# BigQuery dla Data Engineering (Data Engineering)

> Architektura serverless, partycjonowanie, clustering, koszty, UDF, federated queries, scheduled queries, materialized views

- 20 pytań z rozmów
- Mid-Level
- [Pytania z rozmów: Data Engineering](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne.md)

## 1. Jakiej architektury przechowywania używa BigQuery?

**Odpowiedź**

BigQuery wykorzystuje architekturę serverless z kolumnowym magazynem danych zwanym Capacitor. Architektura ta oddziela storage i compute, umożliwiając niezależne skalowanie i osobne rozliczanie. Magazyn kolumnowy jest zoptymalizowany pod kątem zapytań analitycznych, ponieważ pozwala czytać tylko potrzebne kolumny, znacznie redukując I/O.

## 2. Jaka jest główna zaleta partycjonowania tabel w BigQuery?

**Odpowiedź**

Partycjonowanie dzieli dużą tabelę na mniejsze segmenty na podstawie kolumny (zwykle daty). Podczas zapytań BigQuery może pomijać nieistotne partycje (partition pruning), zmniejszając ilość skanowanych danych. Poprawia to wydajność i zmniejsza koszty, ponieważ BigQuery rozlicza się według ilości przetworzonych danych.

## 3. Jakie typy partycjonowania są dostępne w BigQuery?

**Odpowiedź**

BigQuery obsługuje trzy typy partycjonowania: według kolumny DATE lub TIMESTAMP (najczęściej), według zakresu liczb całkowitych (INTEGER RANGE) i według czasu pobierania (_PARTITIONTIME). Partycjonowanie według daty jest zalecane dla danych szeregów czasowych, ponieważ umożliwia wydajne partition pruning na filtrach daty.

## Jeszcze 17 dostępnych pytań

- Jaka jest różnica między partycjonowaniem a clusteringiem w BigQuery?
- Jak zoptymalizować koszty zapytań w BigQuery?

Zarejestruj się za darmo: https://sharpskill.dev/pl/login

## Inne tematy rekrutacyjne Data Engineering

- [Linux & Shell - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/linux-shell-basics.md): 20 pytań, Junior
- [Git & GitHub - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/git-github-fundamentals.md): 20 pytań, Junior
- [Zaawansowany Python dla Data Engineering](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/python-advanced-de.md): 25 pytań, Junior
- [Docker - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/docker-fundamentals.md): 25 pytań, Junior
- [Google Cloud Platform - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/gcp-fundamentals.md): 20 pytań, Junior
- [CI/CD i jakość kodu](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/ci-cd-code-quality.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Docker Compose](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/docker-compose.md): 20 pytań, Mid-Level
- [FastAPI - API danych](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/fastapi.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Zaawansowany SQL dla Data Engineering](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/sql-advanced-de.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Data Lake - Architektura i wprowadzanie danych](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/data-lake.md): 20 pytań, Mid-Level
- [PostgreSQL - Administracja](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/postgresql-admin.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Data Modeling dla Data Engineering](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/data-modeling-de.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Fivetran & Airbyte - Pozyskiwanie danych](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/fivetran-airbyte.md): 20 pytań, Mid-Level
- [dbt - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/dbt-fundamentals-de.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Apache Airflow - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/airflow-fundamentals.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Kubernetes - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/kubernetes-fundamentals.md): 20 pytań, Mid-Level
- [dbt - Zaawansowane funkcje](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/dbt-advanced-de.md): 20 pytań, Senior
- [Wzorce ETL / ELT / ETLT](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/etl-elt-patterns.md): 20 pytań, Senior
- [Apache Airflow - Zaawansowany](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/airflow-advanced.md): 20 pytań, Senior
- [Airflow + dbt - Orkiestracja pipeline'ów](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/airflow-dbt-integration.md): 20 pytań, Senior
- [PySpark - Przetwarzanie na dużą skalę](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/pyspark.md): 20 pytań, Senior
- [Google Pub/Sub - Streaming danych](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/pubsub-streaming.md): 20 pytań, Senior
- [Apache Beam & Dataflow](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/apache-beam-dataflow.md): 20 pytań, Senior
- [Kubernetes - Produkcja i skalowanie](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/kubernetes-advanced.md): 20 pytań, Senior
- [Terraform - Infrastructure as Code](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/terraform.md): 20 pytań, Senior
- [Bazy danych NoSQL](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/nosql-databases.md): 20 pytań, Senior
- [Nowoczesna Data Architecture](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/data-architecture.md): 20 pytań, Senior
- [Monitorowanie i obserwowalność](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/monitoring-observability.md): 20 pytań, Senior
- [IAM i bezpieczeństwo danych](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/iam-security-de.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-engineering/pytania-rekrutacyjne/bigquery-de