Bir yıldız şemalı satış veri ambarını BigQuery'ye taşıdıktan sonra, son 30 güne ait sorgular yavaş çalışıyor. Google'ın en iyi uygulamalarına göre, depolama maliyetini artırmadan sorguları nasıl hızlandırırsınız?

Doğru cevap, verileri işlem tarihine göre bölümlemektir. BigQuery'de bölümleme (partitioning), büyük tabloları daha küçük, yönetilebilir parçalara ayırarak sorgu performansını önemli ölçüde artırır ve taranan veri miktarını azaltarak maliyetleri düşürür. Son 30 güne ait sorgular için işlem tarihine göre bölümleme, yalnızca ilgili bölümlerin taranmasını sağlar. Verileri denormalize etmek genellikle performansı artırsa da, depolama maliyetini artırabilir ve veri tutarlılığını zorlaştırabilir. Müşteri kimliğine göre parçalama, belirli müşteri sorguları için faydalı olabilir ancak son 30 gün gibi tarih aralığı sorgularında etkili değildir. Boyutsal verileri görünümlerde somutlaştırmak, ana sorgu performansını doğrudan etkilemez ve ek depolama ile yönetim yükü getirebilir.