Kafka 串流將包裹追蹤事件饋送至 BigQuery。該資料表是依擷取日期分區建立的，查詢延遲已增加。分析師會依包裹查詢地理空間趨勢。哪項變更將改善 BigQuery 查詢效能？

正確答案是「在 package-tracking ID 欄位上新增叢集」。分析師依包裹查詢地理空間趨勢，這表示他們很可能需要根據特定的包裹追蹤 ID 進行篩選或分組。在 package-tracking ID 欄位上新增叢集，可以讓 BigQuery 根據該欄位的值對資料進行物理排序，從而大幅減少掃描的資料量並加快查詢速度。 其他選項： 在 ingest-date 欄位上新增叢集：資料表已依擷取日期分區，因此在同一欄位上新增叢集不會帶來顯著的額外效能提升。 將較舊的資料封存到 Cloud Storage：這是一種成本優化策略，但不會直接改善對 BigQuery 中現有資料的查詢延遲。 依包裹遞送日期重新建立資料表分區：雖然這可能對某些查詢有益，但問題指出分析師是依包裹查詢地理空間趨勢，這暗示 package-tracking ID 更可能是查詢的關鍵篩選條件。