Vous avez besoin de données météorologiques pour un modèle qui n'utilise que les 30 derniers jours. Pour éviter de stocker des données inutiles et minimiser les coûts, comment devriez-vous concevoir la table BigQuery ?
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Bonne réponse : Créez une table BigQuery partitionnée par la valeur datetime de la date météorologique. Configurez l'expiration de la partition à 30 jours..
Pourquoi c'est la réponse
La création d'une table BigQuery partitionnée par la date météorologique réelle et la configuration de l'expiration de la partition à 30 jours est la solution la plus efficace. BigQuery gère automatiquement la suppression des partitions expirées, ce qui minimise les coûts de stockage et la complexité opérationnelle. Supprimer les lignes via une requête planifiée (options 1 et 4) est moins efficace car cela consomme des ressources de calcul et de balayage de données, et peut entraîner des coûts plus élevés. Partitionner par l'heure d'ingestion (option 3) ne garantit pas que seules les données des 30 derniers jours météorologiques sont conservées, car l'ingestion peut être différée.
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