Vous recevez les prix moyens de 100 produits courants toutes les 30 minutes et vous avez besoin qu'ils soient à jour dans BigQuery pour des jointures à faible coût. Quelle est la meilleure approche ?
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Bonne réponse : Stocker et mettre à jour les données dans un bucket Cloud Storage régional et créer une table externe BigQuery fédérée..
Pourquoi c'est la réponse
La meilleure approche est de stocker et mettre à jour les données dans un bucket Cloud Storage régional et de créer une table externe BigQuery fédérée. Les tables externes BigQuery permettent d'interroger des données stockées en dehors de BigQuery (comme dans Cloud Storage) sans les charger, offrant ainsi un accès à jour et à faible coût pour les jointures. Charger les données toutes les 30 minutes dans une nouvelle table partitionnée dans BigQuery entraînerait des coûts de stockage et de traitement plus élevés et une gestion plus complexe. Utiliser Cloud Datastore ou un fichier dans Cloud Storage avec Cloud Dataflow pour la fusion serait une solution plus complexe et coûteuse pour un besoin de simple mise à jour et d'accès en temps quasi réel.
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