DataWorks逻辑存储是什么概念？就是这个表实际size，不含多副本吗？

在阿里云DataWorks中，当我们讨论“逻辑存储”时，我们通常是指数据库中的数据组织方式和表结构的抽象表示，而不涉及具体的数据块如何物理分布或存储在磁盘上的细节。逻辑存储包括了表、列、索引等数据库对象的定义，以及它们之间的关系。

在Oracle数据库体系结构中，“逻辑存储”指的是数据库的逻辑视图，它由表空间（Tablespaces）、段（Segments）、区间（Extents）和数据块（Data Blocks）组成。表空间是逻辑存储的最高层容器，而每个表空间内包含多个段，段对应的是实际的数据对象（如表、索引），区间是分配给段的一组连续的数据块，数据块则是数据库进行I/O操作的最小单位。

至于“表的实际大小”，这在逻辑存储层面通常是指该表理论上占用的空间，不考虑多副本或多实例下的物理复制情况。在分布式数据库系统中，如果存在多副本机制，那么一个表的总物理存储量会大于其逻辑存储量，因为每个副本都会计算在其内。

而在阿里云MaxCompute（原名ODPS）这类大数据处理服务中，由于底层存储和计算架构的不同，表的逻辑大小一般也不直接反映物理存储大小，并且MaxCompute自动处理数据冗余和容错问题，用户无需关注多副本的具体实现。

DataWorks逻辑存储是用来统计表的逻辑存储大小，这里的“逻辑存储大小”指的是数据占用的空间，以Byte为单位。这种度量方式并不包括多副本的存储量。也就是说，如果你有一个表，并且这个表有一个副本，那么副本所占用的空间并不会计入这张表的逻辑存储大小中。

在DataWorks中，表的存储量、资源存储量、回收站存储量等都会计入项目的总体存储量。这些存储量的统计可能会存在一定的延迟，因此并不能完全实时反应出各个项目的存储状态。对于数据的管理，DataWorks采用了分层的方式，将数据仓库分为数据引入层、数据公共层和数据应用层，每一层都有其特定的功能。

在实际使用中，如果需要查看表的详情信息，可以通过页面进行查看，其中就包括了表的大小（即逻辑存储大小）、字段数量、分区数量等信息。同时，DataWorks也提供了多种功能来支持数据的ETL处理和计算任务的开发。