BigQuery 데이터 소스 성능 최적화

다음 기법을 사용하여 BigQuery 데이터를 기반으로 하는 보고서의 성능을 최적화할 수 있습니다. 이러한 기법은 BigQuery 비용을 최소화하면서 시각화를 더 빠르게 렌더링하는 데 도움이 될 수 있습니다.

BigQuery Storage Read API로 성능 개선

페이지로 나눈 결과를 사용하는 쿼리의 경우 BigQuery Storage Read API를 사용 설정하면 쿼리 시간이 개선될 수 있습니다. 이렇게 하면 쿼리 런타임이 개선될 때 데이터 스튜디오에서 Storage Read API를 자동으로 사용합니다.

BigQuery Storage Read API를 사용 설정하려면 데이터 스튜디오에 연결된 BigQuery 사용자에게 다음 권한을 부여하세요.

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

BigQuery BI Engine으로 보고서 가속화

BigQuery BI Engine 은 BigQuery에 내장된 빠르고 동시성이 높은 인메모리 분석 서비스입니다. 데이터 스튜디오로 BI Engine을 구성하면 쿼리 동시 실행 비용을 줄이면서 시각화가 1초 미만의 시간으로 렌더링됩니다 (BigQuery BI Engine에 대해 자세히 알아보기).

데이터 스튜디오에서 BI Engine을 사용하기 위한 요구사항

BI Engine을 사용하여 데이터 스튜디오 보고서를 가속화하려면 다음 필수사항을 확인하세요.

  1. 데이터 저장소: 보고 데이터를 표준 BigQuery 테이블 또는 뷰에 저장합니다.
  2. 결제 프로젝트: 활성 Google Cloud 결제가 사용 설정된 유효한 BigQuery 결제 프로젝트를 지정합니다.
  3. API 사용 설정: 프로젝트에서 BigQuery API (bigquery.googleapis.com)를 사용 설정합니다.
  4. 용량 예약: 쿼리가 실행되는 프로젝트에 대해 활성 BI Engine 용량 예약 (SIZE_IN_GB)을 구성했습니다.

BI Engine의 자세한 성능 벤치마크 및 테이블 최적화 가이드는 데이터 스튜디오로 BigQuery 데이터 분석을 참고하세요.