Google Cloud හි BigQuery සේවාව භාවිතා කරන අය බිල්පත ගැන අමාරු වෙලා ඉන්නවා. දත්ත ගබඩා කර ගැනීම නොව, ඒ දත්තවලට කරන ප්රශ්න (query) ගණනාවක් නිසා ගාස්තුව වැඩි වෙයි. මේක "query‑shape" ගැටලුවක් කියලා හැඳින්වෙයි, සහ ඒක සරළවම හදලා ගන්න පුළුවන්.
අපගේ නවතම ගනුදෙනුකරුගේ අවස්ථාව මේ ගැන හොඳ උදාහරණයක්. ඔහුගේ ඩැෂ්බෝර්ඩ් එකේ SELECT * භාවිතා කරලා, 2019 සිට ඇති සියලුම සිදුවීම් (events) සලකුණු කරපු එක් වගුවක් (unpartitioned) සෑම විටම පූර්ණයෙන්ම කියවෙයි. ඒ අමතරව, අකාරයෙන් භාවිතා නොවන කාර්යයන් (scheduled queries) ගොඩක් තිබුණා. ත්රි-සතික කාලයක් තුළ එම ගැටලුව විසඳලා, බිල්පත 72% අඩු කරලා, මාසිකව £2,000 ක මුදල ඉතිරි කරලා, ඒත් ප්රශ්නවල වේගයත් වැඩි වුණා.
මෙම ප්රතිඵලය ඇත්තටම අසාධාරණ නොවේ. බිල්පත ගණනේ මූලික මාර්ගය "bytes scanned" – කියන්නේ කුමන දත්ත කොපමණ පරිමාණයක් කියවලා කියල. ඒත් එම පරිමාණය කෙටි කිරීමෙන් පමණක් නොව, ප්රශ්න ක්රියාකාලයත් අඩු වෙනවා.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලාංකීය සංවර්ධකයින්, ව්යාපාරිකයින්, සහ තාක්ෂණ ශිෂ්යයන්ට මේ අත්දැකීම ඉතා වැදගත්. පළමුව, දත්ත ගබඩා කිරීමේ ගාස්තුව අඩු කිරීමෙන් ආර්ථික බරක් අඩු වේ. දෙවැනි, query‑shape නිරීක්ෂණය කරලා, වගුවේ දිනය අනුව (date) partition කරලා, අඩුම පරිමාණයේ දත්ත කියවීමේ හැකියාව ලැබේ. තෙවැනි, cluster කිරීමේදී නිවැරදි තීරණ ගන්නා මාර්ගයක් සපයයි – එමඟින් අධික දත්ත කියවීම වැළැක්වීමට සහ ප්රශ්න වේගය වැඩි කිරීමට හැකි වේ.
මෙවැනි පියවරයන් අනුගමනය කළොත්, ශ්රී ලාංකීය සමාගම් Google Cloud හි දත්ත ගබඩා සේවාවන් භාවිතා කරන විට, අඩු ගාස්තුව, වේගවත් විශ්ලේෂණ, සහ වඩාත් ස්ථායි ක්රියාකාරිත්වයක් ලැබේ. එමඟින් තාක්ෂණික නිෂ්පාදන, විද්යාව, සහ ඩිජිටල් ආර්ථිකය වර්ධනයට නව අවස්ථා සැලසෙනවා.
අවසානයේ, BigQuery ගාස්තුව අඩු කිරීමේ ක්රමවේදය අතිශය සරලයි – පළමුව INFORMATION_SCHEMA.JOBS හරහා වැඩි බිල්පත ගණනේ ප්රශ්න හඳුනා ගන්න, දෙවැනි පියවරේ partition, clustering, සහ column‑specific SELECT statements භාවිතා කරලා ප්රශ්න හැඩය සංශෝධනය කරන්න, තෙවැනි පියවරේ අවශ්ය නොවන scheduled queries අත්හිටුවන්න. මේ පියවරයන් අනුගමනය කරලා, ඔබේ BigQuery බිල්පත අඩු කරගන්න පුළුවන්.
