云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版分区表查询需要60想优化到4秒以内可以么？

建议您按照以下步骤来进行集群性能优化：

1. 查看资源使用情况：使用阿里云控制台或命令行工具，检查ADB PG集群的CPU、内存、I/O等资源使用情况，确保没有达到资源限制。

2. 检查查询计划：使用EXPLAIN语句来了解查询执行计划，确认是否有不必要的全表扫描或索引未被使用等情况。

3. 索引优化：根据查询的条件和频率，创建适当的索引以加速查询操作。确保常用的查询列上有合适的索引。

4. 分区优化：如果您在ADB PG中使用了分区表，确保查询只涉及必要的分区，并且分区键被充分利用。

5. 调整集群规格：根据资源使用情况和负载情况，考虑增加计算节点数量或调整计算节点的规格，以提高集群的并发处理能力。

对于问题2，除了查询性能之外，其他方面如数据写入、数据一致性、高可用性等都是ADB PG的正常功能。但具体情况还需根据您的应用和业务需求来评估。如果您在其他方面有特定的疑问或问题，请提供更多细节，我将尽力回答。

对于云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版的分区表查询性能优化，您可以尝试以下方法：

创建索引：在分区表上创建索引可以大大提高查询性能。根据实际情况，可以选择单列索引、复合索引或者全文索引等不同类型的索引。

分区键优化：对于分区表查询，通过合理的分区键设计和分区策略选择，可以避免全表扫描，提高查询性能。建议选择具有高选择性的列作为分区键，避免选择性低的列作为分区键。

数据分布优化：在分区表查询时，可以通过数据分布优化，将查询请求分散到多个节点上进行并行查询。可以通过调整数据分布策略和节点数量来实现数据分布优化。

资源调优：在查询性能受限时，可以通过调整资源配置来优化查询性能。可以增加实例规格、调整连接数、增加查询并发度等方式来优化查询性能。

SQL优化：对于复杂的查询语句，可以通过SQL优化来提高查询性能。可以选择适当的查询方式、避免使用子查询和复杂的JOIN语句、使用优化器提示等方式来优化SQL查询性能。

回答1：这个sql,sum 很多，主要的耗时在string(array_agg(distinct这一步
建议将string(array_agg(distinct 这句放入到临时表去做
回答2：是的，是正常的，此回答整理自钉群“云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版交流群”