为什么kudu使用partiton by hash & range，查询比partiton by hash慢

Kudu是一个开源的分布式列式存储系统，它被设计用于快速分析和处理大规模数据。在Kudu中，数据被组织成表，并且可以使用不同的分区策略来提高查询性能。其中，"partition by hash"和"partition by range"是两种常见的分区策略。

"Partition by hash"是一种将数据根据哈希函数的结果进行分区的策略。它将数据均匀地分布到不同的分区中，以实现负载均衡和并行查询。每个分区都有一个唯一的哈希值，查询时可以根据哈希值快速定位到对应的分区，从而提高查询效率。

相比之下，"partition by range"是一种根据数据的范围进行分区的策略。它将数据按照指定的范围进行划分，例如按照时间范围或者数值范围。这种分区策略可以更好地支持按照特定条件进行查询，例如按照时间范围查询某个时间段的数据。

在实际使用中，选择使用哪种分区策略取决于具体的查询需求和数据特点。如果查询需要根据特定的条件进行过滤，例如按照时间范围或者数值范围查询，那么使用"partition by range"可以提高查询效率。而如果查询需要对整个表进行全局扫描，或者需要进行聚合操作，那么使用"partition by hash"可以实现并行查询和负载均衡。

总结起来，Kudu使用"partition by hash & range"的组合策略可以兼顾数据的均匀分布和按照范围进行查询的需求，从而提高查询效率和系统的整体性能。

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