最佳方法选择

Harbr 的 BI 团队每天早上都会对 logistics.shipments 运行相同的 5 个聚合查询——按区域汇总 credits、按月份统计承运商占比、按仓库计算平均 delivery_days，以及另外两个。每个查询都会扫描 2 亿行数据，并在 Medium 仓库上耗时约 60 秒。已基于 region 和 dispatch_date 建立聚簇，且 Query Profile 确认修剪（pruning）有效。底层数据通过夜间的 COPY INTO 加载每日更新一次。

团队希望在不扩容仓库的情况下，实现仪表板亚秒级响应。您认为哪种优化方法最合适？