Después de migrar un data warehouse de ventas con esquema de estrella a BigQuery, las consultas de los últimos 30 días son lentas. Según las mejores prácticas de Google, ¿cómo se aceleran las consultas sin aumentar el costo de almacenamiento?

Particionar los datos por fecha de transacción es la mejor práctica para acelerar consultas en BigQuery, especialmente cuando se filtra por rangos de fechas. Al particionar, BigQuery solo escanea las particiones relevantes, reduciendo la cantidad de datos procesados y mejorando el rendimiento sin aumentar el costo de almacenamiento. Desnormalizar los datos puede mejorar el rendimiento, pero a menudo aumenta el costo de almacenamiento al duplicar datos. Fragmentar por ID de cliente no es óptimo para consultas de rango de fechas y podría generar un exceso de fragmentos. Materializar vistas puede acelerar consultas, pero implica un costo adicional de almacenamiento y mantenimiento de las vistas.