10 PBのBigQueryの注文テーブルがcountry_nameとusername（どちらも文字列）でフィルタリングされており、フィルタを適用するとダッシュボードのクエリが遅くなります。より高速なアクセスを実現するには、テーブルをどのように再設計すべきですか？

BigQueryでは、クラスタリングはフィルタリングや集計によく使用される列に基づいてデータを物理的に整理し、クエリのパフォーマンスを向上させます。countrynameとusernameの両方でフィルタリングされるため、これらの列でテーブルをクラスタリングすると、関連データが物理的に近くに配置され、スキャンするデータ量が減り、クエリが高速化されます。 パーティショニングは通常、日付やタイムスタンプなどのカーディナリティの低い列に適しており、大規模なデータセットを管理しやすくするために使用されます。usernameはカーディナリティが高くなる可能性があり、パーティショニングすると多数の小さなパーティションが作成され、管理オーバーヘッドが増加し、パフォーマンスが低下する可能性があります。インジェスト時間でのパーティショニングは、時間ベースのフィルタリングには役立ちますが、countrynameとusernameによるフィルタリングのパフォーマンスは直接改善しません。