# BigQuery - Tính năng nâng cao (Data Analytics) > Phân vùng, clustering, view vật chất hóa, UDFs, truy vấn lồng nhau, STRUCT, ARRAY - 20 câu hỏi phỏng vấn - Mid-Level - [Câu hỏi phỏng vấn: Data Analytics](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van.md) ## 1. Vai trò chính của phân vùng (partitioning) trong BigQuery là gì? **Câu trả lời** Phân vùng chia một bảng thành các phân đoạn dựa trên một cột (thường là ngày), giúp giảm lượng dữ liệu được quét trong các truy vấn. Khi truy vấn lọc trên cột phân vùng, BigQuery chỉ đọc các phân vùng có liên quan thay vì quét toàn bộ bảng. Điều này cải thiện hiệu suất và giảm chi phí truy vấn, vốn được tính dựa trên khối lượng dữ liệu được quét. ## 2. Các loại phân vùng nào có sẵn trong BigQuery? **Câu trả lời** BigQuery cung cấp ba loại phân vùng: theo cột DATE, TIMESTAMP hoặc DATETIME (phổ biến nhất), theo phạm vi số nguyên (INTEGER RANGE) và theo thời gian nạp dữ liệu (_PARTITIONTIME). Phân vùng theo ngày được sử dụng rộng rãi nhất vì hầu hết các phân tích đều lọc theo các khoảng thời gian. Phân vùng theo phạm vi số nguyên hữu ích cho các định danh số. ## 3. STRUCT trong BigQuery là gì? **Câu trả lời** STRUCT (hoặc RECORD) là kiểu dữ liệu nhóm nhiều trường được đặt tên với các kiểu có thể khác nhau vào một cột duy nhất. Ví dụ, một STRUCT có thể chứa tên (STRING), tuổi (INT64) và email (STRING). STRUCT cho phép mô hình hóa dữ liệu phân cấp trực tiếp trong một bảng, tránh các join tốn kém. Các trường được truy cập bằng ký hiệu chấm (struct_col.field). ## Còn 17 câu hỏi nữa - ARRAY trong BigQuery là gì? - Mục đích của hàm UNNEST trong BigQuery là gì? Đăng ký miễn phí: https://sharpskill.dev/vi/login ## Các chủ đề phỏng vấn Data Analytics khác - [Google Sheets - Kiến thức cơ bản](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/google-sheets-basics.md): 20 câu hỏi, Junior - [Google Sheets - Công thức nâng cao](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/google-sheets-advanced.md): 20 câu hỏi, Junior - [SQL - Cơ bản](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/sql-basics.md): 25 câu hỏi, Junior - [SQL - Tổng hợp và nhóm](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/sql-aggregations.md): 20 câu hỏi, Junior - [SQL - Joins](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/sql-joins.md): 20 câu hỏi, Junior - [BigQuery - Kiến thức cơ bản](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/bigquery-fundamentals.md): 20 câu hỏi, Junior - [Data Cleaning - Làm sạch dữ liệu](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/data-cleaning.md): 20 câu hỏi, Junior - [KPI và chỉ số kinh doanh](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/kpis-metrics.md): 20 câu hỏi, Junior - [Thống kê mô tả](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/descriptive-statistics.md): 20 câu hỏi, Junior - [Zapier và tự động hóa No-Code](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/zapier-automation.md): 20 câu hỏi, Junior - [Nguyên tắc trực quan hóa dữ liệu](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/data-viz-principles.md): 20 câu hỏi, Junior - [Python & Pandas - Cơ bản](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/python-pandas-basics.md): 20 câu hỏi, Junior - [Google Sheets - Dashboard tự động](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/google-sheets-dashboards.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [SQL - Truy vấn con và CTE](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/sql-subqueries-ctes.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/sql-window-functions.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/data-modeling.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [Phân tích Funnel và Chuyển đổi](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/funnel-analysis.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [Phân tích Cohort và Retention](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/cohort-retention.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [Google Tag Manager và Tracking](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/gtm-tracking.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [API và Webhook](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/apis-webhooks.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [dbt - Kiến thức cơ bản](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/dbt-fundamentals.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [AB Testing và Thống kê Ứng dụng](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/ab-testing.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/looker-studio.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [Power BI - Kiến Thức Cơ Bản](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/power-bi-fundamentals.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [SQL - Truy Vấn Phân Tích Nâng Cao](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/sql-advanced-analytics.md): 20 câu hỏi, Senior - [dbt - Tính năng nâng cao](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/dbt-advanced.md): 20 câu hỏi, Senior - [Power BI - DAX và Dashboard Nâng Cao](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/power-bi-dax.md): 20 câu hỏi, Senior - [Python Analytics - Phân tích nâng cao và ML](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/python-analytics-advanced.md): 20 câu hỏi, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. HTML version of this page: https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/bigquery-advanced