优化查询语句
- 精确查询条件：在查询时尽量使用精确的条件，如具体的日志字段值、时间范围等，避免使用模糊查询或过于宽泛的条件，这样可以减少需要扫描的数据量，提高查询效率。
- 合理使用查询语句和分析语句：查询语句用于筛选出感兴趣的数据集，分析语句则用于对筛选出的数据进行进一步的统计分析。合理组合查询语句和分析语句，可以更高效地获取所需信息。
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配置索引
- 开启索引：在日志服务控制台的Logstore中开启索引，日志服务会根据采集时预览数据中的第一条内容自动生成字段索引。
- 优化索引配置：为关键字段创建高效索引，如全文索引、数值索引、JSON类型索引等，可以大幅降低无效数据扫描，显著提升查询性能。
调整查询时间范围
- 缩小时间范围：适当缩短查询的时间范围可以更快地完成计算。时间范围越大，查询越慢。
- 精确指定时间：在分析语句中通过
__time__字段或使用from_unixtime、to_unixtime函数精确指定时间范围，避免查询不必要的数据。
控制查询数据量
- 减少查询数据量：尽量减少查询的数据量，避免一次性查询过多数据，导致查询速度变慢。
- 分批查询：如果需要查询大量数据，可以分批进行查询，每次查询一部分数据，逐步获取完整结果。
利用查询加速功能
- 多次重复查询：当查询不精确时，可以尝试多次重复查询。每次查询时，底层加速机制会充分利用已有的结果进行分析，使结果更加精确。
- 使用高性能查询模式：阿里云SLS提供了高性能SPL日志查询模式，通过计算下推、向量化计算等技术，大幅提升查询性能。
其他优化建议
- 增加Shard数量或开启SQL独享版：增加Shard可以提升读写能力，但只对新写入的数据生效。SQL独享版支持更多的分析操作并发数和更多的扫描数据量。
- 预处理数据：对于高频使用的复杂查询，可考虑通过ScheduledSQL定时任务提前对原始日志数据进行清洗、转换和预聚合，生成中间表或视图，以简化后续查询逻辑。
