비용을 최소화하면서 BigQuery의 모든 직원에 대해 FullName(FirstName + ' ' + LastName)을 제공해야 합니다. 이 데이터를 어떻게 사용할 수 있도록 하시겠습니까?

비용을 최소화하면서 FullName을 제공하는 가장 효율적인 방법은 BigQuery 뷰를 생성하는 것입니다. 뷰는 실제 데이터를 저장하지 않고 쿼리 정의만 저장하므로 추가 스토리지 비용이 발생하지 않습니다. 뷰를 쿼리할 때마다 FirstName과 LastName이 연결되어 FullName이 동적으로 계산되므로 항상 최신 데이터를 반영하며, 이는 비용 효율적인 솔루션입니다. Users 테이블에 새 열을 추가하고 UPDATE를 실행하는 것은 스토리지 비용을 증가시키고, 데이터 중복을 발생시키며, 업데이트 시마다 컴퓨팅 비용이 발생합니다. Cloud Dataflow 작업이나 Dataproc을 사용하여 새 테이블을 생성하는 방법은 컴퓨팅 리소스 사용으로 인해 비용이 더 많이 들고, 데이터 파이프라인을 구축하고 관리해야 하는 복잡성이 추가됩니다. 또한, 원본 데이터가 변경될 때마다 파이프라인을 다시 실행해야 하는 비효율성이 있습니다.