SQL独享版

普通查询的局限性

普通查询在超大规模数据处理时存在以下局限：

• 结果不精确：资源限制（如时间片、IO、数据量）可能导致部分数据未加载，影响统计准确性。

• 性能瓶颈：单Shard仅支持400MB数据量，TB级日志量或更高并发的分析需求可能会受限。

• 资源竞争：多租户共享资源，可能会出现局部的资源竞争。

SQL独享版的核心价值

SQL增强

日志服务中的数据必定保存在某一个分区（Shard）。当使用SQL分析时，单个分区（Shard）的数据处理能力有限，如果数据规模过大，可能会存在性能问题或数据扫描过程被截断。增加Shard数量可以提升读写能力，但只对新写入的数据生效，而且可能导致实时消费的客户端过多。SQL增强在资源调度上实现弹性伸缩，使SQL分析能力得以动态提升，典型场景包括：

• 分析性能要求高的场景，例如实时数据分析。

• 长周期的数据分析场景，例如月维度的数据分析。

• 超大规模的数据分析场景，例如千亿行数据的分析。

• 高并发的数据分析场景，例如多指标多维度（SQL并发数大于15）的报表分析、点查分析。

SQL完全精确

日志服务在进行超大规模数据分析时，以下几种情况可能导致数据加载中断：

1. 时间片耗尽：分配的时间资源用完。

2. 数据量超过阈值：加载的数据总量超出限制。

3. 数据行数超过阈值：加载的行数超出限制。

4. IO操作次数超过阈值：数据的磁盘读取次数超出限制。

这些情况均可能导致部分数据未能完全加载，从而影响最终结果的精确性，SQL完全精确可以解决这些问题。典型的场景包括：

1. 业务监控告警：关键业务监控要求数据分析结果精确。

2. 业务运营分析：严肃分析场景，如涉及营收、财务、留存、转化等关键指标的分析。

3. 在线数据服务：基于SQL分析结果对外部用户提供数据服务，要求分析结果必须准确无误。