Cloud Bigtable クラスタのノード数が不足しています。Cloud Bigtable クラスタが過負荷状態になっている場合は、ノードを追加するとパフォーマンスが向上する可能性があります。モニタリングツールを使用して、クラスタが過負荷状態かどうかを確認してください。

Google Cloud Dataflow SDKでは、ParDoを使用して各顧客の顧客名のみを抽出できます。
PCollection 内の要素。

person.city 列にアクセスするには、「UNNEST(person)」を実行し、コンマを使用して table1 に JOIN する必要があります。
参照：
https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/migrating-from-legacy-sql#nested_repeated_results

両方のアクセス パターンを満たす方法でデータを保存するには、次の操作を行う必要があります。
* A. データを Bigtable に保存する センサー ID とタイムスタンプを連結し、それを行キーとして使用します。BigQuery へのエクスポートを毎日実行します。このオプションにより、Bigtable の高いパフォーマンスとスケーラビリティを活用してセンサーデータに対する低レイテンシのポイントクエリを実行できるだけでなく、BigQuery の強力な分析機能を活用して大規模なデータセットに対する複雑なクエリを実行できます。センサー ID とタイムスタンプを行キーとして使用することで、データが並べ替えられ、Bigtable ノード間で均等に分散され、特定のセンサーと時間の指標を簡単に取得できるようになります。BigQuery へのエクスポートを毎日実行することで、分析クエリに最適化された列指向ストレージ形式にデータを転送し、パーティショニング、クラスタリング、キャッシュなどの BigQuery の機能を活用できます。
* B. データをBigQueryに保存する センサーIDとタイムスタンプを連結し、主キーとして使用します。BigQueryは低レイテンシのポイントクエリ向けに設計されていないため、連結された主キーを使用するとパフォーマンスが低下し、コストが高くなる可能性があるため、このオプションは最適ではありません。
BigQueryは主キーをネイティブにサポートしていないため、一意性を確保するには一意制約またはハッシュ関数を使用する必要があります。さらに、BigQueryはスキャンされたデータ量に基づいて課金されるため、長く複雑な主キーを使用すると、クエリのコストと複雑さが増加する可能性があります。
* C. データをBigtableに保存する センサーIDと指標を連結し、それを行キーとして使用します。BigQueryへのエクスポートを毎日実行します。センサーIDと指標を行キーとして使用すると、Bigtableでデータの偏りやホットスポットが発生する可能性があります。これは、一部のセンサーが他のセンサーよりも多くの指標を生成したり、一部の指標が他の指標よりも頻繁に使用される可能性があるためです。これは、Bigtableのパフォーマンスと可用性、そしてBigQueryへのエクスポートの効率に影響を与える可能性があります。
* D. データをBigQueryに保存します。指標を主キーとして使用します。指標を主キーとして使用すると、複数のセンサーが異なる時間に同じ指標を生成したり、同じセンサーが同時に異なる指標を生成したりするため、BigQueryでデータの重複や不整合が発生する可能性があるため、このオプションは最適ではありません。これは、分析クエリの精度と信頼性、そしてクエリのコストと複雑さに影響を与える可能性があります。