目录：
1、Hologres
2、技术架构
3、适用场景
4、验证
1、Hologres
阿里的Hologres推出后，受到了很多关注，以几个方面的因素：
1）Hologres作为MPP架构的一款大数据存储分析引擎，提供了很好的性能支撑；
2）确实是解决了很多客户的问题，有一些大数据高并发的场景也能适用；
3）是相较于ADB的产品，从官方资料方面，确实有很多的提升，但验证的结果如何，还是各有千秋；
我们来看看官方的介绍：
Hologres是阿里巴巴自主研发的一款交互式分析产品，兼容PostgreSQL 11协议，与大数据生态无缝连接，支持高并发和低延时地分析处理PB级数据。具体有加速MaxCompute、实时数仓、数仓服务化、兼容PGSQL协议等核心功能
1）加速查询MaxCompute数据。
Hologres与MaxCompute在底层无缝连接，您无须移动数据，即可使用标准的PostgreSQL语句查询分析MaxCompute中的海量数据，快速获取查询结果。
您也可以使用Hologres共享集群（MaxCompute BI加速版）加速查询MaxCompute的数据。
2）快速搭建实时数据仓库
Hologres深度集成实时计算Flink版，支持高并发地实时写入和实时查询数据，帮助您快速搭建企业实时数据仓库。
3）数据仓库服务化，Hologres数据仓库的服务化体现如下：
支持行存储和列存储两种存储模式。
优化了高并发和复杂的查询场景，为PB级数据的查询提供秒级查询响应。
支持交互式和服务式的多种查询场景。
4）无缝对接主流BI工具
Hologres兼容PostgreSQL协议，提供JDBC或ODBC接口。您可以将查询到的海量数据轻松对接各种BI工具，实现探索式多维分析，无需迁移数据即可支持更丰富的应用场景。
2、技术架构
Hologres是一款MPP架构，计算与存储分离的分析、服务一体化（HSAP:Hybrid Serving & Analytical Processing）的一站式实时数仓，可以进行更好的多维分析、更好的点查、更简的运维。
分为计算、存储2个部分：
存储：通过数据分片（Shard），发挥分布式的优势，提升MPP的计算性能；行列共存，列存提供分析友好性，行存提供点查的性能；一个Tablet一个Writer多个Reader，弱一致性需求，原子写和Read your write，无写入阻塞；LSM-like，高吞吐写入，支持更新，写入即可见；支持先写WAL，再写内存，再写文件，提升写入速度。
计算：通过多级缓存，并通过轻量级调度框架HOS，基于数据存储分片机制，利用MPP的并行计算的特性，充分挖掘各节点的计算能力，提升数据的计算处理能力；行存的QPS能达10万+，列存的QPS能达1K。
3、适用场景
1）实时数仓
通过实时的采集数据，通过Flink实时计算，由于Hologres与Flink集成好，可以直接将数据写入到Hologres中，然后利用Hologres的查询引擎高并行低延迟的特性，快速进行数据实时大屏、实时监控预警、实时风控、实时推荐、实时训练等。
2）MaxCompute加速查询
数据进行离线清洗，记录在MaxCompute中，Hologres可以直接通过外表的方式，对MaxCompute的数据进行查询，如果需要更高的性能，则可以将数据导入到Hologres中更高性能的查询处理。如果是前一种方式，则可以在数据不输出的情况下，对离线数据进行查询分析。
3）联邦查询分析
对于前面2种数据，离线和实时的数据，离线即冷数据、实时即热数据。Hologres可以进行联邦分析，对接BI工具，快速响应简单与复杂查询的业务场景需求（对性能要求不是太高）。
上面3种场景介绍，应该比较系统全面，个人认为核心的场景还是在实时数仓方面，毕竟这个是需求量和价值最大的场景，特别是在高并发低延迟的强需求情况下，大家对于Hologres或者说是一款实时数仓产品是望眼欲穿，等米下锅的地步。对于加速查询和联邦查询，适用于性能不是特别高的场景，这类场景是存在的，确实也很好的解决了实际的需求，但不多，形成不了大的影响力，除非在查询性能方面有比较大的提升。如果要性能有比较大的提升，还是要将数据同步到Hologres，利用高效磁盘、各类缓存、充分发挥MPP的优势，否则这些优势都用不上的话，是无法满足实时场景的要求的。
4、验证
进行了简单的验证，核心是针对查询、写入进行，因为DB最大的2个指标就是查询性能和写入性能，瓶颈一般也在此。
1）查询：采取与阿里同类产品ADB进行对比，基于目前实际的业务场景，包括简单及复杂SQL，基本能有2~4倍的提升。这个结果还是在预料之中，但相比阿里工程师宣称的10倍以上的提升，还是有些差距。不过验证配置不一样，场景不一样，是可以理解，后续可以针对性交流，应该是可以再提升的。
2）写入：之前在ADB的环境上，当写入时长长，特别是查询业务上来后，写入性能有几倍的降速。因为MPP架构，资源是固定的，写入与查询出现资源的抢占也非常正常。此性能指标也略高于ADB。具体还是需要看业务综合使用后的性能指标。
总的来说，初步验证结果还是符合预期，期待后续进一步深入交流调优后，会有更好的表现。如果能很好的替换ADB，同时在实时数仓、离线加速查询及联邦查询各方面都有很好的支持，还是非常值得期待的。
