Python 当查询大数据时，超集仪表板表类型是否会被挤压而变慢？

现在我使用superset dashboard（table）来查询详细数据，但是当查询结果超过50K行时，由于浏览器中呈现的数据太大，这会使web浏览器崩溃并且速度很慢，我想如果有任何解决方案可以解决这个问题的话

案例：我使用superset dashboard作为详细数据查询，但是数据行返回到浏览器的行数超过50K，这将导致浏览器崩溃，并且速度较慢

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我认为，如果有任何解决方案，可以控制仪表板下载和显示行限制将是完美的。例如，一旦查询超过500行，浏览器上只显示前500行，当下载为csv时，可以将完整数据集下载到csv。

有几种方法可以优化此设置

数据库级优化：直接评估查询在数据库上运行的时间，并将其与超集进行比较。如果差异不大，那么您需要考虑在DB级别优化查询。理想情况下，您希望将尽可能多的繁重工作推送到数据库

超集级别优化：

a） 元数据库：从sqlite迁移到mysql或 postgres或其他受支持的DB

b） 缓存：看看

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缓存并不能解决我的问题，我只想在查询返回到浏览器时限制数据行。但当我将limit参数设置为500行时，它也将设置下载数据集行限制。所以，我只想设置显示行限制，而不影响下载数据集。例如，在一个5000行的查询中，只显示前500行，下载csv就可以下载完整的数据集