Masz codzienne tabele BigQuery o nazwach LOGS_rrrrMMdd, a zapytania z symbolami wieloznacznymi obejmujące długie zakresy przekraczają limit 1000 tabel. Jak należy rozwiązać ten problem?

Poprawne rozwiązanie to przekształcenie shardingowanych tabel dziennych w jedną tabelę partycjonowaną. BigQuery ma limit 1000 tabel, które mogą być skanowane w jednym zapytaniu z użyciem symboli wieloznacznych. Przekształcenie wielu tabel shardingowanych (np. LOGSrrrrMMdd) w jedną tabelę partycjonowaną według daty eliminuje ten limit, ponieważ zapytania skanują tylko partycje w ramach jednej tabeli, a nie wiele oddzielnych tabel. Inne opcje są mniej efektywne lub nie rozwiązują problemu: Przekształcenie wszystkich codziennych tabel logów w tabele partycjonowane według daty: To jest częściowo poprawne, ale kluczowe jest połączenie ich w jedną tabelę partycjonowaną, a nie pozostawienie ich jako oddzielnych tabel partycjonowanych. Włączenie buforowania zapytań: Buforowanie pomaga w ponownym wykorzystaniu wyników, ale nie rozwiązuje problemu przekroczenia limitu 1000 tabel podczas początkowego skanowania. Utworzenie widoków miesięcznych: Widoki są tylko logicznymi reprezentacjami i nadal odwołują się do bazowych tabel, co nie omija limitu 1000 tabel.