BI 工具对 50 TB 的销售事实表（每日和每月）执行数百次聚合，导致查询缓慢和成本高昂；需要降低延迟、降低成本并最大限度地减少维护。

正确的做法是创建按天和按月聚合销售数据的物化视图。物化视图预先计算并存储聚合结果，显著降低了 BI 工具查询 50 TB 销售事实表时的延迟和成本。当 BI 工具查询这些聚合数据时，可以直接从物化视图中获取结果，而无需重新扫描和聚合原始大表，从而大大加快查询速度并减少计算资源消耗。 创建授权视图无法解决性能问题，因为它只是一个逻辑视图，每次查询时仍需重新计算。启用 BI Engine 确实可以加速查询，但对于如此大规模的聚合操作，物化视图能提供更直接和显著的性能提升，且成本效益更高。使用计划的每小时查询来填充每日和每月聚合表虽然可行，但物化视图是 BigQuery 中更原生、更优化的解决方案，维护成本更低，且能自动保持与基表的数据同步。