Khi cần truy vấn một bảng dữ liệu khổng lồ (vài petabyte) nhiều lần trong ngày với các bộ lọc và phép tổng hợp đơn giản:

• Tạo Materialized View (Lựa chọn D): Materialized view trong BigQuery tự động tính toán trước và lưu trữ kết quả của truy vấn gốc. Khi dữ liệu của bảng gốc thay đổi, BigQuery sẽ tự động cập nhật gia tăng (incremental update) cho materialized view. Khi người dùng truy vấn view này, BigQuery chỉ cần quét lượng dữ liệu nhỏ đã được tính toán trước, giúp tăng tốc độ truy vấn vượt trội và tiết kiệm chi phí quét dữ liệu một cách đáng kể.

Các lựa chọn khác không giải quyết triệt để:

• A: Lập lịch truy vấn vẫn phải chạy quét bảng lớn định kỳ và kết quả có thể bị trễ.
• B: Kết quả truy vấn trong bộ nhớ đệm (query cache) chỉ có tác dụng nếu bảng gốc hoàn toàn không thay đổi và câu lệnh truy vấn giống hệt nhau, không hỗ trợ việc cập nhật động dữ liệu liên tục.
• C: Giới hạn cột truy vấn giúp giảm chi phí quét nhưng không đủ để tăng tốc truy vấn trên bảng petabyte xuống mức thời gian thực.

(Đáp án được gợi ý bởi AI)