DataV数据可视化产品主要用于动态、实时数据展示场景，需要对数据高频实时查询，对数据访问性能有一定要求。如果您的数据源访问经常超时，则需要从整体数据架构上做一定的优化。本文介绍导致DataV读取数据源超时的常见原因和解决方法。
使用SQL查询的业务数据表数量太大，查询超时
- 针对查询条件所使用的字段添加索引，减少扫描行数。
- 在数据库中增加定时任务，定时计算所需要的业务指标并更新结果表。DataV组件直接查询结果表的数据，不需要在每次组件获取数据时，再次执行SQL查询。
API接口内部业务调用链路较长，查询超时
- 为API服务设计缓存空间，针对常用的数据进行高效缓存，减少多次调用读取耗时。
- 优化调用链路，将可以并行调用的过程并行化处理，压缩接口总时间。
- 增加数据中间层，将多次接口调用的中间链路复用，减少系统消耗。
总体来说，如果读取数据源超过了DataV的超时时间，就意味着查询数据的方式较为复杂，可以通过优化查询时间的方式来处理。具体的优化方案要结合查询本身的技术特征、业务数据的逻辑关系以及相关技术框架等来考虑和设计。
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