Databricks
·
AI/BI仪表板性能优化的十大最佳实践（第一部分）
💡
原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。
📝
内容提要
仪表板性能问题通常由设计、并发、缓存和数据布局等因素引起。优化SQL、计算规模和表布局等各层级是必要的，以降低延迟并提高稳定性。有效优化需明确目标，理解数据和用户行为，并采用多页设计以减少不必要的查询，从而提升性能。
🎯
关键要点
- 仪表板性能问题通常由设计、并发、缓存和数据布局等因素引起。
- 优化SQL、计算规模和表布局等各层级是必要的，以降低延迟并提高稳定性。
- 有效优化需明确目标，理解数据和用户行为。
- 采用多页设计以减少不必要的查询，从而提升性能。
- 浏览器是性能优化的第一道防线，处理小数据集时可在内存中快速响应。
- 单页设计会导致并发峰值，而多页设计则能有效控制计算需求。
- SQL仓库需检查缓存并根据负载自动扩展集群。
- 湖仓的I/O效率受液态聚类和数据类型影响，目标是尽量跳过不必要的数据。
- 在优化之前，需明确优化目标，如减少首次可视化时间或提高交互延迟稳定性。
- 了解数据规模、用户数量及其访问模式是优化的关键。
- 将仪表板组织成多个页面可以减少不必要的查询和并发峰值。
- 推荐的页面类型包括概览、调查和深入分析，以提高缓存命中率。
- 使用可预测的查询以最大化结果缓存命中率，监控排队查询并适时调整集群规模。
➡️
