在Dataflow / Apache Beam程序中说，我正在尝试读取表，其中的数据呈指数增长。我想提高阅读效果。
BigQueryIO.Read.from("projectid:dataset.tablename")
或
BigQueryIO.Read.fromQuery("SELECT A, B FROM [projectid:dataset.tablename]")
如果我仅选择表中所需的列，而不是上面的整个表，则读取性能是否会提高？
我知道选择很少的列可以降低成本。但是想知道上面的读取性能。
答案 0 :(得分：5)
您是对的，它将减少成本，而不是引用SQL /查询中的所有列。另外，当您使用from()代替fromQuery()时，BigQuery中无需为任何表扫描付费。我不确定您是否意识到这一点。
在后台，每当Dataflow从BigQuery读取数据时，它实际上都会调用其导出API，并指示BigQuery将表作为分片文件转储到GCS。然后，Dataflow将这些文件并行读取到管道中。它尚未直接从BigQuery准备就绪。
如此，是的，此可能可以提高性能，因为需要在后台将数据导出到GCS并读入管道的数据量将减少，即，列数减少=数据量减少。
但是，我也将考虑使用分区表，然后甚至考虑对其进行群集。另外，使用WHERE子句可以进一步减少要导出和读取的数据量。