咨询下大数据计算MaxCompute，我简单测试了一下：这个是因为底层IO的问题吗？

MaxCompute的查询性能主要取决于以下几个因素：数据的大小、数据的分布、数据的索引、查询的优化等。在你的测试中，虽然两个表的底层文件数量不同，但是他们的数据结构和查询条件都是相同的，因此，他们的查询性能应该不会有太大的差异。

然而，由于MaxCompute的查询优化器的工作原理，如果一个表的数据分布在多个文件中，那么MaxCompute需要为每个文件创建一个查询计划，然后在执行查询时，将这些查询计划合并起来。这个过程可能会消耗一些额外的CPU和内存资源，从而影响查询的性能。

另一方面，如果一个表的所有数据都在一个文件中，那么MaxCompute只需要为一个文件创建一个查询计划，然后在执行查询时，直接使用这个查询计划。这个过程相对来说更简单，因此可能会提高查询的性能。

所以，如果你的数据量不大，或者你的查询条件可以保证数据的均匀分布，那么将数据放在一个文件中可能会提高查询的性能。然而，如果你的数据量很大，或者你的查询条件不能保证数据的均匀分布，那么将数据放在多个文件中可能会提高数据的可用性和查询的性能。

推荐放到5个文件（按照MaxCompute分区放）里面，因为MaxCompute读取可以按照分区来做剪裁。如果放到一个文件里面，MaxCompute会先全部读过来，再做过滤。
放到不同的文件里面，可以单独读取某一个文件的数据。 ，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”

您好，关于MaxCompute的存储方式选择问题，这实际上涉及到了大数据处理中的一个重要环节：如何根据业务需求和系统特性进行存储优化。对于您的情况，可能的原因确实与底层IO有关。

首先，每个文件都会有一个元数据（metadata），当您有一个大文件时，元数据的操作次数相对于多个小文件会更少，从而有可能减少了一些额外的开销。同时，如果采用多个小文件的方式，每个小文件都会启动一个M实例，而一个大文件则只会启动一个M实例。这就意味着在读取操作时，前者会产生更多的并发操作，可能导致磁盘I/O成为瓶颈，影响整体的读取速度。

但是，并非所有情况下大文件都是最佳选择。因为当文件过大时，可能会对数据的管理和定位带来不便。例如，如果您需要对文件中的部分数据进行修改或查询，大文件可能会增加定位和提取数据的复杂性。此外，过多的小文件也可能导致存储和计算性能的问题。