在MaxCompute我有一张上千万数据的表单独读取这一张表一个月的费用就很贵了，有什么办法能解决？

如果您需要在MaxCompute中处理大量数据，可能会导致计算资源的使用成本较高。为了降低成本，可以考虑以下几种方法：
增加数据分区：在MaxCompute中，可以将数据按照不同的分区进行存储，以便更快地查询和处理数据。如果您的表没有分区，可以考虑增加数据分区，以降低查询和处理数据的成本。
优化查询语句：在MaxCompute中，查询语句的效率对计算资源的使用成本有很大的影响。如果您的查询语句效率较低，可能会导致计算资源的使用成本较高。可以尝试优化查询语句，例如使用正确的索引、避免使用全表扫描等方式，以提高查询效率和降低成本。
使用缓存：在MaxCompute中，可以使用缓存技术来减少查询和处理数据的成本。可以将查询结果缓存到内存或磁盘中，以便在下一次查询时可以直接从缓存中获取数据，避免重复计算和查询。
使用弹性计算资源：在MaxCompute中，可以使用弹性计算资源来按需分配计算资源，以便在处理大量数据时可以根据实际需求动态分配计算资源。可以根据作业的需求选择不同的弹性计算资源，以降低计算资源的使用成本。

如果您在MaxCompute中有一张上千万数据的表，并且需要频繁读取该表，以至于使用这个表一个月的费用变得昂贵，您可以考虑以下几种解决方案来降低成本：

1. 数据分区和分桶：根据您的数据特点和查询需求，对表进行合理的数据分区和分桶设计。通过将数据按照某个字段进行分区或分桶，可以实现更精确的数据过滤和查询，从而减少不必要的数据扫描和读取，提高查询性能和降低费用。

2. 数据缓存：考虑将经常被查询的数据缓存在内存中，以避免每次查询都直接访问MaxCompute表。您可以使用类似Redis、Memcached等的缓存技术，将数据加载到缓存中，并设置适当的缓存策略，以便在需要时快速获取数据。

3. 数据预处理和汇总：对于一些频繁查询的指标或报表，可以事先对数据进行预处理和汇总，生成相应的结果表。这样可以减少重复的计算和查询操作，提高响应速度和节省费用。

4. 数据下沉：如果您只需要最近一段时间的数据进行查询，可以将历史数据下沉到低成本的存储介质（如OSS）中，而不是一直保留在MaxCompute表中。您可以通过分区或按时间进行数据归档和迁移，以降低存储费用。

5. 数据生命周期管理：根据数据的访问频率和重要性，制定合理的数据生命周期管理策略。将不再需要的数据及时清理或归档，以避免存储资源被占用，减少费用支出。

1、计算角度解决，可以看下物化视图 https://help.aliyun.com/document_detail/2248611.html

2、计费方式解决 按量计费转换成包年包月，或者采购计算抵扣包 https://help.aliyun.com/document_detail/460775.html

https://help.aliyun.com/document_detail/27989.html 此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”