问题1：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4s以内，是需要增加节点资源吗？这个表2500w的数据量
问题2：改成数字类型是不是会很多？
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？[阿里云云原生数据仓库]
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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：
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”