Vous disposez de trois ans de données historiques dans BigQuery et d'une ingestion quotidienne. Les requêtes filtrées sur les 30 à 90 derniers jours analysent toujours la table entière, ce qui augmente les coûts. Quelle est la solution la plus rentable tout en conservant l'accès SQL ?
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Bonne réponse : Recréez les tables à l'aide de DDL. Partitionnez les tables par une colonne contenant un type TIMESTAMP ou DATE..
Pourquoi c'est la réponse
La partition de tables BigQuery par une colonne TIMESTAMP ou DATE est la solution la plus rentable car elle permet à BigQuery de ne scanner que les partitions pertinentes lors des requêtes filtrées sur des plages de dates, réduisant ainsi considérablement la quantité de données traitées et les coûts associés. La recréation des tables via DDL est nécessaire pour appliquer ce schéma de partitionnement. Les autres options sont moins efficaces : exporter vers CSV perd l'accès SQL direct et la performance de BigQuery ; séparer les données en deux tables complique la gestion et les requêtes sur l'historique complet ; créer une table par jour avec des caractères génériques est une approche obsolète et moins performante que le partitionnement natif de BigQuery.
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