在大数据计算MaxCompute中，同一个project大量的请求，会有计算瓶颈吗？

在按量付费的MaxCompute环境中，大量的请求可能会导致计算瓶颈和性能下降。这可能是由于资源限制、并发查询过多以及数据规模等因素引起的。

当同时有大量的请求发送到MaxCompute集群时，集群的计算资源（例如CPU、内存、磁盘IO）可能被耗尽，从而导致请求排队等待或响应时间延长。

此外，不同的SQL请求之间也可能相互影响。如果某个SQL任务消耗了大量的计算资源或占用了较长的执行时间，并且其他任务需要等待这个任务完成，那么其他任务的执行可能会受到延迟和阻塞。

为了避免计算瓶颈和影响，您可以考虑以下几个解决方案：

1. 资源调整：根据实际需求，调整MaxCompute集群的资源配置以满足更高的计算需求。例如，增加节点数量、调整实例规格或设置合适的资源配额等。

2. 优化SQL查询：优化查询语句，使其能够更高效地利用MaxCompute的计算能力。例如，使用合适的索引、使用分区和分桶进行并行计算、避免全表扫描等。

3. 并发控制：对于大量并发请求，可以考虑限制同时进行的任务数量，以减少对计算资源的竞争。可以使用调度工具、队列管理或优先级设置来控制并发查询。

4. 数据分区和压缩：合理设计数据的分区和压缩策略，以提高查询效率和减少资源消耗。通过减少数据的扫描范围和减少数据传输量，可以降低计算瓶颈的风险。

在大数据计算MaxCompute中，大量的请求是否会引发计算瓶颈，主要取决于系统的资源使用情况。MaxCompute的项目空间（Project）是其基本组织单元，如果在一个项目中有大量的请求，可能会对系统资源如CPU和内存等造成一定压力。但是不必担心，MaxCompute针对作业的不同规模提供了两种运行模式，有效地避免了因作业规模过大引发的计算瓶颈问题。

至于多个SQL之间是否会互相影响，一般来说，MaxCompute SQL采用的是类似于SQL的语法，并且是标准语法ANSI SQL92的一个子集，有自己的扩展。因此，在一个项目中同时运行多个SQL任务时，它们之间不会互相影响。每个SQL任务都会根据指定的Quota获取相应的计算资源进行执行，彼此之间互不干扰。需要注意的是，如果一个SQL语句中含有where过滤条件，且join在where条件之前，会先进行join操作，然后对join的结果执行where条件过滤。

确实，MaxCompute的计费方式主要有两种：按量付费和包年包月。其中，按量付费是先使用再付费的模式，资源为共享型。在这种模式下，一个Project大量的请求可能会遇到计算瓶颈，因为公共资源会被所有用户共享。如果同时有其他用户也在使用大量资源，那么系统的性能可能会受到影响。

至于SQL之间是否会互相影响，一般来说，每个SQL任务都在自己的环境中运行，它们之间不会直接相互影响。但是，如果一个SQL任务占用了大量的系统资源，导致其他任务无法获得足够的资源来执行，那么这种情况下，SQL之间可能会有间接的影响。

理论上不会。此回答整理自钉钉群：MaxCompute开发者社区1群