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

Scopri come lavorare con **tabelle molto grandi in BigQuery** senza costi eccessivi o problemi di prestazioni. Esplora **campionamento delle tabelle** e **connessioni a dati esterni**, due tecniche che aiutano ad analizzare grandi set di dati in modo efficiente quando le scansioni complete delle tabelle non sono necessarie o praticabili.

## Campionamento delle Tabelle

Il campionamento delle tabelle consente di analizzare un **sottoinsieme casuale** di una grande tabella invece di scansionare tutte le righe. Questo approccio è utile quando:

* Si stanno esplorando tendenze e pattern piuttosto che valori esatti;
* Il set di dati è troppo grande per essere scansionato in modo efficiente;
* Si desidera ridurre il costo e il tempo di esecuzione delle query.

Il campionamento presuppone che i dati siano già puliti e rappresentativi, rendendo possibile ottenere informazioni affidabili da una porzione più piccola del set di dati.

## Accesso a Dati Esterni tramite Google Cloud Storage

Quando i set di dati sono troppo grandi per essere caricati direttamente in BigQuery — o non possono essere aperti in strumenti come i fogli di calcolo — è possibile archiviarli in **Google Cloud Storage** ed eseguirne query esternamente.

BigQuery consente di connettersi a file archiviati in Cloud Storage ed eseguire query **senza importare i dati** direttamente in BigQuery. Questo approccio è utile quando:

* Si lavora con dati provenienti da sistemi esterni o collaboratori;
* Si analizzano grandi archivi o file di log;
* Si desidera mantenere bassi i costi di archiviazione e di ingestione.

## Punto Chiave

Quando si lavora con set di dati di grandi dimensioni:

* Utilizzare il **campionamento** per analizzare i dati più rapidamente e a costi inferiori, mantenendo comunque una visione d'insieme;
* Utilizzare le **connessioni a dati esterni** quando il caricamento completo dei dati non è fattibile.

Queste tecniche aiutano a mantenere i flussi di lavoro BigQuery flessibili, efficienti nei costi e scalabili.


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Gestione di Tabelle di Grandi Dimensioni

Campionamento delle Tabelle

Accesso a Dati Esterni tramite Google Cloud Storage

Punto Chiave