假如有两千个指标，按照日期和指标编码设置二级分区，那么一个月的时间，这个表分区就达到了odps设定的分区60000上限

如果按照日期和指标编码设置二级分区，那么每个分区最多有31 x 2000 = 62000个指标值。因此，如果每天都有2000个指标值，那么一个月就会有31 x 2000 = 62000个指标值。这意味着分区数将达到31 x 31 = 961个分区，远远低于ODPS设定的分区上限60000。所以，如果你的数据量不是很大，按照日期和指标编码设置二级分区是一个很好的选择。但如果数据量很大，你可以考虑使用其他分区策略，如按照地理位置、业务线等进行分区。

相关问题

假如有两千个指标编码，按照日期和指标编码设置二级分区，那么一个月的时间，这个表分区就达到了odps设定的分区60000上限

如果按照日期和指标编码设置二级分区，那么分区数将达到2000*30=60000，这是ODPS的分区上限。因此，如果一个月的时间内分区数达到了60000，则需要采取一些措施来避免超过分区上限。一种解决方案是减少分区的维度，例如只按日期进行分区，或者只按指标编码进行分区。另一种解决方案是使用动态分区，即按需动态创建分区，而不是预先创建所有分区。这可以通过使用ODPS中的动态分区功能来实现。

odps分区数量是怎么计算的，假如是个二级复合分区，那么算几个分区数量

ODPS分区数量的计算公式如下：

总分区数 = 分区键1的分区数 × 分区键2的分区数 × … × 分区键n的分区数

其中，n为分区键的数量。

假如是一个二级复合分区，比如按照日期和地区分区，则可以将其计算为二级分区，总分区数为日期分区数乘以地区分区数。例如，如果日期分区有30个，地区分区有10个，则总分区数为30 × 10 = 300。