MaxCompute离线抽mysql库数据，为啥会打到业务库里这么多查询SQL呢？

使用MaxCompute离线抽取MySQL库数据时，如果出现了大量的查询SQL，可能是由于以下原因之一导致的：
数据量过大：如果要抽取的MySQL库数据量非常大，可能需要进行分批抽取，每次抽取的数据量不宜过大。否则可能导致MaxCompute并发作业量过大，从而产生大量查询SQL。
数据模型复杂：如果MySQL库中的数据模型非常复杂，可能需要进行数据转换和处理，以适应MaxCompute的数据模型。在进行数据转换和处理时，可能需要编写复杂的SQL语句，从而产生大量查询SQL。
抽取任务调度错误：如果抽取任务的调度不当，可能导致任务并发度过高，从而产生大量查询SQL。建议在配置任务时，设置合理的并发度和调度策略，以避免产生过多的查询SQL。
MySQL数据库性能问题：如果MySQL数据库性能存在问题，例如索引缺失、SQL语句性能低下等，可能导致查询SQL的数量

如果您在使用MaxCompute的DataWorks界面进行离线抽取MySQL库数据时，配置的最大并发度是2，但实际查询SQL的数量超过了预期，可能有以下几个原因：

1. 数据倾斜：数据倾斜是指在数据分布不均匀的情况下，某些任务需要处理的数据量远大于其他任务。这可能导致部分任务完成得比较慢，从而导致更多的任务被启动来处理剩余的数据。您可以检查数据分区、索引和数据量分布等因素，以确定是否存在数据倾斜的情况。

2. 数据查询模式：默认情况下，MaxCompute会将数据查询操作划分为多个小任务并行执行。这些小任务可能对应于不同的数据库分区或表的子集。如果您的查询涉及多个表或分区，可能会生成更多的查询SQL，并且每个查询SQL都会作为一个单独的任务执行。

3. 数据库连接池：在离线抽取数据的过程中，DataWorks使用数据库连接池来管理与MySQL库的连接。如果连接池配置不合理，例如连接池中可用连接的数量较少，可能会导致系统频繁创建新的连接，从而生成更多的查询SQL。

建议您检查上述因素，并根据具体情况采取适当的措施来优化查询性能和任务并发度。您可以尝试调整数据分布、查询计划、连接池配置等，以提高数据抽取的效率和性能。