Hologres：阿里云推出的混合服务分析处理一体化实时湖仓引擎

一、Hologres是什么

Hologres是阿里云自研的HSAP（Hybrid Serving/Analytics Processing，混合服务分析处理）一体化实时湖仓平台，原生兼容PostgreSQL协议。它采用存算分离云原生架构，核心能力是一份数据存储，同时支撑OLAP多维分析、在线高并发点查，打破传统架构中分析系统与在线KV服务两套存储、数据双写的痛点。

Hologres深度打通阿里云大数据体系，可无缝对接Flink、MaxCompute、OSS、Paimon等组件，同时内置向量检索引擎，满足大数据实时分析、在线数据服务、AI向量知识库RAG等业务需求。

二、功能特色

1. PostgreSQL协议兼容
   支持标准SQL，JDBC/ODBC驱动接入，DBeaver、Navicat、Quick BI、Tableau等BI与数据库客户端可直接连接，开发人员学习成本低。

2. HSAP混合负载引擎
   列存引擎面向海量数据聚合、多维即席查询；行存引擎面向主键高并发点查。同一张表可同时开启行存+列存，无需拆分业务，一份数据同时支撑分析与在线查询。

3. 云原生存算分离，支持Serverless
   计算资源与存储资源独立弹性扩缩容。Serverless实例无需固定购买计算节点，按照查询实际消耗计费，适配流量波动大的业务场景。

4. 阿里云大数据生态原生打通
   Flink实时写入、CDC数据同步；支持直读MaxCompute离线表、OSS上Hive/Paimon外部表，实现离在线湖仓一体，无需数据搬迁。

5. 内置向量检索与AI能力
   原生向量索引，SQL语句即可完成向量存储、相似度检索；内置AI函数，可直接在SQL中调用大模型，快速搭建RAG知识库。

6. 实时写入与强一致性
   支持Flink CDC、批量导入、SQL插入多种写入方式，写入后数据秒级可见，满足实时大屏、实时指标场景。

三、技术细节

1. 存储架构
   采用存算分离架构，底层存储依赖阿里云OSS，计算节点无状态，可快速弹性扩缩。表支持行存、列存，也可混合存储。列存按列压缩，适合扫描聚合；行存基于主键索引，适合单行快速查询。

2. 查询引擎
   MPP分布式查询引擎，优化器兼容PG语法，针对多维聚合、大表Join做分布式优化；行存查询采用主键索引，支持万级QPS低延迟点查。

3. 数据模型
   支持分区表、主键、二级索引、向量索引；支持外部表，直接读取OSS、MaxCompute的数据，无需导入Hologres内部存储。

4. 资源隔离
   支持实例内资源组划分，可隔离分析查询和在线点查任务，避免大的分析SQL抢占在线业务资源，保障在线接口稳定性。

四、应用场景

1. 实时数仓与实时大屏
   业务数据库通过Flink CDC同步数据至Hologres，数据秒级落库。分析师通过SQL做多维统计，前端BI大屏展示实时订单、流量、风控指标。

2. 离在线一体化湖仓分析
   实时明细数据写入Hologres内部表，历史海量离线数据存放在MaxCompute。通过联合查询，一份SQL同时查询实时+离线数据，构建统一湖仓。

3. 统一在线数据服务
   替代HBase、Redis作为业务数据查询层，业务服务通过主键直接查询Hologres获取明细数据，省去双写维护两套存储系统。

4. 数据湖查询加速
   创建外部表，直接读取OSS上Hive、Paimon数据，无需把数据导入引擎内部，低成本完成数据湖的交互式查询。

5. AI向量检索RAG
   文档向量化后存入Hologres向量字段，通过向量相似度SQL检索，搭建企业知识库、智能问答系统。

五、使用方法

1. 开通实例
   登录阿里云控制台，搜索Hologres，创建实例，可选固定规格实例或Serverless版本，配置网络、白名单。

2. 连接数据库
   使用PG客户端、DBeaver、JDBC连接，连接地址、账号密码在实例控制台获取。

3. 建表
   执行标准PG语法建表，根据业务选择行存、列存或者混合存储，需要向量检索时增加向量类型字段并创建向量索引。
   示例建表语句：

CREATE TABLE order_real (
 order_id BIGINT PRIMARY KEY,
 user_id BIGINT,
 order_amount DECIMAL(12,2),
 create_time TIMESTAMP
) WITH (
 storage_engine='row,column',
 segment_key='create_time'
);

4. 数据写入

• 实时：Flink CDC同步MySQL数据写入Hologres；

• 离线：INSERT语句批量导入，或者通过外部表映射读取存量数据。

5. 数据查询
   标准SQL执行多维分析，主键SELECT做在线点查，向量函数完成相似度检索；BI工具接入制作可视化报表。

6. 运维监控
   控制台查看CPU、内存、读写QPS、查询耗时，配置资源组隔离，优化慢SQL。

六、竞品对比

七、常见问题解答

Q：Hologres和PostgreSQL有什么区别？

A：Hologres兼容PostgreSQL的SQL语法和协议，但底层是分布式MPP架构，面向大数据场景，支持海量数据实时写入、分布式聚合；原生PostgreSQL是单机/主从关系型数据库，适合OLTP事务业务，大数据量分析性能不足。

Q：Hologres可以直接替代MySQL吗？

A：不可以。Hologres主打实时分析、高并发点查，不适合高频事务（事务支持弱），不适合大量更新、删除的OLTP业务，MySQL这类事务型数据库依然是业务主库首选。

Q：Serverless版Hologres和固定实例怎么选？

A：业务查询波动大、测试环境、低频分析场景选Serverless，按查询计费节省成本；业务有稳定高并发在线点查，需要固定资源隔离，优先选择固定规格实例。

Q：Hologres读取MaxCompute数据是否需要把数据拷贝过来？

A：不需要。通过外部表可以直接读取MaxCompute存储的数据，数据仍然保存在MaxCompute，不需要迁移，实现冷热数据联合查询。

Q：Hologres向量检索支持多大规模向量数据？

A：向量存储规模受实例存储上限限制，支持亿级向量，内置向量索引加速相似度查询，适合企业RAG知识库场景。

八、相关链接

• 阿里云Hologres产品主页：https://www.aliyun.com/product/hologres

• Hologres官方文档：https://help.aliyun.com/document_detail/113442.html

• Hologres SQL参考文档：https://help.aliyun.com/document_detail/167190.html

九、总结

Hologres作为阿里云自研HSAP实时湖仓平台，依靠存算分离架构与PG协议兼容特性，将在线点查和多维分析能力融合在一套存储系统中，深度整合阿里云Flink、MaxCompute等大数据组件，同时提供向量检索能力，简化实时数仓、离在线数据服务、AI知识库等场景架构，减少多组件维护成本，是阿里云体系下构建实时湖仓方案的核心引擎。