Hai tre anni di dati storici in BigQuery e un'ingestione giornaliera. Le query filtrate agli ultimi 30-90 giorni scansionano comunque l'intera tabella, aumentando i costi. Qual è la soluzione più conveniente mantenendo l'accesso SQL?

La partizione delle tabelle BigQuery per data è la soluzione più conveniente perché consente a BigQuery di scansionare solo le partizioni rilevanti per le query che filtrano per intervallo di date, riducendo significativamente la quantità di dati scansionati e, di conseguenza, i costi. Mantiene inoltre l'accesso SQL diretto ai dati. Le altre opzioni sono meno efficienti o più complesse: Esportare in CSV e usare Cloud Datalab sposta il problema di scansione e introduce un nuovo strumento, non risolvendo il problema dei costi di BigQuery. Mantenere dati recenti e storici in tabelle separate è una soluzione manuale che richiede gestione della pipeline e non sfrutta le funzionalità di ottimizzazione intrinseche di BigQuery. Creare una tabella BigQuery al giorno con Apache Beam e usare i caratteri jolly è un approccio valido per la gestione dei dati basata sul tempo, ma la partizione nativa di BigQuery è più semplice da implementare e gestire per questo specifico caso d'uso, offrendo benefici simili con meno complessità operativa.