Как Yandex DataLens решает проблемы с производительностью при работе с большими объемами данных?

Для решения проблем с производительностью при работе с большими объёмами данных в Yandex DataLens рекомендуется:

• Оптимизировать структуру данных в источнике. yandex.cloud Нужно хранить данные в виде, не требующем сложных операций при запросе к ним. yandex.cloud По возможности следует предварительно рассчитывать данные на стороне базы данных. yandex.cloud Также нужно явно объявлять типы данных, чтобы избежать преобразований типов в больших таблицах. yandex.cloud
• Разделять агрегированные данные и детальную информацию по разным таблицам и датасетам. yandex.cloud Это позволит снизить нагрузку на источник при запросе данных. yandex.cloud
• Использовать кэширование часто запрашиваемых данных источника для быстрого доступа к ним. yandex.cloud Для этого в настройках чарта или датасета нужно включить кеш и задать срок его действия (например, 15 минут). wiki.dk-soft.ru
• Ограничивать объём выборки. wiki.dk-soft.ru Можно использовать фильтры по дате или другим параметрам, визуализировать только актуальные или последние данные. wiki.dk-soft.ru
• Разносить нагрузку. wiki.dk-soft.ru Если одновременно работает много пользователей, можно увеличить ресурсы хост-машины (CPU, RAM) или масштабировать через внешние базы данных (например, PostgreSQL на другом сервере). wiki.dk-soft.ru

Перед запуском в эксплуатацию рекомендуется тщательно тестировать производительность дашборда на различных объёмах данных. ssl-team.com