Saatlik olarak güncellenen sensör meta verilerine sahip bir sensörler tablonuz (500 MB) var. Her sensör, zaman damgasıyla birlikte her 30 saniyede bir metrik yayar. Metrikleri BigQuery'de depolamanız, haftalık analizler yapmanız ve maliyeti en aza indirmeniz gerekiyor. Hangi veri modelini kullanırsınız?

Doğru seçenek, sensör metriklerinin hacmi ve maliyet optimizasyonu göz önüne alındığında en uygun çözümü sunar. Her 30 saniyede bir gelen veriler için ayrı bir metrics tablosu oluşturmak ve bunu zaman damgasına göre bölümlemek, BigQuery'nin sorgu performansını artırır ve maliyetleri düşürür, çünkü sorgular yalnızca ilgili bölümleri tarar. INSERT deyimi, sürekli gelen veriler için en verimli yöntemdir. sensorId ile sensör tablosuna referans vermek, gerektiğinde sensör meta verileriyle birleştirme olanağı sağlar. Diğer seçenekler ise şunlar nedeniyle uygun değildir: Sensör tablosunda RECORD ve REPEATED tipinde bir metrics sütunu kullanmak, sensör tablosunun çok büyümesine ve her sensör için sürekli güncellenerek maliyetli UPDATE işlemlerine yol açar. BigQuery'de UPDATE işlemleri, INSERT işlemlerine göre daha pahalıdır ve büyük tablolar için performans sorunları yaratabilir. Aynı şekilde, INSERT yerine UPDATE kullanmak da maliyet ve performans açısından verimsizdir.