DataWorks中Maxcompute的元数据视图查询时为什么会产生大量的计算费用？

在DataWorks中，MaxCompute是一种大数据计算引擎，它支持元数据视图（Metadata View）来查询表、分区、列等元数据信息。当你使用MaxCompute的元数据视图进行查询时，可能会产生大量的计算费用的原因可能有以下几点：

元数据视图的计算复杂度：MaxCompute的元数据视图是通过对元数据进行逻辑计算和转换来生成的。如果你的查询涉及到复杂的条件、大量的表或分区等，那么计算这些元数据视图所需的计算资源和时间就会增加，从而导致计算费用的增加。

数据量的影响：元数据视图的计算费用与查询的数据量相关。如果你的查询涉及到大量的表、分区或列，那么所需的计算资源和时间就会增加，从而增加计算费用。

查询频率和并发度：如果你频繁执行元数据视图查询，或者在短时间内发起大量的并发查询，那么会增加计算资源的占用和计算费用。

在DataWorks中，当使用MaxCompute的元数据视图进行查询时，可能会产生大量的计算费用的原因有以下几点：

1. 数据量过大：如果你的查询涉及到大量的数据，尤其是跨越多个分区或表的查询，那么计算所需的资源和时间将会增加。这可能导致较高的计算费用。

2. 复杂的查询逻辑：如果你的查询逻辑比较复杂，包含多个子查询、聚合操作、连接操作等，那么计算所需的资源和时间也会相应增加。这可能导致较高的计算费用。

3. 非优化的查询语句：如果你的查询语句没有经过优化，或者存在冗余的操作或不必要的计算，都会导致计算费用的增加。建议对查询语句进行优化，减少不必要的计算。

4. 频繁的查询操作：如果你频繁执行查询操作，特别是大规模的查询任务，那么计算费用将会累积。建议合理规划查询操作的频率，避免不必要的重复查询。

为了减少计算费用，可以考虑以下几个优化策略：

1. 使用合适的分区键：在设计数据表时，选择合适的分区键可以提高查询效率，减少计算费用。充分利用分区键进行条件过滤，可以减少不必要的扫描和计算。

2. 缓存查询结果：如果某一查询结果在一段时间内保持不变，可以考虑将结果缓存起来，避免重复计算。MaxCompute提供了缓存机制，可以根据具体情况选择合适的缓存策略。

3. 优化查询语句：对复杂的查询语句进行优化，避免不必要的计算和数据迁移操作。使用合适的索引、合并子查询、避免全表扫描等操作，可以提高查询效率。

4. 控制查询频率：合理规划查询任务的调度频率，避免频繁执行大规模的查询操作。根据实际需求，设计合适的调度策略，以平衡计算需求和费用控制。

综上所述，通过合理优化查询语句、合理规划查询任务和数据表设计等方式，可以降低MaxCompute元数据视图查询时的计算费用。

场景描述：
1。使用maxc的元数据视图进行本项目下的作业费用计算，为啥每个项目下，收集元数据信息成本都是一样的？

查询单个项目下的元数据信息，项目内任务数很少但是logview中的input-byte有数十G ？这正常吗？

答：
information schema提供的是视图元数据，对用户免存储费用，
但是查询会产生计算费用，视图的计算输入是按底层物理表数据输入，视图能查到的数据量不代表物理表仅存有这个量的数据。由于tasks_history和tunnel_history物理表较大（maxc的对应地域下的全局表），因此产品侧针对这两个视图做了优化，每日6点对昨日数据做一次切分以减少输入量提升查下性能，其他视图未做此处理。
建议用户侧在使用功能元数据视图进行任务分析/费用计算时，尽量在6点之后进行统计 ，可以减少大量数据输入从而减少扫描费用，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”