Masz tabelę BigQuery inventory_vm i musisz przygotować ekonomiczny raport, który wyklucza wiersze VM z mniej niż 8 vCPU. Jakie jest najbardziej opłacalne podejście?

Najbardziej opłacalnym podejściem jest utworzenie widoku z filtrem i użycie operatora UNNEST. Widoki w BigQuery są logicznymi reprezentacjami danych, które nie przechowują fizycznie danych, co oznacza brak dodatkowych kosztów przechowywania. Filtrowanie w widoku pozwala na przetwarzanie tylko niezbędnych danych, redukując koszty zapytań. Operator UNNEST jest używany do spłaszczania zagnieżdżonych lub powtarzających się pól, co jest często wymagane w raportach i nie wpływa negatywnie na koszty. Utworzenie widoku zmaterializowanego wiąże się z kosztami przechowywania i odświeżania danych. Użycie Dataflow do przetwarzania wsadowego jest znacznie droższe i bardziej złożone niż proste zapytanie SQL. Wyrażenie tabeli wspólnej WITH jest składniowo poprawne, ale nie jest kluczowym czynnikiem wpływającym na opłacalność w porównaniu do samego widoku z filtrowaniem.