Usar el entorno de ejecución avanzado de BigQuery

El tiempo de ejecución avanzado de BigQuery es un conjunto de mejoras de rendimiento diseñadas para acelerar automáticamente las cargas de trabajo analíticas sin necesidad de que los usuarios realicen ninguna acción ni modifiquen el código. En este documento se describen estas mejoras de rendimiento, como la vectorización mejorada y las optimizaciones de consultas cortas.

Roles y permisos

Para obtener los permisos que necesitas para especificar un ajuste de configuración, pide a tu administrador que te conceda el rol de gestión de identidades y accesos Administrador de BigQuery (roles/bigquery.admin) en tu proyecto u organización. Para obtener más información sobre cómo conceder roles, consulta el artículo Gestionar el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

También puedes conseguir los permisos necesarios a través de roles personalizados u otros roles predefinidos.

Vectorización mejorada

La ejecución vectorizada es un modelo de procesamiento de consultas que opera en columnas de datos en bloques que se ajustan al tamaño de la caché de la CPU y usa instrucciones de una sola instrucción y varios datos (SIMD). La vectorización mejorada extiende la ejecución de consultas vectorizadas en BigQuery a los siguientes aspectos del procesamiento de consultas:

• Al aprovechar las codificaciones de datos especializadas en el formato de almacenamiento de Capacitor, las operaciones de evaluación de filtros se pueden ejecutar en los datos codificados.
• Las codificaciones especializadas se propagan a través del plan de consulta, lo que permite procesar más datos mientras están codificados.
• Al implementar el plegado de expresiones para evaluar funciones deterministas y expresiones constantes, BigQuery puede simplificar predicados complejos en valores constantes.

Optimizaciones de consultas cortas

BigQuery suele ejecutar las consultas en un entorno distribuido mediante una capa intermedia de aleatorización. Las optimizaciones de consultas cortas identifican dinámicamente las consultas que se pueden ejecutar en una sola fase, lo que reduce la latencia y el consumo de ranuras. Las codificaciones especializadas se pueden usar de forma más eficaz cuando se ejecuta una consulta en una sola fase. Estas optimizaciones son más eficaces cuando se usan con el modo de creación de trabajos opcional, que minimiza la latencia de inicio, mantenimiento y obtención de resultados de los trabajos.

La idoneidad para las optimizaciones de consultas breves es dinámica y depende de los siguientes factores:

• El tamaño previsto del análisis de datos.
• La cantidad de datos que se deben transferir.
• La selectividad de los filtros de consulta.
• El tipo y la disposición física de los datos en el almacenamiento.
• La estructura general de la consulta.
• Las estadísticas históricas de las ejecuciones de consultas anteriores.

Habilitar el tiempo de ejecución avanzado

Entre el 15 de septiembre del 2025 y principios del 2026, BigQuery empezará a usar el entorno de ejecución avanzado como entorno de ejecución predeterminado para todos los proyectos. Para habilitar el tiempo de ejecución avanzado en un proyecto o una organización que ya tengas, usa la instrucción ALTER PROJECT o ALTER ORGANIZATION para cambiar la configuración predeterminada. En la declaración, asigna el valor 'advanced' al argumento query_runtime. Por ejemplo:

ALTER PROJECT PROJECT_NAME
SET OPTIONS (
  `region-LOCATION.query_runtime` = 'advanced'
);

Haz los cambios siguientes:

• PROJECT_NAME: el nombre del proyecto
• LOCATION: la ubicación del proyecto

El cambio puede tardar varios minutos en aplicarse.

Una vez que hayas habilitado el tiempo de ejecución avanzado, las consultas aptas del proyecto o de la organización usarán el tiempo de ejecución avanzado independientemente del usuario que haya creado el trabajo de consulta.