提炼设计目标：引入流式宽表加工机制，实时生成适用于数据分析场景的冗余度较高的物理表，从而减少清册查询的表关联开销，使查询性能提升30%以上。优化分三阶段进行：第一阶段着眼于征收查询中的净入库查询和金库对账，解决性能问题；第二阶段对其他清册进行优化，如收入退还书查询、退抵税费情况、税款开票查询和税费欠缴明细清册等；第三阶段对登记、申报、优惠、证明、综合等业务域的清册查询功能进行优化。

设计目标：

引入流式宽表加工机制，实时生成适用于数据分析场景的冗余度较高的物理表，从而减少清册查询的表关联开销，使查询性能提升30%以上。

优化分三阶段进行：

第一阶段：解决征收查询中的净入库查询和金库对账的性能问题。

第二阶段：对其他清册进行优化，如收入退还书查询、退抵税费情况、税款开票查询和税费欠缴明细清册等。

第三阶段：对登记、申报、优惠、证明、综合等业务域的清册查询功能进行优化。

相关问题

优化下面描述：引入流式宽表加工机制，实时生成适用于数据分析场景的冗余度较高的物理表，从而减少清册查询的表关联开销，目标使查询性能提升30%以上。 一是着眼于征收查询中的净入库查询和金库对账，解决性能问题。 二是对其他清册进行优化，包括收入退还书查询、退抵税费情况、税款开票查询和税费欠缴明细清册等。 三是对登记、申报、优惠、证明、综合等业务域的清册查询功能进行优化。

通过引入流式宽表加工机制，实时生成适用于数据分析场景的高冗余度物理表，从而降低清册查询的表关联开销，提高查询性能30%以上。该优化措施主要针对征收查询中的净入库和金库对账，以解决性能问题。同时，还对其他清册查询进行了优化，包括收入退还书查询、退抵税费情况、税款开票查询和税费欠缴明细清册等。此外，还对登记、申报、优惠、证明、综合等业务域的清册查询功能进行了优化。

优化下面描述：通过引入流式宽表加工机制，实时生成冗余度较高、适用于数据分析场景的物理表，从而减少清册查询的表关联开销，使查询性能提升30%以上。 优化工作分三阶段开展： （1）对征收查询中性能问题较为突出的净入库查询、金库对账进行优化。 （2）对征收查询中其他清册进行优化，包括收入退还书查询（含开具和销号）、退抵税费情况、税款开票查询、税费欠缴明细清册等。 （3）对登记、申报、优惠、证明、综合等业务域的清册查询功能进行优化。

引入流式宽表加工机制，实时生成适用于数据分析场景的冗余度较高的物理表，从而减少清册查询的表关联开销，使查询性能提升30%以上。优化分三阶段进行：第一阶段着眼于征收查询中的净入库查询和金库对账，解决性能问题；第二阶段对其他清册进行优化，如收入退还书查询、退抵税费情况、税款开票查询和税费欠缴明细清册等；第三阶段对登记、申报、优惠、证明、综合等业务域的清册查询功能进行优化。