您在 Cloud Storage 中針對許多檔案建立了一個外部 Hive 分割資料表，但查詢速度很慢。您要如何改善查詢效能？

將外部資料表升級為 BigLake 資料表並啟用中繼資料快取是改善查詢效能的最佳方法。BigLake 資料表透過 BigQuery 引擎提供對 Cloud Storage 上資料的統一存取，並利用中繼資料快取來儲存檔案中繼資料（例如檔案路徑、大小和行數），從而顯著減少查詢規劃和執行時間，特別是對於包含大量檔案的 Hive 分割資料表。 其他選項無效： 將儲存類別從 Coldline 變更為 Standard 只會影響資料存取費用和首次位元組延遲，對查詢大量檔案的中繼資料處理沒有直接幫助。 為每個 Hive 分割區建立個別的外部資料表並使用萬用字元查詢，會增加管理複雜性，且對於大量檔案的查詢效能改善有限，甚至可能因為需要處理更多資料表定義而降低效能。 將資料遷移到多區域 Cloud Storage 值區主要改善資料的可用性和地理位置延遲，但對處理大量檔案中繼資料的查詢效能沒有直接影響。