我们对BigQuery<->的组合感到非常满意Tableau服务器，具有实时连接。然而，我们现在希望在Tableau Server上使用数据提取（500MB）（因为这个数据源不太大，而且使用频率很高）。这需要太多的时间来刷新（1.5h+）。我们注意到只有0.1%是查询时间，其余是数据导出。由于Tableau服务器位于同一平台和位置，因此延迟应该不是问题。
这类似于将BigQuery表缓慢导出到单个文件，这可以通过使用"菊花链"选项（通配符）来解决。不幸的是，我们不能在Tableau中对Google BigQuery数据提取刷新使用类似的逻辑。。。
我们已经确定了一些方法，但对我们目前的想法不满意：
- 使用增量刷新：我们现有的BigQuery表行可以更改：只有进行完全刷新，这些更改才能应用于Tableau
- 使用菊花链选项将BigQuery表导出到GCS，并使用Tableau SDK提取Tableau数据：这将导致相当大的开销
- 使用Tableau Server的自定义接收器编写数据流作业（数据提取）
- 使用直接与BigQuery API通信的Tableau web连接器进行实验：我认为这不会更快吗？我没有看到任何关于使用Tableau web连接器并行调用的内容，但我还没有尝试这种方法
我们更喜欢非技术性的选择，以限制维护。。。有没有办法修改Tableau连接器以使用BigQuery的"菊花链"选项？
您已经在BigQuery中上传了数据。难道你不能只使用加载作业的输入（可能是CSV）作为Tableau的输入吗？
当我们使用Tableau和BigQuery时，我们也会注意到提取速度很慢，但我们通常不会这样做，因为您失去了BigQuery的功能。我们首先从实时数据连接开始，然后（如果需要）将其转换为自定义查询，该查询将数据聚合到更小的数据集中，只需几秒钟即可提取。
使用BigQuery和Tableau实现更高性能的另一种方法是预先聚合或连接上的表。大型表上的JOIN可能很慢，所以如果您使用了很多这样的表，您可能会考虑生成一个先执行所有JOIN的非规范化数据集。您将得到一个包含大量重复项和大量列的数据集。但是，如果您只在Tableau中选择需要的内容（隐藏未使用的字段！），那么这些列将不计入查询成本。
我看到的一个建议与您的第2点类似，您将BQ表导出到Google Cloud Storage，然后使用Tableau Extract API从GCS中的平面文件创建.tde。
这是谷歌云网站上的一篇文章，所以我认为这将是最佳实践：
https://cloud.google.com/blog/products/gcp/the-switch-to-self-service-marketing-analytics-at-zulily-best-practices-for-using-tableau-with-bigquery
这里有一篇文章提供了实现上述目标的分步指南。
https://community.tableau.com/docs/DOC-23161
如果Tableau使用BigQuery Storage API优化BQ连接器以进行提取刷新，那就太好了。我们的Tableau Server环境也与BQ数据集位于同一GCP区域，刷新时间较慢。