項目空間
• 項目空間（Project）是MaxCompute的基本組織單元，類似於傳統數據庫的DataBase或Schema的概念，是進行多用戶隔離和訪問控制的主要邊界。項目空間中包含多個對象，例如表（Table）、資源（Resource）、函數（Function）和實例（Instance）等。
• 一個用戶可以同時擁有多個項目空間的權限。通過安全授權，可以跨項目空間訪問對象。
• 通過在MaxCompute客戶端中運行use
project命令進入一個項目空間。
表
• 表是MaxCompute的數據存儲單元，邏輯上是二維結構，MaxCompute中不同類型計算任務的操作對象（輸入、輸出）都是表。
• MaxCompute的表分爲內部表和外部表（2.0版本開始支持）。
• 對於內部表，所有的數據都被存儲在MaxCompute中。
• 對於外部表，MaxCompute並不真正持有數據，表格的數據可以存放在OSS或OTS中，MaxCompute僅會記錄表格的Meta信息，OSS上的信息可以是非結構化的，例如視頻、音頻等。
• MaxCompute與Oracle等數據庫不同，系統並不會自動創建dual表。
分區
• 分區表是指在創建表時指定分區空間，即指定表內的一個或某幾個字段作爲分區列。分區表實際就是對應分佈式文件系統上的獨立文件夾，該文件夾下是該分區的所有數據文件。
• 分區表的意義在於優化查詢。查詢表時通過where子句查詢指定分區，避免全表掃描。
• MaxCompute將分區列的每個值作爲一個分區，同時也可以指定多級分區，即將表的多個字段作爲表的分區，如多級目錄的關係。
• MaxCompute
2.0支持字段類型爲TINYINT、SMALLINT、INT、BIGINT、VARCHAR、STRING的分區，雖然可以指定分區類型爲BIGINT，但是除了表的字段表示爲BIGINT，任何其他情況實際都被處理爲STRING。建議使用STRING。
分區使用限制
• 單表分區層級最多爲6級。
• 單表分區數最多允許60000個分區。
• 單詞查詢允許查詢的最多分區個數爲10000個。
• STRING分區類型的分區值不支持使用中文。
錯誤的分區使用方式：
select * from src where pt=20170601;
在這樣的使用方式下，MaxCompute並不能保障分區過濾機制的有效性。pt是STRING類型，當STRING類型與BIGINT（20170601）比較時，MaxCompute會將二者轉換爲DOUBLE類型，此時有可能會有精度損失。
生命週期
MaxCompute表的生命週期（Lifecycle），指表（分區）數據從最後一次更新的時間算起，在經過指定的時間後沒有變動，則此表（分區）將被MaxCompute自動回收，這個指定的時間就是生命週期。
• 生命週期單位：Days（天），只接受正整數。
• 對於非分區表，如果表數據在生命週期內沒有被修改，生命週期結束時，此表將會被MaxCompute自動回收（類似drop table），生命週期從最後一次表數據被修改的時間（LastDataModifiedTime）起進行計算。
• 對於分區表，每個分區可以分別被回收，在生命週期內數據未被修改的分區，經過指定的天數後，此分區將會被回收，否則會被保留。同理，生命週期是從最後一次分區數據被修改的時間起進行計算。不同於非分區表的是，分區表的最後一個分區被回收後，該表不會被刪除。
• 生命週期回收爲每天定時啓動，掃描所有分區，只有被掃描時發現分區/表超過生命週期的指定時間，分區/表纔會被回收。
• 生命週期只能設定到表級別，不能設定到分區級，創建表時即可指定生命週期。
資源
資源（Resource）是MaxCompute的特有概念，如果需要使用UDF、MapReduce，讀取第三方庫等，都需要依賴資源來完成，如下所示：
• SQL UDF:編寫UDF時，需要將編譯好的jar包或編寫好的Python UDF腳本文件以資源的形式上傳到MaxCompute，運行UDF時，MaxCompute會自動下載jar包或python腳本來運行UDF。
