当您使用大量数据时，可能始终会有某些操作执行起来需要耗费一些时间。但是，有了 Spotfire，您无需担心便可尝试不同的选择。如果某一操作可能需要花费较长时间，您随时可以取消该操作。如果您不想等待计算完成，则可以撤消操作，或者切换到不同选择（例如切换到轴上包含较少唯一值的列）。

但是，如果您在使用较大数据表并且想要提高分析的性能，这里向您提供一些有用提示：

图表和分析

• 将聚合图表用作起点，并将详细图表仅用于较小已筛选的数据部分。分析中的很多图形元素将需要一些时间才能呈现出来。这对不允许硬件加速的 Web 客户端尤其重要。
• 考虑一下，为了看到相同内容，是否有一些可选方法来可视化您的数据。您是否可以使用不同的图表类型？或部分聚合数据？例如，可使用合并来聚合散点图中的标记，并且仍允许您查看分发。使用合并滑块您可以增加显示的标记数量，除非其花费太长时间而无法进行更改。
• 在交叉表等中排序需要花费一些时间。
• 隐藏或删除未使用的筛选器（除非不得不创建，否则不要创建外部列的筛选器）。
• 在使用包含很多唯一值的列时，使用列表框筛选器或文本筛选器而不是项目筛选器。项目筛选器即使没有使用，其显示所需的时间也较长。如果您有较旧的分析文件对这些类型的列使用项目筛选器，则可以手动将筛选器类型更改为列表框或文本筛选器，并再次保存文件。
• 有些类型的聚合较其他聚合花费时间更长。例如，如果可能使用平均值而不是中值。
• 使用数据类型 real 而不是 currency。currency 格式化程序可应用于 real 数据类型。
• 建议使用“筛选器”面板或“分析中的数据”浮出控件而不是向文本区域添加很多筛选器。文本区域中的许多筛选器可使分析看似反应更慢。
• 文本区域中的计算的值（标签）和迷你图可能也会导致分析反应较慢。
• 对包括 OVER 在内的所有表达式使用聚合后表达式，因为对已聚合的视图执行计算时计算会更为快速。

硬件

• 如果可能（当数据或分析存储在磁盘上时），使用快速的固态驱动器 (SSD)。
• 使用较大数据卷时，不要在同一计算机中运行其他应用程序。

加载数据

• 在类别列中使用排序输入。
• 从 SBDF 文件加载数据比从 TXT 加载更为快速。
• 如果数据为高和窄的格式而不是短和宽的格式，则您可能会获得更佳性能。
• 在将数据导入到 Spotfire 之前从其删除无效值。
• 如果打算从外部数据源导入数据，请在导入前尽可能限制所选的数据。这会增大导入成功几率。

数据导出

• 从数据表而不是可视化表中导出数据。
• 导出到 SBDF 而不是 TXT。

Web 客户端

• 如果可能，请避免使用包含许多图形元素的图表。
• 如果可能，使用计划的更新。

偏好（仅限内部部署）

• 使用已安装客户端的管理员可以修改 MarkingWhereClauseLimit 或 MarkingInQueryLimit 偏好（在“工具” > “管理器” > “偏好” > “DataOptimization”下）。使用下限，所允许的标记查询的复杂性也会降低。这在使用外部数据源时很重要。有关详细信息，请参见DataOptimization 偏好。
• 关闭筛选器的自动创建功能。对于“数据”画布“设置”中的特定数据表以及“工具” > “选项” > “文档”下的所有新的内存中数据表（仅限已安装的客户端），可将此功能关闭。

API

• 基于迭代器的数据访问优先于随机访问。使用 DataRowCursor API:s 优先于 GetValue(rowindex) 样式 API:s。
• 在使用自定义比较程序时请务必小心，根据其使用情况，它们可能会变为瓶颈。考虑该问题是否无法通过其他方式解决。
• 如果事情进展缓慢并且您正在使用旧的自定义扩展名，请查看是否可进行重构或者是否可删除某些耗时的步骤。有些 API:s 天生缓慢，并且旧代码可能会受益于某些重构。尝试不使用任何扩展名进行加载，查看其中一个是否为罪魁祸首。