您每天批量加载数十万条社交媒体帖子，通过 Cloud Natural Language 处理这些帖子以提取主题和情感，存储原始帖子以进行归档/重新处理，并为内部和外部用户创建仪表板。您应该如何以最低成本和最少步骤存储原始数据和提取的数据？

正确答案是“将原始社交媒体帖子存储在 Cloud Storage 中，并将从 API 提取的数据写入 BigQuery”。Cloud Storage 是存储原始非结构化或半结构化数据（如社交媒体帖子）的经济高效且可扩展的解决方案，它支持归档和重新处理。BigQuery 是一个无服务器、高度可扩展且经济高效的数据仓库，非常适合存储结构化分析数据（如从 API 提取的主题和情感），并支持仪表板和查询。 将所有数据存储在 BigQuery 中成本会更高，因为原始帖子可能包含大量非结构化文本，不适合 BigQuery 的列式存储模型。Cloud SQL 适用于关系型数据库，不适合存储大量非结构化社交媒体帖子或大规模分析数据。将社交媒体帖子直接输入 API 而不存储原始数据，会失去归档和重新处理的能力，这与题目要求不符。