如何降低谷歌BigQuery的成本？

降低谷歌BigQuery的成本可以从以下几个方面考虑：

1. 数据分区和分桶：合理使用数据分区和分桶可以提高查询效率并降低成本。数据分区可以根据时间或者其他维度将数据划分为更小的片段，只查询特定分区可以减少扫描的数据量。数据分桶可以将数据按照某个字段的哈希值进行分桶，使得查询时只需要扫描特定的分桶，减少数据的读取量。
2. 数据压缩：对于存储在BigQuery中的数据，可以使用压缩算法进行压缩，减少存储空间的占用。BigQuery支持多种压缩算法，如Snappy、Gzip等，可以根据数据类型和压缩比选择合适的算法。
3. 查询优化：合理优化查询可以减少查询的成本。可以通过使用合适的谓词、减少不必要的JOIN操作、避免全表扫描等方式来提高查询效率。此外，可以使用BigQuery提供的查询优化工具，如EXPLAIN语句和Query Plan Visualization等，来分析查询的执行计划并进行优化。
4. 数据清理和归档：定期清理不再需要的数据和归档长期不使用的数据可以减少存储成本。可以根据业务需求制定数据保留策略，及时删除过期数据或者将其归档到低成本的存储介质。
5. 资源调整：根据实际需求调整BigQuery的资源配置，包括查询并发数、查询规模和存储容量等。可以根据业务负载的变化灵活调整资源，避免资源浪费。
6. 使用预设规模：BigQuery提供了预设规模的查询选项，可以根据查询的复杂度和数据量选择合适的规模。预设规模可以根据查询的需求自动调整资源，避免过度分配资源导致成本增加。
7. 使用节约成本的存储介质：BigQuery提供了多种存储介质，如冷数据存储和归档存储等，可以根据数据的访问频率选择合适的存储介质。对于不经常访问的数据，可以将其存储在成本更低的介质上，以降低存储成本。
8. 使用查询缓存：BigQuery提供了查询缓存功能，可以缓存查询结果以减少重复查询的成本。可以通过启用查询缓存来提高查询性能并降低成本。

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