Google cloud platform BigQuery中的分区表

我想知道在BigQuery中使用分区表的用途是什么。不管大小如何，大多数查询似乎都需要大约相同的时间来完成（忽略极端情况，我概括地说），这主要是使用它来降低处理字节的成本，还是BQ中分区表的主要用例是什么

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有多种好处，主要是成本

• 通过编写一个只读查询，例如：7天的分区而不是7年的分区，可以降低成本
• 超过90天不接触的分区成本更低
• 显然，重新加载一天的数据要比处理数据容易得多
• 我们仍然建议您使用年度表，例如mytable_2018，但不再要求您使用每日表，例如mytable_20180101，这进一步简化了查询，也不再存在读取1000多个表的问题（这是一个硬限制）
• 当您修改模式时，您需要修改几个表，而不再需要在数千个表上编写更改脚本
• 这也意味着它在云平台上得到更好的处理和优化，所需资源更少
• 通过将数据重新组织到分区表中，查询时间将在将来受益。随着客户移动数据，云工程团队将优化服务以获得更好的使用
• 如果您的现有数据至少有几TB，您将看到明显的成本效益

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有多种好处，主要是成本
• 通过编写一个只读查询，例如：7天的分区而不是7年的分区，可以降低成本
• 超过90天不接触的分区成本更低
• 显然，重新加载一天的数据要比处理数据容易得多
• 我们仍然建议您使用年度表，例如mytable_2018，但不再要求您使用每日表，例如mytable_20180101，这进一步简化了查询，也不再存在读取1000多个表的问题（这是一个硬限制）
• 当您修改模式时，您需要修改几个表，而不再需要在数千个表上编写更改脚本
• 这也意味着它在云平台上得到更好的处理和优化，所需资源更少
• 通过将数据重新组织到分区表中，查询时间将在将来受益。随着客户移动数据，云工程团队将优化服务以获得更好的使用
• 如果您的现有数据至少有几TB，您将看到明显的成本效益

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当然，查询更便宜。此外，使用旧式的日期分片表（_YYYYMMDD）进行查询很麻烦/笨拙，而且很快就达到了极限。它只向用户显示一个表而不是数百个表，从而简化了查询。@GrahamPolley收到了，谢谢您的评论。你发现自己在使用BQ分区吗？如果是的话，你的一个用例是什么？是的，一直都是这样。e、 当然，查询更便宜。此外，使用旧式的日期分片表（_YYYYMMDD）进行查询很麻烦/笨拙，而且很快就达到了极限。它只向用户显示一个表而不是数百个表，从而简化了查询。@GrahamPolley收到了，谢谢您的评论。你发现自己在使用BQ分区吗？如果是的话，你的一个用例是什么？是的，一直都是这样。例如