Но ведь, по сравнению с другими задержками это незначительно ?

А это другой вопрос)
Еще возможно какие то оптимизации завязанные на ORDER BY таблицы будут страдать, тк их нужно собирать из много маленьких ORDER BY

Забавно. Резко увеличилось время ответа за запрос. Запрос простецкий - обычный селект по pk столбцу , в конце ордер бай по времени . Все лежит на 5-ти нодах, запрос идёт в дистрибутивную. Понятно, что может быть что угодно - сеть, диски и общая загруженность серверов , ну и ответ будет по самой медленной ноде. Есть ли какое-то средство , которое может выяснить причину :) а не самому смотреть на свопы, загрузки и прочее. В клиенте send-log-level = trace тоже толком ничего не показал .

можно взглянуть на время выполнение запросов который выполняются на каждом шарде. может какой то определенный задумался

Каким образом ? В логах ? Или можно все с 1 сервера достать

в query_log
можно это сделать через cluster/clusterAll

да, если запрос обрабатывает 1000 партов вместо 1 скорость селекта может отличаться в 50 раз, зависит от наргузки на диски, от самих дисков, nvme еще терпимо

Ага, и их уменьшать насильно только через optimize table, а это лучше застрелиться .

ну 3000 партов, это из-за partition by таблицы

не факт что их можно смержить

Есть её копия, но ордер бай по другому полю - там около 700.

а вы такой - неудобно штаны через голову надевать.

примерно на этом и сошлись )

касты затормаживают, т.е. toInt64() -- тоже небесплатная и перекладывает с места на место в памяти, я планирую у себя избавится от всех tuple(toInt32( и перейти на UInt64 в таблицах

Я рад, что у создателя все получилось, Меня же  больше интересует теория -  что означает GroupSum .
Каким образом производится    агрегация временных рядов в которых не совпадают моменты
Так сходу по циферкам трудно что-то понять.
Пару бы графиков временных рядов с входными и выходными данными.

Вроде в доке об этом написано

агрегирует временные ряды в которых не совпадают моменты.
Функция использует линейную интерполяцию между двумя значениями времени, а затем суммирует значения для одного и того же момента (как измеренные так и интерполированные) по всем рядам.

 Или вы как-то хотите "глубже"? Возможно тогда вообще только в код надо будет смотреть )

скажите пожулуйста как работает POPULATE AS в MATERIALIZED VIEW. что будет если я условно стартану этот процесс на табличке 1.5 млрд

Все зависит от размера и числа полей в SELECT  и совпадает ли ORDER BY у исходной и мат таблицы

what is 'smspva'?

агрегирует временные ряды в которых не совпадают моменты.
Функция использует линейную интерполяцию между двумя значениями времени, а затем суммирует значения для одного и того же момента (как измеренные так и интерполированные) по всем рядам.

Ну проще мне увидеть это на графиках
Но трижды почитав текст кажется  начинаю въезжать 😊