# BigQuery - 高度な機能 (Data Analytics) > パーティショニング、クラスタリング、マテリアライズドビュー、UDF、ネストされたクエリ、STRUCT、ARRAY - 20 面接問題 - Mid-Level - [面接問題: Data Analytics](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions.md) ## 1. BigQueryにおけるパーティショニングの主な役割は何ですか？ **回答** パーティショニングは、列（多くの場合は日付）に基づいてテーブルをセグメントに分割し、クエリ時にスキャンされるデータ量を削減します。クエリがパーティション列でフィルタリングすると、BigQueryはテーブル全体をスキャンする代わりに関連するパーティションのみを読み取ります。これによりパフォーマンスが向上し、スキャンされたデータ量に基づいて課金されるクエリコストが削減されます。 ## 2. BigQueryで利用可能なパーティショニングのタイプは何ですか？ **回答** BigQueryは3種類のパーティショニングを提供します：DATE、TIMESTAMP、またはDATETIME列による（最も一般的）、整数範囲（INTEGER RANGE）による、取り込み時刻（_PARTITIONTIME）によるパーティショニングです。日付ベースのパーティショニングは、ほとんどの分析が時間期間でフィルタリングされるため最も広く使用されています。整数範囲パーティショニングは数値識別子に役立ちます。 ## 3. BigQueryにおけるSTRUCTとは何ですか？ **回答** STRUCT（またはRECORD）は、潜在的に異なる型の名前付きフィールドを1つの列にグループ化するデータ型です。例えば、STRUCTには名前（STRING）、年齢（INT64）、メール（STRING）を含めることができます。STRUCTにより階層データをテーブル内で直接モデル化でき、コストのかかるジョインを回避できます。フィールドはドット記法（struct_col.field）でアクセスします。 ## さらに17問利用可能 - BigQueryにおけるARRAYとは何ですか？ - BigQueryのUNNEST関数の目的は何ですか？ 無料で登録: https://sharpskill.dev/ja/login ## その他のData Analytics面接トピック - [Google Sheets - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-basics.md): 20問, Junior - [Google Sheets - 高度な数式](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-advanced.md): 20問, Junior - [SQL - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-basics.md): 25問, Junior - [SQL - 集計とグルーピング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-aggregations.md): 20問, Junior - [SQL - 結合](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-joins.md): 20問, Junior - [BigQuery - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/bigquery-fundamentals.md): 20問, Junior - [Data Cleaning - データクレンジング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/data-cleaning.md): 20問, Junior - [KPIとビジネスメトリクス](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/kpis-metrics.md): 20問, Junior - [記述統計](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/descriptive-statistics.md): 20問, Junior - [ZapierとNo-Codeオートメーション](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/zapier-automation.md): 20問, Junior - [データビジュアライゼーションの原則](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/data-viz-principles.md): 20問, Junior - [Python & Pandas - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/python-pandas-basics.md): 20問, Junior - [Google Sheets - 自動化ダッシュボード](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-dashboards.md): 20問, Mid-Level - [SQL - サブクエリとCTE](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-subqueries-ctes.md): 20問, Mid-Level - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-window-functions.md): 20問, Mid-Level - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/data-modeling.md): 20問, Mid-Level - [ファネルとコンバージョン分析](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/funnel-analysis.md): 20問, Mid-Level - [コホートとリテンション分析](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/cohort-retention.md): 20問, Mid-Level - [Google Tag Managerとトラッキング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/gtm-tracking.md): 20問, Mid-Level - [APIとWebhook](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/apis-webhooks.md): 20問, Mid-Level - [dbt - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/dbt-fundamentals.md): 20問, Mid-Level - [ABテストと応用統計学](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/ab-testing.md): 20問, Mid-Level - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/looker-studio.md): 20問, Mid-Level - [Power BI - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/power-bi-fundamentals.md): 20問, Mid-Level - [SQL - 高度な分析クエリ](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-advanced-analytics.md): 20問, Senior - [dbt - 高度な機能](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/dbt-advanced.md): 20問, Senior - [Power BI - DAXと高度なダッシュボード](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/power-bi-dax.md): 20問, Senior - [Python Analytics - 高度な分析とML](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/python-analytics-advanced.md): 20問, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. HTML version of this page: https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/bigquery-advanced