一个针对大型聚合 BigQuery 数据的 Data Studio 仪表板将面临高并发。如何优化以实现低延迟可视化？

正确答案是“将 BigQuery BI Engine 与物化视图结合使用”。BI Engine 旨在加速 BigQuery 中的特定查询，尤其适用于仪表板和交互式分析，能显著降低延迟。当与物化视图结合使用时，物化视图预先计算并存储了聚合数据，进一步减少了 BI Engine 需要处理的数据量，从而在面对高并发和大型聚合数据时，实现最佳的低延迟可视化效果。 “将 BigQuery BI Engine 与逻辑视图结合使用”虽然 BI Engine 也能加速逻辑视图，但逻辑视图本身不存储数据，每次查询仍需重新计算底层数据，效率不如物化视图。“将 BigQuery BI Engine 与流数据结合使用”流数据是实时摄取数据的方式，与优化聚合查询的低延迟可视化不是直接的解决方案。“将 BigQuery BI Engine 与授权视图结合使用”授权视图主要用于数据访问控制，与查询性能优化无关。