DataWorks中Maxcompute的元数据视图查询时为什么会产生大量的计算费用是什么？
DataWorks中Maxcompute的元数据视图查询时为什么会产生大量的计算费用是什么？[阿里云MaxCompute]
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DataWorks中Maxcompute的元数据视图查询时为什么会产生大量的计算费用是什么？
在DataWorks中，使用MaxCompute的元数据视图查询时，可能会产生大量的计算费用，这通常是由于以下原因导致的：
查询语句复杂度高：如果查询语句复杂度较高，包括使用了多个表、多个条件和关联操作等，就可能会导致产生大量的计算费用。此时，可以优化查询语句，尽量减少表的数量、过滤条件和关联操作等。
数据量较大：如果查询的数据量较大，就可能会导致产生大量的计算费用。此时，可以考虑使用分区表、分批查询等方式，优化查询性能和效率。
数据结构复杂：如果查询的数据结构较复杂，包括使用了多层结构、嵌套结构和数组等，就可能会导致产生大量的计算费用。此时，可以考虑使用简单的数据结构，尽量避免使用复杂的嵌套结构和数组等。
系统资源不足：如果系统资源不足，包括计算资源和存储资源等，就可能会导致产生大量的计算费用。此时，可以联系MaxCompute管理员或技术支持人员，优化系统资源配置和调整计算资源使用策略等。
在 DataWorks 中，当你使用 MaxCompute 的元数据视图进行查询时，可能会产生大量的计算费用。这是因为元数据视图查询通常需要扫描和计算大量的元数据信息，以获取所需的结果。
MaxCompute 元数据视图提供了关于表、分区、列等元数据信息的全面视图，它可以帮助用户快速获取和理解数据集的结构和属性。但由于元数据视图需要从底层的存储引擎中获取数据，并进行聚合、过滤等操作，因此会涉及到大量的计算和计费。
以下是一些可能导致元数据视图查询产生大量计算费用的原因：
查询范围和复杂性： 如果你的查询涉及大量的表、分区或列，并且查询逻辑比较复杂，那么查询过程中需要进行更多的计算和扫描操作，导致计算费用增加。
数据量和分区粒度： 如果你的数据集非常大，或者分区粒度非常细，那么查询需要处理更多的数据和元数据信息，从而增加计算费用。
查询频率和并发性： 如果你频繁执行元数据视图查询，并且同时有多个查询同时进行，那么会占用更多的计算资源，导致计算费用增加。
为了降低元数据视图查询的计算费用，可以考虑以下几点：
优化查询逻辑和范围： 确保仅查询所需的表、分区和列，避免不必要的计算和扫描操作。
合理管理分区和数据量： 对于大型数据集，可以考虑调整分区策略和粒度，以减少查询过程中需要处理的数据。
控制查询频率和并发性： 尽量避免频繁执行元数据视图查询，并合理调整查询任务的并发度，以节省计算资源和降低费用。
场景描述：
1。使用maxc的元数据视图进行本项目下的作业费用计算，为啥每个项目下，收集元数据信息成本都是一样的？
查询单个项目下的元数据信息，项目内任务数很少但是logview中的input-byte有数十G ？这正常吗？
答：
information schema提供的是视图元数据，对用户免存储费用，
但是查询会产生计算费用，视图的计算输入是按底层物理表数据输入，视图能查到的数据量不代表物理表仅存有这个量的数据。由于tasks_history和tunnel_history物理表较大（maxc的对应地域下的全局表），因此产品侧针对这两个视图做了优化，每日6点对昨日数据做一次切分以减少输入量提升查下性能，其他视图未做此处理。
建议用户侧在使用功能元数据视图进行任务分析/费用计算时，尽量在6点之后进行统计 ，可以减少大量数据输入从而减少扫描费用，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”