Un ensemble de données public est un ensemble de données stocké dans BigQuery et mis à la disposition du grand public via le Programme d'ensembles de données publics de Google Cloud.
Les ensembles de données publics sont des ensembles de données que BigQuery héberge afin que vous puissiez y accéder et les intégrer à vos applications. Google prend en charge le stockage de ces ensembles de données et fournit un accès public aux données à l'aide d'un projet. Vous ne payez que pour les requêtes que vous effectuez sur les données. Le premier To par mois est gratuit (voir notre grille tarifaire).
Les ensembles de données publics peuvent être analysés à l'aide de requêtes en ancien SQL ou en GoogleSQL. Utilisez un nom de table complet lorsque vous interrogez des ensembles de données publics, par exemple bigquery-public-data.bbc_news.fulltext. Si votre organisation restreint l'accès aux données, par exemple à l'aide de périmètres de sécurité, vous devrez peut-être contacter votre administrateur pour obtenir l'autorisation d'accéder aux ensembles de données publics.
Les ensembles de données publics ne sont pas accessibles par défaut depuis un périmètre VPC Service Controls. Aucun contrat de niveau de service n'est appliqué au Programme d'ensembles de données publics.
Pour commencer à utiliser un ensemble de données public BigQuery, vous devez créer ou sélectionner un projet. Le premier téraoctet de données traitées par mois est gratuit. Par conséquent, vous pouvez commencer à interroger des ensembles de données publics sans activer la facturation. Si vous avez l'intention de dépasser le quota offert par la version gratuite, vous devez également activer la facturation.
In the Trusted Cloud console, on the project selector page,
select or create a Trusted Cloud project.
Chaque ensemble de données public est stocké dans un emplacement spécifique tel que US ou EU. Les exemples de tables BigQuery sont actuellement stockés dans l'emplacement multirégional US.
Lorsque vous interrogez un exemple de table, fournissez l'option --location=US dans la ligne de commande, choisissez US comme emplacement de traitement dans laTrusted Cloud console, ou spécifiez la propriété location dans la section jobReference de la ressource de tâche lorsque vous utilisez l'API. Étant donné que les exemples de tables sont stockés aux États-Unis, vous ne pouvez pas écrire de résultats issus de requêtes des exemples de tables sur une table d'une autre région, et vous ne pouvez pas joindre d'exemples de tables aux tables d'une autre région.
Accéder aux ensembles de données publics dans la console Trusted Cloud
Vous pouvez accéder aux ensembles de données publics dans la consoleTrusted Cloud via les méthodes suivantes :
Pour savoir quand une table de données a été mise à jour pour la dernière fois, accédez à la section Détails de la table, comme décrit dans la section Obtenir des informations sur la table et consultez le champ Dernière modification. Pour en savoir plus sur la sélection et la suppression de projets, consultez la page Utiliser des projets.
Autres ensembles de données publics
Vous pouvez interroger de nombreux autres ensembles de données publics. Certains sont hébergés par Google, mais bien d'autres sont hébergés par des tiers. Voici des exemples :
Vous pouvez partager n'importe lequel de vos ensembles de données avec le public. Pour ce faire, modifiez les contrôles d'accès de l'ensemble de données afin d'autoriser l'accès par "Tous les utilisateurs authentifiés". Pour plus d'informations sur la définition des contrôles d'accès des ensembles de données, consultez la page Contrôler l'accès aux ensembles de données.
Lorsque vous partagez un ensemble de données avec le public :
Les frais de stockage sont supportés par le compte de facturation associé au projet qui contient l'ensemble de données partagé avec le public.
Les frais de requête sont supportés par le compte de facturation associé au projet dans lequel les tâches de requête sont exécutées.
Les conditions requises pour interroger les exemples de tables BigQuery sont identiques à celles destinées à l'interrogation des ensembles de données publics.
L'ensemble de données bigquery-public-data:samples inclut les tables suivantes :
Contient les informations météorologiques recueillies par l'agence américaine NOAA, telles que les quantités de précipitations et les vitesses du vent de la fin de 1929 au début de 2010.
Contient une chronologie des actions telles que les requêtes d'extraction et les commentaires sur les référentiels GitHub avec un schéma imbriqué. Créée en septembre 2012.
Contient une chronologie des actions telles que les demandes d'extraction et les commentaires sur les dépôts GitHub avec un schéma plat. Créée en mai 2012.
