大表上的可变日期过滤器速度太慢

是指在大规模数据表中使用可变日期过滤器时，查询速度较慢的问题。为了解决这个问题，可以采取以下措施：

1. 数据库索引优化：在日期字段上创建索引，可以加快查询速度。可以根据具体的数据库类型和表结构选择合适的索引类型，如B树索引、哈希索引等。
2. 数据分区：将大表按照日期范围进行分区，可以将查询范围缩小到特定的分区，提高查询效率。可以根据数据的特点选择按天、按月、按年等不同的分区策略。
3. 数据预处理：对于频繁查询的日期范围，可以提前计算并缓存结果，避免重复计算，从而提高查询速度。可以使用定时任务或者触发器来实现数据预处理。
4. 数据压缩和归档：对于历史数据，可以进行压缩和归档，减少查询的数据量，提高查询速度。可以使用压缩算法和归档工具来实现数据的压缩和归档。
5. 数据分片和分布式计算：对于超大规模的数据表，可以考虑将数据进行分片存储，并使用分布式计算框架进行查询和计算，以提高查询速度和处理能力。

腾讯云相关产品推荐：

• 云数据库 TencentDB：提供高性能、可扩展的数据库服务，支持自动备份、容灾、读写分离等功能，适用于大规模数据存储和查询场景。详情请参考：腾讯云数据库 TencentDB
• 弹性MapReduce（EMR）：提供大数据处理和分析的云服务，支持海量数据的计算和查询，可用于数据预处理、数据分析等场景。详情请参考：弹性MapReduce（EMR）
• 云分析（Cloud Analysis）：提供数据分析和可视化的云服务，支持对大规模数据进行分析和挖掘，可用于业务数据分析、用户行为分析等场景。详情请参考：云分析（Cloud Analysis）

以上是针对大表上的可变日期过滤器速度太慢的问题的一些建议和腾讯云相关产品推荐。具体的解决方案和产品选择还需要根据实际情况和需求进行评估和选择。