar, Cargar) para automatizar las transferencias de datos.

Recuerde que Google Cloud ofrece varias herramientas y servicios que pueden agilizar este proceso, como Dataflow, Transfer Service y Cloud Storage, según su caso de uso y requisitos específicos. Además, asegúrese de tener los permisos y el acceso necesarios a sus entornos SQL Server y BigQuery para la transferencia de datos.

¿Qué es BigQuery?

Vale la pena revisar la definición que ofrece Google en su documentación oficial sobre BigQuery. Ellos dicen “BigQuery es un almacén de datos empresariales totalmente administrado que te ayuda a administrar y analizar tus datos con funciones integradas como aprendizaje automático, análisis geoespacial e inteligencia empresarial. La arquitectura sin servidor de BigQuery te permite usar consultas SQL para responder las preguntas más importantes de tu organización sin administración de infraestructura. El motor de análisis distribuido y escalable de BigQuery te permite consultar terabytes en segundos y petabytes en minutos”.

Continúan explicando “BigQuery maximiza la flexibilidad al separar el motor informático que analiza sus datos de sus opciones de almacenamiento. Puedes almacenar y analizar tus datos dentro de BigQuery o usar BigQuery para evaluar dónde se encuentran tus datos. Las consultas federadas le permiten leer datos de fuentes externas, mientras que la transmisión admite actualizaciones continuas de datos. Herramientas potentes como BigQuery ML y BI Engine te permiten analizar y comprender esos datos”.

En Rootstack tenemos los expertos en computación en la nube que podrán aplicar BigQuery en su proyecto sin problemas. Confíe en nuestra experiencia con más de 200 clientes satisfechos a nivel mundial.

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