在表格存储中多元索引查询命中数量大之后（2000w），分页查询慢怎么办，有没有快速获取总数的接口？

参考链接：https://help.aliyun.com/zh/tablestore/developer-reference/aggregation-2?spm=a2c4g.11186623.0.0.41ef5cd5CMgU3m#section-sa3-n5t-yib 。此回答整理来自钉群“表格存储技术交流群-2”

在阿里云表格存储（Table Store）中，多元索引查询确实可以极大提升基于非主键列的查询性能，但如果查询结果集非常大（如2000万条），分页查询的性能可能会受到影响，尤其是在获取总数和翻页时。

对于分页查询慢的问题，目前表格存储本身没有直接提供快速获取总数的接口，但可以通过以下策略优化：

1. 优化查询条件：

   • 尝试细化查询条件，缩小结果集，例如增加更多的过滤条件或使用更为精确的范围查询，减少查询结果数量。

2. 增量计数：

   • 在每次翻页查询时，除了获取当前页数据外，也记录下返回的最后一个行的主键，下一次查询时以此作为起点进行查询，这样既能获取新一页数据，又能逐步累计总数。

3. 后台统计与缓存：

   • 如果对总数的需求较高，可以考虑在后台通过定时任务或事件驱动的方式统计总数，并将总数缓存在应用侧或者Redis等缓存系统中，查询时直接返回缓存的总数。

4. 数据模型优化：

   • 根据业务场景和查询需求，优化数据模型，比如引入冗余字段或使用合适的数据分区策略，使得查询能更快地锁定数据范围。

5. 合理使用Limit与Offset：

   • 分页查询时避免使用OFFSET，因为它会导致从头遍历结果集，而应利用PrimaryKey的有序性，每次查询时根据上一页最后一个PrimaryKey作为起点。

虽然表格存储本身没有提供快速获取总数的接口，但通过上述策略，可以有效地改善大型数据集分页查询的体验。同时，对于极端情况，可能需要考虑是否需要将部分数据同步到更适合复杂分析和大量数据处理的服务中，如MaxCompute或AnalyticDB，进行更深层次的查询和分析。