Yalnızca son 30 günü kullanan bir model için hava durumu verilerine ihtiyacınız var. Gereksiz verileri depolamaktan kaçınmak ve maliyeti en aza indirmek için BigQuery tablosunu nasıl tasarlamalısınız?

Doğru cevap, hava durumu tarihinin datetime değerine göre bölümlenmiş bir BigQuery tablosu oluşturmak ve bölüm sona erme süresini 30 gün olarak ayarlamaktır. Bu yaklaşım, BigQuery'nin yerleşik bölüm sona erme özelliğini kullanarak eski verileri otomatik olarak siler. Bu, manuel silme işlemleri gerektiren zamanlanmış sorgulara göre daha verimli ve maliyet açısından daha avantajlıdır. İlk yanlış seçenek, her kaydın bir ingestion timestamp'i olduğu bir BigQuery tablosu oluşturup zamanlanmış bir sorgu ile silmeyi önerir; bu manuel bir süreçtir ve otomatik bölüm sona erme kadar verimli değildir. Üçüncü yanlış seçenek, ingestion time'a göre bölümlenmiş bir BigQuery tablosu oluşturup bölüm sona erme süresini 30 gün olarak ayarlamayı önerir. Ancak, model hava durumu tarihine göre son 30 günü kullandığından, ingestion time yerine hava durumu tarihine göre bölümleme daha doğru ve ilgili verileri korur. Son yanlış seçenek, hava durumu verilerinin ait olduğu gün için bir datetime sütunu içeren bir BigQuery tablosu oluşturup zamanlanmış bir sorgu ile silmeyi önerir; bu da yine manuel bir süreçtir ve otomatik bölüm sona erme kadar verimli değildir.