老师，我们云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版这个查询sql 想优化到查询？

问题1：如果您想要将查询优化到在4秒内返回结果，增加节点资源可能是一个可行的解决方案之一。适当增加节点资源可以提高查询的并发处理能力和执行速度。您可以考虑增加ADB PG集群中的计算节点数量或调整计算节点的规格（例如CPU、内存等）来提升性能。

除了增加节点资源，还有其他一些优化技巧可以帮助提高查询性能。例如：

• 索引优化：确保表上的常用查询列被适当地索引，以减少查询时的扫描范围。
• 查询重写：检查查询语句是否可以通过重写或重构来减少不必要的计算或减少数据扫描量。
• 数据分区：如果适用，将数据分散到多个分区中，以便查询只需要处理相关的分区，而不是整个表。
• 并行查询：利用ADB PG的并行查询功能，将查询任务划分为多个子任务并同时执行，以加快查询速度。

综合考虑资源增加和性能优化技巧，可根据实际需求和预算来制定最佳的优化策略。

问题2：如果将数据类型从字符串类型转换为数字类型，会导致数据存储空间的减小。通常情况下，数字类型比字符类型占用更少的存储空间。这可能会减少磁盘空间的使用，并且也可以提高查询性能，因为更小的数据量可以更快地加载到内存中进行处理。

但需要注意的是，在将数据类型转换为数字类型之前，需要确保转换不会导致数据精度或精确性的损失。此外，还要确保应用程序和查询逻辑能够正确处理新的数据类型。

对于云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版的查询SQL进行优化，需要结合具体的SQL语句和表结构进行分析。一般来说，可以从以下几个方面进行优化：

创建索引：在SQL语句中涉及到的列上创建索引可以加快查询速度。可以使用EXPLAIN ANALYZE命令查看SQL语句执行计划，找到需要创建索引的列。

分区键优化：对于分区表查询，需要通过合理的分区键设计和分区策略选择，避免全表扫描，提高查询性能。

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，提高查询效率。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：如果查询性能受限，可以通过增加节点资源来提高查询性能。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。

回答1：您的这个sql里面有几十个字符串的sum 非常吃cpu,完全是暴力计算.想靠加节点优化到4s得扩容16倍资源才行。
回答2：会 字符串的sum和max计算和数值类型没法比的，此回答整理自钉群“云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版交流群”