我注意到的一件事是，BigQueryIO.read（）。fromQuery（）的性能比Apache Beam中的BigQueryIO.read（）。from（）的性能要慢得多。为什么会这样？有没有办法改善它？
正如this other Stack Overflow similar question（他们实际讨论定价而不是速度）所讨论的那样，你认为这两个BigQueryIO Reading methods之间显着差异的原因是因为，在引擎盖下，他们做了完全不同的操作：
BigQueryIO.read.from()直接从BigQuery读取整个表。此功能将整个表导出到Google Cloud Storage中的临时文件，稍后将从中读取该文件。这几乎不需要计算，因为它只执行导出作业，后来Dataflow从GCS（而不是从BigQuery）读取。BigQueryIO.read.fromQuery()执行查询，然后读取查询执行后收到的结果。因此，该功能更耗时，因为它需要首先执行查询（这将导致相应的经济和计算成本）。因此，简而言之，这两个Apache Beam函数之间的主要区别在于，一个从BigQuery⟷GCS导出读取整个表，而另一个执行查询，然后读取其结果。它们的基本概念是完全不同的，所以作为对你是否有任何方法来改善性能的问题的答案，不，你可以通过遵循BigQuery最佳实践为你的用例设计optimal query。