现象：因业务需求新增了SQL任务，这SQL扫描的表为分区表，且SQL条件里表只指定了一个分区，按指定的分区来看数据量并不大，但是SQL的费用非常高。费用比预想的结果相差几倍甚至10倍以上。
若只知道总体费用暴涨，但是没明确是什么任务暴涨，可以可以参考查看账单详情-使用记录文档，找出费用异常的记录。
分析：我们先明确MaxCompute SQL后付费的计费公式：一条SQL执行的费用=扫描输入量 ️ SQL复杂度 ️ 0.3(￥/GB)。
变量主要是输入量和复杂度，但实际上复杂度最高也就为4，由复杂度引起的费用暴涨是比较罕见，我们不妨先把排查重点放在输入量上。
排查：
查看Logview的inputs信息
如上图会发现input的分区量是14个，这个与预想的（SQL条件中只指定一个分区）不一致。问题就出在这里，此时基本可以判断这个SQL的分区并没有裁剪好，也就是说最终输入量不是一个分区而是多个或者全表。
输入的分区量和预计的不一致，排除SQL中确实没有对分区设置条件这因素，那么就是分区裁剪失效了。
已知的分区裁剪失效场景主要有：分区条件用了自定义函数进行裁剪；在 Join 关联时的 Where 条件中也有可能会失效。
执行explain sql语句;看执行结果，读取的分区都有哪些，如执行explain select seller_id from xxxxx_trd_slr_ord_1d where ds=rand(); 结果如下：
看上图中红框的内容，表示读取了表 xxxxx_trd_slr_ord_1d 的 1344 个分区，即该表的所有分区，如果直接执行这个sql，最终会因为全表扫描导致输入量增加从而费用增加。
关于分区裁剪失败场景(使用函数或者跟join关联有关的场景)分析可以参考文档《分区剪裁合理性评估》。大家在执行sql前如果对分区的裁剪有疑虑，不妨执行一次explain sql语句;再执行SQL语句。
关于分区条件用自定义函数导致分区裁剪失效的解决方案，有两种方式：
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在编写UDF的时候，UDF类上加入Annotation。
@com.aliyun.odps.udf.annotation.UdfProperty(isDeterministic=true)>注意： com.aliyun.odps.udf.annotation.UdfProperty定义在odps-sdk-udf.jar文件中。您需要把引用的odps-sdk-udf版本提高到0.30.x或以上。 -
在SQL语句前设置Flag：
set odps.sql.udf.ppr.deterministic = true;，此时SQL中所有的UDF均被视为deterministic。该操作执行的原理是做执行结果回填，但是结果回填存在限制，即最多回填1000个Partition。因此，如果UDF类加入Annotation，则可能会导致出现超过1000个回填结果的报错。此时您如果需要忽视此错误，可以通过设置Flag：`set odps.sql.udf.ppr.to.subquery = false;`全局关闭此功能。关闭后，UDF分区裁剪也会失效。
