Sie erhalten alle 30 Minuten Durchschnittspreise für 100 gängige Waren und benötigen diese aktuell in BigQuery für kostengünstige Joins. Welcher Ansatz ist der beste?
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Richtige Antwort: Speichern und aktualisieren Sie die Daten in einem regionalen Cloud Storage-Bucket und erstellen Sie eine föderierte BigQuery-externe Tabelle..
Warum dies die Antwort ist
Die Speicherung der Daten in einem regionalen Cloud Storage-Bucket und die Erstellung einer föderierten BigQuery-externen Tabelle ist die kostengünstigste und aktuellste Lösung. Föderierte Abfragen ermöglichen BigQuery den direkten Zugriff auf Daten in Cloud Storage, ohne sie importieren zu müssen, was die Aktualität gewährleistet und Speicherkosten in BigQuery vermeidet. Das Laden in eine neue partitionierte Tabelle alle 30 Minuten verursacht unnötige Speicherkosten und Verwaltungsaufwand. Cloud Datastore ist eine NoSQL-Datenbank, die für Transaktionen optimiert ist, nicht für analytische Joins, und erfordert zusätzliche ETL-Prozesse mit Dataflow. Die Verwendung von Dataflow zum Kombinieren von Daten aus Cloud Storage ist zwar möglich, aber für einfache Joins weniger effizient als föderierte Abfragen.
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