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Dernière mise à jour le 2025/08/16 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Il n'y a pas l'information dont j'ai besoin","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Trop compliqué/Trop d'étapes","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsolète","outOfDate","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Mauvais exemple/Erreur de code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/08/16 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eBigQuery public datasets are datasets hosted by BigQuery that are available for public access, allowing users to run queries with the first 1TB per month free.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThese datasets can be accessed via the Google Cloud console, the bq command-line tool, or through the BigQuery REST API and its client libraries.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003ePublic datasets are stored in specific locations (like US or EU), and users must specify the correct location when querying the data.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIn addition to the public datasets, BigQuery provides sample tables that users can query as a supplement, with similar requirements for querying.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can share their datasets publicly by adjusting access controls, with storage costs for these shared datasets incurred by the dataset's host while query costs are applied to the querying project.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# BigQuery public datasets\n========================\n\nA public dataset is any dataset that is stored in BigQuery and\nmade available to the general public through the\n[Google Cloud Public Dataset Program](/datasets).\nThe public datasets are datasets that BigQuery hosts for\nyou to access and integrate into your applications. Google pays for the storage\nof these datasets and provides public access to the data using a\n[project](/docs/overview#projects). You pay only for the queries\nthat you perform on the data. The first 1 TB per month is free, subject to\n[query pricing details](/bigquery/pricing#analysis_pricing_models).\n\nPublic datasets are available for you to analyze using either\nlegacy SQL or\n[GoogleSQL](/bigquery/docs/reference/standard-sql/query-syntax)\nqueries. Use a fully qualified table name when querying public datasets, for\nexample `bigquery-public-data.bbc_news.fulltext`. If your organization restricts\ndata access, for example with security perimeters, then you might need to\ncontact your administrator for permission to access public datasets.\n\nYou can access BigQuery\npublic datasets by using the\n[Google Cloud console](https://console.cloud.google.com/marketplace/partners/bigquery-public-data),\nby using the [bq command-line tool](/bigquery/docs/cli_tool), or by\nmaking calls to the [BigQuery REST API](/bigquery/docs/reference/v2)\nusing a variety of\n[client libraries](/bigquery/docs/reference/libraries)\nsuch as\n[Java](https://developers.google.com/api-client-library/java/apis/bigquery/v2),\n[.NET](https://developers.google.com/api-client-library/dotnet/get_started),\nor [Python](https://developers.google.com/api-client-library/python/).\nYou can also [view and query public datasets through\nBigQuery sharing (formerly Analytics Hub)](/bigquery/docs/analytics-hub-view-subscribe-listings#view_listings),\na data exchange platform that helps you discover and access data libraries.\n\nPublic datasets are not accessible by default from within a\n[VPC Service Controls](/vpc-service-controls/docs/overview) perimeter. There\nis no service-level agreement (SLA) for the Public Dataset Program.\n\n[Go to Sharing (Analytics Hub)](https://console.cloud.google.com/bigquery/analytics-hub)\n\nYou can find more details about each individual dataset\nby clicking the dataset's name in the Datasets section of\nCloud Marketplace.\n\n[Go to Datasets in Cloud Marketplace](https://console.cloud.google.com/marketplace/browse?filter=solution-type:dataset)\n| **Note:** The **Last Updated** date on a Cloud Marketplace dataset page indicates when the dataset page was last updated. To find out when the data itself was last updated, see [Accessing public datasets in the Google Cloud console](#public-ui).\n\nBefore you begin\n----------------\n\nTo get started using a BigQuery public dataset, you must create or select a\nproject. The first terabyte of data processed per month is free, so you can start querying public\ndatasets without enabling billing. If you intend to go beyond the\n[free tier](/bigquery/pricing#free-tier), you must also enable billing.\n\nSign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, [create an account](https://console.cloud.google.com/freetrial) to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.\n\nIn the Google Cloud console, on the project selector page,\nselect or create a Google Cloud project.\n| **Note**: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.