BI 툴이 50TB 판매 팩트 테이블(일별 및 월별)에서 수백 개의 집계를 실행하여 쿼리 속도가 느려지고 비용이 많이 발생합니다. 지연 시간을 줄이고, 비용을 낮추고, 유지 관리를 최소화해야 합니다.

정답은 구체화된 뷰 생성입니다. 구체화된 뷰는 쿼리 결과를 미리 계산하여 저장하므로, BI 도구가 쿼리할 때마다 50TB의 원본 데이터를 스캔할 필요 없이 집계된 데이터를 즉시 반환하여 쿼리 속도를 크게 향상시키고 비용을 절감합니다. 또한 BigQuery는 구체화된 뷰를 자동으로 새로고침하고 최적화하여 유지 관리가 최소화됩니다. 승인된 뷰는 보안 및 권한 관리에 유용하지만, 쿼리 성능 향상에는 기여하지 않습니다. BI Engine은 인메모리 분석 서비스로 쿼리 속도를 높일 수 있지만, 50TB와 같은 대규모 데이터셋의 모든 집계 쿼리에 대해 항상 가장 비용 효율적이거나 최적의 성능을 제공하지 않을 수 있습니다. 예약된 쿼리를 통한 집계 테이블 생성은 수동으로 테이블을 관리해야 하므로 유지 관리 오버헤드가 발생합니다.