尽量使查询有机会 命中缓存

不管是实时数据还是离线数据，只要查询不总是要求基于最新数据，都有机会命中缓存
原因：命中缓存的查询绝大多数可以在1s内返回

• 离线数据基本都是天级别更新，一天中如果有重复查询，除了第一次查询的后续查询都能命中缓存
• 实时数据更新频率较高，但是如果不需要每次查询看到最新数据，依然可以设置例如15分钟、30分钟的缓存有效时间，这样有助于提升查询效率，降低集群压力

7月1日前，检查图表是否设置了随机抽样，随机抽样不会尝试走缓存，性能较差。如果需要抽样，可以选择默认抽样抽样
7月1日后，在可视化页面，图表设置中可以主动设置是否开启缓存

• 离线数据都可以开启缓存，DataWind会智能判断数据是否变化，决定是否更新缓存，保证不会缓存到过期数据。
• 实时数据默认开启5分钟缓存，该策略从5月上线以来，也没有用户反馈感受到数据延迟。正常情况下不需要关闭，
  如果能接受更高延时，推荐加大缓存时长设置，优化查询性能
  另外，尽量少使用now()，today()等函数，如果查询中包含这些函数，后台为了保证数据准确性，无法开启缓存。today()函数后续可以通过参数替代，目前可以考虑是否与p_date等价，尝试替代

缩小 查询分区 天数

查询尽量少的天数，通过缩减分区天数达到缩减查询数据量的目的

可视化查询缩减筛选条件中p_date天数，仪表盘中缩减筛选器天数

少用、替换 耗时算子

耗时算子如countd、uniqExact、quantileExact、arrayhas、like、match、jsonExract、较长case when等都可能导致查询耗时久，并且某些算子的查询效率无法通过升级集群配置提升

1. 如果不需要保证结果完全精确，可以将countd、uniqExact、quantileExact等函数替换为相应的模糊计算函数如uniq、quantile，牺牲一些精度提升查询效率
2. json类函数、case when、like等函数考虑数仓层面固化列，不要在查询时计算
3. arrayhas、arrayset等函数考虑提前建索引
   总体上，尽量少的使用以上函数，或者把使用这些函数的指标单独放在某个图表中，以免拖累整张图表查询速度

少用 耗时分析功能

DataWind提供的一些分析功能在大数据量场景下会有高耗时的问题，比如LOD、同环比、对比、明细合计、透视表小计、合计等功能
原因：这些功能实现中要么有复杂的join，要么需要计算全量数据，要么需要多次计算拼装结果

1. 对比、同环比尽量控制组数，并且考虑设置常用维度项为分片键，让join过程local
2. Fixed如果可以加筛选条件，要设置维度筛选，其他LOD查询目前没有特别好的优化办法
3. 合计、百分比等功能最好选择基于当前展示数据，而非基于全量数据
   总体上，大数据量(单分区 > 1亿行)下慎重使用列出的分析功能

设置 抽样

分析占比、趋势、avg、分位数等场景，可以考虑使用抽样功能
原因：抽样可以减少查询数据量，提升查询速度，降低资源消耗。在不太需要精确度的趋势、占比等场景下，抽样数据不影响对结果的分析。

在可视化页面设置抽样占比（6/25前尽量选择稳定抽样），抽样会减少读取的数据量，影响sum、count结果，但是不影响饼图占比、折线图趋势分析以及avg、quantile等算子。
抽样的数据会丢失精度，只适用特定场景进行模糊分析。

减少 维度

多数查询不超过5个维度，维度项过多会导致读取的列过多，并且增加计算成本

去除非必要维度