表格存储odps的查询，可以优化吗？

表格存储 ODPS 查询可以通过以下方式进行优化：

使用多元索引：多元索引是表格存储的查询加速工具，可以提供更快的查询速度。通过创建多元索引，可以将常用的查询条件和排序字段预先计算并存储在索引中，从而加速查询操作。建议根据实际的查询需求，创建合适的多元索引，以提高查询性能。

减少查询字段：在查询表格存储数据时，可以只查询需要的字段，避免不必要的数据传输和处理。在 SQL 查询中，可以使用 SELECT 语句中的字段列表，只返回需要的字段数据。

优化查询条件：在查询表格存储数据时，可以优化查询条件，避免全表扫描和不必要的计算操作。在 SQL 查询中，可以使用 WHERE 条件语句，指定查询条件，避免扫描整个表格存储表。

调整数据分片：表格存储是一种分布式数据库，数据存储在多个分片中。通过调整数据分片，可以提高查询的并行度和效率。建议根据实际的查询需求，合理调整数据分片，以提高查询性能。

对于表格存储（Tablestore）和阿里云MaxCompute（原名ODPS）之间的查询操作，可以考虑以下几个优化方案：

1. 选择合适的数据范围：根据查询需求，尽量缩小查询的数据范围。在MaxCompute中进行查询时，使用WHERE子句来过滤不必要的数据，避免全表扫描。

2. 数据分区和索引：在表格存储中，可以通过合理设置分区键和排序列来进行数据划分，从而加快查询速度。同样，在MaxCompute中也可以根据数据特点和查询需求设置分区策略，以提高查询性能。此外，将常用的查询字段加上索引，可以进一步加速查询操作。

3. 尽量减少数据传输：在查询过程中，尽量减少数据在网络中的传输量。可以通过只选择需要的字段、压缩数据等方式来减小数据传输的大小。

4. 并行计算：在MaxCompute中，可以通过合理设置任务并行度来加快查询速度。根据数据量和集群资源，调整并发任务的数量，以达到最佳性能。

5. 缓存机制：对于频繁查询的结果，可以考虑使用缓存机制，将结果缓存在内存或者其他存储介质中，以减少后续查询的响应时间。

6. 数据预处理：在表格存储和MaxCompute之间，可以通过ETL（Extract, Transform, Load）等方式进行数据预处理，将数据转换为更适合查询的形式，提前计算好一些指标或者汇总数据，从而减少查询时的计算量。

是的，对于表格存储的查询，可以采取一些优化措施来提高查询性能和效率。以下是一些常见的优化方法：

优化查询语句：尽量减少SELECT语句中的字段数量，只选择需要的字段，避免使用不必要的关联或子查询。同时，可以尝试使用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：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。 优化数据存储：合理选择数据的存储格式，例如使用压缩算法来减少存储空间，从而提高查询效率。 优化服务器配置：可以通过调整服务器配置，如增加内存、CPU等资源来提高查询性能。 使用缓存：对于频繁查询的数据，可以使用缓存技术来减少查询次数，提高查询性能。 避免重复查询：对于重复的查询，可以将其结果缓存起来，避免重复查询导致性能下降。 优化网络传输：对于远程查询，可以通过优化网络传输来减少网络延迟，例如使用CDN等技术来加速数据传输。 需要注意的是，对于每个查询案例，都需要根据具体情况进行分析和优化。如果您遇到了性能问题或者无法进行优化的情况，可以联系表格存储的技术支持团队，获取专业的帮助和指导。

这个应该要找odps，此回答整理自钉群“表格存储技术交流群”