Summary  
This chapter covers strategies for estimating and controlling costs in usage-based data query and storage services, detailing pricing models, storage tiers, partitioning techniques, and billing alerts.

General domain of usage  
Cloud data analytics

BigQuery-lagring er delt inn i to typer: **Aktiv lagring** og **Langtidslagring**. Denne modellen er utformet for å balansere ytelse og kostnad uten behov for manuell flytting av data.

**Aktiv lagring** brukes for data som har blitt aksessert i løpet av de siste 90 dagene. Den støtter hyppige spørringer og egner seg godt for sanntids- og operasjonell analyse.

**Langtidslagring** gjelder automatisk for tabeller som ikke har blitt forespurt på over 90 dager. Dataene forblir fullt tilgjengelige, men lagringskostnadene reduseres uten endringer i spørringer eller tabellstruktur.

BigQuery optimaliserer lagring gjennom innebygde funksjoner som **automatisk komprimering**, **geografisk redundans** og **fleksibel livssyklusadministrasjon for data**. Det er ingen minimum lagringsvarighet, noe som gjør at data kan flyttes sømløst mellom lagringsnivåer basert på bruk.

For å kontrollere lagringskostnader er vanlige beste praksiser:

* Slette ubrukte tabeller;
* Sette utløpsdato på tabeller;
* Partisjonere store tabeller for å begrense mengden data som skannes;
* Overvåke lagringsbruk regelmessig.

BigQuery tilbyr også flere **gratis lagringsrelaterte operasjoner**, inkludert bufrede spørringsresultater, lasting av data inn i tabeller, endring av skjemaer og oppretting av tabeller ved bruk av `SELECT`-setninger. Disse funksjonene bidrar til å redusere operasjonell belastning samtidig som lagringen holdes effektiv.

Hvordan bidrar langtidslagring til å redusere kostnader?

Hvilken av følgende er en kostnadsbesparende metode i BigQuery?

Fordyp deg i grunnleggende konsepter for BigQuery-plattformen og endre måten du håndterer skydata på. Tilegn deg ferdighetene som trengs for å navigere i konsollen, administrere prosjekter og optimalisere spørringskostnader. Få praktisk erfaring med BigQuery-spesifikke funksjoner som array-operasjoner, geografiske data og datofunksjoner. Utforsk avanserte optimaliseringsteknikker og lær hemmelighetene bak å bygge maskinlæringsmodeller direkte i datavarehuset ved hjelp av BigQuery ML.

Få en solid forståelse av BigQuery-miljøet, som skiller seg fra tradisjonelle databaser. Lær å navigere i konsollen, administrere prosjekter og datasett, samt analysere kostnader effektivt. Bygg selvtillit i å sette opp arbeidsområdet for effektiv dataanalyse.

Utforsk det grunnleggende om Query Engine for å hente data effektivt. Bli kjent med teknikker for dataseleksjon og lær hvordan du analyserer spesifikke produktmålinger. Oppdag ytelsesfunksjoner og metoder for testing av spørringer for å sikre at analysen din er både rask og nøyaktig.

Ta kunnskapen din til neste nivå ved å mestre BigQuerys unike datatyper. Lær å håndtere komplekse array-operasjoner og manipulere dato- og tidsfunksjoner. Utforsk geografiske funksjoner for å løse stedsbaserte utfordringer som å beregne avstander mellom byer.

Optimaliser arbeidsflyten ved å håndtere store tabeller og forbedre spørringsytelsen. Lær hemmelighetene bak effektiv feilhåndtering for raskt å løse problemer. Tilegn deg ferdighetene som kreves for å opprettholde et høytytende database-miljø.

Bruk kunnskapen din i virkelige scenarier. Lær hvordan du bygger omfattende rapporter og integrerer BigQuery med eksterne verktøy. Gjør rådata om til handlingsrettede forretningsinnsikter gjennom praktisk anvendelse og rapporteringsstrategier.

Fordyp deg i grunnleggende konsepter innen BigQuery ML. Lær hvordan du kan opprette og kjøre maskinlæringsmodeller ved hjelp av standard SQL uten å flytte data. Få praktisk erfaring med modellgjennomganger for å forutsi resultater direkte i plattformen.

Forståelse av BigQuery-kostnader

1. Hva definerer Aktiv lagring i BigQuery?

2. Hvordan bidrar langtidslagring til å redusere kostnader?

3. Hvilken av følgende er en kostnadsbesparende metode i BigQuery?

4. Hva er en gratis operasjon i BigQuery?