云数据仓库ADB 每次出来的数据都不一致，怎么解决这个问题？

请参考文档[[1]](https://help.aliyun.com/zh/analyticdb-for-mysql/product-overview/overall-architecture针对您提到的在ADB上对2000万行数据进行分页查询速度慢的问题，主要原因是使用ORDER BY id时需要对大量数据进行排序，尤其是在未使用有效索引的情况下，这会显著增加查询的复杂性和时间。为解决此问题，您可以考虑以下几种方法：

创建索引：为id列创建一个索引（如果尚未创建）。索引能够加速排序操作，尤其对于大数据量的分页查询效果明显。在ADB中，可以为经常用于排序或过滤条件的列创建合适的索引，以提高查询效率。请参考数据建模文档：数据建模。

使用覆盖索引：如果可能，尽量使分页查询仅从索引中获取所需数据，避免回表操作。为此，可以尝试创建一个包含所有查询结果字段的复合索引（包括id和其他查询涉及的列），这样在排序过程中无需访问主表数据，从而提高查询速度。请确保索引设计符合查询需求，并遵循索引最佳实践。

合理设置分页大小：适当减小每页的记录数，降低每次查询需要排序的数据量。虽然这可能会增加用户翻页次数，但对于改善查询性能有显著作用。需根据实际业务需求平衡分页大小与响应速度。

使用延迟关联：如果您的查询涉及到复杂的JOIN操作，可以尝试将排序和分页操作放在最后执行，即先完成其他JOIN和筛选操作，再对结果集进行排序和分页。这种策略有助于减少参与排序的数据量，从而提高查询效率。

利用LIMIT优化：在执行分页查询时，结合OFFSET和LIMIT子句，并尽可能减少OFFSET值。随着OFFSET值增大，查询效率会逐渐下降。若用户需要跳转到较后页，可采用“记住上次查询的最大id”的方式，然后在下一次查询时使用WHERE id > last_seen_id结合LIMIT来替代大OFFSET值，以提高查询效率。

监控与调优：持续监控查询性能，利用ADB提供的性能诊断和调优功能，如慢查询诊断、SQL模板分析等，来识别和优化性能瓶颈。请参阅相关文档：诊断与优化、SQL诊断。

通过上述方法的综合运用，可以有效地改善在ADB上对大量数据进行分页查询的性能问题。同时，结合业务特点和数据规模，定期评估和调整数据库设计及查询策略，以保持良好的查询效率。)，其中的<湖仓版（3.0）>一节

此回答整理自钉群“云数据仓库ADB-开发者群”