我创建了一个新的google云项目并建立了bigquery数据库。我尝试了不同的查询，它们执行的时间都太长了。目前我们没有太多的数据，所以我们期望高性能。
下面是一些查询及其执行时间的示例。
查询#1（作业id BkuxJob_11022e81_172cd2d59ba）：

select date(installtime) regtime
  ,count(distinct userclientid) users
  ,sum(fm.advcost) advspent
from DWH.DimUser du
join DWH.FactMarketingSpent fm on fm.date = date(du.installtime)
group by 1

查询在1小时内失败+错误为“查询超出资源限制”。使用了14521.457814668494 cpu秒，此查询使用的cpu秒数必须小于12800.0。”
查询执行计划：https://prnt.sc/t30bkz
查询#2（作业id bkuxjob_41f963ae_172cd41083f）：

select fd.date 
      ,sum(fd.revenue) adrevenue
      ,sum(fm.advcost) advspent
from DWH.FactAdRevenue fd
join DWH.FactMarketingSpent fm on fm.date = fd.date
group by 1

执行时间59.3秒，已处理7.7 mb。什么太慢了。
查询执行计划：https://prnt.sc/t309t4
查询#3（作业id bkuxjob_3b19482d_172cd31f629）

select date(installtime) regtime
  ,count(distinct userclientid) users 
from DWH.DimUser du 
group by 1

执行时间已过5.0秒，处理了42.3 mb。这并不可怕，但对于如此小的数据量必须更快。
使用的表：dimuser-表大小870.71 mb，行数2771379-表大小6.98 mb，行数53816-表大小68.57 mb，行数453600
问题是我做错了什么，以至于查询执行时间如此之长？如果一切正常，我将很高兴听到任何关于如何减少这些简单查询的执行时间的建议。如果有人从谷歌阅读我的问题，我会感谢如果作业ID检查。
谢谢您！
p、 以前我有在其他项目中使用bigquery的经验，对于大小超过50 tb的表，性能和执行时间都非常好。