项目空间
• 项目空间（Project）是MaxCompute的基本组织单元，类似于传统数据库的DataBase或Schema的概念，是进行多用户隔离和访问控制的主要边界。项目空间中包含多个对象，例如表（Table）、资源（Resource）、函数（Function）和实例（Instance）等。
• 一个用户可以同时拥有多个项目空间的权限。通过安全授权，可以跨项目空间访问对象。
• 通过在MaxCompute客户端中运行use
project命令进入一个项目空间。
表
• 表是MaxCompute的数据存储单元，逻辑上是二维结构，MaxCompute中不同类型计算任务的操作对象（输入、输出）都是表。
• MaxCompute的表分为内部表和外部表（2.0版本开始支持）。
• 对于内部表，所有的数据都被存储在MaxCompute中。
• 对于外部表，MaxCompute并不真正持有数据，表格的数据可以存放在OSS或OTS中，MaxCompute仅会记录表格的Meta信息，OSS上的信息可以是非结构化的，例如视频、音频等。
• MaxCompute与Oracle等数据库不同，系统并不会自动创建dual表。
分区
• 分区表是指在创建表时指定分区空间，即指定表内的一个或某几个字段作为分区列。分区表实际就是对应分布式文件系统上的独立文件夹，该文件夹下是该分区的所有数据文件。
• 分区表的意义在于优化查询。查询表时通过where子句查询指定分区，避免全表扫描。
• MaxCompute将分区列的每个值作为一个分区，同时也可以指定多级分区，即将表的多个字段作为表的分区，如多级目录的关系。
• MaxCompute
2.0支持字段类型为TINYINT、SMALLINT、INT、BIGINT、VARCHAR、STRING的分区，虽然可以指定分区类型为BIGINT，但是除了表的字段表示为BIGINT，任何其他情况实际都被处理为STRING。建议使用STRING。
分区使用限制
• 单表分区层级最多为6级。
• 单表分区数最多允许60000个分区。
• 单词查询允许查询的最多分区个数为10000个。
• STRING分区类型的分区值不支持使用中文。
错误的分区使用方式：
select * from src where pt=20170601;
在这样的使用方式下，MaxCompute并不能保障分区过滤机制的有效性。pt是STRING类型，当STRING类型与BIGINT（20170601）比较时，MaxCompute会将二者转换为DOUBLE类型，此时有可能会有精度损失。
生命周期
MaxCompute表的生命周期（Lifecycle），指表（分区）数据从最后一次更新的时间算起，在经过指定的时间后没有变动，则此表（分区）将被MaxCompute自动回收，这个指定的时间就是生命周期。
• 生命周期单位：Days（天），只接受正整数。
• 对于非分区表，如果表数据在生命周期内没有被修改，生命周期结束时，此表将会被MaxCompute自动回收（类似drop table），生命周期从最后一次表数据被修改的时间（LastDataModifiedTime）起进行计算。
• 对于分区表，每个分区可以分别被回收，在生命周期内数据未被修改的分区，经过指定的天数后，此分区将会被回收，否则会被保留。同理，生命周期是从最后一次分区数据被修改的时间起进行计算。不同于非分区表的是，分区表的最后一个分区被回收后，该表不会被删除。
• 生命周期回收为每天定时启动，扫描所有分区，只有被扫描时发现分区/表超过生命周期的指定时间，分区/表才会被回收。
• 生命周期只能设定到表级别，不能设定到分区级，创建表时即可指定生命周期。
资源
资源（Resource）是MaxCompute的特有概念，如果需要使用UDF、MapReduce，读取第三方库等，都需要依赖资源来完成，如下所示：
• SQL UDF:编写UDF时，需要将编译好的jar包或编写好的Python UDF脚本文件以资源的形式上传到MaxCompute，运行UDF时，MaxCompute会自动下载jar包或python脚本来运行UDF。
