「2024年版【GCP資格 PDE試験の勉強】: データパイプラインとBigQueryの最適化戦略」

2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】

2024年版、GCP資格 PDE試験の「データパイプラインとBigQueryの最適化戦略」に関する練習問題を勉強していきましょう。平易な問題文 → 実践的な問題文 → 問題の解き方・解説 → 用語説明の順番で効率的に学べます。

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GCP PDE問題文

「私たちの会社では、毎時間数千件のトランザクションが更新される巨大な時系列データセットを管理しています。このデータをBigQueryに効率よくコピーし、データサイエンスチームが分析できるようにするための最適な戦略は何でしょうか?」

難解な表現での再記述

(GCPのPDE試験問題のような難解な表現での出題文。内容は上記問題文と同じ)
「時系列トランザクションデータを持つデータパイプラインを構築し、BigQueryでのクエリ実行に最適化する必要があります。どのような戦略を採用すべきでしょうか?」

問題の解説

  • 大量の時系列データを効率的に処理するためには、データの非正規化と、データ更新のための効率的な方法が必要です。
  • データの非正規化はクエリのパフォーマンスを向上させ、データ分析を容易にします。
  • 更新ではなく追加(APPEND)を使用することで、データセットのサイズを効率的に管理し、パフォーマンスを最大化することができます。

解決手順の説明

  • データを非正規化することで、クエリの実行速度を向上させ、データサイエンスチームが簡単に分析できるようにします。
  • ステータスの更新をBigQueryのAPPEND機能を使用して行うデータパイプラインを開発します。これにより、データセットのサイズが効率的に管理され、パフォーマンスが向上します。
  • データセットの日次スナップショットをCloud Storageに保存し、BigQueryの外部データソースとして使用することも検討します。これにより、データセットのフレキシビリティとアクセス性が向上します。

各用語の説明

  • BigQuery: Google Cloudの高速データウェアハウスサービス。
  • 非正規化: データを複数のテーブルに分割せずに、一つのテーブルに統合すること。
  • APPEND: 既存のデータセットに新しいデータを追加する操作。

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