数据预聚合如何提高查询性能？

数据预聚合通过存储从原始、详细数据中派生的预计算汇总信息（如总和、计数、平均值）来提高查询性能。系统无需在查询时扫描大量详细记录，而是可以快速检索这些紧凑的预计算聚合数据。这在商业智能（BI）、分析仪表板和大规模数据分析中至关重要，因为用户经常需要汇总的见解，而非单个记录。 其核心原则是在数据加载或计划处理（如ETL/ELT作业）期间计算聚合，并将其单独存储。关键特性包括大幅减少扫描的数据量（I/O）、最小化查询期间的复杂计算（CPU），以及优化存储以适应读密集型聚合工作负载。这种方法从根本上加速了涉及分组（GROUP BY）和聚合函数的联机分析处理（OLAP）查询，使交互式数据探索成为可能。 要实施数据预聚合，需识别涉及分组和聚合的频繁、运行缓慢的分析查询。定义所需的聚合级别（如时间、类别等维度）和度量值（如总和、计数等）。在数据摄取或刷新周期中创建物化视图、聚合表，或利用数据库功能（如cube/rollup）。这通过为决策提供更快的见解、提高仪表板响应速度、减少生产数据库的查询负载以及降低基础设施成本，从而带来显著的业务价值。