递归查询在数据报表自动化生成中可能会导致性能问题，因为它可能会产生大量的重复计算和不必要的数据传输。为了优化递归查询，可以采取以下策略：
使用缓存：将已经计算过的结果存储在缓存中，以便在后续请求中直接使用，从而避免重复计算。这可以显著提高性能，特别是在处理大量重复数据时。
分页查询：通过限制每次查询返回的数据量，可以减少数据传输的开销。这样，可以在每次查询时只处理一部分数据，从而提高性能。
使用索引：确保数据库表中的关键字段已经建立了索引，这样可以加快查询速度。
优化查询语句：尽量减少查询中的计算和连接操作，避免使用复杂的子查询和多表连接。可以考虑使用视图或者存储过程来简化查询语句。
并行处理：如果可能的话，可以将查询任务分解成多个子任务，并在多个线程或进程中并行处理。这样可以利用多核处理器的优势，提高性能。
数据预处理：在生成报表之前，可以对数据进行预处理，例如计算汇总值、排序等。这样可以减少实时查询的复杂性，提高性能。
使用批处理：将多个查询合并成一个批处理操作，可以减少数据库服务器的响应时间和网络传输开销。
选择合适的数据库类型：根据数据处理需求选择合适的数据库类型，例如关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）或NoSQL数据库（如MongoDB、Redis）。不同类型的数据库在性能和扩展性方面有不同的优势。
数据分区：对于大型数据表，可以考虑使用数据分区技术，将数据分布到多个物理存储设备上。这样可以提高查询性能，特别是在处理大量数据时。
定期更新统计信息：数据库管理系统通常会收集表的统计信息，以便优化查询性能。定期更新这些统计信息可以确保查询优化器基于最新的数据进行决策。
通过采用这些优化策略，可以显著提高递归查询在数据报表自动化生成中的性能。
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