# データエンジニアリングのためのBigQuery (Data Engineering) > サーバーレスアーキテクチャ、パーティショニング、クラスタリング、コスト、UDF、federated queries、scheduled queries、materialized views - 20 面接問題 - Mid-Level - [面接問題: Data Engineering](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions.md) ## 1. BigQueryはどのストレージアーキテクチャを使用しますか? **回答** BigQueryは、Capacitorと呼ばれるカラム型ストレージを備えたサーバーレスアーキテクチャを使用します。このアーキテクチャはストレージとコンピュートを分離し、独立したスケーリングと個別の課金を可能にします。カラム型ストレージは必要なカラムのみを読み取ることができ、I/Oを大幅に削減するため、分析クエリに最適化されています。 ## 2. BigQueryにおけるテーブルパーティショニングの主な利点は何ですか? **回答** パーティショニングは、大きなテーブルをカラム(通常は日付)に基づいて小さなセグメントに分割します。クエリ実行時、BigQueryは関連性のないパーティションをスキップ(partition pruning)し、スキャンされるデータ量を削減します。BigQueryは処理されたデータ量に基づいて課金されるため、これによりパフォーマンスが向上しコストが削減されます。 ## 3. 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サポートしています:DATEまたはTIMESTAMPカラムによるもの(最も一般的)、整数範囲(INTEGER RANGE)によるもの、取り込み時刻(_PARTITIONTIME)によるものです。日付パーティショニングは、日付フィルターで効率的なpartition pruningを可能にするため、時系列データに推奨されます。 ## さらに17問利用可能 - BigQueryにおけるパーティショニングとクラスタリングの違いは何ですか? - BigQueryでクエリコストを最適化する方法は? 無料で登録: https://sharpskill.dev/ja/login ## その他のData Engineering面接トピック - [Linux & Shell - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/linux-shell-basics.md): 20問, Junior - [Git & GitHub - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/git-github-fundamentals.md): 20問, Junior - [データエンジニアリングのための高度なPython](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/python-advanced-de.md): 25問, Junior - [Docker - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/docker-fundamentals.md): 25問, Junior - [Google Cloud Platform - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/gcp-fundamentals.md): 20問, Junior - [CI/CDとコード品質](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/ci-cd-code-quality.md): 20問, Mid-Level - [Docker Compose](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/docker-compose.md): 20問, Mid-Level - [FastAPI - データAPI](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/fastapi.md): 20問, Mid-Level - [Data Engineering向けの高度なSQL](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/sql-advanced-de.md): 20問, Mid-Level - [Data Lake - アーキテクチャと取り込み](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/data-lake.md): 20問, Mid-Level - [PostgreSQL - 管理](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/postgresql-admin.md): 20問, Mid-Level - [Data EngineeringのためのData Modeling](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/data-modeling-de.md): 20問, Mid-Level - [Fivetran & Airbyte - データ取り込み](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/fivetran-airbyte.md): 20問, Mid-Level - [dbt - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/dbt-fundamentals-de.md): 20問, Mid-Level - [Apache Airflow - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/airflow-fundamentals.md): 20問, Mid-Level - [Kubernetes - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/kubernetes-fundamentals.md): 20問, Mid-Level - [dbt - 高度な機能](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/dbt-advanced-de.md): 20問, Senior - [ETL / ELT / ETLT パターン](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/etl-elt-patterns.md): 20問, Senior - [Apache Airflow - 上級](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/airflow-advanced.md): 20問, Senior - [Airflow + dbt - パイプラインオーケストレーション](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/airflow-dbt-integration.md): 20問, Senior - [PySpark - 大規模処理](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/pyspark.md): 20問, Senior - [Google Pub/Sub - データストリーミング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/pubsub-streaming.md): 20問, Senior - [Apache Beam & Dataflow](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/apache-beam-dataflow.md): 20問, Senior - [Kubernetes - 本番環境とスケーリング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/kubernetes-advanced.md): 20問, Senior - [Terraform - Infrastructure as Code](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/terraform.md): 20問, Senior - [NoSQLデータベース](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/nosql-databases.md): 20問, Senior - [モダンなData Architecture](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/data-architecture.md): 20問, Senior - [モニタリングとオブザーバビリティ](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/monitoring-observability.md): 20問, Senior - [IAMとデータセキュリティ](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/iam-security-de.md): 20問, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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