本文我们将通过对有同样数据量、表结构除分区列其他都一模一样的表,从查询计算、写入、删除数据几个简单操作进行对比，了解MaxCompute分区表和非分区表在使用上有什么差异。
在介绍之前，需要大家先了解MaxCompute分区的概念。
数据准备
分区表：取公共数据集中的表dwd_prouduct_house_basic_info_out（二手房产数据集）；
非分区表：执行建表语句：
create table dwd_prouduct_house_basic_info_out_npt as select * from public_data.dwd_prouduct_house_basic_info_out;
创建表的同时将源表的所有数据都复制到新表dwd_prouduct_house_basic_info_out_npt中。
由于create table … as select …语句创建的表不会复制分区属性，只会把源表的分区列作为目标表的一般列处理，所以新表dwd_prouduct_house_basic_info_out_npt为非分区表。
可以分别执行select count(*) from public_data.dwd_prouduct_house_basic_info_out; 和 select count(*) from dwd_prouduct_house_basic_info_out_npt;查看这两个表的记录数会是一样。
本次操作表的记录数为1147676063条。
计算对比
我们执行一个简单的查询某个分区数据的job：
Select * from public_data.dwd_prouduct_house_basic_info_out where ds= '20170113';Select * from dwd_prouduct_house_basic_info_out_npt where ds= '20170113';
计算时长对比
计算资源充足的情况下进行操作。
计算费用对比
我们可以直接通过大数据开发套件->“数据开发”工作区中的“成本估计”对两条查询语句进行费用预估，该预估功能采用的计费公式可参考“计量计费->I/O后付费”。
若采用计算预付费模式，可不用在意该计算费用。
下图是通过成本估计功能预估的费用，结果显示在非分区表中查询一样条件的数据会花费更多，当然最终花费还得看最后的账单。
table size对比
由于MaxCompute存储压缩比不一定完全一致，两个表数据在MaxCompute的size也会有一定的差异。
desc public_data.dwd_prouduct_house_basic_info_out;分区表执行结果如下图：
desc dwd_prouduct_house_basic_info_out_npt; 非分区表执行结果如下图：
写入对比
创建三个表，表结构除了分区列，其他都一致：
非分区表，
create table house_test_npt(house_id string , house_total_price string , house_unit_price string , house_type string , house_floor string , house_direction string , house_deckoration string , house_area string , house_community_name string , house_region string , house_city string, ds string)
以时间为分区的分区表
create table house_test_pt_1(house_id string , house_total_price string , house_unit_price string , house_type string , house_floor string , house_direction string , house_deckoration string , house_area string , house_community_name string , house_region string , house_city string ) partitioned by ( ds string)
以时间为一级分区，城市为二级分区的分区表
create table house_test_pt(house_id string , house_total_price string , house_unit_price string , house_type string , house_floor string , house_direction string , house_deckoration string , house_area string , house_community_name string , house_region string ) partitioned by (ds string , house_city string)
分别执行3个insert语句，源表取一模一样的数据，即select分句一模一样：
insert overwrite table house_test_npt select house_id,house_total_price,house_unit_price,house_type,house_floor,house_direction,house_deckoration,house_area,house_community_name,house_region,house_city,ds from public_data.dwd_prouduct_house_basic_info_out where ds ='20170114';insert overwrite table house_test_pt_1 partition (ds='20170114') select house_id,house_total_price,house_unit_price,house_type,house_floor,house_direction,house_deckoration,house_area,house_community_name,house_region,house_city from public_data.dwd_prouduct_house_basic_info_out where ds ='20170114';insert overwrite table house_test_pt partition (ds='20170114',house_city) select house_id,house_total_price,house_unit_price,house_type,house_floor,house_direction,house_deckoration,house_area,house_community_name,house_region,house_city from public_data.dwd_prouduct_house_basic_info_out where ds ='20170114';
对比执行过程：
数据删除操作对比
假设要删除表某一天的数据，由于MaxCompute不支持delete语法，我们需要通过别的方式进行数据删除。
分区表只需要通过alter语句drop对应分区即可，如下删除分区为20170112的数据：
ALTER TABLE public_data.ods_enterprise_share_basic DROP IF EXISTS PARTITION (ds='20170112');
非分区表，需要将不需要删除的数据查询出来并覆盖写入方式写回表中，增加了计算量。
INSERT OVERWRITE TABLE dwd_prouduct_house_basic_info_out_npt SELECT * FROM dwd_prouduct_house_basic_info_out_npt WHERE ds<>'20170112';
原文链接
