# BigQuery para Data Engineering (Data Engineering)

> Arquitectura serverless, partitioning, clustering, costos, UDFs, federated queries, scheduled queries, materialized views

- 20 preguntas de entrevista
- Mid-Level
- [Preguntas de entrevista: Data Engineering](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista.md)

## 1. ¿Qué arquitectura de almacenamiento utiliza BigQuery?

**Respuesta**

BigQuery utiliza una arquitectura serverless con almacenamiento columnar llamado Capacitor. Esta arquitectura separa el almacenamiento y el compute, permitiendo escalado independiente y facturación separada. El almacenamiento columnar está optimizado para consultas analíticas ya que permite leer solo las columnas necesarias, reduciendo significativamente el I/O.

## 2. ¿Cuál es la principal ventaja del partitioning de tablas en BigQuery?

**Respuesta**

El partitioning divide una tabla grande en segmentos más pequeños basados en una columna (generalmente una fecha). Durante las consultas, BigQuery puede omitir las particiones irrelevantes (partition pruning), reduciendo la cantidad de datos escaneados. Esto mejora el rendimiento y reduce los costos ya que BigQuery factura según el volumen de datos procesados.

## 3. ¿Qué tipos de partitioning están disponibles en BigQuery?

**Respuesta**

BigQuery soporta tres tipos de partitioning: por columna DATE o TIMESTAMP (el más común), por rango de enteros (INTEGER RANGE), y por tiempo de ingesta (_PARTITIONTIME). El partitioning por fecha se recomienda para datos temporales ya que permite un partition pruning eficiente con filtros de fecha.

## 17 preguntas más disponibles

- ¿Cuál es la diferencia entre partitioning y clustering en BigQuery?
- ¿Cómo optimizar los costos de consultas en BigQuery?

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