您好， MaxCompute
2019.3月刊为您带来产品最新动态和丰富的产品技术内容，欢迎阅读。
导读
【功能发布】3月产品新功能发布
【文档更新】3月重要产品文档更新推荐
【视频更新】3月新增视频
【活动回顾】3月重要活动回顾
【干货精选】3月MaxCompute 精选技术文章推荐
【功能发布】3月产品新功能/版本发布
1. MaxCompute开发者版发布
查看详情>>阿里云对发布企业级大数据平台开发者版，支持国内各个region开通使用。
存储资源：提供每月最大500GB的免费存储空间
费用优惠：每个月单个项目前100元免费
支持开发者个人实验与学习，企业试用与POC等各个场景。
现在开通>> 2. MaxCompute SQL—支持OSS开源数据源外表的列裁剪优化功能
MaxCompute SQL通过外表读取OSS上的ORC和Paquet开源格式的数据文件时，原来只能读全列，无法进行列裁剪，现在对功能进行优化， 支持列裁剪，有效减少IO量，节省计算资源和成本。
3. MaxCompute SQL—通过DynamicDAG和ShuffleRemove Optimization进行优化
MaxCompute SQL 通过DynamicDAG和ShuffleRemove Optimization进行优化。
DynamicDAG： 是动态优化的必要机制，它可以将一个优化（可能是资源配置或算法选择）延迟到运行时，以便提高优化的精准度，降低产生较差计划的可能性。
ShuffleRemove Optimization：是针对 Shuflle 的优化。MaxCompute将支持对“innerjoin 右表key相同”的场景进行Shuffle Remove 优化。
4. MaxCompute SQL—支持Grouping Set 多维聚合分析
发布功能
MaxCompute中的Grouping Sets功能是对SELECT语句中，GROUP BY子句的扩展。允许您采用多种方式对结果分组，而不必使用多个SELECT语句来实现这一目的。这样能够使MaxCompute的引擎给出更优的执行计划，从而提高执行性能。
比如，对于经常需要对数据进行多维度的聚合分析的场景，您既需要对a列做聚合，也要对b列做聚合，同时要按照a，b两列同时做聚合，因此需要写很多UNION ALL。而通过使用Grouping Sets可以非常快速方便地解决此类场景。
5. MaxCompute SQL —支持intersect/minus/except语法
MaxCompute SQL 支持intersect/minus/except语法
【文档更新】2019年3月重要产品文档更新推荐
- 天弘基金大数据架构解密 观看视频>>
- 小影APP出海，全平台数据接入 MaxCompute和DataWorks
【活动回顾】3月20日阿里云MaxCompute开发者版新品发布会
MaxCompute开发者版发布会直播回放 >> 参与互动活动赢礼品 >> 一文快速了解MaxCompute 使用split_size优化的ODPS SQL的场景 Amazon Redshift数据迁移到MaxCompute 通过DataWorks数据集成归档日志服务数据至MaxCompute进行离线分析 在MaxCompute中配置Policy策略遇到结果不一致的问题感谢阅读，欢迎加入MaxCompute开发者社区，与更多大数据开发者一起学习交流大数据技术。
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