Hologres可以优化分区表的查询性能吗？

是的，Hologres可以优化分区表的查询性能。通过合理地设置分区，Hologres可以加速查询性能。然而，需要注意的是，不合理的设置（比如分区过多）会造成小文件过多，查询性能显著下降。此外，Hologres还支持创建一级分区表，这对于优化查询性能也是非常重要的。总的来说，Hologres提供了多种方式来优化分区表的查询性能，但也需要用户在使用过程中根据实际情况进行合理的设置和调整。

可以。

优化MaxCompute外部表的查询性能https://help.aliyun.com/zh/hologres/user-guide/optimize-the-performance-of-querying-maxcompute-tables-in-hologres?spm=a2c4g.11186623.0.i65

优化查询语句
使用如下方式优化查询语句，避免查询外部表数据时扫描全表：

查询数据时使用select a from xx语句查询指定内容，不推荐使用select * from xx。

增加过滤分区的条件或减少扫描的分区数，实现减少扫描的数据量。

是的，Hologres可以通过使用分区表来优化查询性能。

分区表是将大型表按特定的规则划分为较小的、更易管理和查询的分区。在Hologres中，您可以使用分区表来实现数据的水平分片和分布式存储，从而提高查询性能和并行处理能力。

以下是一些分区表在Hologres中优化查询性能的好处：

1. 数据过滤：通过使用分区键进行查询时，Hologres可以仅访问与查询条件匹配的分区，从而减少了需要扫描的数据量，提高了查询效率。

2. 并行查询：当查询涉及多个分区时，Hologres可以并行地从各个分区读取数据，并将结果合并，以加快查询速度。

3. 数据生命周期管理：分区表允许您根据数据的时间范围或其他规则，将旧数据归档或删除，从而保持表的大小和查询性能的稳定。

4. 维护和管理的灵活性：通过分区表，您可以更方便地执行备份、恢复、数据迁移和维护等操作，同时避免了对完整表的锁定和影响。

是的，Hologres支持对分区表进行查询性能优化。在Hologres中，可以使用分区来组织数据，以便更快地访问和管理。分区可以减少查询需要扫描的数据量，从而提高查询性能。

以下是Hologres分区表性能优化的一些关键点：

1. 选择合适的分区键：
   分区键应选择那些在查询中经常用于过滤条件的列。例如，如果经常按照日期进行查询，那么日期列可能是一个好的分区键候选。

2. 合理设置分区数量：
   分区过多会导致元数据管理复杂性增加，而分区过少则可能导致单个分区数据量过大，影响查询性能。因此，需要根据实际业务需求和数据规模来确定合理的分区数量。

3. 利用分区过滤：
   在编写查询时，确保包含与分区相关的筛选条件，这样Hologres就可以直接定位到相关分区，而不是扫描整个表。

4. 考虑行存和列存的混合使用：
   Hologres支持行存、列存和行列共存三种存储格式。可以根据查询类型（OLAP或OLTP）和数据特征选择合适的存储格式。对于频繁的点查，行存可能会有更好的性能；而对于大规模分析查询，列存通常更高效。

5. 字典编码优化：
   对于字符串类型的字段，可以考虑使用dictionary_encode进行优化，这有利于快速比较，但会增加解码过程的开销。因此，需要权衡利弊，只对适合的字段启用字典编码。

6. 监控和调整：
   使用Hologres提供的监控工具持续跟踪查询性能，并根据实际情况调整分区策略和其他优化参数。

看起来属于数量不大 表多了 造成需要访问的文件多了 过多的文件打开操作 消耗了额外的资源 以前访问一个shard就可以 现在要打开38个子表 每个子表还没有shard pruning的效果，此回答整理自钉群“实时数仓Hologres交流群”