简介
MaxCompute JDBC 2.2正式版已于2017年2月24日正式发布。
github地址：https://github.com/aliyun/aliyun-odps-jdbc/releases/tag/v2.2
MAVEN依赖：
<dependency>
<groupId>com.aliyun.odps</groupId>
<artifactId>odps-jdbc</artifactId>
<version>2.2</version>
</dependency>在此之前，MaxCompute JDBC最新的两个版本分别是v.1.9.1稳定版和v.2.0 beta版，而v.2.0 beta 之所以没有发布正式版，也是因为其依赖的服务端版本当时尚未对外发布。如今随着MaxCompute新版的对外发布，MaxCompute JDBC 2.2版也正式发布了。
相比于v.1.9.1，v.2.2在易用性、性能以及兼容性方面都有了更好的提升，本文将对其改进与差别做一下简要的说明。
易用性方面
我们在2.X中对配置做了一些面向易用性的调整，这部分具体可以参看《MaxCompute JDBC 2.0 beta中的一些变更说明》一文，而相比于2.0 beta，在2.2正式版中，我们又新增了tunnel_endpoint配置项，其URL与Property两种配置方式的key都为tunnel_endpoint。可用于为tunnel单独指定endpoint，从而覆盖掉默认自动路由的配置内容。
性能方面
在v.1.9.1中，executeQuery一个select查询到获得结果集ResultSet背后的实现是相当低效的。大致的实现逻辑是会通过create table xxx as select …将查询结果集先灌入一张临时表，然后通过tunnel从该临时表下载结果集，最后再drop掉该临时表，其间对于临时表的DDL操作都需要访问底层meta存储，而这些操作的开销本是可以避免的。在v.2.2中，MaxCompute引入了一个叫做InstanceTunnel的新组件，其可用于直接下载一个ODPS Instance的查询结果集，而无需为这些结果集创建临时表，使性能得到了较大的提升。
兼容性方面
在v.1.9.1中，MaxCompute JDBC仅支持原ODPS固有的几种老的数据类型，即bigint、boolean、double、varchar、datetime以及decimal。针对MaxCompute 2.0开始对Hive数据类型的兼容，MaxCompute JDBC 2.2也配合该功能对新类型做了兼容，这些类型包括void、bigint、string、datetime、double、boolean、decimal、array、map、struct、int、tinyint、smallint、date、timestamp、float、char(n)、binary、varchar、interval_year_month以及interval_day_time。但是具体的使用需要配合你的project的配置来看，因为这些MaxCompute的新功能是需要选择性打开的。
另外，我们对
execute ("set x.y.z=abc")这类flag的生命周期也作了调整，在v.1.9.1中，其生命周期是statement级别的。而在v.2.2中，将被扩大到connection级别。这样一来，同一connection只需第一次创建statement时设置一次set flag，后续这些flag将对跨statement的操作一直有效。
而对于业界的常见工具，2.2也有了更好的支持，可以参看以下几篇文章来获取集成相关工具的最佳实践。
《通过Apache Zeppelin 快速实现数据可视化》
《借力QlikView玩转数据分析》
总结
如果你在使用MaxCompute JDBC过程中遇到任何疑问或需求，欢迎向我们反馈。你可以在我们的github中给我们留言或新建issue。当然，我们更欢迎支持MaxCompute JDBC的社区朋友向我们贡献代码，帮助我们一起更快更好的健康发展。
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