Databricks
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AI/BI仪表板性能优化的十大最佳实践（第二部分）
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原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文探讨了优化Databricks AI/BI仪表板性能的关键因素，包括仓库选择、数据建模和文件布局。建议使用星型模式和整数连接键以提升查询效率，同时采用Parquet优化技术减少查询数据量，并利用智能工作负载管理增强并发处理能力。
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关键要点
- 优化Databricks AI/BI仪表板性能的关键因素包括仓库选择、数据建模和文件布局。
- 选择与仪表板设计相匹配的仓库配置，以快速处理工作负载，避免排队。
- Serverless仓库推荐用于交互式BI，具有快速启动和动态并发能力。
- 采用星型模式的数据建模可以减少连接复杂性，提高查询效率。
- 使用整数连接键而非字符串连接键，以提高连接速度和缓存效率。
- 设计数据布局以减少每次查询读取的数据量，利用Parquet优化技术。
- 使用Photon进行选择性读取，提升查询性能。
- 定期维护表格以保持文件大小健康，确保Parquet元数据有效。
- 采用Liquid Clustering代替重分区，以适应数据使用的变化。
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