# BigQuery - Розширені можливості (Data Analytics) > Партиціонування, кластеризація, матеріалізовані подання, UDF, вкладені запити, STRUCT, ARRAY - 20 питань зі співбесід - Mid-Level - [Питання зі співбесід: Data Analytics](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy.md) ## 1. Яка основна роль партиціонування в BigQuery? **Відповідь** Партиціонування розділяє таблицю на сегменти на основі стовпця (часто дати), що зменшує обсяг сканованих даних під час запитів. Коли запит фільтрує за стовпцем партиції, BigQuery читає лише релевантні партиції, а не сканує всю таблицю. Це покращує продуктивність і знижує вартість запитів, яка нараховується на основі обсягу сканованих даних. ## 2. Які типи партиціонування доступні в BigQuery? **Відповідь** BigQuery пропонує три типи партиціонування: за стовпцем DATE, TIMESTAMP або DATETIME (найпоширеніший), за діапазоном цілих чисел (INTEGER RANGE) і за часом завантаження (_PARTITIONTIME). Партиціонування на основі дати використовується найширше, оскільки більшість аналізів фільтрує за часовими періодами. Партиціонування за діапазоном цілих чисел корисне для числових ідентифікаторів. ## 3. Що таке STRUCT в BigQuery? **Відповідь** STRUCT (або RECORD) — це тип даних, який групує кілька іменованих полів потенційно різних типів в один стовпець. Наприклад, STRUCT може містити ім'я (STRING), вік (INT64) та електронну пошту (STRING). STRUCT дозволяє моделювати ієрархічні дані безпосередньо в таблиці, уникаючи витратних з'єднань. Доступ до полів здійснюється за допомогою крапкової нотації (struct_col.field). ## Ще 17 доступних питань - Що таке ARRAY в BigQuery? - Для чого призначена функція UNNEST в BigQuery? Зареєструйся безкоштовно: https://sharpskill.dev/uk/login ## Інші теми співбесід Data Analytics - [Google Sheets - Основи](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/google-sheets-basics.md): 20 запитань, Junior - [Google Sheets - Розширені формули](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/google-sheets-advanced.md): 20 запитань, Junior - [SQL - Основи](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/sql-basics.md): 25 запитань, Junior - [SQL - Агрегації та групування](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/sql-aggregations.md): 20 запитань, Junior - [SQL - З'єднання](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/sql-joins.md): 20 запитань, Junior - [BigQuery - Основи](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/bigquery-fundamentals.md): 20 запитань, Junior - [Data Cleaning - Очищення даних](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/data-cleaning.md): 20 запитань, Junior - [KPI та бізнес-метрики](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/kpis-metrics.md): 20 запитань, Junior - [Описова статистика](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/descriptive-statistics.md): 20 запитань, Junior - [Zapier та No-Code автоматизація](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/zapier-automation.md): 20 запитань, Junior - [Принципи візуалізації даних](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/data-viz-principles.md): 20 запитань, Junior - [Python & Pandas - Основи](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/python-pandas-basics.md): 20 запитань, Junior - [Google Sheets - Автоматизовані дашборди](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/google-sheets-dashboards.md): 20 запитань, Mid-Level - [SQL - Підзапити та CTE](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/sql-subqueries-ctes.md): 20 запитань, Mid-Level - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/sql-window-functions.md): 20 запитань, Mid-Level - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/data-modeling.md): 20 запитань, Mid-Level - [Аналіз воронок і конверсії](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/funnel-analysis.md): 20 запитань, Mid-Level - [Аналіз когорт і утримання](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/cohort-retention.md): 20 запитань, Mid-Level - [Google Tag Manager та трекінг](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/gtm-tracking.md): 20 запитань, Mid-Level - [API та вебхуки](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/apis-webhooks.md): 20 запитань, Mid-Level - [dbt - Основи](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/dbt-fundamentals.md): 20 запитань, Mid-Level - [AB Testing та прикладна статистика](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/ab-testing.md): 20 запитань, Mid-Level - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/looker-studio.md): 20 запитань, Mid-Level - [Power BI - Основи](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/power-bi-fundamentals.md): 20 запитань, Mid-Level - [SQL - Розширені аналітичні запити](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/sql-advanced-analytics.md): 20 запитань, Senior - [dbt - Розширені можливості](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/dbt-advanced.md): 20 запитань, Senior - [Power BI - DAX та просунуті дашборди](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/power-bi-dax.md): 20 запитань, Senior - [Python Analytics - Розширений аналіз та ML](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/python-analytics-advanced.md): 20 запитань, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. HTML version of this page: https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-analytics/pytannia-spivbesidy/bigquery-advanced