并行度是在哪里看
show variables like ‘%para%’
INSERT INTO MY_TABLE(Variable_name, Value) VALUES (‘parallel_exchange_instance_num’, ‘-1’);
INSERT INTO MY_TABLE(Variable_name, Value) VALUES (‘parallel_fragment_exec_instance_num’, ‘14’);
parallel_exchange_instance_num’, ‘-1’
‘parallel_fragment_exec_instance_num’, ‘14’
这个是查询出来的结果
你有一个桶的数据量（datasize）为4017292224，其他都是几十万左右，这些差距太大了，导致这个桶的查询拉低了整体的时延。StarRocks查询scan性能分析 参考下这里数据倾斜的部分，这张表需要重新设计下，更改并选择合适的hash键，可以通过hash键分组count下，每组结果差距不大的话就是比较合理的。
老哥这些信息在哪看的，我们最近在使用starrcosk也遇到了这个问题，使用order by的时候比mysql还慢的多
获取Profile，通过Profile分析查询瓶颈 - StarRocks用户问答 / 常见 FAQ - StarRocks数据库论坛 开启profile,将慢查询的profile发一下，建议单独开个帖子
命令行执行set is_report_success = true
然后浏览器访问http:服务器ip：http端口（默认8030），然后执行慢SQL去刷新网页端能在query里找到你执行的SQL，后面profile
多谢老哥，你们现在这个order by速度上来了嘛，我们的分桶键使用的是fid，每个桶数量都挺均匀的
没有，分桶键试了好几个，找了个比较平均的，剩余的话，就是分桶数量最好是cpu核数的一半，现在我们这边准备看下不行把慢sql的字段单独建表去试试
不知道排序是不是starrcosk的劣势方面，同一条sql在mysql秒出结果 
可以尝试下分桶数量改为 BE数量*CPU核数一半再试试，刚才无意间看到的
我们一开始的分桶数就是3be*8核/2=12桶，好像没有啥用
老哥 现在有没有解决办法
发个profile和建表看下
麻烦帮忙看看 对比了两个字段的order by ，以start_time排序比较慢，以flow_id排序就比较快。
（目前是测试环境，以start_time作为分区键，但是测试数据的时间不是很均匀导致分区之间数据多的有100多万行，少的有几十行）
orderby-flow_id.txt (29.6 KB) orderby-start_time.txt (29.3 KB) 建表语句.txt (1.3 KB)