优化 BigQuery 数据源性能

您可以使用以下技���来优化基于 BigQuery 数据的报告的性能。这些技巧有助于更快地呈现可视化图表,同时最大限度地降低 BigQuery 费用。

使用 BigQuery Storage Read API 提升性能

对于使用分页结果的查询,启用 BigQuery Storage Read API 可以缩短查询时间。如果使用 Storage Read API 可以缩短查询运行时长,数据洞察 会自动使用该 API。

如需启用 BigQuery Storage Read API,请向已连接到数据洞察的 BigQuery 用户授予以下权限:

  • bigquery.readsessions.create
  • bigquery.readsessions.getData

使用 BigQuery BI Engine 加速报告

BigQuery BI Engine 是一项内置于 BigQuery 的高速、高并发内存中分析服务。通过将 BI Engine 与数据洞察搭配使用,您的可视化图表可以在不到一秒的时间内呈现,同时降低查询并发费用(详细了解 BigQuery BI Engine)。

将 BI Engine 与数据洞察搭配使用的要求

如需使用 BI Engine 加速数据洞察报告,请验证是否满足以下前提条件:

  1. 数据存储:您可以在标准 BigQuery 表或视图中存储报告数据。
  2. 结算项目:您指定一个有效的 BigQuery 结算项目,该项目已启用有效的 Google Cloud 结算功能。
  3. 启用 API:您在项目中启用 BigQuery API (bigquery.googleapis.com)。
  4. 容量预留:您已为执行查询的项目配置了有效的 BI Engine 容量预留 (SIZE_IN_GB)。

如需详细了解 BI Engine 的性能基准和表格优化指南,请参阅使用数据洞察分析 BigQuery 数据