Comprendere i Costi di BigQuery
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Lo storage di BigQuery è suddiviso in due tipologie: Active Storage e Long-term Storage. Questo modello è progettato per bilanciare prestazioni e costi senza richiedere la movimentazione manuale dei dati.
Active Storage viene utilizzato per i dati che sono stati consultati negli ultimi 90 giorni. Supporta interrogazioni frequenti ed è adatto per analisi operative e in tempo reale.
Long-term Storage si applica automaticamente alle tabelle che non sono state interrogate per più di 90 giorni. I dati rimangono completamente disponibili, ma i costi di storage sono ridotti senza alcuna modifica alle query o alla struttura delle tabelle.
BigQuery ottimizza lo storage tramite funzionalità integrate come compressione automatica, ridondanza geografica e gestione flessibile del ciclo di vita dei dati. Non esiste una durata minima di conservazione, consentendo ai dati di spostarsi tra i livelli di storage in modo trasparente in base all'utilizzo.
Per controllare i costi di storage, le pratiche consigliate includono:
- Eliminazione delle tabelle inutilizzate;
- Impostazione di date di scadenza per le tabelle;
- Partizionamento delle tabelle di grandi dimensioni per limitare i dati analizzati;
- Monitoraggio regolare dell'utilizzo dello storage.
BigQuery offre inoltre diverse operazioni di storage gratuite, tra cui risultati delle query memorizzati nella cache, caricamento dei dati nelle tabelle, modifica degli schemi e creazione di tabelle tramite istruzioni SELECT. Queste funzionalità aiutano a ridurre l'overhead operativo mantenendo efficiente lo storage.
1. Cosa definisce l'Active Storage in BigQuery?
2. In che modo il Long-term Storage contribuisce a ridurre i costi?
3. Quale delle seguenti è una metodologia per risparmiare sui costi in BigQuery?
4. Qual è una delle operazioni gratuite in BigQuery?
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