请问ots表有点大，现在是通过外表查询的除了用sql还有其他方法优化嘛？

针对您的问题，确实有其他方法可以优化查询大表的操作，以减少资源消耗并提高效率。考虑到您每天大约有100万条数据，半年（约180天）的查询涉及大量数据，以下是一些建议：

1. 使用多元索引：

   • 多元索引能够提供高效的查询性能，尤其是在进行统计聚合操作时。您可以根据查询需求创建一个或多个覆盖所需查询字段的多元索引。利用这些索引，可以在毫秒级返回所需的统计数据，如总行数。
   • 创建多元索引后，通过其全匹配查询或统计聚合接口来快速获取数据总量。

2. 分批处理与时间范围优化：

   • 如果查询特定时间段的数据，考虑将半年的数据分成多个小时间段进行查询，比如按月或按周分批查询，然后汇总结果。这样可以避免一次性扫描大量数据导致的性能瓶颈。

3. 调整查询策略：

   • 确保查询条件尽可能利用分区键或二级索引，避免全表扫描。如果当前查询没有利用到索引，尝试修改查询逻辑，使其能命中索引，从而减少扫描行数。

4. 数据预计算与缓存：

   • 对于频繁查询且不经常变化的统计信息（如半年数据总量），可以在每天数据加载完成后，预先计算并存储结果到一个轻量级表或缓存系统中（如Redis）。这样，日常查询可以直接从缓存中读取结果，减少对大表的直接访问。

5. 优化SQL查询：

   • 虽然您提到已使用SQL查询，但确保SQL语句尽量简洁高效，避免使用复杂的联接、子查询等，这些都可能增加执行时间和资源消耗。

6. 监控与调优：

   • 利用阿里云表格存储提供的监控工具，监控查询性能和资源使用情况，根据实际情况适时调整索引策略或查询方式。

综上所述，结合多元索引、分批查询、优化查询策略、预计算与缓存以及持续监控调优，可以有效提升对大表查询的效率，降低资源占用。