Migrando CDC baseado em gatilho para o BigQuery usando streams de CDC baseados em log: para disponibilizar as alterações na tabela de relatórios com latência mínima, enquanto reduz a sobrecarga de computação, quais duas etapas você deve seguir? (Escolha duas.)

Para minimizar a latência e reduzir a sobrecarga computacional ao migrar CDC baseado em log para o BigQuery, a estratégia mais eficiente é inserir cada registro CDC com seu tipo de operação em uma tabela de staging em tempo real. Isso evita operações DML diretas e de alto custo na tabela principal para cada mudança individual. Em seguida, periodicamente, um DML MERGE é usado para aplicar em lote as alterações da tabela de staging à tabela de relatórios. O MERGE é otimizado para combinar INSERTs, UPDATEs e DELETEs em uma única operação, sendo mais eficiente do que executar DMLs individuais para cada registro. Executar DMLs individuais na tabela de relatórios para cada registro CDC geraria alta sobrecarga. Excluir periodicamente registros desatualizados não aborda a aplicação das mudanças CDC. Inserir diretamente na tabela de relatórios e usar uma visualização materializada pode ser ineficiente para grandes volumes de CDC, pois a visualização precisaria ser atualizada ou a consulta seria mais complexa.