스타 스키마 판매 웨어하우스를 BigQuery로 마이그레이션한 후, 지난 30일간의 쿼리가 느려졌습니다. Google 모범 사례에 따르면 스토리지 비용을 늘리지 않고 쿼리 속도를 높이려면 어떻게 해야 합니까?

BigQuery에서 쿼리 성능을 최적화하는 핵심 방법 중 하나는 파티셔닝입니다. 트랜잭션 날짜별로 데이터를 파티셔닝하면 BigQuery가 쿼리 시 전체 테이블을 스캔하는 대신 특정 날짜 범위의 파티션만 스캔하여 쿼리 처리량을 줄이고 속도를 높일 수 있습니다. 이는 특히 지난 30일과 같이 시간 기반 필터링이 자주 발생하는 쿼리에 매우 효과적입니다. 스토리지 비용은 데이터 양에 따라 결정되므로 파티셔닝은 스토리지 비용을 늘리지 않으면서 쿼리 성능을 향상시킵니다. 데이터를 비정규화하는 것은 쿼리 성능을 향상시킬 수 있지만, 데이터 중복을 증가시켜 스토리지 비용을 늘릴 수 있습니다. 고객 ID별로 데이터를 샤딩하는 것은 특정 고객 관련 쿼리에는