大数据计算MaxCompute底层加速查询的原理是什么呢？

这个SQL本身执行的不慢，就是作业前提交了一下，你能看到调度资源组的水位吗？看看当时的使用情况。这部分时间还没到查询加速里，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”

MaxCompute查询加速的能力，是由其底层的系统架构实现的。具体来说，MaxCompute通过流式数据的高性能写入和秒级别的查询能力，实现了对变化中的数据进行快速分析及决策辅助。在离线大数据场景上，Hologres与MaxCompute能够无缝融合，无需数据导入导出就能实现加速查询MaxCompute，全兼容访问各种MaxCompute文件格式。

此外，SQE（Simple Query Engine）也扮演着重要的角色。MaxCompute的数据统一存储在Pangu，当Hologres执行一条Query去加速查询MaxCompute的数据时，Hologres Frontend会通过RPC向SQE Master请求获取Meta等相关信息，然后Hologres Blackhole通过RPC向SQEExecutor请求获取数据。

同时，MaxCompute还提供了MCQA（MaxCompute Query Acceleration）功能，帮助用户了解该系统架构、关键特性、应用场景和使用限制。以上种种措施，共同构成了MaxCompute底层加速查询的完整原理。

大数据计算MaxCompute底层加速查询的原理主要包括以下几个方面：

1. 分布式存储：MaxCompute采用分布式存储技术，将数据分片存储在不同的服务器上，从而使得多台机器可以并行处理查询请求，大大提高了查询效率。
2. 数据压缩：MaxCompute采用了多种数据压缩技术，比如字典编码、位图索引等，有效减少了数据的存储空间和传输时间，进而提高了查询速度。
3. MapReduce计算框架：MaxCompute采用了MapReduce计算框架，将复杂的查询任务拆分成多个子任务，分别由多台机器并发处理，进一步提升了查询效率。
4. 特性优化：MaxCompute还针对特定类型的查询进行了优化，例如支持列存储、范围扫描等，从而实现了更高的查询速度。

大数据计算服务MaxCompute的核心原理是基于分布式文件存储和大规模并行计算技术，利用高效的数据组织和查询优化策略来加速查询性能。

具体来说，以下几个方面有助于提高查询性能：

1. 分布式文件存储：将原始数据分割成较小的部分，并将其存储在不同的节点上，使得查询过程可以通过多个节点并行执行，从而提高了查询性能。
2. 数据分片和索引：通过对数据进行合理的分片和建立合适的索引，可以有效地加快查询速度。
3. 并行处理：通过并行处理机制，使得一个大查询可以分解为若干个子查询，并且这些子查询可以在不同节点上同时执行，从而大大缩短了查询的时间。
4. 查询优化：通过查询计划生成器和优化器可以生成最有效的查询计划，并尽量减少查询过程中不必要的开销，例如全表扫描和冗余运算。

查询加速（MCQA）
本文为您介绍MaxCompute查询加速MCQA（MaxCompute Query Acceleration）功能，并帮助您了解该功能的系统架构、关键特性、应用场景和使用限制。https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/maxcompute-query-acceleration?spm=a2c4g.11186623.0.i7

MaxCompute MCQA功能提供如下能力。

支持对中、小数据量查询作业进行加速优化，将执行时间为分钟级的查询作业缩减至秒级，同时完全兼容原MaxCompute的查询功能。

支持主流BI工具，开展即席查询（Ad Hoc）或商业智能（BI）分析。

支持使用独立的资源池，不占用离线计算资源，可以自动识别查询作业，缓解排队压力，优化使用体验。

支持将MCQA（MaxCompute Query Acceleration）查询作业的运行结果写入临时缓存中。当用户后续执行相同的查询作业时，MaxCompute会优先返回缓存中的结果，加快执行速度。