您好，我想问一下表格存储，我想用group by聚合查询，可能需要扫描100w行以上数据，是需要您？

您好，对于表格存储中的聚合查询，如果需要扫描100w行以上的数据，则建议您进行性能评估和优化，以确保查询效率和稳定性。以下是一些可能有用的建议：

确认表格存储的读写能力单元（Capacity Unit，简称 CU）是否足够支持查询。如果您的表格存储 CU 不足，可能会导致查询响应时间过长甚至查询失败。

确认您的查询语句是否合理。对于聚合查询，应该尽量避免使用复杂的查询语句，例如嵌套查询、多表关联查询等。如果查询语句过于复杂，可能会导致查询响应时间过长和查询失败。

确认您的数据模型是否合理。对于聚合查询，应该尽量避免使用大量的分区键和排序键，因为这会增加查询的复杂度和响应时间。如果您的数据模型过于复杂，可以考虑对数据进行拆分和归档，或者使用其他阿里云产品和服务来优化数据存储和查询。

使用表格存储提供的缓存和索引功能来优化查询效率。例如，可以使用表格存储的本地缓存和服务端缓存来加速查询响应时间，或者使用多元索引和全局二级索引来提高查询效率。

对于表格存储来说，当需要使用 GROUP BY 聚合查询时，并且需要扫描超过 100 万行以上的数据量时，可能会带来一些挑战和注意事项。以下是一些相关的考虑因素：

1. 数据量和性能：扫描超过 100 万行的数据量可能会对性能产生影响，特别是在没有合适的索引或分区设计的情况下。大范围的扫描可能涉及大量的数据传输和计算资源消耗。

2. 并发限制：表格存储有一些并发限制和配额，例如每秒读取吞吐量和并行度等。扫描大量数据时，可能需要注意这些限制以避免超过系统的最大容量。

3. 分布式计算：如果需要处理大规模的数据集，您可能需要考虑使用分布式计算框架（如 MaxCompute）来更高效地执行聚合操作。表格存储本身并不是为大规模数据处理而设计的，而是更擅长快速存储和检索数据。

4. 数据模型和索引：合理设计数据模型和索引可以提高聚合查询的效率。根据具体的业务需求，您可以优化存储结构和索引设计，以便更高效地执行 GROUP BY 聚合操作。

综上所述，如果您需要在表格存储中执行 GROUP BY 聚合操作，并且数据量超过 100 万行以上，建议您考虑以下方法：

• 根据业务需求和查询模式，合理设计表格存储的数据模型和索引。
• 使用合适的查询参数和过滤条件，以减少需要扫描的数据量。
• 如果数据量很大并且需要更高的计算性能，可以考虑使用分布式计算框架来处理聚合操作。

实例表索引名，SQL语句单发我下，这边评估下，此回答整理自钉群“表格存储技术交流群”