Google bigquery 当从多个分片表中查询超过4亿行时，BigQuery的预期查询响应性能如何？

我注意到，当从多个分片表中查询超过4亿行时，BigQuery性能一直很慢（30秒到1分钟的响应时间）

我在一天中的不同时间（下午、傍晚和早上）运行了3次查询，注意响应时间一直很慢。查询使用一个group by string字段，该字段可能有许多唯一值，然后按另一个整数值的总和降序排序，最后只返回前10个

我对同一个模式和同一个查询进行了性能计时测试，但将所有数据存储在一到五个表中，并注意到性能始终低于10秒

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查询在7到90个分片表中分片4亿到20亿行的数据集的预期响应时间是多少？在更多表中分片数据会导致查询性能降低吗？仅供参考，碎片表的每个部分至少有2400万到1.44亿行。它们不是很小的表。

预期的查询性能在很大程度上取决于您的查询。您是否在查询中使用“分组依据”

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数据分片到的表的数量不会对查询性能产生太大影响，除非表的数量非常大（成百上千）。如果您看到性能差异，那么可能是出了问题。您是否介意共享您正在运行的查询，或者快速查询与慢速查询的项目和作业ID？

我一直在使用group by。我是否应该避免在切碎的桌子上使用它？项目id为atbflow。以下是快速bqjob\u r3d7cf424fae4ce4b\uuu0000013ed3ba2970\u 1。这里有一个从今早运行的慢查询：BQJOOJBE8AFD6B1A257E3Y0.000 013ED78BC6AEY1。很可能是因为逐字段是具有很多独特值的字符串，所以在查询执行过程中，经常会出现错误“超过了资源。查询包含一个GROUPBY运算符，考虑使用每个组。”