# BigQuery para Data Engineering (Data Engineering)

> Arquitetura serverless, partitioning, clustering, custos, UDFs, federated queries, scheduled queries, materialized views

- 20 perguntas de entrevista
- Mid-Level
- [Perguntas de entrevista: Data Engineering](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-engineering/perguntas-entrevista.md)

## 1. Qual arquitetura de armazenamento o BigQuery utiliza?

**Resposta**

O BigQuery utiliza uma arquitetura serverless com armazenamento colunar chamado Capacitor. Essa arquitetura separa armazenamento e compute, permitindo escalonamento independente e cobrança separada. O armazenamento colunar é otimizado para consultas analíticas, pois permite ler apenas as colunas necessárias, reduzindo significativamente o I/O.

## 2. Qual a principal vantagem do partitioning de tabelas no BigQuery?

**Resposta**

O partitioning divide uma tabela grande em segmentos menores baseados em uma coluna (geralmente uma data). Durante as consultas, o BigQuery pode ignorar partições irrelevantes (partition pruning), reduzindo a quantidade de dados escaneados. Isso melhora a performance e reduz os custos, pois o BigQuery cobra com base no volume de dados processados.

## 3. Quais tipos de partitioning estão disponíveis no BigQuery?

**Resposta**

O BigQuery suporta três tipos de partitioning: por coluna DATE ou TIMESTAMP (o mais comum), por intervalo de inteiros (INTEGER RANGE), e por horário de ingestão (_PARTITIONTIME). O partitioning por data é recomendado para dados temporais, pois permite um partition pruning eficiente em filtros de data.

## Mais 17 perguntas disponiveis

- Qual a diferença entre partitioning e clustering no BigQuery?
- Como otimizar os custos de consultas no BigQuery?

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