Type d'évaluation
Mise en situation réelle
Analyse
Intelligence Artificielle
Compétences ciblées
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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