• MapReduce：编写MapReduce程序后，将编译好的jar包上传到MaxCompute，运行MapReduce作业时，MapReduce框架会自动下载这个资源从而获取代码。
• MaxCompute支持上传的单个资源大小上限为500MB，资源包括File类型、Table类型、Jar类型和Archive类型。
函数
MaxCompute提供了内建函数与自定义函数，自定义函数分为标量值函数（UDF）、自定义聚合函数（UDAF）和自定义表值函数（UDTF）。
• UDF
广义的UDF代表自定义标量函数、自定义聚合函数及自定义表函数三种类型的自定义函数的集合。狭义的UDF指用户自定义标量值函数，即读入一行数据，写出一条输出。
• UDAF
自定义聚合函数，即多条输入记录聚合成一条输出值，可以与SQL中的GROUP BY语句联用。
• UDTF
自定义表值函数，输入多个字段，返回多个字段，逐行记录进行处理。简单的说，UDF是特殊的UDTF。
任务
任务（Task）是MaxCompute的基本计算单元，对于计算型任务，例如SQL、MapReduce，MaxCompute会对其进行解析，得出任务的执行计划，执行计划由具有依赖关系的多个执行阶段（Stage）构成。
• 执行计划逻辑上可以被看做一个有向无环图，图中的点是执行阶段，各个执行阶段的依赖关系是图的边。MaxCompute会依照图（执行计划）中的依赖关系执行各个阶段。在同一个执行阶段内，会有多个进程，也称之为Worker，共同完成该执行阶段的计算工作。同一个执行阶段的不同Worker只是处理的数据不同，执行逻辑完全相同。计算型任务在执行时，会被实例化。
• 另一方面，部分MaxCompute任务并不是计算型的任务，例如SQL中的DDL语句，这些任务本质上仅需要读取、修改MaxCompute中的元数据信息，因此这些任务无法被解析出执行计划。
任务实例
在MaxCompute中，部分任务在执行时会被实例化，任务实例会经历运行（Running）和结束（Terminated）两个阶段。运行阶段的状态为Running，而结束阶段会有Success、Failed、Canceled三种状态。
ACID语义
相关术语
• 操作：指在MaxCompute上提交的单个作业。
• 数据对象：指持有实际数据的对象，例如非分区表、分区。
• INTO类作业：INSERT INTO、DYNAMIC INSERT INTO等。
• OVERWRITE类作业：INSERT OVERWRITE、DYNAMIC INSERT OVERWRITE等。
• Tunnel数据上传：可以归结为INTO类或OVERWRITE类作业。
ACID语义描述
• 原子性（Atomicity）：一个操作或是全部完成，或是全部不完成，不会结束在中间某个环节。
• 一致性（Consistency）：从操作开始至结束的期间，数据对象的完整性没有被破坏。
• 隔离性（Isolation）：操作独立于其它并发操作完成。
• 持久性（Durabillity）：操作处理结束后，对数据的修改将永久有效，即使出现系统故障，该修改也不会丢失。
MaxCompute的ACID具体情形
• 原子性（Atomicity）
• 任何时候MaxCompute会保证在冲突时只会有一个作业成功，其它冲突作业失败。
• 对于单个表/分区的CREATE/OVERWRITE/DROP操作，可以保证其原子性。
• 跨表操作时不支持原子性（例如MULTI-INSERT）。
• 在极端情况下，以下操作可能不保证原子性：
• DYNAMIC INSERT OVERWRITE多于一万个分区，不支持原子性。
• INTO类操作：事务回滚时会有数据清理失败。
• 一致性（Consistency）
• OVERWRITE类作业可保证一致性。
• INTO类作业在冲突失败后可能存在失败作业的数据残留。
• 隔离性（Isolation）
• 非INTO类操作保证读已提交。
• INTO类操作存在读未提交的场景。
• 持久性（Durability）
• MaxCompute保证数据的持久性。
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