我的数据集中有一个表，其中有3,500,000行，表上的计数（*）大约需要1.5秒，对于包含718,158行（上表的子集）的ano表，计数（*）大约需要3 -4秒。
我想知道为什么，是因为它的架构？
答案 0 :(得分：1)
1） Big Query是一个高度可扩展的数据库，在成为超快速的＃34;数据库。它设计用于处理大量数据，使用名为Dremel的技术在几台不同的机器之间分配处理。因为它设计为使用多台机器和并行处理，所以应该具有超级可扩展性和良好的性能。
2）当您想要分析数十亿行时，BigQuery是一种资产。
例如：在5-10秒内分析所有维基百科的修订版本并不错，是吗？但即使是一个小得多的表也需要大约相同的时间，即使有10k行。
3）在此规模下，您最好使用更传统的数据存储解决方案，例如Cloud SQL或App Engine数据存储。如果您想保持SQL功能，那么Cloud SQL就是最佳猜测。
也就是说，在许多情况下，它会比Big Query更快......按照设计。
4）当然，性能与专用环境不同。您可以获得每月20K美元的专属环境。