[BigQuery] 如何建立分區資料表 (partitioned tables)
一、什麼是分區資料表？
BigQuery分區資料表是一種在Google Cloud Platform的BigQuery中，將資料表根據特定欄位分割成多個部分的方法，以提高查詢效能和數據管理的效率。像是下圖依照Order_Date欄位將資料表分區。
二、為什麼需要將資料表分區？
隨著業務拓展及時間的累積，BigQuery儲存的資料量越來越多，查詢所需要的花費及時間也會越來越多，儘管在查詢時用WHERE去過濾資料，運算時還是會掃描整張表，花費並不會因此而減少，這時候就需要將資料表進行分區，資料表被分區後能有以下幾個優點：
1. 提高查詢效率
當數據表變得非常多時，執行查詢可能需要大量的時間。分區資料表將數據分成更小的部分，能夠僅查詢感興趣的特定分區數據，可以顯著提高查詢的效率。例如，可以根據日期分區數據，這樣可以只查詢特定日期範圍內的數據。
2. 節省成本
在查詢時，只針對需要的分區資料表進行查詢，可以讓查詢量限縮在選擇的這些分區下。例如，以日期分區的資料表，只查詢特定日期範圍內的數據時，就只會掃描該日期範圍區間內的資料。也可以強制使用資料表的使用者，在進行查詢時，必定要先使用分區欄位進行過濾，避免掃描整張資料表。
3. 方便管理
分區資料表使數據管理變得更容易。需要添加、刪除或維護數據時，只需處理特定分區，而不會影響整個表。這對於定期更新或刪除過時數據非常有用。也可以設定分區有效期限，讓過期的分區自動刪除。
三、建立分區資料表
1. 以整數範圍分區
使用特定整數(INTEGER)欄位對資料表進行分區。使用整數欄位分區時，需要提供：
開始 (Start)：範圍分區的起始值。起始值也包含在範圍內。
結尾 (End)：範圍分區的結尾值。結尾值不包含在範圍內。
時間間隔 (Interval)：範圍分區的間隔值。間隔值必須是正整數。
2. 以時間欄位分區
可以使用DATE、TIMESTAMP、DATETIME格式欄位對資料表進行分區(備註：TIME格式欄位無法用來分區)，當資料寫入資料表時，BigQuery會自動將資料放入正確的分區中。TIMESTAMP、DATETIME可以選擇使用年、月、日、時為顆粒度來分區，DATE只能選擇日為顆粒度。
3. 以資料匯入時間分區
如果資料表中，沒有任何的時間欄位，也沒有適合的整數欄位來作為分區，可以使用資料匯入時間來當作分區的依據，在分區的下拉選單選擇"依擷取時間分區"，顆粒度可以選擇使用年、月、日、時。建立使用匯入
資料時間來分區的資料表時，BigQuery會使用虛擬欄位 (pseudocolumn) 名為_PARTITIONTIME的欄位來儲存資料匯入時間，此欄位不會顯示在結構定義 (SCHEMA) 的頁面中。
四、NULL值與範圍外的值如何分區
建立分區資料表時，系統會自動創建兩個特殊分區：
__NULL__：儲存分區欄位中值為NULL的資料。
__UNPARTITIONED__：若以整數欄位分區，儲存整數超過設定範圍值的資料列。若以時間欄位分區，儲存時間早於1960-01-01或時間晚於2159-12-31的資料列。
五、設定分區有效期限
前面有提到，設定分區有效期限，可以讓過期的分區自動刪除。在創建資料表的介面無法直接設定，可以使用以下語法來變更資料表設定。以下語法會將分區有效期限設定為5天，在5天前分區的資料將被自動刪除。
