大数据计算MaxCompute的查询优化里面对concat拼接起来的分区字段会走优化嘛？就是比如表以a，b为分区字段，查询的时候写a||b，这样还能识别分区吗？
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在大数据计算MaxCompute的查询优化中，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（partition pruning）取决于具体的查询语句和优化器的实现。
通常情况下，如果直接在查询中使用a||b这样的表达式作为分区条件，MaxCompute的优化器可能无法直接识别这个拼接后的表达式作为有效的分区过滤条件，因此可能无法进行分区剪枝优化。
为了确保能够利用分区剪枝进行优化，建议在编写查询语句时直接使用原始的分区字段。例如，如果你的表以a和b为分区字段，你可以这样编写查询：
SELECT * FROM your_table WHERE a = 'partition_value_a' AND b = 'partition_value_b';
这样，MaxCompute的优化器可以明确地识别出a和b的取值，并据此进行分区剪枝，只扫描满足条件的分区，从而提高查询效率。
如果你确实需要使用concat函数拼接分区字段进行查询，那么查询性能可能会受到影响，因为这可能会导致扫描不必要的分区数据。
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在MaxCompute中，对于concat拼接起来的分区字段，也是能走优化的。针对需要将多个记录合并为一条记录的情景，可以使用WM_CONCAT函数实现GROUP_CONCAT函数的功能。同时，可以通过设置参数调整并发度，如设定一个map的最大数据输入量，或者使用split size hint方式来调整单个读表操作的并发度。此外，还可以通过控制查询范围，比如使用SELECT子句选择需要的字段，使用分区查询来减少IO读取量，提高查询性能。
至于是否可以识别分区，MaxCompute将分区列的每个值作为一个分区（目录），可以指定多级分区，即将表的多个字段作为表的分区，分区之间类似多级目录的关系。查询表时通过WHERE子句查询指定所需查询的分区，避免全表扫描，提高处理效率，降低计算费用。对于需要访问的分区名称，只会读取相应的分区。然而，对于a||b这样的写法，没有找到直接相关的说明。所以，虽然分区查询能够优化查询性能，但具体到a||b这样的写法是否能有效识别分区并获取优化效果，可能需要针对具体的业务场景进行测试和验证。
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如果分区值是这样的，可以识别到。 此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区1群”