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共进行三种查询：带值过滤的原始数据查询；带值过滤的聚合查询（Count和Max_Value两种），带值过滤的group by查询（Count和Max_Value两种+10-1000不同粒度）

以在集种分布下选择率为0的查询为例：

select s0 from root.sg1.d1 where s0<0

select s0 from root.sg1.d1 where s0<0

select max_value(s0) from root.sg1.d1 where s0<0

select count(s0) from root.sg1.d1 where s0<0 group by ([1, 10000000), 10ms)

select max_value(s0) from root.sg1.d1 where s0<0 group by ([1, 10000000), 10ms)

select count(s0) from root.sg1.d1 where s0<0 group by ([1, 10000000), 100ms)

select max_value(s0) from root.sg1.d1 where s0<0 group by ([1, 10000000), 100ms)

select count(s0) from root.sg1.d1 where s0<0 group by ([1, 10000000), 1000ms)

select max_value(s0) from root.sg1.d1 where s0<0 group by ([1, 10000000), 1000ms)

实验结果

如上表所示，可以发现，在进行原始数据查询和聚合查询时，当选择率较低的场景下，查询执行时间有明显的提升，选择率大于50%以后与原有时间持平。

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