過去30日間のデータのみを使用するモデルのために、気象データが必要です。不要なデータを保存せず、コストを最小限に抑えるには、BigQueryテーブルをどのように設計すべきですか？

この設計は、不要なデータを保存せず、コストを最小限に抑えるための最も効率的な方法です。BigQueryのパーティション分割とパーティションの有効期限機能を利用することで、30日以上前のデータが自動的に削除され、ストレージコストが削減されます。気象データのdatetime値でパーティション分割することで、モデルが必要とする特定の期間のデータに効率的にアクセスできます。 他の選択肢は非効率的です。 スケジュールされた削除クエリは、削除操作のコストと複雑さが発生し、ストレージコストも一時的に高くなります。 インジェスト時間でパーティション分割すると、気象データの実際のタイムスタンプと一致しない場合があり、モデルの要件を満たせない可能性があります。 datetime列を持つテーブルでスケジュールされた削除クエリを実行することは、最初の選択肢と同様に非効率的です。