• 零售行业针对各个门店的监控日报，可能有几千个用户访问，有不同的行级权限，可能存在早晨8点高并发的可能性。
• 电商活动场景中，在指定一段时间内有大量用户同时访问同一仪表盘，且用户之间有不同的数据权限。

2.1 数据准备

（1）由于是相对固化的监控场景，并且要求高并发，建议指标提前汇总好，可在数仓提前加工好ads层的表然后抽取到BI平台，或者通过产品的可视化建模构建好结果数据，仪表盘/可视化查询功能直接查询结果数据。尽量不用从明细数据直接通过可视化查询汇总，高并发的情况下性能会比较受影响。

（2）筛选条件的字段配置主键，提升查询性能

![](https://lf3-volc-editor.volccdn.com/obj/volcfe/sop-public/upload_75d9d226cf7ca6f0d47ad5b564051455)

（3）可能业务上需要看的数据比较多，基于指标的异常可能还需要做问题拆解。因为人的注意力都是有限的，比较好的方式是总分结构。核心是一张监控日报，呈现最核心数据，当部分业务域数据看起来有异常，可通过跳转的方式进行详情页面查看更多的维度和更详细的数据。而不是一股脑把数据平铺给用户。

（4）核心报表的图表个数建议进行控制，并不是数据越多越好，而是高度凝练到用户需要看到的数据

（5）如果有表格，请添加分页，用户也无法一眼看很多很多行数据的

（6）每个图表上呈现的数据建议控制条数，考虑数据可读性

（7）核心报表中的图表查询时间尽量控制在1秒以内