为什么表格存储select count(*) from table就报错？

回答一：看下这篇文档 sql使用限制，单发下sql语句
回答二：对的，把实例名，查询的语句单发我下-此回答整理自钉群“表格存储技术交流群-2”

在表格存储（Table Store）中，执行类似于 SELECT COUNT(*) FROM table 的查询语句是不被支持的，因此会导致报错。

表格存储是一种分布式 NoSQL 数据库，其设计目标主要集中在高并发读写操作和大规模数据存储上。为了保证系统的性能和扩展性，表格存储提供了强一致性的读取和复杂查询功能，但并没有提供像传统关系型数据库那样的聚合函数（如COUNT、SUM等）的支持。

在表格存储中，您可以通过条件表达式进行范围查询、精确查询和模糊查询，并可以使用分页方式获取数据。但是，获取满足特定条件的行数并返回总行数的功能是不直接支持的，需要通过其他方法来实现，例如记录计数字段或使用特定的业务逻辑来维护统计信息。

如果您需要获取满足特定条件的行数，可以考虑调整数据模型或者结合其他工具和服务实现该功能。例如，您可以使用表格存储的异步导出功能将数据导出到其他分析工具中进行统计计算，或者使用阿里云的数据计算和分析服务（如MaxCompute、DataWorks等）来处理聚合操作。

在表格存储中，执行 select count(*) 查询时，需要扫描整个主表，并统计表中的行数。如果表中的行数很大，可能会占用较多的计算资源和存储资源，从而导致查询失败或超时。为了避免这种情况，表格存储设置了默认的最大扫描行数和最大返回行数限制，如果查询结果超过这些限制，就会返回相应的错误信息。

根据您提供的错误信息，可以看出查询结果超过了表格存储的最大扫描行数限制，导致查询失败。具体来说，错误信息中的 main table rows quota is 100000 表示表格存储设置的主表行数限制是 100000 行，而您的查询结果超过了这个限制，因此返回了错误信息。

为了解决这个问题，可以考虑以下几个方案：

分页查询：可以将 select count(*) 查询改为分页查询，每次查询一定数量的数据，然后累加计算总行数，直到查询结束为止。这样可以避免一次性查询大量数据，从而减小查询的负载和风险。

使用缓存：可以将查询结果缓存到本地或者远程缓存中，避免重复查询和扫描。在表格存储中，可以使用数据访问层（Data Access Layer，DAL）的缓存机制，或者使用其他缓存技术来实现数据的缓存和查询优化。

优化数据模型：可以考虑优化数据模型，将数据拆分到不同的表中，或者使用其他存储方式来存储部分数据。这样可以避免单个表过大和查询复杂度过高的问题，从而提高查询性能和可靠性。