大数据计算MaxComputedelete语句这两者有什么好的办法结合吗？

在MaxCompute中，tables2.0支持delete操作，可以用于删除表中的数据。对于增量数据同步的情况，您可以结合使用insert、update和delete操作来确保查询的最新数据时不包含已删除的数据。

以下是一些建议的方法：

1. 使用增量同步：确保您的增量数据同步工具（如DTS）能够正确地处理delete操作，并将删除的数据同步到MaxCompute表中。这样，当您执行查询时，已删除的数据将不会出现在结果中。
2. 使用分区表：如果您的表是分区表，您可以根据时间或其他条件对数据进行分区。通过定期删除旧的分区数据，您可以有效地管理表的大小并避免不必要的存储成本。
3. 使用视图：您可以创建一个视图来过滤掉已删除的数据。视图可以根据需要选择要显示的列和行，并且可以应用各种过滤条件。通过创建适当的视图，您可以确保查询的结果只包含未被删除的数据。
4. 定期清理数据：根据您的业务需求，您可以定期清理已删除的数据。这可以通过编写自定义脚本或使用MaxCompute提供的内置函数来实现。清理后的数据将不再出现在查询结果中。

请注意，具体的实现方法可能因您的数据模型和业务需求而有所不同。建议您根据您的具体情况进行调整和优化。

在 MaxCompute 中，如果您的增量数据是通过 DTS 同步出来的日志，并且需要处理 delete 操作，有一种常见的做法是利用分区表（Partitioned Table）和历史数据表（Snapshot Table）结合的方式来实现。

具体步骤如下：

1. 创建两张表：原始表（用于存储最新数据）和历史表（用于存储历史数据）。

2. 原始表（最新数据）按照时间分区存储，每次 DTS 同步数据后，将新数据插入到原始表的对应分区中。

3. 历史表则用于存储所有数据的完整历史记录，包括被删除的数据。当有数据被删除时，将对应的数据复制到历史表中。

4. 在查询时，根据具体需求选择从原始表还是历史表中获取数据。如果需要查询最新数据，只查询原始表；如果需要包含被删除数据的完整历史记录，则查询历史表。

这种方式能够确保查询最新数据时不会将已删除的数据查出来，并且可以保留完整的历史记录以便后续分析和回溯。

需要注意的是，这种方式可能会增加存储成本，并且需要定期清理历史数据以避免数据过多导致存储资源浪费。另外，在实际操作中，您也可以根据具体业务需求和数据规模选择合适的策略来处理 delete 操作的数据同步和查询。

可以看一下 使用 flink 进行 同步 table2.0的方案 ，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”