Após migrar um data warehouse de vendas com esquema estrela para o BigQuery, as consultas dos últimos 30 dias estão lentas. De acordo com as boas práticas do Google, como você acelera as consultas sem aumentar o custo de armazenamento?

A partição por data da transação é a solução mais eficaz porque o BigQuery otimiza o desempenho de consultas em tabelas particionadas, especialmente quando as consultas filtram por essa coluna. Consultas que acessam apenas os dados dos últimos 30 dias se beneficiarão enormemente, pois o BigQuery lerá apenas as partições relevantes, reduzindo a quantidade de dados escaneados e, consequentemente, o tempo de execução e o custo. Desnormalizar os dados pode melhorar o desempenho em alguns casos, mas não aborda diretamente o problema de consultas lentas em grandes volumes de dados históricos e pode aumentar a complexidade. Fragmentar por ID de cliente não é ideal para consultas baseadas em tempo, pois ainda exigiria a leitura de muitas partições. Materializar dimensões em visualizações não acelera a consulta dos fatos transacionais, que é o gargalo.