Мой опыт интеграции данных в Google Cloud
Как инженер данных и менеджер продуктов данных с большим опытом построения конвейеров данных для BigQuery и использования его в качестве современного хранилища данных, я столкнулся с многочисленными проблемами и извлек ценные уроки на этом пути. В этой статье я поделюсь тремя передовыми методами, которые я обнаружил при создании эффективных и масштабируемых конвейеров данных с помощью BigQuery и для него.
Начнем с первого шага — прежде чем вы начнете создавать что-то с помощью каких-либо сервисов, вы должны начать с моделирования данных и проектирования схемы.
Моделирование данных и проектирование схем
Основа любого успешного конвейера данных лежит в моделировании данных и разработке схемы. Ниже я перечислю некоторые ключевые соображения, о которых вам следует подумать:
Денормализация и вложенные данные. При использовании современных хранилищ данных на основе столбцов, таких как BigQuery, следует по возможности денормализировать модели данных, чтобы свести к минимуму соединения и повысить производительность запросов[1]. Например, если у вас есть классическая схема «снежинка» или «звезда», лучше денормализировать таблицы до одной и использовать вложенные типы данных для обработки повторяющихся строк данных. Не стесняйтесь использовать статью ниже, чтобы получить более глубокое понимание этой темы:
Как работать с вложенными данными в BigQuery
Что нужно знать о вложенных данныхtowardsdatascience.com
Секционирование и кластеризация. Используйте методы секционирования и кластеризации для оптимальной организации данных. Разделение данных по времени или любому другому соответствующему столбцу сокращает время обработки запросов, а группирование похожих данных вместе повышает эффективность запросов[2].
Типы данных. И последнее, но не менее важное: выберите подходящие типы данных, чтобы минимизировать затраты на хранение и обработку. Используйте наименьший тип данных, который соответствует вашим требованиям к данным, так как он напрямую влияет на объем хранилища…
