BigQuery – это мощный инструмент для обработки и анализа данных, который позволяет компаниям получать ценную информацию из больших объемов данных. Однако, использование BigQuery может быть дорогостоящим, особенно для компаний с большими объемами данных и частыми запросами. В этом посте я расскажу о нескольких способах, как удешевить запросы в BigQuery.
Используйте партиционирование и кластеризацию
Партиционирование позволяет разбить таблицу на небольшие части, называемые партициями, которые могут быть обработаны отдельно. Кластеризация позволяет упорядочить данные в таблице по заданному столбцу. Это может ускорить выполнение запросов и снизить затраты на обработку данных.
Используйте наиболее эффективные типы данных
Например, если вы используете тип данных INTEGER вместо FLOAT для числовых значений, вы можете сократить затраты на обработку данных. Также стоит избегать использования типа данных STRING для хранения дат и времени. Вместо этого используйте тип данных TIMESTAMP.
Используйте сжатие данных
Сжатие данных – это процесс уменьшения размера данных путем удаления избыточной информации. BigQuery поддерживает несколько методов сжатия данных, таких как Snappy и GZIP.
Используйте параметризованные запросы
Это способ повторного использования запросов с различными параметрами. Это может сократить количество запросов, которые вы отправляете в BigQuery, и снизить затраты на обработку данных.
Используйте Materialized Views для кэширования результатов запросов
Materialized View - это таблица, содержащая результаты запроса, предварительно вычисленные и сохраненные в кэше. Кэширование результатов запросов позволяет избежать повторного выполнения дорогостоящих запросов каждый раз, когда они запрашиваются, и ускорить время выполнения запросов.
Это самое главное о том, как удешевлять запросы в Big Query.
Больше о работе с данными в продукте и маркетинге есть в Телеграм-канале "Модель атрибуции”
