因為工作需要，主管要我研讀BigQuery以下主題，整理成筆記如下(其實ChatGPT都查得到XD)：
- BigQuery的Region和Multi-Region的比較：
- 地理範圍：
Region：單一資料中心區域
Multi-Region：多個資料中心區域的集合
- 可用性：
Region：較低(依賴單一區域)
Multi-Region：較高(跨多個區域)
- 容錯能力：
Region：一般
Multi-Region：高，可在區域故障時持續提供服務
- 成本：
Region：通常較低
Multi-Region：通常略高
- 合規性控制：
Region：較好(可明確指定區域)
Multi-Region：一般(資料分散於多區域)
- 延遲：
Region：較低(與應用同區時)
Multi-Region：較高(分散式資料訪問)
- BigQuery在設定DataSet時必須決定Region或是Multi-Region，決定後就無法更改。
- BigQuery的基本資料類型(Primitive Data Types)
- INT64：整數類型，64位元帶號整數(又稱INTEGER)
- FLOAT64：浮點數類型(又稱FLOAT)
- NUMERIC：高精度數值，最多38位數字(29位小數)，適用於財務計算
- BIGNUMERIC：更高精度的數值類型，最多76位數字(38位小數)
- BOOL：布林值，TRUE或FALSE(又稱BOOLEAN)
- STRING：字串類型，可儲存UTF-8字元(不限長度)
- BYTES：二進位資料，儲存原始資料如圖片、加密資料等
- BigQuery的日期與時間類型(Date and Time Types)
- DATE：僅包含日期，格式為YYYY-MM-DD
- DATETIME：日期與時間（不含時區），格式為YYYY-MM-DD HH:MM:SS[.SSSSSS]
- TIME：僅包含時間，格式為HH:MM:SS[.SSSSSS]
- TIMESTAMP：日期與時間（含時區），以 UNIX 時間戳表示
- BigQuery的複合資料類型(Complex Data Types)
- STRUCT(或RECORD)：結構型資料，可視為一個巢狀的欄位組，例如JSON物件
- ARRAY：陣列類型，可儲存同一資料類型的多個值，例如ARRAY<STRING>
- BigQuery的收費機制主要分為兩個部分：查詢成本和儲存成本
- 查詢成本有兩種收費模式：
- 按需計費：查詢時會根據實際掃描的資料量(不論實際返回多少資料)來計算費用；可透過EXPLAIN或Dry Run功能預估查詢會處理多少資料
- 訂閱計費：根據所購買的「查詢處理單位」或「slots」收費，適合大型企業或有穩定且大量查詢需求的用戶；可以預估費用，不論查詢量多寡
- 儲存成本也有兩種收費模式：
- 主動儲存：$0.02美元/GB/月，最近90天內有修改或寫入的資料
- 長期儲存：$0.01美元/GB/月，資料在90天內未被修改，自動轉為長期儲存，不需額外操作
