表格存储使用简单的sql查询，大概要200多ms,原生的查询语句就10ms左右？

表格存储是一种基于主键的 NoSQL 数据库，其查询操作是基于主键的 Key-Value 查询，速度非常快。而使用简单的 SQL 查询可能会有一定的性能损失，因为 SQL 查询需要进行语法解析、查询计划生成、执行计划等操作，在某些情况下可能会影响查询性能。

另外，如果您使用的是第三方工具或者数据库客户端进行 SQL 查询，可能会涉及到网络传输、数据序列化等操作，也会影响查询性能。

如果在使用简单的 SQL 查询时，表格存储的查询所需时间大约为 200 多毫秒，而原生的查询语句只需要大约 10 毫秒左右，可能存在以下几个原因：

1. 数据传输延迟：由于表格存储和 MaxCompute 通常位于不同的数据中心或者区域，查询请求可能需要通过网络进行数据传输。这个额外的网络延迟会导致查询速度较慢。

2. 查询引擎差异：MaxCompute 和表格存储是不同的计算引擎，它们具有不同的查询优化策略和执行计划。在进行跨引擎查询时，数据转换和适配也会带来一定的性能开销。

3. 数据规模和索引：如果表格存储中的数据量非常大，并且没有合理设计的索引，MaxCompute 需要进行全表扫描，从而增加了查询时间。同时，如果原生的查询语句在表格存储中使用了索引，可能能够更快地获取结果。

4. 并发限制：MaxCompute 对任务并发数有一定的限制，如果同时有其他任务在执行，可能会影响查询性能。

对于表格存储使用简单的SQL查询需要200多毫秒而原生的查询语句只需要10毫秒左右的情况，可能有以下几个原因：

查询语句优化：SQL查询语句可能存在一些低效的查询方式，例如全表扫描、多重嵌套查询等，这会导致查询速度变慢。可以通过优化查询语句，例如使用索引、减少关联查询等来提高查询效率。 数据量大小：如果查询的数据量较大，那么查询时间也会相应增加。可以通过优化数据结构、减少数据量等方式来减少查询时间。 硬件配置：表格存储的硬件配置也会影响查询速度。如果表格存储的硬件配置较低，或者内存、CPU等资源不足，就会导致查询速度变慢。 网络延迟：如果表格存储和查询客户端之间的网络延迟较大，那么查询时间也会相应增加。可以通过优化网络传输路径、增加网络带宽等方式来减少网络延迟。 针对以上问题，可以采取以下优化措施来提高表格存储的SQL查询效率：

优化查询语句：可以通过优化查询语句，例如使用索引、减少关联查询等方式来提高查询效率。可以使用表格存储提供的EXPLAIN语句来分析查询计划，找出潜在的性能问题并进行优化。 优化数据结构：可以根据实际业务需求，设计合适的数据结构来存储数据，例如使用分区表来减少查询的数据量，或者使用索引来加速查询。 优化硬件配置：可以通过升级硬件配置、增加内存、CPU等方式来提高表格存储的计算和存储能力。 4.优化网络传输：可以通过优化网络传输路径，使用CDN等方式来加速数据传输