Zaprojektuj model danych BigQuery dla sprzedaży usług telekomunikacyjnych (klienci, produkty, subskrypcje), który jest aktualizowany co miesiąc, musi zachować pełną historię dla bieżących i historycznych raportów oraz powinien być prosty i ekonomiczny. Co zrobisz?

Prawidłowa odpowiedź to schemat tylko do dołączania (append-only) z polami zagnieżdżonymi i powtarzalnymi oraz znacznikiem czasu ingestowania. BigQuery jest zoptymalizowany pod kątem dużych zbiorów danych i operacji tylko do dołączania (append-only), co jest efektywne kosztowo i wydajne. Pola zagnieżdżone i powtarzalne upraszczają model danych, redukując liczbę złączeń, co przyspiesza zapytania i obniża koszty. Użycie znacznika czasu ingestowania pozwala na łatwe śledzenie historii zmian, spełniając wymóg raportowania historycznego. Pozostałe opcje są mniej optymalne: Normalizacja w BigQuery często prowadzi do kosztownych złączeń i jest mniej wydajna dla analityki. Migawki są dodatkowym obciążeniem. Przechowywanie plików wejściowych w Cloud Storage nie jest efektywnym sposobem śledzenia historii w BigQuery. Aktualizowanie tabeli w miejscu w BigQuery jest droższe niż operacje tylko do dołączania i nie jest zalecane dla historyzacji.