我用MaxCompute访问表格存储，我发现和直接在表格存储用SQL查询比起来速度很慢，这里面会是？

MaxCompute 是一种云原生的数据计算服务，它提供了高效的大数据计算能力和丰富的生态系统，支持使用 SQL 或 Java 等语言进行数据处理和分析。而表格存储是一种基于主键的 NoSQL 数据库，其查询操作是基于主键的 Key-Value 查询，速度非常快。

在使用 MaxCompute 访问表格存储时，由于涉及到跨服务访问和数据传输等操作，可能会存在以下一些原因导致查询速度变慢：

网络传输延迟：由于 MaxCompute 和表格存储是两个不同的云服务，它们之间的数据传输需要通过网络进行，可能会存在一定的网络传输延迟。

数据序列化和反序列化：在 MaxCompute 和表格存储之间进行数据传输时，需要进行数据序列化和反序列化操作，这可能会增加查询的时间成本。

计算资源限制：如果您的 MaxCompute 计算资源有限，可能会影响查询的速度和性能。

数据量过大：如果您查询的数据量非常大，可能会导致查询速度变慢，这时可以考虑使用表格存储提供的多元索引功能进行查询加速。

当使用MaxCompute访问表格存储时，相比直接在表格存储中使用SQL查询，速度较慢可能是由以下原因导致：

1. 数据传输延迟：MaxCompute和表格存储通常位于不同的数据中心，数据在两者之间的传输需要经过网络。这会引入额外的网络延迟，导致查询速度较慢。

2. 跨计算引擎查询：MaxCompute和表格存储是不同的计算引擎，它们之间存在不同的数据存储和计算模型。在进行跨引擎查询时，需要进行数据转换和适配，这可能会增加查询时间。

3. 数据规模和分区设计：如果表格存储中的数据量非常大，并且没有合理的分区设计，MaxCompute在进行全表扫描时可能需要更多的计算资源和时间，导致查询速度下降。

4. 并发限制：MaxCompute对任务并发数有一定的限制，如果同时有其他任务在执行，可能会影响查询的性能。

5. 数据预热：如果从刚开始使用MaxCompute访问表格存储，查询性能可能较低，因为需要建立相应的元数据信息和缓存。随着使用时间的增长，性能往往会得到改善。

为了优化MaxCompute访问表格存储的性能，您可以考虑以下几个方面：

• 合理设计数据分区：根据查询需求和数据特点，合理划分表格存储的分区键和排序列，以便利用MaxCompute的分区查询功能来加速查询。

• 优化SQL语句：通过调整查询条件和使用索引等方式，优化SQL语句的执行计划，从而提高查询性能。

• 考虑数据预热：在实际使用前，可以先对数据进行一些常用查询的预热操作，以建立元数据信息和缓存，提高后续查询的响应速度。

• 提高并行度：根据数据量和集群资源，适当提高MaxCompute任务的并行度，以加快查询速度。

使用MaxCompute访问表格存储相较于直接在表格存储中使用SQL查询速度较慢的原因可能有几个方面：

数据传输时间：MaxCompute访问表格存储时，需要先将数据从表格存储中读取到MaxCompute的集群中，然后再进行计算和处理。这个过程中涉及到数据的传输时间，如果数据量较大或者网络延迟较高，就会导致访问速度变慢。 数据处理时间：MaxCompute在进行数据处理时，需要将数据切分为小块进行并行处理，这个过程中涉及到数据的切分、传输和合并等操作，如果数据量较大或者数据处理逻辑较复杂，就会导致处理时间变长，从而影响访问速度。 硬件配置：MaxCompute的集群硬件配置也会影响访问速度。如果集群的硬件配置较低，或者内存、CPU等资源不足，就会导致访问速度变慢。 查询优化：对于MaxCompute查询，需要编写合适的查询计划和优化策略来提高查询性能。如果查询计划不够优化，或者没有采用合适的优化策略，就可能导致查询速度变慢。 针对以上问题，可以采取以下优化措施来提高MaxCompute访问表格存储的速度：

优化数据传输：可以通过优化数据传输路径、使用高速网络设备、增加网络带宽等方式来减少数据传输时间。 优化数据处理逻辑：可以通过优化数据处理逻辑、减少数据处理量、采用更高效的数据处理算法等方式来提高数据处理效率。 优化硬件配置：可以通过升级硬件配置、增加计算节点数量、增加内存等方式来提高集群的计算和存储能力。 优化查询计划：可以根据实际业务需求，编写更优化的查询计划，避免全表扫描等低效操作，从而提高查询效率。 使用缓存：对于频繁查询的数据，可以使用缓存技术来减少查询次数，提高查询性能。 综上所述，MaxCompute访问表格存储相较于直接在表格存储中使用SQL查询可能存在一定的性能差异，但可以通过优化措施来提高访问速度和性能。

当前确实odps那面更慢，ots 的sql调用的应该更偏低层，此回答整理自钉群“表格存储技术交流群”