云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版（或其他类似的云原生数据仓库产品）通常是为了处理大规模的数据分析而设计的。这些系统通常支持多种存储引擎或存储格式，以便能够灵活地适应不同的工作负载和性能需求。
在AnalyticDB PostgreSQL版中，如果涉及到与行存表（row-based tables）进行JOIN操作，通常不会直接“不建议”这样做。然而，是否建议这样做取决于多个因素，包括：
数据规模和分布：如果行存表中的数据量非常大，或者数据的分布不均，JOIN操作可能会变得非常缓慢或消耗大量资源。
查询性能：行存和列存（column-based）在存储和检索数据时的性能特点不同。行存更适合OLTP（在线事务处理）类型的工作负载，而列存更适合OLAP（在线分析处理）类型的工作负载。如果JOIN操作涉及到大量的聚合或分析查询，使用列存表可能更有优势。
索引和优化：如果行存表上有适当的索引和查询优化，JOIN操作的性能可能会得到改善。
系统资源：执行JOIN操作需要足够的系统资源（如CPU、内存和I/O）。如果资源受限，那么执行JOIN操作可能会变得困难。
综上所述，是否建议在AnalyticDB PostgreSQL版中与行存表进行JOIN操作取决于具体的使用场景、数据特点、查询需求以及系统资源等因素。在实际应用中，建议根据具体情况进行性能测试和评估，以确定最佳的策略。同时，也可以参考官方文档或咨询技术支持以获取更具体的建议。