Uno strumento di BI esegue centinaia di aggregazioni su una tabella dei fatti di vendita di 50 TB (giornaliera e mensile), causando query lente e costi elevati; ridurre la latenza, abbassare i costi e minimizzare la manutenzione.

La creazione di viste materializzate che aggregano le vendite per giorno e mese è la soluzione ottimale. Le viste materializzate pre-calcolano e memorizzano i risultati delle aggregazioni, riducendo significativamente la latenza delle query e i costi di elaborazione per le query ripetitive su grandi dataset. BigQuery aggiorna automaticamente queste viste in background, minimizzando la manutenzione manuale. Le viste autorizzate non migliorano le prestazioni, ma gestiscono solo i permessi di accesso. Abilitare BI Engine e contrassegnare la tabella come preferita può accelerare alcune query, ma non risolve il problema delle aggregazioni complesse e ripetitive su 50 TB in modo così efficiente come le viste materializzate, né riduce i costi di elaborazione per le scansioni complete. L'uso di query orarie pianificate per popolare tabelle aggregate richiede la gestione manuale del processo ETL e della coerenza dei dati, aumentando la manutenzione e la complessità.