云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版是不是不建议和行存表进行join？

云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版在设计上优化了对大规模分析查询的支持，物化视图主要用于预计算和加速复杂查询。对于join操作，如果涉及到物化视图和行存表，理论上性能会受一定影响，但具体损失多少取决于数据量、索引情况以及查询复杂度等因素。建议在实际场景下测试验证，合理设计和利用索引、分区等手段优化性能。

云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版创建的物化视图可以和行存表进行JOIN操作，但是在实际使用中，由于行存表和列存表的不同存储方式和组织结构，JOIN操作可能会产生性能损失。

具体来说，在JOIN操作中，行存表需要进行全表扫描，而列存表则可以只扫描相关列，因此如果物化视图和行存表进行JOIN操作，可能会涉及到全表扫描的情况，导致性能损失较大。因此，建议将物化视图和列存表进行JOIN操作以获得更好的性能。

至于具体性能损失的大小，这取决于具体的数据量、查询方式、硬件环境和优化策略等多个因素，需要具体情况具体分析和测试。

物化视图相当于一张普通的表 ，此回答整理自钉群“云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版交流群”

在云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版中，物化视图主要用于预计算查询结果，以提高查询性能。物化视图与行存表进行JOIN操作是否会导致性能损失，以及损失的程度，通常取决于多种因素，包括数据集的大小、查询的复杂度、系统资源的配置等。

首先，物化视图的优势在于：

• 预计算：物化视图存储了查询的结果，而不是查询本身，这意味着当执行查询时，实际上是在访问已经计算好的数据。
• 自动刷新：实时物化视图可以在数据更新时自动同步刷新，保持数据的实时性。

其次，物化视图与行存表进行JOIN时可能存在的问题：

• 维护成本：物化视图需要定期刷新以保持数据一致性，这可能会增加系统维护的复杂性和成本。
• 资源消耗：物化视图会占用额外的存储空间，而且在刷新时会消耗计算资源。
• 性能影响：如果JOIN操作涉及大量数据或者复杂的数据处理，即使是物化视图也可能会遇到性能瓶颈。

最后，关于性能损失的具体数值，通常需要根据实际情况进行测试和评估：

• 测试环境：建议在与生产环境相似的测试环境中进行性能测试。
• 测试方法：可以通过对比相同查询在物化视图和行存表上执行的时间来评估性能差异。
• 分析结果：根据测试结果分析性能损失的原因，如I/O瓶颈、CPU限制或内存不足等。

综上所述，物化视图与行存表进行JOIN操作可能会有一定的性能损失，但具体情况需要通过实际测试来确定。在设计系统时，应当考虑到这些因素，并根据实际情况进行优化。

云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版中，物化视图主要用于预先计算和存储复杂的查询结果，以提高后续查询的性能。