小伙伴们大家好啊，数据集开启缓存后，只要报表被访问过，则在预设的缓存时间内，其他人再访问报表时，系统无需查询即可直接显示报表数据，为此Quick BI报表为大家提供了“查询缓存”功能。
在数据集列表中，选择目标数据集并配置缓存时间，您可以选择跟随全局缓存策略或自定义设置缓存时间。
希望这个小技巧对大家有帮助，让我们一起享受更高效便捷的数据分析体验吧！【详情请点击这里】
更多产品小贴士，请点击订阅Quick BI 智能商业分析社区
【产品小贴士】: Quick引擎之查询缓存
2025-05-15
82
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
简介：
Quick引擎之查询缓存
目录
相关文章
|
3月前
|
缓存
NoSQL
关系型数据库
WordPress数据库查询缓存插件
这款插件通过将MySQL查询结果缓存至文件、Redis或Memcached，加速页面加载。它专为未登录用户优化，支持跨页面缓存，不影响其他功能，且可与其他缓存插件兼容。相比传统页面缓存，它仅缓存数据库查询结果，保留动态功能如阅读量更新。提供三种缓存方式选择，有效提升网站性能。
70
1
1
|
10月前
|
敏捷开发
缓存
测试技术
阿里云云效产品使用合集之缓存怎么设置
云效作为一款全面覆盖研发全生命周期管理的云端效能平台，致力于帮助企业实现高效协同、敏捷研发和持续交付。本合集收集整理了用户在使用云效过程中遇到的常见问题，问题涉及项目创建与管理、需求规划与迭代、代码托管与版本控制、自动化测试、持续集成与发布等方面。
141
0
0
|
8月前
|
存储
缓存
索引
从底层数据结构和CPU缓存两方面剖析LinkedList的查询效率为什么比ArrayList低
本文详细对比了ArrayList和LinkedList的查询效率，从底层数据结构和CPU缓存两个方面进行分析。ArrayList基于动态数组，支持随机访问，查询时间复杂度为O(1)，且CPU缓存对其友好；而LinkedList基于双向链表，需要逐个节点遍历，查询时间复杂度为O(n)，且CPU缓存对其帮助不大。文章还探讨了CPU缓存对数组增删操作的影响，指出缓存主要作用于读取而非修改。通过这些分析，加深了对这两种数据结构的理解。
138
2
2
|
10月前
|
存储
缓存
关系型数据库
|
11月前
|
缓存
NoSQL
Serverless
函数计算产品使用问题之如何使用Redis作为缓存插件
阿里云Serverless 应用引擎（SAE）提供了完整的微服务应用生命周期管理能力，包括应用部署、服务治理、开发运维、资源管理等功能，并通过扩展功能支持多环境管理、API Gateway、事件驱动等高级应用场景，帮助企业快速构建、部署、运维和扩展微服务架构，实现Serverless化的应用部署与运维模式。以下是对SAE产品使用合集的概述，包括应用管理、服务治理、开发运维、资源管理等方面。
165
8
8
|
10月前
|
存储
缓存
NoSQL
|
10月前
|
缓存
关系型数据库
MySQL
【缓存大对决】Memcached VS MySQL查询缓存，谁才是真正的性能之王？
【8月更文挑战第24天】在现代Web应用中，缓存技术对于提升性能与响应速度至关重要。本文对比分析了Memcached与MySQL查询缓存这两种常用方案。Memcached是一款高性能分布式内存对象缓存系统，支持跨服务器共享缓存，具备灵活性与容错性，但受限于内存大小且不支持数据持久化。MySQL查询缓存内置在MySQL服务器中，简化了缓存管理，特别适用于重复查询，但功能较为单一且扩展性有限。两者各有所长，实际应用中可根据需求单独或结合使用，实现最佳性能优化。
350
0
0
|
10月前
|
缓存
Java
数据库连接
|
10月前
|
SQL
缓存
监控
实时计算 Flink版产品使用问题之怎么手动清理缓存或废弃文件
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架，广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器，提供了一套全面的解决方案，以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点，使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
209
0
0
|
10月前
|
缓存
数据库
SQL
热门文章
最新文章
1
Redis+Caffeine构建高性能二级缓存
2
美团面试：MySQL有1000w数据，redis只存20w的数据，如何做 缓存 设计？
3
基于Spring Data Redis与RabbitMQ实现字符串缓存和计数功能（数据同步）
4
HarmonyOS5云服务技术分享--云缓存快速上手指南
5
为什么会形成缓存雪崩？缓存雪崩解决方案
6
.NET 6中Startup.cs文件注入本地缓存策略与服务生命周期管理实践：AddTransient, AddScoped, AddSingleton。
7
加速LLM大模型推理，KV缓存技术详解与PyTorch实现
8
SpringBoot集成Ehcache缓存使用指南
9
HTTP缓存策略的区别和解决的问题
10
Redis：现代服务端开发的缓存基石与电商实践-优雅草卓伊凡
1
.NET 6中Startup.cs文件注入本地缓存策略与服务生命周期管理实践：AddTransient, AddScoped, AddSingleton。
31
2
美团面试：MySQL有1000w数据，redis只存20w的数据，如何做 缓存 设计？
164
3
为什么会形成缓存雪崩？缓存雪崩解决方案
36
4
HarmonyOS5云服务技术分享--云缓存快速上手指南
45
5
Redis+Caffeine构建高性能二级缓存
174
6
基于Spring Data Redis与RabbitMQ实现字符串缓存和计数功能（数据同步）
92
7
Redis：现代服务端开发的缓存基石与电商实践-优雅草卓伊凡
50
8
SpringBoot集成Ehcache缓存使用指南
92
9
HTTP缓存策略的区别和解决的问题
56
10
加速LLM大模型推理，KV缓存技术详解与PyTorch实现
186