Google Bigquery在与python一起使用时，第一次调用时速度太慢

Google BigQuery是一种快速、可扩展的云原生数据仓库解决方案，可用于存储和分析大规模数据集。在与Python一起使用时，如果第一次调用速度太慢，可以考虑以下几点：

1. 数据集大小：如果数据集非常大，首次加载数据会花费较长时间。可以考虑减小数据集大小，或者在较小的样本数据上进行测试和开发。
2. 查询优化：确保使用了适当的查询优化技术。在BigQuery中，可以使用合适的表结构、索引和分区来提高查询性能。可以使用BigQuery的优化器推荐来获取查询性能建议。
3. 缓存机制：BigQuery具有查询结果缓存机制，如果相同的查询被频繁执行，后续执行可能会更快。可以考虑重复执行查询，观察执行时间是否有所改善。
4. 并行查询：BigQuery支持并行查询，通过提高查询的并发性可以加快查询速度。可以将查询任务拆分为更小的子任务，以并行方式执行。
5. 数据预处理：如果数据集需要经常更新，可以考虑预处理数据并将其保存在BigQuery中，以避免每次查询时都进行大量的数据处理。
6. 使用适当的资源：BigQuery提供了不同的资源选项，可以根据需求选择适当的资源类型和规模。确保为查询分配足够的计算资源，以避免性能瓶颈。

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