Migrez une application de bibliothèque vers BigQuery : les auteurs sont actuellement dans une table relationnelle distincte jointe par clé. Selon les meilleures pratiques de schéma BigQuery, comment devriez-vous modéliser les données pour les requêtes les plus rapides d'un auteur de livre emprunté ?

La modélisation des données avec des champs imbriqués et répétés est une bonne pratique BigQuery pour les relations un-à-plusieurs, comme un livre ayant un ou plusieurs auteurs. Cela permet de dénormaliser les données, ce qui réduit le nombre de jointures nécessaires et accélère les requêtes. Garder le même schéma avec des tables séparées et des jointures est moins performant car les jointures sont coûteuses en BigQuery. Créer une table large avec des colonnes distinctes pour chaque attribut d'auteur (par exemple, auteurprenom, auteurnom) n'est pas idéal car cela rend le schéma rigide et difficile à gérer si un livre a plusieurs auteurs. Créer une vue qui joint toutes les tables ne résout pas le problème de performance des jointures sous-jacentes.