在ODPS（Open Data Processing Service，现通常称为MaxCompute）中，DataFrame的概念和用法与在Pandas等Python数据分析库中有所不同。然而，就groupby操作支持多个key（键）这一特性而言，可以基于一般的大数据处理逻辑和Pandas的groupby操作来类比说明。

首先，需要明确的是：MaxCompute本身是一个分布式大数据处理服务，它提供了SQL查询、MapReduce等计算模型，但并没有直接提供类似于Pandas中的DataFrame对象。在MaxCompute中，我们通常通过SQL语句来进行数据查询和处理，包括分组（GROUP BY）操作。

在ODPS（现称为MaxCompute）中，往一张表的不同分区同时插入数据，是否会产生数据覆盖的情况，主要取决于使用的SQL命令和插入数据的具体方式。

插入数据的方式

MaxCompute支持通过INSERT INTO和INSERT OVERWRITE两种操作向目标表或分区中插入数据。

INSERT INTO：此操作直接向表或分区中插入数据，如果分区已存在数据，则新插入的数据会追加到现有数据之后，不会覆盖原有数据。

在ODPS（Open Data Processing Service，即阿里云大数据开放处理服务，现在通常被称为MaxCompute）中，isnull 函数是一个常用的SQL函数，用于检查某个字段是否为NULL。如果字段的值为NULL，则isnull函数返回TRUE；否则返回FALSE。这个函数在处理数据清洗、数据转换等场景时非常有用。

使用实例

假设你有一个名为sales_data的表，它包含以下列：sale_id（销售ID），sale_date（销售日期），amount（销售金额），和customer_name（客户名称）。你想找出所有customer_name为NULL的记录。