polardbx怎么提升查询性能，非得用adb数仓或es全文搜索方案吗？

在动态复杂条件查询统计的场景下，包括左模糊查询，多表关联查询，PolarDBX可以通过一些策略来提升查询性能。首先，可以利用索引来加速查询，PolarDBX支持多种索引类型，如B-tree索引、Hash索引和GiST索引等。其次，使用缓存可以显著提高查询性能，PolarDBX提供了查询缓存功能，可以将常用的查询结果缓存起来，从而减少对数据库的访问次数。此外，优化SQL语句也是提升查询性能的重要手段，比如避免使用SELECT *，而是只查询需要的列；尽量减少子查询的使用，可以考虑使用JOIN来实现。

"看场景，有的IMCI可以搞定。
https://help.aliyun.com/zh/polardb/polardb-for-mysql/user-guide/imcis/?spm=a2c4g.11186623.0.0.15e71d12qKqq9E
有两个种方案：

1. polardb-x 原生支持并行计算（MPP）支持多表关联，计算能力本身还可以的，同时在多表分区键对齐情况下，也支持极致的关联查询下推，其实效果也不错的。
2. polardb-x目前也在自研列存，这一块也正在计划全网公测，想了解大概的，可以查看 https://help.aliyun.com/zh/polardb/polardb-for-xscale/overview?spm=a2c4g.11186623.0.0.31d048f8gaBtMk
   此答案整理至钉群""阿里云 PolarDB-X 开源交流群""。"

在动态复杂条件查询统计的场景下，提升查询性能的方法有很多，不一定非得使用ADB数仓或ES全文搜索方案。
1.索引优化：确保你的表和列上建立了合适的索引。索引可以大大提高查询速度，特别是在大数据集上。
2.查询优化：使用更有效的查询语句和策略。例如，避免使用不必要的JOIN操作，使用合适的WHERE条件，避免SELECT * 语句等。
3.分区表：对于非常大的表，可以考虑使用分区技术。这样，查询只需要在特定的分区上执行，而不是整个表。
4.缓存：利用PolarDB-X的缓存机制，将经常查询的结果缓存起来，减少数据库的访问次数。
5.并行处理：如果查询需要处理大量数据，可以考虑使用并行处理技术。PolarDB-X支持并行查询，可以大大提高查询速度。
6.数据压缩：使用数据压缩技术可以减少磁盘I/O和网络传输的开销，从而提高查询性能。
7.分布式部署：如果数据量非常大，可以考虑分布式部署。通过将数据分散到多个节点上，可以并行处理查询，从而提高性能。
ADB数仓或ES全文搜索方案虽然可能对某些特定场景有很好的效果，但并不是唯一的选择。你可以根据具体需求和场景来评估是否需要使用这些方案。