官方文檔

簡(jiǎn)介

Hologres是阿里云推出的一種云原生的實(shí)時(shí)分析型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。它是基于開(kāi)源項(xiàng)目Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）進(jìn)行擴(kuò)展和優(yōu)化的。Hologres提供了高性Hologres是阿里云推出的一種云原生的實(shí)時(shí)分析型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。它是基于開(kāi)源項(xiàng)目Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）進(jìn)行擴(kuò)展和優(yōu)化的。Hologres提供了高性能、可擴(kuò)展、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析能力。

主要特點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn)

實(shí)時(shí)查詢(xún)和低延遲

Hologres是一個(gè)專(zhuān)注于實(shí)時(shí)查詢(xún)和分析的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，采用了列式存儲(chǔ)和索引等優(yōu)化技術(shù)，可以提供較低的查詢(xún)延遲和高性能的查詢(xún)響應(yīng)。

標(biāo)準(zhǔn)SQL支持

Hologres支持標(biāo)準(zhǔn)的SQL查詢(xún)語(yǔ)法，對(duì)于熟悉關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的用戶(hù)來(lái)說(shuō)，上手和使用比較容易。

外部表查詢(xún)

Hologres支持外部表查詢(xún)，可以直接在Hologres中查詢(xún)外部數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，無(wú)需將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hologres，提供了更靈活的數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)方式。

云原生架構(gòu)

Hologres是阿里云的云原生產(chǎn)品，與阿里云生態(tài)系統(tǒng)和其他云服務(wù)集成緊密，提供了更便捷的云上數(shù)據(jù)處理和分析能力。

缺點(diǎn)

適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

Hologres主要針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的查詢(xún)和分析，對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理能力相對(duì)較弱。

存儲(chǔ)成本較高

相比于MaxCompute等大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)，Hologres的存儲(chǔ)成本較高，特別是對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)需求。

結(jié)構(gòu)組成

存儲(chǔ)層（Storage Layer）

存儲(chǔ)層是Hologres的底層數(shù)據(jù)存儲(chǔ)引擎，它負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的持久化和管理。Hologres使用分布式文件系統(tǒng)（Distributed File System）來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，并采用列式存儲(chǔ)方式以提供高效的數(shù)據(jù)壓縮和查詢(xún)性能。

計(jì)算層（Compute Layer）：計(jì)算層是Hologres的查詢(xún)處理引擎，它負(fù)責(zé)執(zhí)行用戶(hù)提交的查詢(xún)，并返回結(jié)果。計(jì)算層采用分布式計(jì)算架構(gòu)，可以進(jìn)行并行處理和分布式查詢(xún)，以加速大規(guī)模數(shù)據(jù)集的分析。

元數(shù)據(jù)層（Metadata Layer）

元數(shù)據(jù)層負(fù)責(zé)管理Hologres的元數(shù)據(jù)信息，包括表結(jié)構(gòu)、索引、分區(qū)等。它記錄了數(shù)據(jù)表的元信息，以支持查詢(xún)優(yōu)化和數(shù)據(jù)管理。

集群管理層（Cluster Management Layer）

集群管理層負(fù)責(zé)整個(gè)Hologres集群的管理和調(diào)度。它負(fù)責(zé)分配計(jì)算和存儲(chǔ)資源，處理集群的擴(kuò)展和縮減，以及監(jiān)控和故障恢復(fù)等任務(wù)。

客戶(hù)端接口（Client Interface）

Hologres提供了多種客戶(hù)端接口，使用戶(hù)可以連接到Hologres集群并執(zhí)行查詢(xún)操作。這包括使用標(biāo)準(zhǔn)的PostgreSQL協(xié)議和工具，以及通過(guò)阿里云的控制臺(tái)、API或SDK進(jìn)行交互。

混合處理模型

Hologres采用了一種混合的處理模型，結(jié)合了實(shí)時(shí)計(jì)算和離線(xiàn)批處理的能力。它旨在提供實(shí)時(shí)查詢(xún)和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力，同時(shí)也支持離線(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入和批量處理。

在Hologres中，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算是分離的。它使用了分布式列存儲(chǔ)技術(shù)來(lái)高效地存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)，以支持快速的查詢(xún)和分析。數(shù)據(jù)可以通過(guò)實(shí)時(shí)流式數(shù)據(jù)導(dǎo)入或離線(xiàn)批量數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hologres中。

對(duì)于實(shí)時(shí)查詢(xún)和分析，Hologres提供了低延遲的查詢(xún)能力。它支持使用標(biāo)準(zhǔn)的SQL語(yǔ)言進(jìn)行查詢(xún)和分析，并提供了高性能的分布式查詢(xún)引擎，以快速返回查詢(xún)結(jié)果。Hologres使用了基于分布式計(jì)算的技術(shù)，將查詢(xún)?nèi)蝿?wù)并行化處理，以提高查詢(xún)性能和吞吐量。

