对一个存储商店交易（交易时间、商品、商店ID、城市、州）的BigQuery表进行建模，该表需要频繁查询过去30天内的商品数量以及按州/城市/商店划分的趋势。您应该如何分区和聚类以获得最佳性能？

此场景需要频繁查询过去30天的数据，因此按交易时间分区能有效限制扫描的数据量，大幅提高查询效率。聚类键的顺序也很关键。查询通常按州、城市、商店ID进行趋势分析，所以将这些字段按从大到小的粒度顺序（州 - 城市 - 商店ID）聚类，可以使BigQuery在查询时更快地定位相关数据，进一步优化性能。其他选项要么没有分区，导致全表扫描；要么聚类顺序不符合查询模式，降低了聚类带来的性能优势。