自16年2月19日以来，BigQuery交互式查询的响应时间下降
马塞尔
对于Google BigQuery基础架构人员：我们已经运行了一组短期运行的交互式查询，现在已经运行了许多个月，平均大约需要5秒钟才能完成。从2/19星期五开始，这些响应时间一直在稳定增长（SQL并没有改变，我们正在使用滑动窗口查询稳定的数据流）
您知道这是一个全球性BigQuery问题吗？
编辑：更精细的响应时间：
乔丹·蒂加尼（Jordan Tigani）
有好消息，有坏消息。好消息是查询只需执行0.5秒即可执行。坏消息是，花了191秒才能找到存储数据的文件。
We have a couple of performance regressions that cause high tail latency for resolving paths. Tables (like yours) where the data is stored in many paths will see worse performance.
This is performance issue is exacerbated by the fact that you're using time-range decorators, which mean that our efforts to optimize the file layout doesn't work as well.
We are starting the roll-out of a fix to the underlying performance problem this afternoon; it will likely take at least a week for it to take effect everywhere. I'll update this answer once it is complete (if I forget, please remind me)
In the mean time, you may get faster results by removing the time-range decorators from your queries. You are already filtering by time, so the queries should still be correct. Of course, this may mean that the queries cost a bit more to run.
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