資料工程高階・索引、分區與回填

補充 C 講複合索引的最左前綴原則：查詢條件要從索引的第一欄開始連續命中，索引才用得上。請第一行讀入索引欄位（逗號分隔，例如 stock_id,date,close），第二行讀入查詢筆數 n，接著 n 行各是一個查詢的等值條件欄位（逗號分隔、順序不拘）。對每個查詢印出：

• 能用到的前綴長度 ≥ 1：<條件欄位> -> 用到 <k> 欄：<前綴欄位以逗號串接>
• 完全用不到：<條件欄位> -> 全表掃描

本題在瀏覽器內以 Pyodide 執行，只能用 Python 標準函式庫（json、csv、collections、itertools、datetime、re、math、heapq 等）。

BigQuery 按日期分區後，查詢只掃描命中的分區。變數 rows 是 (stock_id, date) 清單；請以 月份（YYYY-MM）為分區鍵分組，再讀入查詢的起訖日期（含），印出：

分區數：<n>
<YYYY-MM> <筆數>   （每個分區一行，依月份排序）
查詢命中分區：<以逗號串接的月份>
掃描列數：<命中分區的筆數總和> / <總筆數>

命中的定義：該月份與查詢區間有重疊（也就是月份字串 ≥ 起日的月份且 ≤ 迄日的月份）。

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補充 L 的 sync 要把地端有、雲端沒有的資料補上去。變數 local_keys 與 cloud_keys 是兩邊已有的 (stock_id, date) 集合。請印出：

需回填：<n> 筆
<stock_id> <date>   （每筆一行，依 stock_id、date 排序）
雲端多出：<m> 筆
<stock_id> <date>   （同上）

「雲端多出」指雲端有但地端沒有的鍵——sync 不會刪它，但要列出來讓人檢查。

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