對(duì)于離線(xiàn)批處理，Hologres可以通過(guò)數(shù)據(jù)導(dǎo)入功能支持大規(guī)模數(shù)據(jù)集的離線(xiàn)加載和處理。你可以將離線(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hologres中，進(jìn)行批量處理、數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和聚合等操作。這樣可以在實(shí)時(shí)查詢(xún)和分析之外，還能滿(mǎn)足離線(xiàn)數(shù)據(jù)處理的需求。

數(shù)據(jù)處理流程

數(shù)據(jù)導(dǎo)入（Data Ingestion）

首先，您需要將原始數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hologres中進(jìn)行存儲(chǔ)和分析。數(shù)據(jù)可以來(lái)自不同的來(lái)源，如數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖或?qū)崟r(shí)數(shù)據(jù)流。您可以使用Hologres提供的工具、API或第三方ETL工具來(lái)將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hologres中。

數(shù)據(jù)建模（Data Modeling）

在導(dǎo)入數(shù)據(jù)之后，您需要進(jìn)行數(shù)據(jù)建模。這包括創(chuàng)建數(shù)據(jù)表、定義表結(jié)構(gòu)、設(shè)置數(shù)據(jù)類(lèi)型和約束等。Hologres兼容PostgreSQL的協(xié)議和語(yǔ)法，因此您可以使用標(biāo)準(zhǔn)的SQL語(yǔ)句來(lái)創(chuàng)建和管理數(shù)據(jù)模型。

數(shù)據(jù)查詢(xún)和分析（Data Query and Analysis）

一旦數(shù)據(jù)模型準(zhǔn)備就緒，您可以使用SQL查詢(xún)語(yǔ)句來(lái)執(zhí)行數(shù)據(jù)查詢(xún)和分析操作。Hologres支持標(biāo)準(zhǔn)的SQL查詢(xún)，并提供了一些高級(jí)功能和擴(kuò)展，如聚合函數(shù)、窗口函數(shù)、分組、排序、連接等。您可以使用Hologres的客戶(hù)端接口（如PostgreSQL客戶(hù)端、API或控制臺(tái)）來(lái)提交查詢(xún)請(qǐng)求。

數(shù)據(jù)處理優(yōu)化

Hologres提供了一些優(yōu)化技術(shù)來(lái)提高查詢(xún)性能和效率。例如，它支持自動(dòng)查詢(xún)優(yōu)化器，可以根據(jù)查詢(xún)的特性和數(shù)據(jù)分布選擇合適的查詢(xún)計(jì)劃。此外，Hologres還支持?jǐn)?shù)據(jù)分區(qū)、索引和壓縮等技術(shù)，以加速查詢(xún)和減少存儲(chǔ)空間占用。

數(shù)據(jù)可視化和報(bào)表（Data Visualization and Reporting）

查詢(xún)和分析的結(jié)果可以通過(guò)可視化工具進(jìn)行展示和呈現(xiàn)。您可以使用第三方的數(shù)據(jù)可視化工具（如Tableau、Power BI等）連接到Hologres，將查詢(xún)結(jié)果轉(zhuǎn)化為圖表、儀表盤(pán)或報(bào)表，以便更好地理解和分享數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

時(shí)序支持

Hologres支持時(shí)序數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢(xún)。時(shí)序數(shù)據(jù)是指按時(shí)間順序排列的數(shù)據(jù)，通常用于記錄和分析時(shí)間相關(guān)的事件、指標(biāo)或狀態(tài)。

Hologres提供了一些特定的功能和優(yōu)化，以支持時(shí)序數(shù)據(jù)的處理，包括：

時(shí)序數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì)

Hologres支持使用時(shí)間列來(lái)定義時(shí)序數(shù)據(jù)表，可以更高效地存儲(chǔ)和索引時(shí)序數(shù)據(jù)。您可以在創(chuàng)建表時(shí)指定時(shí)間列，并使用時(shí)序相關(guān)的索引和分區(qū)策略來(lái)優(yōu)化查詢(xún)性能。

時(shí)間窗口函數(shù)

Hologres提供了一些內(nèi)置的時(shí)間窗口函數(shù)，用于在時(shí)序數(shù)據(jù)上執(zhí)行常見(jiàn)的時(shí)間聚合操作，例如滑動(dòng)窗口、時(shí)間間隔、時(shí)間分組等。這些函數(shù)可以方便地對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合和分析。

