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数据源读取时间超时的优化思路

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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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