Kusto: join上的全表扫描甚至join条件是基于时间的？

Kusto是一种高效、可扩展的云原生分析引擎，由微软公司开发和维护。它具有强大的分布式计算能力和内置的数据分析功能，被广泛应用于数据分析、日志分析、监控和故障排查等场景。

在Kusto中，join操作可以用于将不同数据表中的相关数据进行关联。当进行join操作时，Kusto会尽可能地优化查询性能，但在某些情况下，全表扫描可能会发生。全表扫描意味着Kusto需要遍历整个表格来执行join操作，这可能会导致较长的查询时间和资源消耗。对于大型数据表格或join条件基于时间的情况，全表扫描的性能损耗可能会更为显著。

为了减少全表扫描的影响，我们可以考虑以下优化策略：

1. 数据分区：将数据按时间、地理位置或其他相关因素进行分区，可以减小查询范围，提高查询性能。
2. 使用索引：合理创建索引可以加速查询和join操作，减少全表扫描的需要。
3. 数据预聚合：如果可能的话，可以在查询之前对数据进行预聚合操作，以减少需要扫描的数据量。

针对Kusto的join操作基于时间的优化，可以考虑以下方法：

1. 数据分区：按时间分区数据表，可以根据时间条件缩小查询范围，减少全表扫描的需要。
2. 时间索引：为时间字段创建索引，加速时间相关的查询和join操作。
3. 数据预处理：如果join条件基于时间且数据量较大，可以提前对数据进行预处理，例如按时间窗口进行数据聚合，以减少需要扫描的数据量。

根据以上介绍，可以使用腾讯云的云原生数据库TDSQL-C进行数据存储和分析。TDSQL-C是腾讯云提供的高性能、可扩展的云原生数据库产品，支持分布式部署和强大的数据处理能力。您可以通过以下链接了解更多关于TDSQL-C的信息：https://cloud.tencent.com/product/tdsqlc