É possível otimizar a performance de relatórios com base em dados do BigQuery usando as técnicas a seguir. Essas técnicas podem ajudar suas visualizações a serem renderizadas mais rapidamente, minimizando os custos do BigQuery.
Melhorar a performance com a API BigQuery Storage Read
Para consultas que usam resultados paginados, ativar a API BigQuery Storage Read pode melhorar os tempos de consulta. O Data Studio usa automaticamente a API Storage Read quando isso melhora os tempos de execução da consulta.
Para ativar a API BigQuery Storage Read, conceda as seguintes permissões ao usuário do BigQuery conectado ao Data Studio:
bigquery.readsessions.createbigquery.readsessions.getData
Acelerar relatórios com o BigQuery BI Engine
O BigQuery BI Engine é um serviço de análise na memória rápido e de alta simultaneidade integrado ao BigQuery. Ao configurar o BI Engine com o Data Studio, as visualizações são renderizadas em menos de um segundo, reduzindo os custos de simultaneidade de consultas (Saiba mais sobre o BigQuery BI Engine).
Requisitos para usar o BI Engine com o Data Studio
Para acelerar os relatórios do Data Studio usando o BI Engine, verifique os seguintes pré-requisitos:
- Armazenamento de dados:você armazena dados de relatórios em tabelas ou visualizações padrão do BigQuery.
- Projeto de faturamento:você designa um projeto de faturamento válido do BigQuery que tenha o faturamento ativo Google Cloud .
- Ativação da API:você ativa a API BigQuery (
bigquery.googleapis.com) no seu projeto. - Reserva de capacidade:você configurou uma reserva de capacidade ativa do BI Engine (
SIZE_IN_GB) para o projeto em que as consultas são executadas.
Para conferir benchmarks de performance detalhados e guias de otimização de tabelas para o BI Engine, consulte Analisar dados do BigQuery com o Data Studio.