加载作业后，何时准备好在谷歌BigQuery中查询数据？

在谷歌BigQuery中查询数据时，数据加载作业通常会经历以下几个阶段：

1. 提交作业：将数据加载作业提交到BigQuery服务。作业可以通过BigQuery的API、命令行工具或者Web界面进行提交。
2. 数据加载：在作业被接受后，BigQuery会开始加载数据。数据可以来自多种来源，包括本地文件、云存储、Google Cloud Pub/Sub等。BigQuery会自动处理数据的分布和并行加载，以提高加载速度。
3. 数据预处理：在数据加载完成后，BigQuery会对数据进行预处理，包括解析数据、检查数据格式、转换数据类型等。这个过程是自动进行的，无需用户干预。
4. 数据分片：BigQuery会将数据分成多个分片，以便并行处理查询请求。分片是BigQuery的核心概念，它可以提高查询性能和吞吐量。
5. 数据索引：BigQuery会为加载的数据建立索引，以支持快速的查询操作。索引会根据数据的特性和查询模式进行优化，以提高查询性能。
6. 数据可用性：一旦数据加载、预处理、分片和索引建立完成，数据就可以在BigQuery中进行查询了。这意味着数据已经准备好在BigQuery中进行分析和挖掘。

需要注意的是，数据加载作业的时间会受到数据量的影响，较大的数据集可能需要较长的时间来准备查询。此外，BigQuery还提供了查询优化功能，如分区表、聚合表等，可以进一步提高查询性能和降低成本。

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请注意，本回答仅针对谷歌BigQuery，不涉及其他云计算品牌商。