云数据仓库ADB一些简单查询的“执行计划耗时”也需要1s以上，需要帮忙定位一下问题？

当遇到云数据仓库（AnalyticDB，简称ADB）中简单查询的执行计划耗时较长的问题时，可以从以下几个方面进行排查和优化：

1. SQL语句优化：检查SQL语句是否高效，避免使用复杂的子查询、临时表等可能导致性能下降的语句结构。同时，可以使用EXPLAIN关键字对SQL进行执行计划分析，查看是否有优化空间。

2. 表结构优化：检查表的存储类型和分区情况。如果数据量较大，考虑使用分区表来提高查询效率。同时，合理设计表的列类型和长度，避免不必要的空间浪费和查询负担。

3. 索引优化：检查是否有合适的索引支持查询条件，缺乏索引或者索引不适用都可能导致查询性能下降。根据查询特点，创建合适的索引可以显著提高查询效率。

4. 资源分配：检查分配给ADB实例的计算资源是否足够。如果资源不足，可能会导致执行计划耗时较长。可以考虑升级实例规格或优化资源使用。

5. 数据分布：对于分布式数据库，数据的分布情况也会影响查询性能。如果数据倾斜严重，可能会导致部分节点负载过高，从而影响执行计划耗时。可以通过重新分布数据来优化。

6. 系统参数调整：检查ADB实例的系统参数设置，有些参数可能会影响查询性能。例如，内存分配、执行计划深度限制等。根据实际情况调整参数，可能会有所改善。

7. 并发和负载：检查系统是否面临高并发查询或高负载情况。在高负载情况下，查询性能可能会受到影响。可以通过优化查询调度、减少并发查询等措施来改善。

8. 数据新鲜度：对于需要实时更新的数据，数据新鲜度可能会影响查询性能。可以考虑使用物化视图或其他技术手段，提高数据的查询效率。

9. 联系技术支持：如果以上方法都无法解决问题，可以联系阿里云的技术支持团队，他们可以提供更专业的帮助和建议。

在排查问题时，建议逐一尝试上述方法，并结合EXPLAIN分析结果，逐步优化查询性能。同时，保持关注阿里云官方文档和社区，了解最新的性能优化技巧和最佳实践。

云数据仓库ADB中简单查询的“执行计划耗时”超过1秒可能由多种因素导致，可以通过以下步骤进行问题定位和优化：

1. 使用EXPLAIN ANALYZE命令：您可以使用EXPLAIN ANALYZE命令来查看查询的分布式执行计划以及实际的执行代价，这包括了执行耗时、内存使用量和输入输出数据量等信息。通过分析这些信息，可以了解查询执行过程中的瓶颈所在。
2. 检查CPU消耗：查询的执行耗时可以反映CPU的消耗情况。如果查询执行耗时较长，可能意味着CPU消耗较大。您可以通过SQL诊断功能检索执行耗时较长的查询，并分析其查询属性中的耗时信息。
3. 分析查询语句：复杂的查询语句可能会导致计算资源和时间的增加。检查查询语句是否存在不必要的操作，或者是否可以简化，以提高查询性能。
4. 评估索引使用情况：索引是提高查询性能的关键。如果查询的列没有适当的索引，ADB可能需要执行全表扫描来查找匹配的数据，这会显著降低查询速度。确保为经常用于查询条件的列创建合适的索引。
5. 考虑数据分布：不均衡的数据分布可能导致查询过程中的数据倾斜，影响查询性能。检查数据在分区或分桶中的分布是否均衡，必要时进行调整。
6. 检查系统配置：确保您的ADB配置符合最佳实践，包括合理的硬件资源配置和参数设置，以充分发挥系统性能。
7. 监控和诊断：持续监控查询性能，并定期进行诊断，以便及时发现并解决性能问题。
8. 咨询技术支持：如果上述步骤无法解决问题，建议联系技术支持获取专业的帮助。

总的来说，通过对查询执行计划的详细分析，结合系统的性能监控和诊断，您应该能够找到导致查询耗时过长的原因，并采取相应的优化措施来提高查询效率。

对于云数据仓库ADB查询慢的问题，定位步骤一般包括：

• 检查查询语句本身是否合理，是否充分利用索引，是否存在全表扫描等情况。
• 分析执行计划，查看是否存在数据倾斜、资源不足等问题。
• 根据查询需求调整表的分区策略和分布键设计。
• 检查当前ADB实例的规格配置，根据实际负载适当提高计算/存储资源。
• 联系阿里云技术支持获取更深入的性能调优指导。