• MapReduce：編寫MapReduce程序後，將編譯好的jar包上傳到MaxCompute，運行MapReduce作業時，MapReduce框架會自動下載這個資源從而獲取代碼。
• MaxCompute支持上傳的單個資源大小上限爲500MB，資源包括File類型、Table類型、Jar類型和Archive類型。
函數
MaxCompute提供了內建函數與自定義函數，自定義函數分爲標量值函數（UDF）、自定義聚合函數（UDAF）和自定義表值函數（UDTF）。
• UDF
廣義的UDF代表自定義標量函數、自定義聚合函數及自定義表函數三種類型的自定義函數的集合。狹義的UDF指用戶自定義標量值函數，即讀入一行數據，寫出一條輸出。
• UDAF
自定義聚合函數，即多條輸入記錄聚合成一條輸出值，可以與SQL中的GROUP BY語句聯用。
• UDTF
自定義表值函數，輸入多個字段，返回多個字段，逐行記錄進行處理。簡單的說，UDF是特殊的UDTF。
任務
任務（Task）是MaxCompute的基本計算單元，對於計算型任務，例如SQL、MapReduce，MaxCompute會對其進行解析，得出任務的執行計劃，執行計劃由具有依賴關係的多個執行階段（Stage）構成。
• 執行計劃邏輯上可以被看做一個有向無環圖，圖中的點是執行階段，各個執行階段的依賴關係是圖的邊。MaxCompute會依照圖（執行計劃）中的依賴關係執行各個階段。在同一個執行階段內，會有多個進程，也稱之爲Worker，共同完成該執行階段的計算工作。同一個執行階段的不同Worker只是處理的數據不同，執行邏輯完全相同。計算型任務在執行時，會被實例化。
• 另一方面，部分MaxCompute任務並不是計算型的任務，例如SQL中的DDL語句，這些任務本質上僅需要讀取、修改MaxCompute中的元數據信息，因此這些任務無法被解析出執行計劃。
任務實例
在MaxCompute中，部分任務在執行時會被實例化，任務實例會經歷運行（Running）和結束（Terminated）兩個階段。運行階段的狀態爲Running，而結束階段會有Success、Failed、Canceled三種狀態。
ACID語義
相關術語
• 操作：指在MaxCompute上提交的單個作業。
• 數據對象：指持有實際數據的對象，例如非分區表、分區。
• INTO類作業：INSERT INTO、DYNAMIC INSERT INTO等。
• OVERWRITE類作業：INSERT OVERWRITE、DYNAMIC INSERT OVERWRITE等。
• Tunnel數據上傳：可以歸結爲INTO類或OVERWRITE類作業。
ACID語義描述
• 原子性（Atomicity）：一個操作或是全部完成，或是全部不完成，不會結束在中間某個環節。
• 一致性（Consistency）：從操作開始至結束的期間，數據對象的完整性沒有被破壞。
• 隔離性（Isolation）：操作獨立於其它併發操作完成。
• 持久性（Durabillity）：操作處理結束後，對數據的修改將永久有效，即使出現系統故障，該修改也不會丟失。
MaxCompute的ACID具體情形
• 原子性（Atomicity）
• 任何時候MaxCompute會保證在衝突時只會有一個作業成功，其它衝突作業失敗。
• 對於單個表/分區的CREATE/OVERWRITE/DROP操作，可以保證其原子性。
• 跨表操作時不支持原子性（例如MULTI-INSERT）。
• 在極端情況下，以下操作可能不保證原子性：
• DYNAMIC INSERT OVERWRITE多於一萬個分區，不支持原子性。
• INTO類操作：事務回滾時會有數據清理失敗。
• 一致性（Consistency）
• OVERWRITE類作業可保證一致性。
• INTO類作業在衝突失敗後可能存在失敗作業的數據殘留。
• 隔離性（Isolation）
• 非INTO類操作保證讀已提交。
• INTO類操作存在讀未提交的場景。
• 持久性（Durability）
• MaxCompute保證數據的持久性。