Mağaza işlemlerini (işlem zamanı, ürünler, mağaza kimliği, şehir, eyalet) içeren bir BigQuery tablosunu modelleyin. Bu tablo, son 30 gündeki ürün sayıları ve eyalet/şehir/mağazaya göre eğilimler için sıkça sorgulanmaktadır. En iyi performans için bölümleme ve kümeleme nasıl yapılmalıdır?

Doğru cevap, işlem zamanına göre bölümleme ve ardından eyalet, şehir, mağaza kimliğine göre kümelemedir. Bölümleme, büyük tabloları daha küçük, yönetilebilir parçalara ayırarak sorgu performansını artırır ve maliyetleri düşürür. Soruda belirtilen "son 30 gündeki ürün sayıları" sorgusu, işlem zamanına göre bölümlemeyi ideal kılar. Kümeleme, bölüm içindeki verileri belirli sütunlara göre sıralayarak benzer verilerin fiziksel olarak birbirine yakın depolanmasını sağlar. Bu, "eyalet/şehir/mağazaya göre eğilimler" gibi filtrelemeli sorguların çok daha hızlı çalışmasını sağlar. Kümeleme sırası önemlidir; sorgularda en sık kullanılan ve en yüksek kardinaliteye sahip sütunlar öne alınmalıdır. Eyalet, şehir ve mağaza kimliği bu hiyerarşiye uygun bir sıralamadır. Diğer seçenekler, ya bölümleme stratejisini yanlış belirlemekte ya da kümeleme sırasını sorgu desenlerine uygun olmayan bir şekilde düzenlemektedir, bu da performansı olumsuz etkiler.