当你说“PolarDB的order by + limit 不走列存储查询”，我猜你可能指的是在使用PolarDB时，结合ORDER BY和LIMIT的查询没有利用到列式存储的优势，从而可能导致查询性能不佳。
列式存储通常用于优化分析型查询，因为它允许数据库只读取查询所需的列，而不是整行数据。但是，某些类型的查询，特别是涉及排序和限制结果数量的查询，可能无法充分利用列式存储的优势。
以下是一些建议，帮助你优化这类查询：
检查统计信息：
确保数据库的统计信息是最新的。数据库优化器使用这些统计信息来选择最佳的查询执行计划。你可以定期运行统计信息收集命令来更新这些信息。
索引优化：
如果可能的话，考虑为用于排序的列创建索引。这可以加速排序操作，但需要注意的是，索引也会占用额外的存储空间，并可能增加写操作的开销。
调整查询：
尝试调整查询的结构，看是否可以减少排序的负载。例如，如果你可以在应用层进行部分排序或过滤，那么可以减少数据库层的负载。
使用分区：
如果表很大，考虑使用分区来提高查询性能。你可以根据数据的访问模式或业务逻辑来分区数据，这样数据库可以只扫描必要的分区来执行查询。
硬件和配置：
确保数据库服务器的硬件资源足够，并且配置得当。例如，增加内存、使用更快的磁盘或调整数据库配置参数都可能有助于提高查询性能。
考虑其他技术：
如果PolarDB无法满足你的性能需求，你可能需要考虑使用其他更适合分析型查询的数据库或技术，如专门的数据仓库解决方案。
联系支持：
如果上述方法都不能解决问题，建议联系PolarDB的技术支持团队，他们可以提供更具体的建议和优化方案。
最后，请注意，优化数据库查询是一个复杂的过程，涉及多个因素。在进行任何重大更改之前，建议先在测试环境中验证这些更改的效果。