Conception d’une table BigQuery partitionnée et clusterisée pour analytics avancé

Scénario

Contexte : Votre entreprise analyse des centaines de millions de transactions par an et observe une augmentation progressive des coûts de requêtes. Le Problème : La table actuelle est uniquement partitionnée par date, mais les requêtes filtrent également très souvent par country et product_id. Contraintes : Conserver la partition sur transaction_date. Ajouter un clustering pertinent. Minimiser le volume de données scanné. Ne pas impacter les requêtes existantes. Livrable attendu : Proposer une nouvelle définition de table intégrant partitionnement et clustering optimisés, avec justification des choix techniques.

Compétences ciblées