Tiene una tabla de BigQuery, inventory_vm, y debe preparar un informe rentable que excluya las filas de VM con menos de 8 vCPU. ¿Cuál es el enfoque más rentable?

La opción correcta es crear una vista con un filtro y usar UNNEST. BigQuery cobra por los datos escaneados. Una vista no almacena datos, por lo que no genera costos de almacenamiento adicionales y el filtro reduce la cantidad de datos escaneados en cada consulta, optimizando el costo. UNNEST se usa para aplanar arreglos, lo cual es una operación común y eficiente en BigQuery. Las vistas materializadas almacenan los resultados de la consulta, lo que puede generar costos de almacenamiento adicionales y de actualización, aunque pueden acelerar consultas repetitivas. Sin embargo, para un informe que excluye filas, una vista estándar es más rentable si los datos subyacentes cambian con frecuencia o si la consulta no se ejecuta con una frecuencia extremadamente alta. Usar una expresión de tabla común (CTE) con una vista es una buena práctica para la legibilidad, pero no es el factor principal de rentabilidad en comparación con el filtrado y el uso de UNNEST en una vista. Dataflow es una herramienta potente para transformaciones complejas, pero para un filtrado simple, es una solución de ingeniería excesiva y más costosa que una vista de BigQuery.