“大数据计算MaxCompute如果是一边写数据 同时truncate表 那也不存在数据完整性的问题是么 ？
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"大数据计算MaxCompute如果是一边写数据 同时truncate表 那也不存在数据完整性的问题[阿里云MaxCompute]
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“大数据计算MaxCompute如果是一边写数据 同时truncate表 那也不存在数据完整性的问题是么 ？
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在 MaxCompute 中，如果您在一边写数据的同时对表进行了 truncate 操作，那么数据的完整性可能会受到影响，具体情况取决于您的业务场景和数据处理逻辑。
truncate 操作会将表中的所有数据删除，并重置表的计数器，使得表的行数变为 0。如果您在 truncate 操作期间同时往表中写入数据，那么写入的数据可能会和表中已有的数据产生冲突，导致数据的完整性受到影响。例如，如果您在 truncate 操作期间往表中写入数据，而这些数据与表中已有的数据存在主键冲突，那么写入操作可能会失败或者覆盖已有的数据。
为了避免数据完整性的问题，建议在进行 truncate 操作之前，先确保表中不存在需要保留的数据，或者在 truncate 操作之后再进行数据写入操作。如果您需要在 truncate 操作期间写入数据，可以考虑使用临时表或者其他方式进行数据存储和处理，避免与表中已有的数据产生冲突。
在MaxCompute中，如果同时进行表数据写入和表的Truncate操作，是存在数据完整性的问题的。
当您在MaxCompute表中同时进行数据写入（INSERT/INSERT OVERWRITE）和表的Truncate操作时，由于这两个操作是并发执行的，可能会出现以下情况：
写入的数据可能被Truncate操作清除：如果Truncate操作先于数据写入完成，那么写入的数据将会被Truncate操作所清除，导致数据丢失。这将导致数据的完整性受到破坏。
Truncate操作可能无法成功：如果写入操作先于Truncate操作完成，并且写入的数据还未被提交到表中，Truncate操作可能会失败或产生不一致的结果。这也会导致数据的完整性问题。
为了确保数据的完整性，在进行数据写入和Truncate操作时，建议采取以下措施：
合理规划操作顺序：确保在Truncate操作之前，已经完成了对该表的所有数据写入操作，并且所有操作都已成功提交。
进行事务管理：将数据写入和Truncate操作包装在一个事务中，并使用事务的隔离级别来保证数据的一致性和完整性。在MaxCompute中，可以通过使用Tunnel或者分区机制来实现更可靠的数据写入和管理。
谨慎使用Truncate操作：Truncate操作是一种非常强力的操作，会立即删除表中的所有数据，因此在使用Truncate操作之前，请确保您已充分了解其影响，并仔细考虑数据完整性和备份措施。
“需要自己保证据条数的完整性，
这是事务表的acid特性。普遍我理解会报错，因为多个作业操作一张表，元数据操作也是会同步提交，每个作业都需要对单表的元数据加锁、写入、解锁，如果同时多个作业写入，该表元数据总是处于加锁写入的状态，可能出现部分作业在尝试加锁超时之前一直没有抢到锁。就会报错，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群””