您好， MaxCompute
2019.3月刊為您帶來産品最新動态和豐富的産品技術内容，歡迎閱讀。
導讀
【功能釋出】3月産品新功能釋出
【文檔更新】3月重要産品文檔更新推薦
【視訊更新】3月新增視訊
【活動回顧】3月重要活動回顧
【幹貨精選】3月MaxCompute 精選技術文章推薦
【功能釋出】3月産品新功能/版本釋出
1. MaxCompute開發者版釋出
檢視詳情>>阿裡雲對釋出企業級大資料平台開發者版，支援國内各個region開通使用。
存儲資源：提供每月最大500GB的免費存儲空間
費用優惠：每個月單個項目前100元免費
支援開發者個人實驗與學習，企業試用與POC等各個場景。
現在開通>> 2. MaxCompute SQL—支援OSS開源資料源外表的列裁剪優化功能
MaxCompute SQL通過外表讀取OSS上的ORC和Paquet開源格式的資料檔案時，原來隻能讀全列，無法進行列裁剪，現在對功能進行優化， 支援列裁剪，有效減少IO量，節省計算資源和成本。
3. MaxCompute SQL—通過DynamicDAG和ShuffleRemove Optimization進行優化
MaxCompute SQL 通過DynamicDAG和ShuffleRemove Optimization進行優化。
DynamicDAG： 是動态優化的必要機制，它可以将一個優化（可能是資源配置或算法選擇）延遲到運作時，以便提高優化的精準度，降低産生較差計劃的可能性。
ShuffleRemove Optimization：是針對 Shuflle 的優化。MaxCompute将支援對“innerjoin 右表key相同”的場景進行Shuffle Remove 優化。
4. MaxCompute SQL—支援Grouping Set 多元聚合分析
釋出功能
MaxCompute中的Grouping Sets功能是對SELECT語句中，GROUP BY子句的擴充。允許您采用多種方式對結果分組，而不必使用多個SELECT語句來實作這一目的。這樣能夠使MaxCompute的引擎給出更優的執行計劃，進而提高執行性能。
比如，對于經常需要對資料進行多元度的聚合分析的場景，您既需要對a列做聚合，也要對b列做聚合，同時要按照a，b兩列同時做聚合，是以需要寫很多UNION ALL。而通過使用Grouping Sets可以非常快速友善地解決此類場景。
5. MaxCompute SQL —支援intersect/minus/except文法
MaxCompute SQL 支援intersect/minus/except文法
【文檔更新】2019年3月重要産品文檔更新推薦
- 天弘基金大資料架構解密 觀看視訊>>
- 小影APP出海，全平台資料接入 MaxCompute和DataWorks
【活動回顧】3月20日阿裡雲MaxCompute開發者版新品釋出會
MaxCompute開發者版釋出會直播回放 >> 參與互動活動赢禮品 >> 一文快速了解MaxCompute 使用split_size優化的ODPS SQL的場景 Amazon Redshift資料遷移到MaxCompute 通過DataWorks資料內建歸檔日志服務資料至MaxCompute進行離線分析 在MaxCompute中配置Policy政策遇到結果不一緻的問題感謝閱讀，歡迎加入MaxCompute開發者社群，與更多大資料開發者一起學習交流大資料技術。
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