Cloud Storage にある多数のファイルに対して外部の Hive パーティションテーブルを作成しましたが、クエリが遅いです。クエリのパフォーマンスを改善するにはどうすればよいですか？

Cloud Storage上の多数のファイルに対するHiveパーティションテーブルのクエリが遅い場合、BigLakeテーブルへのアップグレードとメタデータキャッシュの有効化が最も効果的です。BigLakeテーブルは、Cloud Storageなどのオープンフォーマットデータに対して、BigQueryのストレージエンジンを活用し、パフォーマンスとガバナンスを向上させます。特に、メタデータキャッシュを有効にすることで、パーティション情報やファイルリストの取得が高速化され、クエリの実行時間が大幅に短縮されます。 ColdlineからStandardへのストレージクラス変更は、アクセス頻度には影響しますが、メタデータ処理のボトルネックを解消するものではありません。個別の外部テーブル作成とワイルドカードクエリは管理が複雑になり、パフォーマンス改善には繋がりません。マルチリージョンバケットへの移行は可用性やレイテンシに影響しますが、クエリ処理の根本的な遅延を解決するものではありません。