筛选器优化

你是不是经常碰到这种情况：进入报告筛选器都会加载很长时间，每次都很焦虑？本文将会介绍几种常用的筛选器优化方法。

我们首先要理解每次筛选器加载都是一次查询，从数据的角度筛选器跟图表没有区别，但是筛选器的设计不同，我们可以支持一些定向优化。接下来从数据查询，计算优化，产品使用三个方式进行讲解。

1、筛选器一般作用在维度上，数据一般是有限的，例如订单表里的城市字段，如果设置列表筛选器直接进行筛选，要对订单表中每行信息进行扫描，再进行去重获取到最后列表，这个过程是非常缓慢并且十分消耗性能，所以可以将所需维度值单独抽取出来，创建一个新的模型，在报告上通过跨模型筛选实现数据过滤。

2、很多时候日期字段是以字符串或者数值类型存储在数据库中，我们在BI上需要将该字段转换为日期进行数据筛选，产品的默认策略是每次查询时都会应用日期转换函数，这个函数会造成性能损耗，这时候我们可以主动设置为使用原数据类型进行查询

3、如果你使用的是树形筛选器，鉴于维度值组合太多，产品上支持设置数据预加载，设置预加载之后产品将会提前加载部分数据，这样每次点击筛选器时不需要强制查询，性能会好很多。

4、当然如果数据量确实较大，同时提前计算以及预加载都无法达到用户需求（比方说用户画像分析场景下的用户账号筛选），此时会推荐使用文本筛选器，尽量避免使用列表筛选器。文本筛选器完全通过输入实现数据查询，可以将外部文本上的数据直接粘贴过来实现数据筛选。

5、如果筛选维度可以枚举，此时也可以通过直接设置筛选器的默认值实现数据筛选，此时点击筛选器时产品将不会直接查询，而是直接使用给定的数据进行筛选。

6、最后非常推荐每个筛选器都要设置默认值，设置默认值可以避免进入报告时数据全量查询，节约时间，提高效率