数据库同表查询不同时段数据请求效率差距大

[TDuser_C2T3_6103 (ye)]

【TDengine 使用环境】测试

【TDengine 版本】3.3.6.13

【操作系统以及版本】CentOS Linux 7

【部署方式】容器部署

【集群节点数】1

【描述业务影响】

处理表中异常数据（为null或超限值）时，需查询并更新该字段历史最近不为空的数据，在查询时，对同表执行查询语句，不同时段的数据查询存在效率差异，影响数据处理效率。

【问题复现路径/shan】

按照每分钟一条数据，写入3-6个月数据，分别已ts<时间作为条件执行查询语句，存在效率问题

【遇到的问题：问题现象及影响】

对同一张表进行数据查询，每个月数据量以及为空数据量相同，网络环境不变，没有缓存影响。

SELECT last(ts),influent_q_rd FROM iot.realtime_data WHERE ts < 时间

以随机日期，作为SQL查询时间段，查询各时间段数据，消耗效率存在差异，最短消耗10多毫秒，最高180多毫秒，查询结果统计如下

【资源配置】

【报错完整截图】

[TDuser_kHdl_4558 (张心治)]

原因是对于不同时间段的数据，数据库会采用内存缓存、磁盘缓存，以及数据文件等方式存储，当查询时段命中不同时间段时，耗时不同。也和该表数据量（子表数）有关。

效率内存缓存>磁盘缓存>以及数据文件。

你的场景可以考虑使用interp断面函数，具体使用，参见：数据查询 | TDengine 文档 | 涛思数据