大数据计算MaxCompute表 是table2.0的 数据量是144MB 这个是要往小的设置吗？

MaxCompute的table2.0是一种新类型表，它支持增全量数据的存储和读写，并且具有优化数据组织的功能。对于144MB的数据量是否需要设置小，取决于您的具体使用场景和性能要求。

以下是一些关于Transaction Table2.0的特点：

1. 主键设置：如果您设置了Primary Key，那么表将支持Upsert格式记录写入，这对于需要频繁更新数据的场景非常有用。
2. 增量导入：Transaction Table2.0支持分钟级的Upsert / Delete格式数据增量导入，这对于需要快速反映最新数据状态的业务场景很有帮助。
3. 数据组织优化：Clustering功能可以自动合并大量增量小文件，避免存储压力大，IO读写低效的问题。Compaction功能可以手动或自动合并数据中间历史状态，有效减少数据存储和计算成本，提升数据查询效率。
4. SQL支持：Transaction Table2.0支持全套SQL语法，包括CRUD语法、TimeTravel和增量查询语法等，这使得它能够覆盖所有功能。
5. 邀测阶段：需要注意的是，Transaction Table2.0目前处于邀测阶段，可能不是所有用户都能直接使用。如果您对这项技术感兴趣，可能需要申请访问权限。

综上所述，如果您的应用场景需要高效率的数据更新和查询，那么使用Transaction Table2.0并设置合适的参数（如主键）可能会带来性能上的提升。而对于144MB的数据量是否需要设置小，这取决于您的实际数据增长速率和查询性能要求。如果数据量会持续增长，或者您需要更高效的数据处理能力，那么采用Transaction Table2.0可能是一个合适的选择。

在 MaxCompute 中，144MB 的数据量并不算特别小，也不算特别大，而是一个中等规模的数据量。在实际使用中，数据表的大小需要根据具体的业务需求和数据处理情况来进行设置。

通常情况下，对于表的设计和设置，可以考虑以下几点：

1. 数据规模：根据数据的规模来决定表的设置。对于小规模数据，可以考虑采用小表；对于大规模数据，可能需要采用分区表或者分布式表来进行存储和处理。

2. 查询和计算需求：根据实际的查询和计算需求来进行表的设计。如果需要频繁地进行聚合计算、连接查询等操作，可能需要考虑数据的分布和存储方式，以提高查询性能。

3. 数据增长预估：考虑数据表的增长趋势，预估未来数据的增长量，避免因数据量增长导致的表结构调整和性能问题。

4. 数据分区和索引：根据数据的访问模式和查询需求，考虑是否需要对表进行分区和建立索引，以提高查询效率。

在您描述的情况下，如果数据量是144MB，并且不会有很快的增长趋势，那么这个数据量并不需要特别小的设置。当然，具体的表设计需要综合考虑业务需求、查询需求、数据增长趋势等多方面因素来进行综合评估和设置。

如果SQL的查询速度不满足你的要求，可以调整一下。 但数据量太小了，我估计速度提升不会太明显。 ，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”