PolarDB是阿里云推出的一种云原生关系型数据库服务，它支持高并发、高性能和高可用性的场景，在查询优化方面，PolarDB利用列存储技术来提高特定查询的性能，尤其是对于分析类查询而言，在某些情况下，如使用ORDER BY和LIMIT子句时，查询可能不会走列存储索引，导致性能下降，为了解决这个问题，我们可以采取以下几种策略：

1. 检查并优化查询语句

确保你的查询语句是高效的，并且尽可能让优化器选择列存储索引，避免复杂的表达式和函数在ORDER BY子句中，因为这可能会使优化器倾向于使用行存储而不是列存储。

2. 使用覆盖索引

如果查询只涉及几个列，可以尝试创建覆盖这些列的列存储索引，覆盖索引包含查询所需的所有数据，这样查询就可以直接从索引中获取结果，而不需要访问表的行存储部分。

3. 强制使用列存储

在某些情况下，你可以通过提示或设置强制PolarDB使用列存储索引，你可以使用/*+ USE_INDEX(column_store_index) */这样的注释来告诉优化器使用特定的列存储索引。

4. 分析统计信息

确保表的统计信息是最新的，不准确的统计信息可能会导致优化器做出错误的决策，可以使用ANALYZE TABLE命令来更新统计信息。

5. 调整优化器参数

在一些情况下，你可能需要微调优化器的参数，比如optimizer_switch，来影响它的决策过程，这需要对数据库优化有深入的理解，并且可能会因版本和具体的使用场景而异。

6. 分区表

如果表非常大，使用分区可以帮助优化查询，通过将数据分布到多个物理分区中，可以减少查询需要扫描的数据量，从而提高性能。

7. 考虑物化视图

物化视图是预先计算并存储的查询结果，它们可以用于加速复杂查询，如果你有一个经��运行且带有ORDER BY和LIMIT的查询，可以考虑创建一个物化视图。

8. 升级PolarDB版本

确保你使用的是最新版本的PolarDB，因为新版本可能包含了性能改进和查询优化器的更新。

9. 与技术支持合作

如果你尝试了上述所有方法仍然无法解决问题，可以考虑联系阿里云的技术支持团队，他们可能会提供更具体的建议或者识别出潜在的问题。

归纳

解决PolarDB中ORDER BY和LIMIT不走列存储查询的问题通常需要对查询进行优化，确保索引正确设置，以及可能的参数调整，这些步骤可以帮助你最大化地利用PolarDB的性能优势，特别是在处理大型数据集时，记住，每个数据库和应用都是独特的，因此可能需要根据实际情况调整这些建议。

结尾

在处理PolarDB中ORDER BY和LIMIT不走列存储查询的问题时，通过对查询进行优化和合理使用索引等方式，可以最大化地提高系统性能，解决