一个 10 PB 的 BigQuery 订单表通过 country_name 和 username（均为字符串）进行过滤；当应用过滤器时，仪表板查询速度很慢。您应该如何重新设计该表以实现更快的访问？

当查询经常使用 countryname 和 username 进行过滤时，对这两个字段进行聚簇（clustering）是最佳方案。聚簇会根据指定列对相关数据进行物理排序，从而显著减少扫描的数据量，提高查询性能。 其他选项错误的原因是： 按 countryname 聚簇并按 username 分区：虽然分区有助于减少扫描，但对字符串类型（尤其是高基数）的 username 进行分区可能导致分区过多或过小，管理复杂且效率低下。 按 countryname 和 username 分区：对两个字符串字段进行分区会创建大量小分区，增加元数据开销，并可能导致查询性能下降。分区通常更适合日期或整数等低基数列。 按摄取时间 (PARTITIONTIME) 分区：虽然 PARTITIONTIME 分区对于时间序列数据很有效，但它与基于 countryname 和 username 的过滤条件无关，因此无法优化此类查询。