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在生产环境中使用外部表(External Tables)是一种数据库和数据管理的策略，它具有许多优势，尤其在大规模数据处理和分析场景中。以下是详细说明为什么建议在生产环境中使用外部表的原因：

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外部表允许我们将数据存储在独立的存储系统中，如分布式文件系统(如Hadoop HDFS)、对象存储(如Amazon S3)等，而不是将数据存储在数据库的表中。这种隔离可以减轻数据库的存储负担，同时允许更大规模的数据存储，降低了数据存储和查询的成本。

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外部表可以供多个数据库或应用程序访问，实现数据共享和合作。不同的团队或项目可以共享同一份数据，而不必在每个数据库中复制数据，从而减少了数据冗余和一致性问题。

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外部表不会在数据库中存储数据副本，因此可以减少数据库的存储需求。这在存储大量数据时尤为重要，因为分布式文件系统或对象存储通常可以提供更廉价的存储解决方案。

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当涉及大规模数据处理和分析时，外部表可以直接在存储系统上执行查询，避免了数据传输的开销。这在数据量巨大的情况下可以显著提高查询性能。

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外部表通常支持多种数据格式，如Parquet、ORC、CSV等。这使得你可以根据需要选择最适合分析的数据格式，从而提高查询性能并减少存储空间。

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外部表支持将数据的生命周期管理委托给存储系统。你可以设置数据保留策略、过期时间等，从而更有效地管理数据的生命周期，不再需要手动维护过期数据。

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外部表使得数据导入和导出变得更加方便。你可以通过简单的文件操作来加载或导出数据，而无需编写复杂的ETL(Extract, Transform, Load)流程。

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外部表使得数据在不同数据库系统之间迁移变得更加容易。你可以在不同数据库中创建外部表，从而在不同系统之间共享和访问相同的数据。

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使用外部表时，数据的变更和维护可以集中在外部存储系统中进行，减少了数据库中数据一致性的问题。

需要注意的是，虽然外部表有许多优势，但也存在一些挑战。例如，外部表的查询性能可能受到网络延迟和存储系统性能的影响，因此需要综合考虑系统的整体架构和性能需求。此外，外部表通常不适合于所有类型的数据，一些事务性的操作可能仍需要将数据存储在数据库表中。

综上所述，使用外部表在大数据处理、数据共享、存储成本节省等方面具有显著的优势，但需要根据具体场景的需求和架构来决定是否使用以及如何使用。