报表加载慢、分析卡顿导致思路被打断...常常会给数据分析师造成很大困扰。
不如试试Quick引擎，十亿数据只需0.3秒就可以完成数据分析！
如何选择适合的Quick引擎加速模式？
在数据分析查询的过程当中，遇到以下场景，可以试试Quick引擎的加速功能。
（1） 比较固定的查询模版
比如用于大屏展示的仪表板，这类偏固定展示类的的报表、或者是报表上的筛选项较少，以及筛选项变化范围比较小的数据应用场景， 推荐开启数据集上的缓存功能。用户可以自行设置缓存的有效期，在有效期内，相同的查询会命中缓存，直接返回有效期内第一次查询的结果。
对于该类报表，缓存模式是 Quick BI 最简单有效的加速方式，直接命中缓存，会在毫秒级时间内返回查询结果。
（2） 数据源查询缓慢，同时对数据实时性要求不高，能接受天级别的数据
如果对历史数据进行分析，比如到前一天的数据。这类数据分析需求，可以开启抽取加速。抽取加速默认全表加速，允许用户同步 T-1 的数据，到 Quick 引擎的高性能存储及分析模块中，后续的查询和计算会直接在 Quick 引擎里进行， 在有效提升查询性能的同时，也可以避免查询下发到客户的数据库，减少客户数据库的性能压力。
同时，抽取加速也可以开启智能预计算模式，会对用户的查询历史进行分析， 提前对可能的查询进行预聚合。用户的查询如果命中，则会直接返回聚合结果。 开启 Quick 引擎的抽取加速后，可以做到亿级数据，亚秒级响应。
（3） 客户数仓（如 MaxCompute、Hive）查询缓慢，但是对数据实时性有较高要求
有些用户数据量较大，使用了 MaxCompute 或者 Hive 等作为数据源， 查询性能较低，但同时又需要对当天的最新数据进行分析。这类用户可以在数据集的 Quick 引擎里开启实时加速，通过引擎内置的 MPP 内存计算引擎，对数据进行实时的内存计算，从而达到加速的目的。
免费试用地址：https://www.aliyun.com/product/bigdata/bi
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阿里云数据中台产品矩阵是以Dataphin为基座，以Quick系列为业务场景化切入：
- - Dataphin，智能数据建设与治理
- - Quick BI，数据可视化分析
- - Quick Audience，一站式消费者运营和管理
- - Quick Tracking，全域行为洞察
- - Quick Stock， 智能货品运营
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