在查询多个表时，与一个大表相比，性能出乎意料。情形：
我们有一个基于BigQuery的简单网络分析工具。我们跟踪各个站点的基本事件。大约一个月，我们将所有数据汇总到一个大表中。现在，我们正在通过SITE和MONTH将数据分解为分区。
所以大表只是[events.all]
现在我们有[events.events_2014_06_SITEID]
更快地查询特定组的各个表，并处理更少的数据。但是即使是简单的查询，查询我们的整个数据集也要慢得多。我们的新数据集只有1天，而大表是30天，所以尽管查询的数据少得多，但速度较慢。
例如：
select count(et) from [events.all] where et='re'
- ＆GT;在3.2s内完成，处理79mb的数据。该表有21,048,979行。
select count(et) from ( TABLE_QUERY(events, 'table_id CONTAINS "events_2014_"') ) where et='re'
- ＆GT;完成44.2秒，处理1.8mb的数据。放在一起，这些表有492,264行。
为什么会发生这种情况，有没有办法解决这个巨大的差异？