你好，请教一下，ADB的查询优化有什么参考的思路吗

ADB是阿里云推出的云原生分布式关系型数据库，它的查询优化主要涉及到以下几个方面：

索引优化：索引是提高查询效率的重要手段，要根据业务场景选择合适的索引，同时监控索引的使用情况，进行调整和优化。

SQL语句优化：对于复杂的SQL语句，可以优化逻辑结构和算法，减少无效计算和数据读取，从而提高查询性能。

数据分布和分片策略：数据分布和分片缩短了数据访问路径，减少了跨节点的网络开销，提高了查询效率。

集群调优：在大规模分布式数据库应用中，需要考虑集群规模、节点负载均衡、故障恢复等因素，进行集群调优，提高系统的稳定性和性能。

容量规划和资源利用率：合理规划容量和资源利用率可以最大化利用硬件资源，减少硬件成本，提高系统性能。

以上是ADB查询优化的一些思路，具体优化方案需要根据具体业务场景和实际情况进行制定和调整。

参考一下： 数据查询最佳实践：https://help.aliyun.com/document_detail/193723.html?spm=a2c4g.128512.0.0.27c2a262Ey32kb 典型慢查询：https://help.aliyun.com/document_detail/187559.html?spm=a2c4g.92664.0.i2，此回答整理自钉群“云数据仓库ADB-开发者群”

以下是一些AnalyticDB查询优化的思路：

1. 避免使用SELECT *，不必要的数据查询会增加查询时间和资源开销。

2. 避免在查询语句中使用子查询，可以在查询前进行预处理，减小查询开销。

3. 确保表中建立了适当的索引，特别是在数据表中频繁使用的列或在WHERE或JOIN语句中使用的列。

4. 避免在SELECT语句中使用函数，如MAX，MIN，SUM等，这些函数需要在整个数据集上进行操作，消耗大量的资源，可以考虑使用复合索引来提高查询效率。

5. 如果可能的话，可以使用分区表，这将显著减少查询的数据量。

6. 尽可能避免使用JOIN，特别是在大型表上，可以使用子查询和子句来代替JOIN操作。

7. 可以使用连接池和缓存来减少数据库连接的时间和资源开销。

8. 定期进行数据清理，删除未使用的数据，避免数据表过大导致查询开销过大。