历史版本19 :BI性能优化 返回文档
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1. 为什么要进行性能优化编辑
在使用 FineBI 时，可能会出现以下情况影响使用。
访问仪表板时加载时间很长
频繁访问大数据量仪表板占用了过多的服务器内存而导致内存溢出
过多的用户并发访问的时候服务器承受压力过大导致服务器崩溃
频繁地出现请求超时
更新时间长、更新报错、更新卡住
若出现以上现象，说明需要进行性能优化来提高 BI 的使用体验。
2. 影响性能的因素编辑
当系统出现性能问题时，首先应分析是什么原因导致缓慢再分析如何改进。
2.1 服务器性能
FineBI 作为纯 Java 软件，集成至服务器的 BI 会继承服务器的资源。服务器的虚拟内存、连接池的设置等等往往会导致很多性能问题。
2.2 数据准备
在制作自助数据集时， 左右合并 N:N 可能会出现数据膨胀从而导致更新失败或者更新耗时长的问题。
SQL 数据集的预览速度影响更新速度，可能导致取数预览缓慢，引起更新卡住等问题。
2.3 仪表板制作
在制作仪表板时，若制作的图表层级过多或者分组过多，或者单张仪表板制作组件数超过 30 个，就会引起仪表板展示速度缓慢。
3. 如何进行性能优化编辑
3.1 服务器性能优化
| 优化方法 | 文档 |
|---|---|
| 设置合理的服务器配置 | FineBI 服务器配置推荐 |
| 配置宕机风险参数 | 修改 FineBI 配置参数 |
| 若已经出现问题，需检查问题原因并优化 | BI宕机问题排查步骤 |
3.2 数据准备优化
3.2.1 数据处理
规范数据处理方式，左右合并 N:N 场景需要控制使用，注意避免产生大数据量 N:N 关联
3.2.2 数据更新
避免出现大量的单表定时更新，并且更新时间比较分散，尽量使用 全局更新
更新时将同一时间的任务合并，放在一起更新，减少自助数据集重复更新
控制更新频率，减少白天使用系统时进行更新，或者白天使用系统时配置资源池参数
3.2.3 数据使用
实时数据需检查数据库性能，保证数据库取数速度
谨慎使用实时数据：实时数据
3.3 仪表板优化
详情见：仪表板展示速度慢排查步骤
控制仪表板图表层级或者分组
单张仪表板制作组件数不超过 30 个
若对图表大数据分组有要求，可进行 图表大数据 GCC 升级
对大数据量实时数据集建议切换为抽取数据
实时数据的数据库执行速度慢，可优化 SQL 语句或者参考 实时数据中 SQL 参数使用 减少数据量