Looker Studio 報表載入速度，以及對檢視者變更 (例如套用篩選器或變更日期範圍) 的回應速度，取決於多項因素，包括：
- 基礎資料集的成效
- 報表中視覺化項目查詢的資料量
- 這些查詢的複雜程度
- 網路延遲
其中有些因素不在您 (或 Looker Studio) 的控管範圍內。舉例來說，您可能無法改善基礎資料平台的反應速度或加快網路連線速度。不過，您可以採取一些措施，在 Looker Studio 中微調報表效能。
請注意，這裡提供的訣竅可能不適用於所有客戶的用途。調整資料更新頻率
大多數資料來源類型都有資料更新頻率選項 (擷取資料來源除外)。您可以透過這個選項，在最新資訊需求與報表效能、潛在查詢費用或配額之間取得平衡。每種資料來源都有自己的預設資料新鮮度門檻，但您可以視需要調整這個門檻。舉例來說，如果您要評估網站或應用程式的廣告成效，可能只需要每日更新資料。另一方面，以社群媒體數據分析為依據的報表可能需要每天更新多次資料。
進一步瞭解如何管理資料更新間隔。
使用擷取的資料來源
擷取的資料來源是最多 100 MB 資料的靜態快照。建立完成後，報表的資料要求會傳送至這個快照，而不是基礎資料集。與即時連結資料相比，使用擷取的資料來源可加快報表和探索的載入速度，讓您更快採取因應措施。
擷取的資料來源沒有資料新鮮度選項。您可以排定時間，讓系統更新擷取資料來源中的資料。
進一步瞭解如何擷取資料。
BigQuery 資料來源的改善項目
接下來的幾個小節將討論，如何提升使用 BigQuery 資料的報表效能。
使用 BI 引擎加速 BigQuery 資料來源
BigQuery BI Engine 是速度飛快的記憶體內分析服務，使用 BI Engine 分析儲存在 BigQuery 中的資料時，查詢回應時間不到一秒，並具備高度並行性。
BI Engine 與 Looker Studio 整合，可加快資料探索和分析速度。您可以使用 BI Engine 在 Looker Studio 中建構豐富的互動式資訊主頁和報表，且不會影響效能、規模、安全性或資料更新間隔。
開始使用 Looker Studio 和 BI Engine。
啟用 BigQuery Storage Read API
對於使用分頁結果的查詢，啟用 BigQuery Storage Read API 可縮短查詢時間。如果使用 Storage Read API 能縮短查詢執行時間，Looker Studio 就會自動採用這項 API。
如要啟用 BigQuery Storage Read API，請將下列權限授予連結至 Looker Studio 的 BigQuery 使用者：
bigquery.readsessions.createbigquery.readsessions.getData