如何确保数据仓库中即席查询的性能？

临时查询是不可预测的、用户定义的请求，数据仓库必须高效处理这些请求以支持及时决策。当分析师在预定义报告之外探索数据时，性能至关重要，这会直接影响探索性分析或计划外调查期间的业务敏捷性。 确保性能依赖于核心策略：列式存储可减少部分扫描时的I/O；分区通过按时间范围或类别拆分来限制数据处理；索引（尤其是过滤索引或覆盖索引）用于加速谓词处理。物化视图预先计算复杂的聚合或连接，以实现更快的检索。资源治理管理并发用户负载，而优化的统计信息使查询优化器能够生成高效的执行路径。 关键步骤包括采用高性能架构（例如星型架构）、实施分区和列式存储、利用物化视图进行频繁的复杂计算、创建特定任务索引、定期更新统计信息、实施资源池进行工作负载管理，以及分析慢查询以识别优化机会。这确保了响应迅速的探索性分析，而这对数据驱动的洞察至关重要。