odps与常见sql的区别？

ODPS（Open Data Processing Service）是阿里云提供的大数据计算服务，与传统SQL有以下几点区别：

数据存储方式：ODPS采用分布式存储方式，数据存储在海量的分布式存储系统中，可以支持PB级别的数据存储和处理。而传统SQL通常采用关系型数据库存储方式，存储容量较小。

计算模型：ODPS支持MapReduce和SQL两种计算模型，可以根据具体需求选择合适的计算模型。而传统SQL只支持SQL语言进行数据处理和计算。

执行效率：ODPS采用分布式计算方式，可以在大规模数据处理时提高计算效率，而传统SQL的计算效率较低。

数据安全：ODPS提供完善的数据安全机制，包括数据加密、权限控制、访问控制等，可以保证数据的安全性。而传统SQL的数据安全机制相对较弱。

扩展性：ODPS可以根据业务需求进行水平扩展，支持多个计算节点进行并行计算，可以满足大规模数据处理的需求。而传统SQL的扩展性较差，无法满足大规模数据处理的需求。

总之，ODPS是一种适用于大规模数据处理的分布式计算服务，相对于传统SQL具有更高的计算效率、更好的扩展性、更强的数据安全性等优势。

ODPS（Open Data Processing Service）是阿里云提供的大数据计算和分析服务，而常见的SQL（Structured Query Language）是一种用于关系型数据库管理系统的查询和操作数据的编程语言。以下是ODPS与常见SQL的区别：

• 数据模型：ODPS是一种大数据处理和分析服务，支持的数据模型包括分布式表、分区表、虚拟视图等。而常见SQL通常用于关系型数据库管理系统，支持的数据模型包括表、视图、索引等。

• 数据存储：ODPS数据存储在阿里云的对象存储服务OSS中，通过ODPS进行计算和分析。而常见SQL通常是在关系型数据库中进行数据存储和管理。

• 大数据处理能力：ODPS是一种分布式大数据处理和分析服务，支持大规模数据的处理和分析，具有高性能和高扩展性。而常见SQL通常用于关系型数据库管理系统，对于大规模数据的处理和分析能力相对较弱。

• 数据处理语法：ODPS使用类似SQL的语法进行数据处理和分析，但在语法上有一些特殊的扩展和语法规则，例如支持UDF（用户自定义函数）、MapReduce、Graph等特定的数据处理方式。而常见SQL使用标准的SQL语法。

• 数据计算引擎：ODPS支持多种计算引擎，包括MaxCompute SQL（类似于传统SQL的计算引擎）、MaxCompute Graph（用于图计算）、MaxCompute Spark（用于Spark计算）、MaxCompute Machine Learning（用于机器学习计算）等。而常见SQL通常使用数据库管理系统内置的计算引擎。

• 数据处理规模：ODPS适用于大规模数据的处理和分析，可以处理TB级甚至PB级的数据。而常见SQL通常适用于小规模数据的处理和分析。

可以参考看下 https://help.aliyun.com/document_detail/27859.html此答案整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”

阿里云DataWorks中的ODPS（Open Data Processing Service）是一种云原生的大数据处理服务，而常见的SQL是一种结构化查询语言。两者在功能和适用场景上有所区别：

1. 数据量：ODPS可以处理大规模的数据，而SQL更适用于小规模和中等规模的数据。

2. 处理方式：ODPS使用分布式计算方式处理数据，能够进行更复杂的数据处理和分析，而SQL更多是针对单个数据源的查询和分析。

3. 适用场景：ODPS适合于需要进行复杂的数据运算和分析的大型企业级应用，而SQL更适用于常规的数据查询和报表生成等操作。

总之，ODPS和SQL都是数据处理工具，但是适用场景不同。ODPS更适合大规模的数据处理，而SQL更适合小规模和中等规模的数据查询和分析。