最適な最適化手法の選択

Harbrのチームは毎朝、logistics.shipments に対して同じ5つの集計クエリを実行しています。地域別の総クレジット、月別のキャリアシェア、倉庫別の平均 delivery_days など、いずれも2億行をスキャンし、Mediumウェアハウスで約60秒かかります。region と dispatch_date によるクラスタリングはすでに設定済みで、Query Profileでプルーニングが機能していることも確認済みです。なお、基となるデータは毎晩の COPY INTO ロードにより1日1回更新されます。

チームはウェアハウスのサイズを上げずに、ダッシュボードのレスポンスをサブ秒にしたいと考えています。最も適した最適化手法はどれですか？