为什么使用 pandas read_sql 使用 bigquery 时会出现性能问题？

【问题标题】：Why there is a performance issue when using bigquery using pandas read_sql?为什么使用 pandas read_sql 使用 bigquery 时会出现性能问题？
【发布时间】：2020-04-21 09:39:04
【问题描述】：

我在维度表(year_id, year) 上运行查询以使用谷歌云控制台获取 4 行并在 0 秒内得到结果。当我使用 pandas read_sql 时，我花了 3 多秒。是因为网络延迟还是其他原因？

【问题讨论】：

我建议延迟。控制台应该针对 BigQuery 进行优化。
那么有没有什么办法可以在最短的时间内得到查询结果呢？在 3 秒内获得这么小的表结果对于一个应用程序来说是非常昂贵的。

标签： python pandas google-bigquery

【解决方案1】：

您可以尝试使用google-cloud-bigquery

https://googleapis.dev/python/bigquery/latest/index.html

这是与GBQ通信的官方python库。

由 Google 维护，可轻松与 Pandas 集成

【讨论】：

谢谢。我已经尝试过了，并且两者的运行时间相似。我在这里注意到的一点是query_job = client.query(QUERY)，如果我删除这一行并只做query_job.result() 部分，那么大约需要1.5 秒