400W+的数据，添加了普通索引，select SUM( "flows" ) from...

面对您提到的查询性能问题，有几个可能的原因和优化方向，尤其是针对Phoenix HBase这样的列式存储数据库。请注意，我的建议基于通用知识和最佳实践，并未直接访问或分析您的具体环境。

1. 索引效率：虽然您提到了已经添加了普通索引，但需要注意的是，在Phoenix中，索引的选择性和设计对查询性能至关重要。如果user_id字段的值分布非常广泛（即高度唯一），那么索引可能会更有效。但如果该字段值重复度高，索引可能不会带来显著提升。确认索引是否真正覆盖到查询条件和聚合字段是关键。

2. 数据分区：对于大规模数据集，合理的数据分区策略可以极大提高查询速度。确保您的表根据查询模式进行了适当分区，比如按user_id进行分区，这样可以直接定位到相关分区而无需全表扫描。

3. 使用二级索引：Phoenix支持二级索引，这在需要执行非主键列上的查询时特别有用。如果您正在通过user_id筛选并聚合其他列（如flows），考虑创建一个包含user_id和flows的复合索引，这能直接从索引中获取聚合结果，避免回表操作。

4. 查询优化：检查是否有其他方式来优化SQL语句，例如，确保没有不必要的JOIN操作，或者尝试使用更高效的聚合函数或查询策略。

5. HBase配置：HBase的配置参数，如Region大小、缓存设置等，也会影响查询性能。确保您的集群配置是根据工作负载优化的，特别是读取缓存（BlockCache）和MemStore的大小。

6. 资源与负载：检查集群的资源分配情况，包括CPU、内存和I/O带宽。高并发查询或资源不足也可能导致查询变慢。

7. Phoenix查询引擎调优：Phoenix提供了多种查询引擎（如Tez, Spark等），选择合适的查询引擎有时也能显著提升性能。

8. 监控与日志分析：利用Phoenix和HBase的监控工具，如HBase的Metrics和Phoenix的Query Log，来诊断查询慢的具体原因，看是否存在特定的瓶颈，如网络延迟、磁盘I/O等待等。

综上所述，解决这个问题可能需要综合考虑数据模型设计、索引策略、系统配置以及查询优化等多个方面。建议逐一排查并测试，以找到最有效的解决方案。