Puedes optimizar el rendimiento de los informes basados en datos de BigQuery con las siguientes técnicas. Estas técnicas pueden ayudar a que tus visualizaciones se rendericen más rápido y, al mismo tiempo, minimizar los costos de BigQuery.
Mejora el rendimiento con la API de BigQuery Storage Read
En el caso de las consultas que usan resultados paginados, habilitar la API de BigQuery Storage Read puede mejorar los tiempos de consulta. Data Studio usa automáticamente la API de Storage Read cuando esto mejora los tiempos de ejecución de las consultas.
Para habilitar la API de BigQuery Storage Read, otorga los siguientes permisos al usuario de BigQuery que está conectado a Data Studio:
bigquery.readsessions.createbigquery.readsessions.getData
Acelera los informes con BigQuery BI Engine
BigQuery BI Engine es un servicio de análisis rápido, de alta simultaneidad y en la memoria integrado en BigQuery. Si configuras BI Engine con Data Studio, tus visualizaciones se renderizarán en menos de un segundo y se reducirán los costos de simultaneidad de las consultas (obtén más información sobre BigQuery BI Engine).
Requisitos para usar BI Engine con Data Studio
Para acelerar tus informes de Data Studio con BI Engine, verifica los siguientes requisitos previos:
- Almacenamiento de datos: Almacenas datos de informes en tablas o vistas estándar de BigQuery.
- Proyecto de facturación: Designas un proyecto de facturación de BigQuery válido que tenga habilitada la facturación activa Google Cloud .
- Habilitación de la API: Habilitas la API de BigQuery (
bigquery.googleapis.com) en tu proyecto. - Reserva de capacidad: Configuraste una reserva de capacidad de BI Engine activa (
SIZE_IN_GB) para el proyecto en el que se ejecutan las consultas.
Para obtener comparativas de rendimiento detalladas y guías de optimización de tablas para BI Engine, consulta Analiza datos de BigQuery con Data Studio.