云原生数据仓库AnalyticDB 基于某几个partition 进行聚合计算他的效率高吗？

行存表运算效率肯定不如列存表来得高，此回答整理自钉群“云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版交流群”

云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版使用行存表，在数据量较大的情况下，基于某几个partition进行聚合计算，他的效率高不高，实际上取决于多个因素。以下是一些可能影响效率的关键因素：

1. 数据大小和分区数量：数据量和分区数量对聚合计算的效率有很大影响。一般来说，较大的数据量和较少的分区可以提高计算效率，因为每个分区需要处理的数据量相对较少。然而，也需要根据具体情况进行权衡，因为过大的数据量可能会导致单节点处理能力受限，而分区过多可能会导致跨节点通信开销增大。
2. 计算能力和优化：AnalyticDB PostgreSQL版的计算能力和优化算法也会影响聚合计算的效率。该数据库引擎通常具有高效的计算引擎和优化算法，可以自动选择合适的计算策略，从而提高计算效率。
3. 数据访问模式：数据的访问模式也会影响聚合计算的效率。如果聚合计算涉及到的数据在内存中缓存良好，并且数据访问模式相对稳定，那么聚合计算的效率可能会更高。
4. 并发处理：如果需要处理的分区数量较大，可以考虑使用并发处理来提高效率。AnalyticDB PostgreSQL版通常支持并发处理，可以将任务分配给多个节点或线程同时执行，从而提高整体计算效率。

综上所述，云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版使用行存表，在数据量较大的情况下，基于某几个partition进行聚合计算的效率高不高，需要根据具体情况进行评估和优化。建议在具体场景中进行测试和调优，以获得最佳性能。

云原生数据仓库AnalyticDB（基于阿里云的ADB分析型数据库）在基于某些partition进行聚合计算时，其效率取决于多个因素，包括partition的数量、数据量、聚合操作的复杂度等。通常情况下，使用partition可以提高查询效率，因为partition可以将数据分散到多个节点上进行处理，从而减少单个节点的负担。
然而，在实际应用中，要实现高效地基于partition进行聚合计算，需要注意以下几点：

1. 合理设置partition数量：过多的partition可能会导致数据在节点之间的传输开销过大，从而降低整体效率；过少的partition可能会使得单个节点的负担过重，影响查询性能。因此，需要根据实际数据量和查询需求来合理设置partition数量。
2. 使用合适的聚合函数：根据查询需求，选择合适的聚合函数（如SUM、AVG、MAX、MIN等）进行计算。同时，可以考虑使用分布式聚合函数，以充分利用集群资源。
3. 优化查询语句：在编写查询语句时，可以使用索引、分区裁剪等技巧，减少不必要的数据扫描，提高查询效率。
4. 调整系统参数：根据实际情况，调整ADB分析型数据库的系统参数，如调整缓存大小、连接数等，以提高系统性能。
   总之，基于partition进行聚合计算在某些情况下可以提高效率，但需要根据具体场景和需求来调整优化。在实践中，可以尝试不同的策略，以找到最适合的解决方案。

云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版使用行存表的效率取决于多个因素，例如表的大小、分区键的选择、索引的使用、查询的类型等。一般来说，如果表的数据量较大，基于某几个分区进行聚合计算的效率会比全表扫描要高，因为分区可以减少数据的读取量和网络传输量。但是，如果分区键的选择不合理，导致数据分布不均匀，或者查询涉及到多个分区键之间的join操作，那么分区的效果可能会降低。此外，行存表相比于列存表，更适合于OLTP类型的负载，即频繁的插入、修改、删除和点查询操作，而不是OLAP类型的负载，即复杂的分析和聚合查询操作。因此，如果表的主要用途是进行OLAP查询，建议使用列存表，或者使用行列混合存储的方式，以提高查询性能。

在使用行存表的情况下，对于基于某几个partition进行聚合计算的效率主要取决于以下几个因素：

1. 分区的数量和大小：如果分区数量过多或者单个分区的数据量过大，都可能会影响查询的效率。
2. 查询是否能够有效利用索引：如果查询能够利用到合适的索引，那么查询效率将会得到提升。
3. 数据的分布情况：如果需要查询的数据在不同的分区中的分布不均匀，也会影响到查询效率。
4. 查询语句的复杂程度：查询语句越复杂，查询所需的时间也就越长。