📊 Associate Data Practitioner

Associate Data Practitioner 問題の一覧 › 1. データの準備と取り込み

パーティション分割済みの売上テーブルに対し、customer_id と product_id で頻繁にフィルタするクエリが実行されます。両列とも値の種類（カーディナリティ）が高い場合、追加で適用すべき機能はどれですか。

  1. customer_id と product_id でクラスタリングを設定する
  2. customer_id で整数範囲パーティショニングを追加する（二重パーティション）
  3. マテリアライズドビューをすべての列に作成する
  4. テーブルを複数のデータセットに分割する
💡 答えと解説を見る
答え：A（customer_id と product_id でクラスタリングを設定する）
クラスタリングは高カーディナリティ列のフィルタに有効で、パーティションと併用できます。BigQuery では多段のパーティションは設定できず、全列へのマテリアライズドビューやデータセット分割は不要で非効率です。
関連サービス
パーティション日付/整数範囲/取り込み時間で分割。スキャン量・コスト削減
クラスタリング最大4列で並べ替え。フィルタ・集計を高速化。パーティションと併用可
マテリアライズドビュー事前計算＋自動増分更新。繰り返し集計の高速化・コスト削減
← 前の問題次の問題 →🎯 問題で学ぶで解く

※ 学習用に作成したオリジナル問題です。本番試験とは異なります。