Miliony urządzeń IoT przesyłają dane z czujników do BigQuery. Zapytania koncentrują się na ostatnich danych filtrowanych według create_date, location_id i device_version. Jak należy partycjonować i klastrować tabelę pod kątem kosztów i wydajności?
Wybierz odpowiedź
Dotknij opcji, aby sprawdzić swoją odpowiedź.
Poprawna odpowiedź: Partycjonuj dane tabeli według create_date, klastruj dane tabeli według location_id i device_version..
Dlaczego to jest odpowiedź
Partycjonowanie według createdate jest optymalne, ponieważ zapytania często filtrują najnowsze dane, co pozwala BigQuery skanować tylko odpowiednie partycje, redukując koszty i przyspieszając zapytania. Klastrowanie danych w ramach tych partycji według locationid i deviceversion dodatkowo zwiększa wydajność. BigQuery automatycznie sortuje dane w klastrach, co minimalizuje ilość skanowanych danych, gdy zapytania filtrują lub agregują te kolumny. Partycjonowanie według wielu kolumn (np. createdate, locationid, deviceversion) może prowadzić do zbyt wielu małych partycji, co obniża wydajność. Samo klastrowanie bez partycjonowania nie zapewni tak efektywnego pomijania danych na podstawie daty.
Zdaj egzamin — bez niekończącego się szukania odpowiedzi
Uzyskaj wszystkie zweryfikowane pytania i wyjaśnienia do tego egzaminu w jednym miejscu i zaoszczędź godziny przygotowań. Ponad 1000 certyfikacji · Ponad 20 języków · Zacznij za darmo.
Zdaj egzamin szybciej → Karta nie jest wymagana