表格存储中用SQL写入，不知道为什么读写数量大小有差异，而且差那么大呀？

在您的问题中，您提到了使用表格存储执行SQL写入操作时遇到的两个主要问题：一是数据读写大小存在巨大差异，二是即使增加了并行度，写入速度也没有得到提升。针对这两个问题，我们可以从以下几个方面进行分析和解答：

数据读写大小差异

可能原因分析：

1. 数据膨胀：在执行SELECT INSERT INTO FROM这类操作时，如果涉及到的数据处理逻辑（如转换、计算或连接其他表）导致了数据体积的增加，这可能是输出数据远大于输入数据的原因之一。例如，数据重复插入、字段计算生成新数据等。

2. 编码或格式变化：数据在写入过程中可能会因为编码格式的不同（如压缩与非压缩状态）而导致占用空间的变化。虽然原始数据为330M，但在数据库内部处理或存储时，因格式转换、字符编码等因素，实际占用空间可能增大。

并行度调整未见提速

可能原因分析：

1. 数据分布不均：尽管您设置了较高的并行度，但如果数据本身分布不均匀，部分分区数据密集而其他分区空闲，那么增加并行度可能无法有效利用所有资源。确保数据在写入前充分打散，以利于并行处理。

2. 系统瓶颈：除了并行度，还需考虑是否存在其他系统瓶颈，比如网络延迟、磁盘I/O限制或CPU利用率不足等，这些都可能限制了整体写入速度的提升。

3. SQL优化：复杂的SQL查询可能导致大量的数据扫描和处理，即使并行执行，也可能受限于查询本身的效率。检查SQL语句，避免全表扫描，合理利用索引可以减少处理时间。

解决建议

1. 审查SQL逻辑：详细检查您的SQL语句，确认是否有导致数据膨胀的操作，如不必要的JOIN、数据复制等，并尝试优化逻辑以减少输出数据量。

2. 数据预处理：在导入大量数据前，先进行必要的数据清洗和预处理，确保数据格式和结构最优化，减少不必要的数据冗余。

3. 优化并行策略：根据数据的实际分布情况，调整数据切分策略，确保并行任务能够均衡地分配到各个分区上，充分利用每个分区的预留吞吐量。

4. 监控与调优：利用表格存储提供的监控工具，监控写入过程中的各项性能指标，如读写吞吐量、CPU使用率等，根据监控结果进一步微调参数。

5. 考虑数据压缩：如果数据在传输或存储过程中有显著的膨胀，探索是否可以在不影响业务逻辑的前提下对数据进行压缩处理，减少存储和处理开销。

综上所述，解决您遇到的问题需要综合考虑数据处理逻辑、系统配置以及并行处理策略等多个方面，通过细致的排查和优化来提升数据处理效率。