スター スキーマの売上ウェアハウスをBigQueryに移行した後、過去30日間のクエリが遅くなっています。Googleのベストプラクティスに従って、ストレージコストを増やすことなくクエリを高速化するにはどうすればよいですか？

BigQueryでは、パーティショニングはクエリのパフォーマンスを向上させるための重要な手法です。トランザクション日付でデータをパーティショニングすることで、過去30日間のクエリは関連するパーティションのみをスキャンするため、スキャンされるデータ量が減少し、クエリが高速化されます。これはストレージコストを増やすことなく実現できます。 データを非正規化すると、結合が不要になりクエリは高速化されますが、ストレージコストが増加する可能性があります。顧客IDでデータをシャーディングすることは、特定の顧客に関するクエリには有効ですが、過去30日間のトランザクション全体を対象とするクエリには効果が薄く、管理が複雑になる可能性があります。ビューでディメンションデータを具現化しても、基となるテーブルのデータスキャン量が変わらないため、クエリの高速化には直接つながりません。