BigQuery API与BigQuery Storage API的区别及性能优势相关疑问

1. BigQuery API客户端库与BigQuery Storage API客户端库的区别 #

两者的核心差异集中在定位和能力边界上：

• 能力范围不同：普通BigQuery API客户端库是全能力覆盖的工具集，支持包括表/数据集创建删除、权限配置、SQL作业提交、查询结果拉取、资源配额管理在内的所有BigQuery操作；BigQuery Storage API客户端库是专项工具，仅面向大批量数据读写场景，不支持资源管控、SQL作业提交这类通用操作。
• 目标场景不同：普通客户端库适合日常的BigQuery运维、小批量数据查询、资源管理类需求；Storage API客户端库适合TB/PB级数据从BigQuery导出到外部计算框架（如Spark、Pandas）、或者外部海量数据高速写入BigQuery的场景，性能比普通接口高1~2个数量级。

2. BigQuery Storage API速度更快的原因不只有RPC协议 #

官方文档提到：

BigQuery Storage Read API通过基于rpc的协议，可快速访问BigQuery托管的存储服务。

RPC协议只是性能优势的其中一个来源，还有以下核心设计共同实现了高性能：

• 存储层直连架构：普通API请求需要经过SQL解析层、作业调度层、查询引擎层才能拿到最终结果，Storage API直接对接BigQuery底层存储节点，跳过了大量不必要的中间处理环节，端到端延迟大幅降低。
• 高效序列化格式：普通API默认返回JSON格式数据，序列化/反序列化开销高、数据体积大；Storage API原生支持Arrow、Avro等二进制结构化数据格式，相同数据量的传输体积只有JSON的1/5~1/3，编解码速度快5倍以上。
• 并行流式传输：普通API拉取大数据量需要分页多次发起HTTP请求，频繁的连接建立、请求校验开销很高；Storage API支持将单表数据拆分为多个分片，并行发起多个RPC连接拉取数据，单个连接支持流式批量返回数据，不需要重复发起请求，网络利用率大幅提升。
• 按需列裁剪：Storage API支持直接在存储层指定需要返回的列，不需要把整行数据都拉取到客户端再做过滤，进一步减少了无效数据的传输开销。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jayleen