Análisis centralizados en BigQuery con cargas diarias y un ETL que se modifica con frecuencia; la corrupción de datos puede descubrirse hasta dos semanas después. ¿Cómo se deben organizar las tablas y almacenar las copias de seguridad para permitir un almacenamiento de bajo costo y una recuperación a un momento dado?

La opción correcta es crear una tabla separada por mes y usar los decoradores de instantáneas de BigQuery. BigQuery mantiene un historial de cambios de 7 días para cada tabla, permitiendo restaurar datos a cualquier punto dentro de ese período usando decoradores de instantáneas (FOR SYSTEMTIME AS OF). Esto es ideal para la recuperación a un momento dado de bajo costo, ya que no requiere copias de seguridad explícitas y costosas. Además, organizar las tablas mensualmente facilita la gestión y el archivado de datos históricos. Las otras opciones son menos eficientes o adecuadas: Almacenar todo en una sola tabla y exportar a Cloud Storage es costoso y lento para la recuperación puntual, especialmente con datos corruptos que se descubren tarde. Crear una tabla separada por mes y exportar cada una a Cloud Storage sigue siendo costoso y requiere un proceso manual para la recuperación. Duplicar tablas mensuales en un conjunto de datos separado duplica el almacenamiento y no ofrece una recuperación puntual automática como los decoradores.