Concevez un modèle de données BigQuery pour les ventes de télécommunications (clients, produits, abonnements) qui est mis à jour mensuellement, doit conserver l'historique complet pour les rapports actuels et historiques, et doit être simple et rentable. Que faites-vous ?

La création d'un schéma dénormalisé avec des champs imbriqués et répétés est optimale pour BigQuery, car elle réduit les jointures coûteuses et améliore les performances des requêtes. Le mode ajout seulement (append-only) est essentiel pour conserver l'historique complet, car il ajoute de nouvelles données sans modifier les anciennes, répondant ainsi au besoin de rapports historiques. L'utilisation de l'horodatage d'ingestion de BigQuery (par exemple, PARTITIONTIME ou SNAPSHOTTIME) permet de suivre facilement les versions des données au fil du temps, ce qui est simple et rentable. Les autres options sont moins efficaces : Un schéma normalisé avec des instantanés avant les mises à jour serait complexe à gérer et potentiellement coûteux en stockage. Conserver les fichiers d'entrée dans Cloud Storage ne permet pas une interrogation directe et efficace de l'historique dans BigQuery. Mettre à jour la table sur place avec des instantanés BigQuery est une approche viable pour l'historisation, mais un schéma dénormalisé en mode ajout seulement est généralement plus performant et plus simple pour les cas d'usage d'historisation complète dans BigQuery.