Tiene tres años de datos históricos en BigQuery y una ingesta diaria. Las consultas filtradas a los últimos 30 a 90 días aún escanean la tabla completa, lo que aumenta el costo. ¿Cuál es la solución más rentable manteniendo el acceso SQL?
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Respuesta correcta: Volver a crear las tablas usando DDL. Particionar las tablas por una columna que contenga un tipo TIMESTAMP o DATE..
Por qué esta es la respuesta
La partición de tablas por una columna TIMESTAMP o DATE es la solución más rentable. BigQuery permite que las consultas que filtran por la columna de partición escaneen solo las particiones relevantes, reduciendo significativamente la cantidad de datos procesados y, por lo tanto, el costo. Esto mantiene el acceso SQL directo y es una característica nativa de BigQuery. Exportar a CSV y usar Cloud Datalab no es rentable ni práctico para el acceso continuo a SQL. Mantener los datos en dos tablas diferentes añade complejidad al pipeline y a las consultas, y no es tan eficiente como la partición nativa. Crear una tabla por día con Apache Beam y usar comodines es una forma de partición, pero es más compleja de gestionar y mantener que la partición nativa de BigQuery por columna.
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