A. 데이터베이스 서버에 200개 단위로 용량(메모리 및 디스크 공간)을 추가합니다.

B. 날짜 범위를 기준으로 테이블을 더 작은 테이블로 분할하고, 미리 지정된 날짜 범위에 해당하는 보고서만 생성합니다.

C. 마스터 환자 기록 테이블을 환자 테이블과 방문 테이블로 정규화하고, 자체 조인을 방지하기 위해 필요한 다른 테이블을 생성합니다.

D. 테이블을 각 진료소별로 더 작은 테이블로 분할합니다. 작은 테이블 쌍에 대해 쿼리를 실행하고, 통합 보고서를 위해 UNION을 사용합니다.

A. 사이에

B. 어디에

C. 선택

D. 제한

A. 스토리지로 Cloud SQL을 사용하세요. 쿼리 패턴을 지원하기 위해 보조 인덱스를 추가하세요.

B. 데이터 저장소로는 Cloud SQL을 사용하고, 쿼리 패턴을 지원하도록 데이터를 변환하려면 Cloud Dataflow를 사용하세요.

C. 스토리지로 Cloud Spanner를 사용하세요. 쿼리 패턴을 지원하기 위해 보조 인덱스를 추가하세요.

D. 스토리지에는 Cloud Spanner를 사용하고, 쿼리 패턴을 지원하도록 데이터를 변환하려면 Cloud Dataflow를 사용하십시오.

A. 원본 메시지를 Google Cloud SQL에 로드하고, 스트리밍 삽입을 통해 매시간 테이블을 BigQuery로 내보냅니다.

B. 누적 데이터를 2분마다 불러오도록 애플리케이션을 재작성하세요.

C. 스트리밍 삽입 코드를 개별 메시지에 대한 배치 로드로 변환합니다.

D. 스트리밍 삽입 후 데이터 가용성까지의 평균 지연 시간을 추정하고, 추정된 지연 시간의 두 배를 기다린 후에 항상 쿼리를 실행합니다.

A. 세 번째 인스턴스를 생성하고 배치 작업을 통해 두 가지 스토리지 유형의 데이터를 동기화합니다.

B. 기존 인스턴스의 데이터를 내보내고 새 인스턴스로 데이터를 가져옵니다.

C. 하나는 HDD, 다른 하나는 SSD로 병렬 인스턴스를 실행합니다.

D. 선택은 최종적이며, 동일한 저장 유형을 계속 사용해야 합니다.