\n\n[Go to project selector](https://console.cloud.google.com/projectselector2/home/dashboard)\n\n\n[Verify that billing is enabled for your Google Cloud project](/billing/docs/how-to/verify-billing-enabled#confirm_billing_is_enabled_on_a_project).\n\n\nEnable the BigQuery API.\n\n\n[Enable the API](https://console.cloud.google.com/flows/enableapi?apiid=bigquery) \nIn the Google Cloud console, on the project selector page,\nselect or create a Google Cloud project.\n| **Note**: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.\n\n[Go to project selector](https://console.cloud.google.com/projectselector2/home/dashboard)\n\n\n[Verify that billing is enabled for your Google Cloud project](/billing/docs/how-to/verify-billing-enabled#confirm_billing_is_enabled_on_a_project).\n\n\nEnable the BigQuery API.\n\n\n[Enable the API](https://console.cloud.google.com/flows/enableapi?apiid=bigquery)\n1. BigQuery is automatically enabled in new projects. To activate BigQuery in a preexisting project,\n\n\n Enable the BigQuery API.\n\n\n [Enable the API](https://console.cloud.google.com/flows/enableapi?apiid=bigquery)\n\nPublic dataset locations\n------------------------\n\nEach public dataset is stored in a specific location like `US` or\n`EU`. Currently, the BigQuery sample tables are stored in the\n`US` multi-region [location](/bigquery/docs/locations).\nWhen you query a sample table, supply the `--location=US` flag on the\ncommand line, choose `US` as the processing location in the\nGoogle Cloud console, or specify the `location` property in the\n`jobReference` section of the\n[job resource](/bigquery/docs/reference/rest/v2/jobs)\nwhen you use the API. Because the sample tables are stored in the US, you cannot\nwrite sample table query results to a table in another region, and you cannot\njoin sample tables with tables in another region.\n\nAccess public datasets in the Google Cloud console\n--------------------------------------------------\n\nYou can access public datasets in the\n[Google Cloud console](https://console.cloud.google.com/bigquery)\nthrough the following methods:\n\n- In the [**Explorer**](/bigquery/docs/bigquery-web-ui#explorer_panel) pane,\n view the `bigquery-public-data` project. For more information, see\n [Open a public dataset](/bigquery/docs/quickstarts/query-public-dataset-console#open_a_public_dataset).\n\n- Use Sharing to [view and subscribe to public\n datasets](/bigquery/docs/analytics-hub-view-subscribe-listings).\n\nTo find out when a data table was last updated, go to the table's **Details**\nsection as described in [Getting table information](/bigquery/docs/tables#getting_table_information), and\nview the **Last modified** field. For more information about selecting and\nremoving projects, see [Work with projects](/bigquery/docs/bigquery-web-ui#working_with_projects).\n\nOther public datasets\n---------------------\n\nThere are many other public datasets available for you to query, some of which\nare also hosted by Google, but many more that are hosted by third parties. Other\ndatasets include:\n\n- [NIH chest x-ray dataset](/healthcare/docs/resources/public-datasets/nih-chest)\n- [The Cancer Imaging Archive (TCIA) dataset](/healthcare/docs/resources/public-datasets/tcia)\n- [Dataset of release notes for the majority of generally available Google Cloud products.](https://console.cloud.google.com/bigquery?p=bigquery-public-data&d=google_cloud_release_notes&t=release_notes&page=table)\n\nShare a dataset with the public\n-------------------------------\n\nYou can share any of your datasets with the public by changing the dataset's\naccess controls to allow access by \"All Authenticated Users\". For more\ninformation about setting dataset access controls, see\n[Controlling access to datasets](/bigquery/docs/dataset-access-controls).\n\nWhen you share a dataset with the public:\n\n- Storage charges are incurred by the billing account attached to the project that contains the publicly-shared dataset.\n- Query charges are incurred by the billing account attached to the project where the query jobs are run.\n\nFor more information, see\n[Overview of BigQuery pricing](/bigquery/pricing#overview_of_pricing).\n\nSample tables\n-------------\n\nIn addition to the [public datasets](https://console.cloud.google.com/marketplace/browse?filter=solution-type:dataset&q=public%20data),\nBigQuery provides a limited number of sample tables that you can\nquery. These tables are contained in the\n[`bigquery-public-data:samples` dataset](https://console.cloud.google.com/bigquery?p=bigquery-public-data&d=samples&page=dataset).\n\nThe requirements for querying the BigQuery sample tables are the\nsame as the requirements for querying the public datasets.\n\nThe `bigquery-public-data:samples` dataset includes the following tables:\n\nContact us\n----------\n\nIf you have any questions about the BigQuery public dataset\nprogram, contact us at `bq-public-data@google.com`.\n\nWhat's next\n-----------\n\nLearn how to query a table in a public dataset at\n[Quickstart using the Google Cloud console](/bigquery/docs/quickstarts/quickstart-web-ui)."]]
