Migra un'applicazione di libreria a BigQuery: gli autori sono attualmente in una tabella relazionale separata unita da chiave. Secondo le best practice dello schema di BigQuery, come dovresti modellare i dati per le query più veloci sull'autore di un libro preso in prestito?

La risposta corretta è creare una tabella contenente libri e autori, annidando i campi dell'autore all'interno di una colonna autore. BigQuery è ottimizzato per dati denormalizzati e annidati/ripetuti, il che riduce la necessità di join costosi e migliora le prestazioni delle query. In questo scenario, annidare i dettagli dell'autore direttamente nella tabella dei libri elimina la necessità di un join separato ogni volta che si interroga l'autore di un libro, rendendo le query più veloci. Mantenere lo stesso schema con tabelle separate e join (prima opzione) o creare una vista (quarta opzione) non sfrutta le capacità native di BigQuery per la denormalizzazione e comporterebbe query più lente a causa dei join. Creare una tabella estesa con una colonna per ogni attributo (seconda opzione) non è l'approccio più efficiente per gestire dati relazionali in BigQuery, specialmente se ci sono più autori per libro o attributi complessi.