Sie migrieren Trigger-basiertes CDC zu BigQuery unter Verwendung von Log-basierten CDC-Streams: Welche zwei Schritte sollten Sie unternehmen, um Änderungen mit minimaler Latenz in der Berichts-Tabelle verfügbar zu machen und gleichzeitig den Rechenaufwand zu reduzieren? (Wählen Sie zwei aus.)

Das Einfügen jedes neuen CDC-Datensatzes und des Operationstyps in eine Staging-Tabelle in Echtzeit ist effizient, da es die Hauptberichtstabelle nicht bei jeder einzelnen Änderung belastet. Dies reduziert den Rechenaufwand und ermöglicht eine schnelle Erfassung der Änderungen. Anschließend ermöglicht die regelmäßige Verwendung von DML MERGE, um mehrere DML INSERT-, UPDATE- und DELETE-Operationen gleichzeitig in der Berichtstabelle durchzuführen, eine effiziente Aktualisierung der Zieltabelle. MERGE ist für diesen Zweck optimiert, da es mehrere Operationen in einem einzigen Statement zusammenfasst, was die Latenz minimiert und die Kosten senkt, verglichen mit einzelnen DML-Anweisungen. Die direkte Replikation jedes einzelnen CDC-Datensatzes in Echtzeit mittels DML INSERT, UPDATE oder DELETE wäre ineffizient und würde die Berichtstabelle unnötig belasten. Das Löschen veralteter Datensätze ist ein Wartungsschritt, aber keine Methode zur effizienten Anwendung von CDC-Änderungen. Das Einfügen in die Berichtstabelle und die Verwendung einer materialisierten Ansicht würde zwar die neueste Version anzeigen, aber die zugrunde liegende Tabelle würde weiterhin alle Änderungen enthalten, was den Speicherplatz und die Abfrageleistung beeinträchtigen könnte.