# BigQuery - ฟีเจอร์ขั้นสูง (Data Analytics)

> การแบ่งพาร์ติชัน, clustering, materialized views, UDFs, การคิวรีแบบซ้อน, STRUCT, ARRAY

- 20 คำถามสัมภาษณ์
- Mid-Level
- [คำถามสัมภาษณ์: Data Analytics](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions.md)

## 1. บทบาทหลักของการแบ่งพาร์ติชัน (partitioning) ใน BigQuery คืออะไร?

**คำตอบ**

การแบ่งพาร์ติชันจะแบ่งตารางเป็นเซ็กเมนต์ตามคอลัมน์ (มักเป็นวันที่) ซึ่งช่วยลดปริมาณข้อมูลที่ถูกสแกนระหว่างการคิวรี เมื่อคิวรีกรองบนคอลัมน์พาร์ติชัน BigQuery จะอ่านเฉพาะพาร์ติชันที่เกี่ยวข้องแทนการสแกนทั้งตาราง สิ่งนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดค่าใช้จ่ายในการคิวรี ซึ่งคิดตามปริมาณข้อมูลที่สแกน

## 2. ประเภทของการแบ่งพาร์ติชันที่มีใน BigQuery มีอะไรบ้าง?

**คำตอบ**

BigQuery มีการแบ่งพาร์ติชัน 3 ประเภท: ตามคอลัมน์ DATE, TIMESTAMP หรือ DATETIME (พบมากที่สุด), ตามช่วงจำนวนเต็ม (INTEGER RANGE) และตามเวลาที่นำเข้าข้อมูล (_PARTITIONTIME) การแบ่งพาร์ติชันตามวันที่ใช้งานมากที่สุดเพราะการวิเคราะห์ส่วนใหญ่กรองตามช่วงเวลา การแบ่งพาร์ติชันตามช่วงจำนวนเต็มมีประโยชน์สำหรับตัวระบุเชิงตัวเลข

## 3. STRUCT ใน BigQuery คืออะไร?

**คำตอบ**

STRUCT (หรือ RECORD) คือประเภทข้อมูลที่รวมหลายฟิลด์ที่มีชื่อซึ่งอาจมีประเภทต่างกันเข้าไว้ในคอลัมน์เดียว ตัวอย่างเช่น STRUCT สามารถมีชื่อ (STRING), อายุ (INT64) และอีเมล (STRING) STRUCT ช่วยให้สร้างแบบจำลองข้อมูลแบบลำดับชั้นได้โดยตรงภายในตาราง โดยหลีกเลี่ยงการ join ที่มีต้นทุนสูง เข้าถึงฟิลด์โดยใช้สัญกรณ์จุด (struct_col.field)

## มีอีก 17 คำถาม

- ARRAY ใน BigQuery คืออะไร?
- ฟังก์ชัน UNNEST ใน BigQuery มีจุดประสงค์อะไร?

สมัครฟรี: https://sharpskill.dev/th/login

## หัวข้อสัมภาษณ์ Data Analytics อื่นๆ

- [Google Sheets - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-basics.md): 20 คำถาม, Junior
- [Google Sheets - สูตรขั้นสูง](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-advanced.md): 20 คำถาม, Junior
- [SQL - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-basics.md): 25 คำถาม, Junior
- [SQL - การรวมและการจัดกลุ่ม](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-aggregations.md): 20 คำถาม, Junior
- [SQL - Joins](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-joins.md): 20 คำถาม, Junior
- [BigQuery - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/bigquery-fundamentals.md): 20 คำถาม, Junior
- [Data Cleaning - การทำความสะอาดข้อมูล](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/data-cleaning.md): 20 คำถาม, Junior
- [KPI และเมตริกทางธุรกิจ](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/kpis-metrics.md): 20 คำถาม, Junior
- [สถิติเชิงพรรณนา](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/descriptive-statistics.md): 20 คำถาม, Junior
- [Zapier และระบบอัตโนมัติ No-Code](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/zapier-automation.md): 20 คำถาม, Junior
- [หลักการ Data Visualization](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/data-viz-principles.md): 20 คำถาม, Junior
- [Python & Pandas - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/python-pandas-basics.md): 20 คำถาม, Junior
- [Google Sheets - แดชบอร์ดอัตโนมัติ](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-dashboards.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [SQL - Subquery และ CTE](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-subqueries-ctes.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-window-functions.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [Data Modeling](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/data-modeling.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [การวิเคราะห์ Funnel และ Conversion](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/funnel-analysis.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [การวิเคราะห์ Cohort และ Retention](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/cohort-retention.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [Google Tag Manager และการติดตาม](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/gtm-tracking.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [API และ Webhook](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/apis-webhooks.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [dbt - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/dbt-fundamentals.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [AB Testing และสถิติประยุกต์](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/ab-testing.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/looker-studio.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [Power BI - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/power-bi-fundamentals.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [SQL - การคิวรีเชิงวิเคราะห์ขั้นสูง](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-advanced-analytics.md): 20 คำถาม, Senior
- [dbt - ฟีเจอร์ขั้นสูง](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/dbt-advanced.md): 20 คำถาม, Senior
- [Power BI - DAX และแดชบอร์ดขั้นสูง](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/power-bi-dax.md): 20 คำถาม, Senior
- [Python Analytics - การวิเคราะห์ขั้นสูงและ ML](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/python-analytics-advanced.md): 20 คำถาม, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/bigquery-advanced