Airflow dag逻辑的运行时间受多个因素的影响，例如任务的数量、任务的计算复杂度、外部系统的性能等。以下是一些可能影响dag执行时间的代码示例。

1. 外部依赖：如果dag中某些任务依赖于外部系统，那么在这些任务运行期间系统的性能和响应时间可能会影响dag的执行时间。

2. 数据库负载：Airflow使用数据库来存储dag和任务的元数据。如果数据库的负载过高，可能会导致dag的执行时间延长。可以通过使用更高性能的数据库或调整数据库的连接池来解决这个问题。

3. 任务数量和复杂度：在dag中增加任务数量或计算复杂性会导致dag的执行时间增加。要缩短dag的执行时间，可以尝试将任务拆分成更小的任务或使用更高性能的机器。

4. 资源限制：如果dag的运行需要消耗大量资源，例如CPU、内存或网络带宽等，那么这些资源的限制可能会导致dag的执行时间增加。可以增加资源的配额或使用更高性能的机器来解决这个问题。

5. 代码优化：通过优化dag和任务代码，可以减少计算时间和资源消耗，从而缩短dag的执行时间。例如，可以使用更高效的算法、更少的循环次数或更好的并发控制等。

综上所述，优化dag执行时间需要综合考虑多个因素。在实践中，可以通过优化代码、增加资源配额和优化外部系统等方案来缩短dag的执行时间。