Você tem uma tabela BigQuery inventory_vm e precisa preparar um relatório econômico que exclua as linhas de VM com menos de 8 vCPUs. Qual é a abordagem mais econômica?

A criação de uma view com um filtro e o uso de UNNEST é a abordagem mais econômica porque as views no BigQuery não armazenam dados, apenas a definição da consulta. Isso significa que você não incorre em custos de armazenamento adicionais. O BigQuery otimiza automaticamente as consultas em views, processando apenas os dados necessários. O operador UNNEST é eficiente para lidar com dados aninhados, que são comuns em dados de inventário de VMs, e não adiciona sobrecarga de custo. Uma materialized view (materialized view) armazenaria os dados pré-calculados, incorrendo em custos de armazenamento e computação para atualização. Usar uma common table expression (WITH) em uma view não é inerentemente mais ou menos econômico do que sem ela, mas a view em si já é a escolha mais econômica. O Dataflow é uma ferramenta poderosa para processamento de dados, mas seria um exagero e mais caro para uma tarefa simples de filtragem e relatório, pois envolve o provisionamento de recursos de computação externos ao BigQuery para uma operação que pode ser feita nativamente.