大数据计算MaxCompute partition by 找唯一字段，那就不能分组排序了把？

大数据计算MaxCompute partition by 找唯一字段

在使用大数据计算平台MaxCompute进行数据处理时，PARTITION BY 是用来指定数据分区的关键字，分区是在物理存储层面上对数据进行划分，使得数据的存储和处理更加高效，通常，PARTITION BY 用于定义数据如何分布在不同的文件中，而与分组排序（GROUP BY）是两个不同的概念。

分组排序（GROUP BY）

GROUP BY 子句用于将结果集按照一个或多个列进行分组，常与聚合函数如 SUM(), COUNT(), AVG() 等一起使用，来执行类似于“每个分组的总数”、“每个分组的平均值”等操作。

PARTITION BY 和 GROUP BY 的区别

PARTITION BY：主要用于数据写入时确定数据存放的物理位置，它影响的是表的存储结构，并不影响查询时的数据逻辑处理过程。

GROUP BY：在查询时用来对结果集进行逻辑上的分组，并且常常伴随着聚合函数的使用，它影响的是查询结果的组织结构。

是否可以同时使用 PARTITION BY 和 GROUP BY

实际上，你可以在同一个查询中既使用 PARTITION BY 也使用 GROUP BY，它们作用于查询执行的不同阶段。PARTITION BY 首先决定了数据如何物理分布，GROUP BY 在逻辑上对查询结果进行分组，这两个操作是可以同时存在的，但它们的用途和作用时机是不同的。

示例

假设我们有一个销售数据表 sales_data，包含以下字段：order_id, product_id, sale_date, amount。

如果我们想要按 product_id 进行物理分区，同时按 sale_date 进行逻辑分组并计算每个日期的销售总额，可以使用如下查询：

SELECT product_id, sale_date, SUM(amount) as total_sales
FROM sales_data
GROUP BY product_id, sale_date; 

在这个例子中，虽然 PARTITION BY 没有显式写出，但是假设表 sales_data 已经通过 PARTITION BY product_id 创建，那么数据会根据 product_id 被物理上分区存储，查询时，我们使用了 GROUP BY 来对 product_id 和 sale_date 进行逻辑上的分组，并计算了每个分组的销售总额。

上文归纳

使用 PARTITION BY 来找唯一字段并不会妨碍你进行分组排序，实际上，这两者可以结合使用以达到更高效的数据处理和分析目的。