一個基於大型聚合式 BigQuery 資料的 Data Studio 資訊主頁將面臨高併發。您要如何最佳化以實現低延遲的視覺化？

為了在 Data Studio 中實現基於大型 BigQuery 聚合資料的低延遲視覺化，最有效的方法是結合使用 BigQuery BI Engine 和具體化檢視表。BI Engine 提供了記憶體內分析服務，能顯著加速查詢，特別是針對複雜的聚合查詢。具體化檢視表預先計算並儲存查詢結果，這表示 Data Studio 查詢時可以直接從預計算的結果中獲取數據，而不是每次都重新處理原始大型資料集，從而大幅降低延遲。 邏輯檢視表只是儲存查詢定義，每次查詢時仍需執行底層資料，無法提供預計算的效能優勢。串流資料是關於資料攝取方式，與查詢加速無直接關係。授權檢視表主要用於存取控制，而非效能優化。