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

Type d'évaluation

Mise en situation réelle

Analyse

Intelligence Artificielle

Compétences ciblées

partitioning
clustering
performance
cost-optimization
analytics

Scénario Technique

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.

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