# BigQuery - Funkcje zaawansowane (Data Analytics) > Partycjonowanie, klastrowanie, widoki zmaterializowane, UDF, zapytania zagnieżdżone, STRUCT, ARRAY - 20 pytań z rozmów - Mid-Level - [Pytania z rozmów: Data Analytics](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne.md) ## 1. Jaka jest główna rola partycjonowania w BigQuery? **Odpowiedź** Partycjonowanie dzieli tabelę na segmenty na podstawie kolumny (często daty), co zmniejsza ilość danych skanowanych podczas zapytań. Gdy zapytanie filtruje według kolumny partycji, BigQuery odczytuje tylko odpowiednie partycje, zamiast skanować całą tabelę. Poprawia to wydajność i obniża koszty zapytań, które są naliczane na podstawie wolumenu skanowanych danych. ## 2. Jakie typy partycjonowania są dostępne w BigQuery? **Odpowiedź** BigQuery oferuje trzy typy partycjonowania: według kolumny DATE, TIMESTAMP lub DATETIME (najczęstsze), według zakresu liczb całkowitych (INTEGER RANGE) i według czasu ingestii (_PARTITIONTIME). Partycjonowanie według daty jest najczęściej stosowane, ponieważ większość analiz filtruje według okresów czasu. Partycjonowanie według zakresu liczb całkowitych jest przydatne dla identyfikatorów liczbowych. ## 3. Czym jest STRUCT w BigQuery? **Odpowiedź** STRUCT (lub RECORD) to typ danych grupujący wiele nazwanych pól potencjalnie różnych typów w jednej kolumnie. Na przykład STRUCT może zawierać nazwę (STRING), wiek (INT64) i email (STRING). STRUCT umożliwia modelowanie danych hierarchicznych bezpośrednio w tabeli, unikając kosztownych łączeń. Do pól uzyskuje się dostęp za pomocą notacji kropkowej (struct_col.field). ## Jeszcze 17 dostępnych pytań - Czym jest ARRAY w BigQuery? - Do czego służy funkcja UNNEST w BigQuery? Zarejestruj się za darmo: https://sharpskill.dev/pl/login ## Inne tematy rekrutacyjne Data Analytics - [Google Sheets - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/google-sheets-basics.md): 20 pytań, Junior - [Google Sheets - Zaawansowane formuły](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/google-sheets-advanced.md): 20 pytań, Junior - [SQL - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/sql-basics.md): 25 pytań, Junior - [SQL - Agregacje i grupowanie](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/sql-aggregations.md): 20 pytań, Junior - [SQL - Złączenia](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/sql-joins.md): 20 pytań, Junior - [BigQuery - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/bigquery-fundamentals.md): 20 pytań, Junior - [Data Cleaning - Czyszczenie danych](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/data-cleaning.md): 20 pytań, Junior - [KPI i metryki biznesowe](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/kpis-metrics.md): 20 pytań, Junior - [Statystyka opisowa](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/descriptive-statistics.md): 20 pytań, Junior - [Zapier i automatyzacja No-Code](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/zapier-automation.md): 20 pytań, Junior - [Zasady wizualizacji danych](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/data-viz-principles.md): 20 pytań, Junior - [Python & Pandas - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/python-pandas-basics.md): 20 pytań, Junior - [Google Sheets - Automatyczne dashboardy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/google-sheets-dashboards.md): 20 pytań, Mid-Level - [SQL - Podzapytania i CTE](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/sql-subqueries-ctes.md): 20 pytań, Mid-Level - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/sql-window-functions.md): 20 pytań, Mid-Level - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/data-modeling.md): 20 pytań, Mid-Level - [Analiza funneli i konwersji](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/funnel-analysis.md): 20 pytań, Mid-Level - [Analiza kohort i retencji](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/cohort-retention.md): 20 pytań, Mid-Level - [Google Tag Manager i tracking](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/gtm-tracking.md): 20 pytań, Mid-Level - [API i webhooki](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/apis-webhooks.md): 20 pytań, Mid-Level - [dbt - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/dbt-fundamentals.md): 20 pytań, Mid-Level - [AB Testing i statystyka stosowana](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/ab-testing.md): 20 pytań, Mid-Level - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/looker-studio.md): 20 pytań, Mid-Level - [Power BI - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/power-bi-fundamentals.md): 20 pytań, Mid-Level - [SQL - Zaawansowane zapytania analityczne](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/sql-advanced-analytics.md): 20 pytań, Senior - [dbt - Funkcje zaawansowane](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/dbt-advanced.md): 20 pytań, Senior - [Power BI - DAX i zaawansowane dashboardy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/power-bi-dax.md): 20 pytań, Senior - [Python Analytics - Zaawansowana analiza i ML](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/python-analytics-advanced.md): 20 pytań, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. HTML version of this page: https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/bigquery-advanced