云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL是否测试过物化视图和行存表join下性能损失

物化视图与行存表JOIN的性能损失，会受到多个因素的影响，包括但不限于数据量大小、索引设计、查询条件复杂度等。阿里云AnalyticDB PostgreSQL在处理此类场景时进行了优化，但具体的性能损耗需根据您的实际业务场景进行测试才能得出结论。建议您在真实环境中进行性能测试并对比分析。

对于云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL中物化视图和行存表join下的性能损失，我无法直接提供具体的测试数据或百分比，因为这涉及到多个因素，如数据量、查询复杂性、系统配置、硬件性能等。性能损失是一个相对的概念，它会随着这些因素的变化而变化。

然而，我可以提供一些关于物化视图和行存表join在PostgreSQL中的一般性信息。

物化视图是一种将查询结果存储为表的技术，它可以显著提高查询性能，尤其是对于那些复杂且耗时的查询。通过将查询结果物化，可以避免在每次查询时重新计算，从而加速查询过程。但是，物化视图也需要定期刷新以保持数据的最新性，这可能会引入一些额外的开销。

行存表是按照行的顺序存储数据的表，它通常用于OLTP（在线事务处理）场景，其中需要频繁地插入、更新和删除数据。对于OLAP（在线分析处理）场景，如数据仓库中的查询，列存表可能更为合适，因为它们可以更快地读取和聚合数据。然而，如果需要在行存表和物化视图之间进行join操作，性能可能会受到一定影响，因为这两种存储格式的数据访问模式不同。

为了准确评估在AnalyticDB PostgreSQL中物化视图和行存表join下的性能损失，建议进行实际的性能测试。您可以创建测试数据集，设计具有代表性的查询，并在不同的配置和硬件条件下执行这些查询。通过比较执行时间、资源消耗等指标，您可以得到关于性能损失的定量数据。

请注意，性能测试是一个复杂的过程，需要仔细规划和执行。在进行测试时，请确保考虑到所有可能影响性能的因素，并尽可能模拟实际的生产环境。