在PolarDB一个事务中，有没有通过什么设置让它走列存呢?

以下是一些建议来优化查询和提高性能：

1、索引: 如果您的查询涉及的列上没有适当的索引，考虑添加索引。
2、查询优化: 简化或重写查询，使其更高效。例如，避免使用 SELECT *，而是明确指定所需的列。
3、数据分区: 如果您的表非常大，考虑使用分区来提高查询性能。
4、分析查询: 使用 PolarDB 提供的功能来分析查询的执行计划，确定其瓶颈所在。
5、硬件和配置: 根据工作负载和硬件资源优化 PolarDB 的配置。
6、考虑使用列存储: 如果您确定列存储更适合您的用例，您可以考虑使用 PolarDB 的其他版本或配置，该版本专门为列存储进行了优化。
7、定期维护: 定期进行数据库维护，如更新统计信息、重新建立索引等，以保持数据库性能。
8、读写分离: 如果您的应用可以容忍偶尔的数据不一致，考虑使用读写分离来分散读负载。
9、缓存: 使用缓存策略来减少对数据库的直接查询。
10、监控和分析: 使用 PolarDB 提供的监控和分析工具来跟踪性能问题并采取相应的措施。
总之，确保 PolarDB 的最佳性能需要综合考虑多个方面，包括查询优化、存储方式、硬件和配置等。

在阿里云PolarDB数据库中，对于复杂查询和长时间运行的SELECT语句，确实可以通过配置和优化来利用列存索引以提高查询性能。由于PolarDB支持HTAP（混合事务/分析处理）特性，对于那些适合于列式存储的查询，可以考虑以下方法：

1. 创建列存索引：

   • 对于频繁进行聚合、分析操作的大表，如果数据符合OLAP场景特点（如读多写少，大量扫描并进行聚合计算），可以为相关列创建列存索引，使得查询时能够直接在列存上执行，从而显著提升查询效率。

2. 调整SQL查询和执行计划：

   • 确保查询优化器能够识别出使用列存索引是最优方案。这可能需要对查询进行改写或者提供足够的统计信息，以便优化器能生成合理的执行计划。
   • 使用hints或数据库系统提供的工具指导优化器选择合适的索引。

3. 资源隔离与管理：

   • PolarDB支持资源组管理和并发控制，可以通过设置资源组来确保复杂查询不会过度占用主节点资源，同时保证其他事务的正常运行。

4. 监控与调优：

   • 监控SQL执行情况，通过阿里云提供的数据库性能监控工具查看查询的执行计划，并根据实际情况调整索引结构或查询语句。

5. 结合分区表策略：

   • 列存索引在PolarDB-X中还可以结合分布式分区键使用，针对大表采用分区策略可以进一步加速查询过程。

把他拆到事务外面。此回答整理自钉群“PolarDB专家面对面 - HTAP（列存索引）”

在PolarDB中，对于费时间的复杂查询，可以通过使用In-Memory Column Index（IMCI）功能来优化。IMCI是面向OLAP场景大数据量复杂查询的一项创新技术，它提供了列式存储以及内存计算能力，让用户可以在一套数据库上同时运行TP和AP型混合负载。这种架构保证了在现有PolarDB优异的OLTP性能的同时，大幅提升了在大数据量上运行复杂查询的性能。

通过列存索引，PolarDB实现了一体化的实时事务处理和实时数据分析的能力，成为一站式HTAP数据库产品解决方案。用户可以通过对一张表中的全部列或者部分列创建列索引，以实现更优的查询性能。值得注意的是，列索引采用列压缩存储，其存储空间消耗会远小于行存格式。默认情况下，列索引会全部常驻内存以实现最大化分析性能。但是，当内存不够时也支持将其持久化到共享存储中。此外，为了解决大表扫描代价过高的问题，PolarDB IMCI还引入了查询剪枝技术。