Summary  
This chapter explains how to manage very large tables in SQL by using table sampling to query a random subset of rows and by creating external table connections to data stored in cloud storage without full import.  

General domain of usage  
Data analytics

Aprenda a trabajar con **tablas muy grandes en BigQuery** sin incurrir en costos excesivos ni problemas de rendimiento. Explore **muestreo de tablas** y **conexiones de datos externas**, dos técnicas que ayudan a analizar grandes conjuntos de datos de manera eficiente cuando los escaneos completos de tablas no son necesarios o no son prácticos.

## Muestreo de Tablas

El muestreo de tablas permite analizar un **subconjunto aleatorio** de una tabla grande en lugar de escanear todas las filas. Este enfoque es útil cuando:

* Se exploran tendencias y patrones en lugar de valores exactos;
* El conjunto de datos es demasiado grande para escanearlo eficientemente;
* Se desea reducir el costo y el tiempo de ejecución de la consulta.

El muestreo asume que los datos ya están limpios y son representativos, lo que permite obtener conclusiones confiables a partir de una porción más pequeña del conjunto de datos.

## Acceso a Datos Externos mediante Google Cloud Storage

Cuando los conjuntos de datos son demasiado grandes para cargarlos directamente en BigQuery — o no pueden abrirse en herramientas como hojas de cálculo — se pueden almacenar en **Google Cloud Storage** y consultarlos externamente.

BigQuery permite conectarse a archivos almacenados en Cloud Storage y ejecutar consultas **sin importar los datos** en BigQuery. Este enfoque es útil cuando:

* Se trabaja con datos de sistemas externos o colaboradores;
* Se analizan grandes archivos de registro o archivos archivados;
* Se desea mantener bajos los costos de almacenamiento e ingestión.

## Idea Principal

Al trabajar con conjuntos de datos masivos:

* Utilice el **muestreo** para analizar datos de manera más rápida y económica, preservando la visión general;
* Utilice **conexiones de datos externas** cuando no sea factible cargar todos los datos.

Estas técnicas ayudan a mantener los flujos de trabajo de BigQuery flexibles, rentables y escalables.


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Gestión de Tablas Grandes

Muestreo de Tablas

Acceso a Datos Externos mediante Google Cloud Storage

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