sales_transaction_header と sales_transaction_line という2つの大きなテーブルは、密結合しており、ロード後は不変で、頻繁に結合されます。分析パフォーマンスを最適化するには、BigQuery でどのようにモデリングすべきですか？

BigQueryでは、密結合したテーブルを結合する際のパフォーマンスを最適化するために、ネストされた繰り返しフィールド（RECORD型とARRAY型）の使用が推奨されます。これにより、結合操作が不要になり、クエリの実行速度が向上し、コストも削減できます。salestransactionheaderの情報を親レコードとして、salestransactionlineの情報をネストされた繰り返しフィールドとして保持することで、データが物理的に共存し、効率的なデータアクセスが可能になります。 他の選択肢は以下の理由で不適切です。 salestransactionheaderのデータを重複させる方法は、ストレージコストを増加させ、データの冗長性を生み出します。 JSONデータ型として保存する方法は、クエリ時にJSONをパースする必要があり、パフォーマンスが低下する可能性があります。 テーブルを別々に作成し、クエリ時に結合する方法は、結合操作のオーバーヘッドによりパフォーマンスが低下します。