Kafkaストリームが荷物追跡イベントをBigQueryにフィードしています。テーブルは取り込み日によってパーティション分割されており、クエリのレイテンシーが増加しています。アナリストは荷物ごとの地理空間トレンドをクエリしています。BigQueryのクエリパフォーマンスを向上させる変更は何ですか？

アナリストは荷物ごとの地理空間トレンドをクエリしているため、荷物追跡ID列でクラスタリングすると、関連するデータが物理的に近くに配置され、クエリがスキャンするデータ量が大幅に削減されます。これにより、クエリのレイテンシーが向上します。 取り込み日列へのクラスタリングは、パーティショニングと重複するため効果が限定的です。古いデータをCloud Storageにアーカイブすると、BigQuery内のデータ量が減りますが、外部テーブルを介したクエリは通常、ネイティブテーブルよりも遅くなります。荷物配送日によるパーティショニングは、配送日をフィルタリングするクエリには有効ですが、荷物ごとのトレンド分析には直接寄与しません。