Центральная аналитика в BigQuery с ежедневными загрузками и часто изменяемым ETL; повреждение данных может быть обнаружено до двух недель спустя. Как следует разместить таблицы и хранить резервные копии, чтобы обеспечить недорогое хранение и восстановление на определенный момент времени?

Правильный ответ — использование декораторов снимков BigQuery. BigQuery автоматически поддерживает историю изменений таблицы за последние 7 дней, позволяя восстановить таблицу до любого момента времени в этом окне с помощью декораторов снимков (например, FOR SYSTEMTIME AS OF). Это обеспечивает восстановление на определенный момент времени без дополнительных затрат на хранение резервных копий. Для данных старше 7 дней, но моложе двух недель, создание отдельной таблицы каждый месяц (например, mytable202301) позволяет изолировать повреждение и восстановить только затронутый месяц, при этом снижая затраты по сравнению с хранением всех данных в одной таблице. Неправильные варианты: Экспорт и сжатие в Cloud Storage: это дорогостоящий и медленный процесс для ежедневных загрузок и не обеспечивает легкого восстановления на определенный момент времени. Создание отдельной таблицы каждый месяц и экспорт: аналогично, это неэффективно и дорого для частых операций. Дублирование ежемесячных таблиц в отдельный набор данных: это удваивает затраты на хранение и не дает преимуществ декораторов снимков.