У вас есть трехлетние исторические данные в BigQuery и ежедневный прием данных. Запросы, отфильтрованные по последним 30–90 дням, по-прежнему сканируют всю таблицу, увеличивая стоимость. Какое наиболее экономически эффективное решение, сохраняющее доступ через SQL?

Разделение таблиц BigQuery по столбцу типа TIMESTAMP или DATE является наиболее экономически эффективным решением, поскольку оно позволяет BigQuery сканировать только необходимые разделы таблицы при запросах с фильтрацией по дате. Это значительно сокращает объем сканируемых данных и, следовательно, затраты. Доступ через SQL сохраняется, так как разделы являются частью одной логической таблицы. Экспорт в CSV (вариант B) не сохраняет доступ через SQL и перекладывает нагрузку на команду Data Science. Разделение данных на две таблицы (вариант C) менее эффективно, так как все равно потребует запросов к двум таблицам и усложнит управление. Ежедневное создание новой таблицы (вариант D) усложняет управление данными и запросами, а также не является оптимальным для запросов к диапазонам дат.