1.数据集大小1100w
2.执行查询
lookup on course where course.credits >= 0 yield course.name, course.credits| limit 10
3.机器使用情况如下
目前是在选型阶段，做的性能测试，所以是单 节点
good case 
当前是先查询所有符合条件的数据，然后再做limit。
这样性能是差点。
应该在查询的过程中一起做limit，
能否具体的指导一下？如果有方法，确实解决了我很大的难点，谢谢
关于limit条件下推，这个目前没有做。
你可以在lookup 的where条件中，多写几个有索引字段的过滤条件。
我测这个就是假使查询结果集很大的前提。我是不是可以理解目前这个pipe是在查询出所有的结果后做的limit，所以导致结果集越大，查询越慢？
你看下二楼的解释吧
了解到您是要做分页查询的测试是吧，分页查询在关系数据库中一般可以通过limit + offset来实现，在上边的语句中，只通过limit是无法做分页查询的，并且目前版本的limit还没有下推到storage层，所以这个方式目前行不通。因为不知道你的schema结构和数据分布情况，我大概可以给出一个解决方案：分页查询的话如果是想用lookup语句，那么需要充分利用where条件，选择一个数据分布均衡的field，进行field的范围查询。 例如 :
tag （c1 int, c2 string）
index on tag (c1)
lookup on tag where c1 > 0 and c2 <= 10 yield …
lookup on tag where c1 > 10 and c2 <= 20 yield …
lookup on tag where c1 > 20 and c2 <= 30 yield …
…
以上只是一个建议，很可能每个区间中的数据总数不同，但是可以通过这种方式分次扫描出所有数据。
谢谢，但这种写法确实很不利于业务开发。
我认为你可以去github 上提个issue，
支持limit条件下推。
