MaxCompute2.0索引优化实践-低调大师

MaxCompute2.0索引优化实践

2017-10-24 706

摘要：2017云栖大会阿里云大数据计算服务（MaxCompute）专场，阿里云高级专家戴谢宁带来MaxCompute的索引与优化实践分享。本文主要从MaxCompute数据模型开始谈起，接着分享了哈希分片和区域分片，着重分析了索引优化和join优化，并且列出了应用实例，最好作出了简要总结。

以下是精彩内容整理：

MaxCompute 除了是计算引擎之外，它也是个存储引擎，阿里巴巴99%数据都在这个平台上。那么，怎么去优化存储效率，从而提高计算效率是我们一直努力的目标。

MaxCompute的数据模型

目前MaxCompute的数据模型包括：项目，表，分区。在分区下，分区下没有定义数据组织方式，数据无序存放。

那么，在分区下能否通过定义数据分片、排序和索引提高效率？答案是肯定的。

在MaxCompute2.0中，我们提供了两种切片方式，哈希分

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elasticsearch的score相关资料（整理）

核心概念理解：elastcsearch整个过程包括匹配+打分，其中匹配根据查询条件进行查询，打分根据查询回来的字段进行打分。通过Function Score Query优化Elasticsearch搜索结果：http://blog.csdn.net/zxjiayou1314/article/details/53185287 关于elasticsearch function_score的使用：http://blog.csdn.net/nxgych/article/details/53096255 [Elasticsearch] 控制相关度：http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/42201721 lucene全文检索基础：http://blog.csdn.net/napoay/article/details/50305287 lucence 搜索过程介绍：http://blog.csdn.net/forfuture1978/article/details/4711308 http://blog.csdn.net/forfuture...

2017-10-24

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10月14日，2017杭州云栖大会·阿里云大数据计算服务（MaxCompute）专场，阿里云技术专家路璐带来《MaxCompute基于BigBench标准的最新测试进展》分享。在11日的主论坛上，MaxCompute做了敢为人先、引领潮流BigBench On MaxCompute2.0的重磅发布，意味着MaxCompute成为第一个做到100TB数据规模的BigBench，并且在100T数据规模的Qpm达到7830Qpm，成为第一个达到7000分的大数据引擎。同时MaxCompute也是第一个公有云服务的BigBenchBenchmark，在性价比上具有很大的优势，并给出了几种性价比计算方式：其中预付费3年的性价比达到371美元per Qpm；预付费1月的性价比达到12.3美元per Qpm；按需后付费的性价比达到2.1美元

2017-10-24

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