時(shí)序數(shù)據(jù)查詢(xún)優(yōu)化

Hologres針對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)查詢(xún)進(jìn)行了性能優(yōu)化，例如通過(guò)時(shí)間列上的索引加速查詢(xún)、數(shù)據(jù)分區(qū)和剪枝優(yōu)化等。這些優(yōu)化措施可以顯著提高時(shí)序數(shù)據(jù)查詢(xún)的效率。

通過(guò)這些功能和優(yōu)化，Hologres可以有效地存儲(chǔ)和處理大規(guī)模的時(shí)序數(shù)據(jù)，并支持對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的查詢(xún)和分析。這使得Hologres在物聯(lián)網(wǎng)、監(jiān)控系統(tǒng)、日志分析等場(chǎng)景下的時(shí)序數(shù)據(jù)處理非常有用。

應(yīng)用場(chǎng)景

實(shí)時(shí)分析和報(bào)表

Hologres支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)導(dǎo)入和查詢(xún)，可以在毫秒級(jí)的延遲下執(zhí)行快速的實(shí)時(shí)分析。它適用于需要及時(shí)獲取數(shù)據(jù)分析結(jié)果并生成實(shí)時(shí)報(bào)表的場(chǎng)景，如實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)監(jiān)控、實(shí)時(shí)銷(xiāo)售分析、實(shí)時(shí)風(fēng)控等。

大數(shù)據(jù)分析

Hologres具備處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的能力，它支持分布式計(jì)算和并行處理，可以高效地處理大量數(shù)據(jù)。這使得Hologres適用于大數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景，如用戶(hù)行為分析、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖分析

Hologres可以作為云原生的實(shí)時(shí)分析型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)和分析結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它能夠集成多種數(shù)據(jù)源，并提供強(qiáng)大的查詢(xún)和分析功能，適用于構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖，進(jìn)行數(shù)據(jù)整合和數(shù)據(jù)分析。

時(shí)序數(shù)據(jù)分析

Hologres對(duì)于時(shí)序數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢(xún)有很好的支持。它能夠高效地處理大量的時(shí)序數(shù)據(jù)，并提供豐富的時(shí)序數(shù)據(jù)分析功能，如時(shí)間窗口查詢(xún)、時(shí)間序列聚合、趨勢(shì)分析等。這使得Hologres適用于物聯(lián)網(wǎng)、日志分析、監(jiān)控系統(tǒng)等需要處理大量時(shí)序數(shù)據(jù)的場(chǎng)景。

交互式數(shù)據(jù)探索

Hologres提供了低延遲的查詢(xún)響應(yīng)和高性能的數(shù)據(jù)處理，使得用戶(hù)可以進(jìn)行交互式的數(shù)據(jù)探索和查詢(xún)。它適用于需要快速探索和分析數(shù)據(jù)的場(chǎng)景，如探索性數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)探查和探索性數(shù)據(jù)可視化等。

簡(jiǎn)單示例

import asyncio
import aiopg# 創(chuàng)建連接池
async def create_connection_pool():connection_pool = await aiopg.create_pool(host='your_host',port='your_port',dbname='your_database',user='your_username',password='your_password',minsize=1,maxsize=5)return connection_pool# 查詢(xún)函數(shù)
async def execute_query(connection_pool, query):async with connection_pool.acquire() as connection:async with connection.cursor() as cursor:await cursor.execute(query)result = await cursor.fetchall()return result# 示例查詢(xún)
async def run_query(connection_pool, query):result = await execute_query(connection_pool, query)return result# 執(zhí)行示例查詢(xún)
async def main():connection_pool = await create_connection_pool()query = "SELECT * FROM your_table WHERE some_condition"result = await run_query(connection_pool, query)print(result)# 運(yùn)行主函數(shù)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

在這個(gè)示例代碼中，首先使用aiopg庫(kù)創(chuàng)建了一個(gè)連接池connection_pool，其中指定了最小連接數(shù)和最大連接數(shù)等參數(shù)。

在查詢(xún)函數(shù)execute_query中，使用connection_pool.acquire()獲取一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)連接，并使用connection.cursor()創(chuàng)建一個(gè)游標(biāo)對(duì)象。然后，執(zhí)行查詢(xún)操作，并等待查詢(xún)結(jié)果返回。

在示例查詢(xún)函數(shù)run_query中，調(diào)用execute_query函數(shù)來(lái)執(zhí)行查詢(xún)，并等待查詢(xún)結(jié)果返回。

最后，通過(guò)運(yùn)行主函數(shù)main來(lái)創(chuàng)建連接池并執(zhí)行示例查詢(xún)。

注

Hologres是建立在PostgreSQL之上的云原生數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，因此可以使用PostgreSQL的客戶(hù)端庫(kù)來(lái)連接和操作Hologres。在Python中，可以使用psycopg2或aiopg這樣的庫(kù)來(lái)連接Hologres并執(zhí)行查詢(xún)操作。