DOSI通过 jobs.query 执行 GoogleSQL
BigQuery 项目与数据集
Looker 语义模型让定义可审核
在 Apache Ossie 模型中描述收入、维度和关系。团队确认业务逻辑后，再让应用和 Agent 复用。
Datus + Google BigQuery
为 BigQuery 数据建立有业务含义的语义层。
数据保留在 BigQuery。团队在 Apache Ossie 模型中审核指标，DOSI 将指标请求编译为 GoogleSQL 并发送给 BigQuery。Datus Agent 另有独立的 BigQuery 原生适配器。
已有 SQL 与业务规则团队审核Apache Ossie 模型
Agent 与应用 · MCP / API / CLIDOSI通过 jobs.query 执行 GoogleSQL
BigQuery 项目与数据集
结果经 DOSI 返回给工具
DOSI 向指定的 BigQuery 项目发送查询；执行和计费由 BigQuery 负责。
明确项目与数据集原生 BigQuery 查询DOSI 执行仍为实验性
Datus 的作用
在 BigQuery 之上建模指标的两种架构。
Looker 可以用 LookML 为 BigQuery 数据建模，供仪表板和应用使用。DOSI 则使用单独审核的 Apache Ossie 模型，通过面向 Agent 的接口提供已命名指标；查询仍由 BigQuery 执行。
BigQuery + Looker
BigQuery 表 + LookML 模型
Looker 语义模型
Looker 仪表板与应用
BigQuery 查询作业
Looker 是独立的 Google BI 产品，可连接 BigQuery。
BigQuery + Datus / DOSI
团队审核的 Apache Ossie 模型
DOSI 语义层
Agent 与应用 · MCP / API / CLI
BigQuery jobs.query
模型独立管理；DOSI 的 BigQuery 执行能力仍为实验性。
数据仍在 BigQuery
查询在你配置的 BigQuery 项目和数据集中运行。DOSI 不会把底层表复制进另一个分析存储。
区分两条接入路径
Datus Agent 用原生 BigQuery 适配器处理元数据和数据任务；DOSI 则有独立的 BigQuery 执行连接器，用于语义指标查询。
选择 BigQuery 语义层
让 BigQuery 工作流使用同一套语义定义。
明确共享指标在哪里定义、已有模型如何复用，以及 BI 工具和 Agent 如何使用这些定义。
业务定义应该维护在哪里？
保留现有 dbt 转换与 BigQuery 表，把需要供 Agent 和应用共享的指标整理为可审核模型。确认定义变更如何传到各使用方；连接同一个数仓，不代表 LookML、dbt 指标与 Ossie 会自动同步。
了解语义层方案已有 dbt 模型和 View 如何复用？
将整理好的 BigQuery 表或 View 作为数据基础，继续用 dbt 处理转换，在语义模型中描述共享的指标表达式、维度与关系。先从少量定义开始，与已有报表口径对照验证。
查看语义模型示例哪些工具真正使用这些指标？
数仓连接与语义模型集成是两回事。应用需要调用受支持的 DOSI 接口，才能使用其中的定义。直接查询 BigQuery 的 BI 工具不会自动使用 Ossie 模型。先验证一条从使用方到查询结果的完整路径。
在 Agent 中使用 DOSI具体流程
明确项目，发送指标请求，核查查询。
先准备审核过的模型与 BigQuery 连接配置，再向 DOSI 请求已命名的指标。
dosi-connections.yaml
datasources:
bigquery:
type: bigquery
project: ${BIGQUERY_PROJECT}
dataset: analytics
credentials_path: /path/to/service-account.json
location: US
billing_project_id: ${BIGQUERY_BILLING_PROJECT}DOSI CLI · 示例请求
dosi query --model model.yaml \
--metrics revenue --group-by orders.status \
--execute --connection bigquery这里展示配置与命令示例，并未实时运行 BigQuery。请使用你自己的已验证模型和服务账号。DOSI BigQuery 执行连接器目前仍为实验性。
连接 BigQuery
DOSI BigQuery 连接器文档明确数据项目与计费项目。
DOSI 连接器使用服务账号 JSON 密钥和 BigQuery jobs.query API。BigQuery 项目对应 catalog，数据集是下一级命名空间。
- 01
配置访问权限
服务账号需要读取相关数据，并能在计费项目创建作业。确认数据集所在地区，例如 US 或 EU。
- 02
只选择一种凭据来源
在 DOSI 配置中使用 credentials_path、credentials_info 或 credentials_base64，三选一。该连接器不使用 Application Default Credentials。
- 03
验证模型与查询
检查数据集名称和指标定义，执行范围明确的请求，再核查 SQL、结果和 BigQuery 作业费用。
DOSI BigQuery 执行能力在文档中标为实验性。Datus Agent 的 BigQuery 原生适配器是另一条路径，支持的认证方式并不完全相同；不要将两者配置混用。
团队如何使用
共享定义，数据仍留在原处。
当多人和多个工具反复查询 BigQuery 中同一个业务问题时，统一模型尤其有用。
让 AI 分析使用一致指标
让 Agent 调用团队可核查的已命名指标，而不是仅靠表名猜测计算方式。
明确项目边界
在配置中写清数据项目、数据集、作业地区和计费项目，确保查询运行在预期环境。
常见问题
BigQuery 语义层常见问题
共享语义定义如何融入 BigQuery 技术栈。
在 BigQuery 上，DOSI 与 Looker 有什么区别？
Looker 使用 LookML 模型，为 BigQuery 上的 BI 仪表板和应用提供定义。DOSI 读取独立管理的 Apache Ossie 模型，通过 MCP、API 和 CLI 提供已命名指标。两者都将查询交给 BigQuery 执行。
DOSI 会复制 BigQuery 表吗？
不会。DOSI 编译指标请求，并向连接配置指定的 BigQuery 项目发送 SQL；作业由 BigQuery 执行。
Apache Ossie 模型如何将业务指标关联到 BigQuery？
模型将业务数据集映射到 BigQuery 表或 View，并定义指标表达式、维度和关系。DOSI 根据这些定义将指标请求编译为 GoogleSQL，再发送到配置的 BigQuery 项目。团队可以结合共享定义、生成的 SQL 与结果检查计算依据。
在 BigQuery 上使用语义层，必须使用 Looker 吗？
不必。Looker 是一种建模和使用路径。Datus／DOSI 使用兼容的 Apache Ossie 定义，通过独立路径查询 BigQuery。可以继续用 Looker 运行现有仪表板，通过 DOSI 接口为 Agent 和应用提供共享指标。
已有的 dbt 模型和 BigQuery View 能继续使用吗？
它们可以作为语义模型的数据基础。从整理好的输出开始，明确粒度、指标表达式和关系。保留 dbt 转换不需要迁移数据，发布共享指标前，先与已有报表核对选定的业务定义。
先从团队能验证的 BigQuery 指标开始。
审核定义，限定查询范围，检查 BigQuery 实际执行的内容。