Você tem tabelas diárias do BigQuery chamadas LOGS_yyyymmdd e consultas curinga (wildcard queries) em longos períodos excedem o limite de 1.000 tabelas. Como você deve resolver isso?

A conversão de tabelas diárias fragmentadas (sharded) em uma única tabela particionada por data é a solução ideal. O BigQuery tem um limite de 1.000 tabelas por consulta curinga, e a criação de uma tabela particionada elimina esse limite ao consolidar os dados em uma única entidade lógica, permitindo consultas eficientes por data sem escanear dados desnecessários. Converter para tabelas particionadas por data (mas mantendo-as separadas) ainda pode exceder o limite. Habilitar o cache de consulta não resolve o problema subjacente de exceder o limite de tabelas. Criar visualizações mensais ainda pode levar a consultas em muitas tabelas subjacentes, dependendo de como as visualizações são definidas, e não resolve a fragmentação.