Po migracji hurtowni danych sprzedaży o schemacie gwiazdy do BigQuery zapytania dotyczące ostatnich 30 dni działają wolno. Zgodnie z najlepszymi praktykami Google, jak przyspieszyć zapytania bez zwiększania kosztów przechowywania?
Wybierz odpowiedź
Dotknij opcji, aby sprawdzić swoją odpowiedź.
Poprawna odpowiedź: Partycjonuj dane według daty transakcji..
Dlaczego to jest odpowiedź
Partycjonowanie danych według daty transakcji jest najlepszym rozwiązaniem, ponieważ BigQuery może efektywnie skanować tylko te partycje, które zawierają dane z ostatnich 30 dni, zamiast skanować całą tabelę. To znacznie przyspiesza zapytania i zmniejsza koszty, ponieważ BigQuery rozlicza się za skanowane dane. Denormalizacja danych może poprawić wydajność, ale często zwiększa koszty przechowywania i złożoność. Dzielenie danych na fragmenty według identyfikatora klienta nie jest optymalne dla zapytań bazujących na zakresie dat. Materializowanie danych wymiarowych w widokach nie rozwiąże problemu wolnych zapytań na dużych tabelach faktów.
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