如果我用BI直连大数据计算MaxCompute其中的一个表，同时有200个人访问这个表，卡不？

我理解不会。因为查询可以多并发 ，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”

如果您使用BI工具直接连接MaxCompute中的一个表，并且有200个人同时访问这个表，那么可能会出现卡顿的情况。

这是因为，当有大量用户同时访问同一个表时，会对数据库的并发性能产生较大的压力，从而导致系统响应变慢或者出现卡顿现象。为了解决这个问题，您可以考虑以下几点：

1. 优化SQL语句：通过优化SQL语句来减少查询的数据量和复杂度，从而提高查询效率。

2. 分区表：将大表按照一定的规则进行分区，可以提高查询效率和并发性能。

3. 缓存机制：可以使用缓存机制来缓存热点数据，减轻数据库的压力。

4. 分布式架构：采用分布式架构可以将负载均衡到多个节点上，提高系统的并发处理能力。

如果使用BI工具直接连接大数据计算MaxCompute中的一个表，并有200个人同时访问该表，这可能会导致一些性能问题。虽然MaxCompute可以支持高并发查询和大规模数据处理，但仍需要考虑以下几个方面：

1. 查询负载：当有200个并发查询同时访问一个表时，这将给MaxCompute带来相当大的查询负载。MaxCompute会尽力处理这些请求，但如果负载过重，可能会导致查询响应时间延长或系统响应变慢。

2. 资源分配：MaxCompute会根据资源调度策略来分配计算资源，以满足不同任务的需求。当有多个并发查询同时访问一个表时，MaxCompute会尝试合理分配资源，但如果资源不足，可能会导致查询性能下降。

3. 数据传输：当有大量用户同时访问表时，数据传输成为一个关键因素。大量数据的传输可能导致网络拥塞或延迟增加，从而影响查询性能。

为了缓解这些问题，您可以考虑以下优化策略：

1. 数据分区和分桶：通过在表上进行分区和分桶，可以将数据划分为更小的数据子集，从而减少每个查询所要处理的数据量。这将提高查询性能并减轻系统负担。

2. 查询优化：编写高效的查询语句，并根据查询需求添加适当的索引。尽量减少不必要的字段读取和过滤条件，以降低查询复杂度。

3. 资源规划：与MaxCompute管理员或运维团队协商，确保为MaxCompute任务分配足够的资源。适当调整CPU、内存和并发执行数等资源配额，以满足高并发查询的需求。

4. 缓存机制：利用MaxCompute提供的缓存机制，缓存常用查询的结果，从而减少对表的直接访问次数。

需要注意的是，每个具体情况都有其特定的参数和配置要求，因此建议您与MaxCompute管理员或阿里云客户支持团队联系，根据您的业务需求进行更详细的性能评估和优化。

使用BI（商业智能）工具直接连接大数据计算MaxCompute表并由200人同时访问，可能会对系统性能产生一定影响，但具体是否会导致卡顿取决于多个因素。

首先，MaxCompute作为大数据处理平台，本身具备较好的扩展性和处理能力。当多个用户同时访问一个表时，MaxCompute可以根据需要动态地分配资源，以支持多个用户的并发访问。因此，在理想情况下，200人同时访问一个表应该是可以承受的，只要系统资源得到合理配置和管理。

然而，实际性能表现还会受到其他因素的影响。例如：

1.数据量大小和复杂性：表中的数据量大小和数据结构的复杂性会影响查询处理的效率。大规模的复杂查询可能会消耗更多的计算资源，导致响应时间延长。
2.BI工具的实现和配置：BI工具本身的性能和配置也会影响访问速度。高效的BI工具可以更快速地提取和处理数据，而合理的配置可以确保系统资源的有效利用。
3.网络延迟和带宽：如果BI工具与MaxCompute之间的网络连接状况不佳，或者带宽有限，也可能会影响到访问速度和响应时间。
4.系统负载和资源竞争：如果MaxCompute集群上其他任务负载较重或者存在资源竞争，可能会对并发访问性能产生一定影响。