云原生大数据计算服务 MaxCompute分区查询的相关内容

阿里云文档 2025-01-15

MaxCompute查询加速 MCQA2.0

本文为您介绍MaxCompute查询加速升级MCQA2.0（MaxCompute Query Acceleration 2.0）引擎功能，并帮助您了解该功能的系统架构、应用场景、使用限制和使用方法。

阿里云文档 2024-12-13

物化视图查询改写操作

MaxCompute支持将包含过滤条件或部分算子类型的原始SQL查询语句改写为物化视图进行查询，以便于您获取所需数据。本文将详细介绍相关SQL改写的具体操作。

文章 2024-11-26 来自：开发者社区

大数据散列分区查询频率

在大数据处理中，散列分区（Hash Partitioning）是一种常用的技术，用于将数据均匀分布到多个物理分区上，以此提高查询性能和负载均衡。选择合适的分区键（Partition Key）对于优化散列分区的效率至关重要，尤其是考虑到查询频率。查询频率与分区键选择选择查询频率高的字...

文章 2024-11-21 来自：开发者社区

大数据分区提高查询性能

大数据分区是优化数据库性能的一个重要技术。它通过将大型数据集分割成更小、更易于管理的部分来提高查询效率。这些部分（或“分区”）可以基于不同的标准，如时间范围、地理位置或键值等。以下是几种常见的分区策略以及它们如何帮助提高查询性能： 1. 范围分区（Range Partitioning）描述：根据列...

文章 2024-11-13 来自：开发者社区

大数据水平分区提高查询性能

大数据水平分区（Horizontal Partitioning），也称为分片（Sharding），是一种数据库设计策略，它将数据分散到多个物理存储单元中，每个单元只包含数据的一部分。通过这种方式，可以有效地提高数据库的查询性能、扩展性和可用性。以下是水平分区如何帮助提高查...

阿里云文档 2024-10-15

使用物化视图加速数据湖查询

StarRocks提供了开箱即用的数据湖查询功能，非常适用于对湖中的数据进行探查式查询分析。通过使用异步物化视图，您可以为数据湖中的报表和应用实现更高的并发，以及更好的性能。本文为您介绍如何使用StarRocks的异步物化视图来优化数据湖中的查询性能。

阿里云文档 2024-10-15

物化视图查询改写

StarRocks的异步物化视图采用了主流的基于SPJG（select-project-join-group-by）模式透明查询改写算法。在不修改查询语句的前提下，StarRocks可以自动将在基表上的查询改写为在物化视图上的查询，通过其中包含的预计算结果，帮助您显著降低计算成本，并大幅加速查询执行。本文为您介绍如何利用StarRocks的异步物化视图来改写并加速查询。

阿里云文档 2024-10-08

查询外部数据

本文介绍如何通过External Catalog查询外部数据。External Catalog方便您轻松访问并查询存储在各类外部源的数据，无需创建外部表。

问答 2024-06-19 来自：开发者社区

大数据计算MaxCompute有一个分钟的分区，15分钟一次，这个查询的意思是查询的分区太多报错了？

大数据计算MaxCompute有一个分钟的分区，15分钟一次，这个查询的意思是查询的分区太多，报错了么？

文章 2024-06-10 来自：开发者社区

MaxCompute产品使用合集之查询优化中对使用concat函数拼接起来的分区字段进行查询时，能否进行分区剪枝

问题一：DataWorks如何自动导出到MaxCompute电子表格？ DataWorks如何自动导出到MaxCompute电子表格？参考答案： DataWorks可以通过数据集成功能将数据从不同的数据源中导入到MaxCompute中，并支持将数据导出到MaxCompute电子表格。具体步骤如下：在DataWorks中创建一个新...