Hologres相对于计算节点，存储节点应该属于外部集群，读取的是外部存储层的数据？

您的理解基本正确。Hologres是一个全托管的、兼容PostgreSQL的实时交互式分析服务，它允许用户轻松地对数据湖中的数据进行即时查询和分析。

在Hologres架构中，计算节点和存储节点通常是分离的。计算节点负责处理查询和分析任务，而存储节点则负责管理数据存储。这种架构设计可以提供更好的扩展性和性能，因为计算资源和存储资源可以根据需要独立扩展。

存储节点可能属于外部集群，这意味着它们可能不属于Hologres服务本身，而是属于其他服务或系统。这些存储节点提供了数据的持久化存储，而Hologres可以通过网络访问这些数据。对于用户来说，这些存储在外部集群中的数据就像存储在Hologres内部一样，因此被称为“内部表”。

用户可以通过Hologres计算节点对这些内部表进行查询和分析，就像它们是存储在Hologres本地一样。此外，Hologres还可以利用其索引和优化技术来提高查询效率，即使在数据量非常大的情况下也能保持高性能。

相对于湖仓外部表，用户通常只具有读取权限，这意味着他们可以查询这些外部表的数据，但不能直接修改或删除数据。这是因为外部表的数据通常由其他系统管理，而Hologres只是提供了一个查询和分析这些数据的接口。

总结一下，您的理解是正确的，Hologres计算节点可以操纵存储层进行索引数据的构建，而存储节点可能属于外部集群，读取的是外部存储层的数据。用户可以通过Hologres查询这些数据，但通常只具有读取权限。

Hlogres是阿里云提供的一种交互式分析服务，它确实对用户隐藏了底层的存储细节，使得用户可以像操作普通数据库表一样操作数据。在Hologres的架构中，计算节点和存储节点通常是分离的，这意味着计算资源和存储资源是独立扩展和管理的。

您的理解基本正确，下面我会详细解释一下：

1. 外部集群/存储层：Hologres的存储节点可能属于一个外部的集群，这些节点负责管理数据的持久化存储。这些存储节点通常是一个分布式文件系统或者对象存储服务，如OSS（Object Storage Service）。

2. 内部表：从用Hologres提供了内部表的概念，这些内部表对用户来说是透明的。用户通过SQL语句来查询和操作这些表，而不需要关心数据是如何存储和管理的。

3. 索引数据的构建：计算节点在处理查询时，会利用存储层的元数据信息来优化查询性能。这可能涉及到构建索引或者其他的优化策略，以便快速定位和检索数据。

4. 湖仓外部表：Hologres还支持外部表的概念，这些表直接引用存储在数据湖或数据仓库中的数据。对于这些外部表，用户通常只具有读取数据的权限，而不能修改数据。

总的来说，Hologres通过抽象层将复杂的存储细节隐藏起来，让用户能够专注于数据分析和查询，而不必关心底层的存储管理和数据分布问题。这种设计使得Hologres能够高效地处理大规模数据分析任务，同时保持了良好的用户体验。

Hologres是阿里云提供的一种交互式分析服务，它能够将数据仓库和数据湖融合在一起，实现实时的数据分析。在Hologres的架构中，计算节点和存储节点通常是分离的，这意味着计算资源和存储资源可以独立扩展，从而提高了系统的灵活性和可伸缩性。

您的理解基本上是正确的。在Hologres中，存储节点通常属于外部集群，它们管理着底层的存储层，这些存储层可能包括OSS（对象存储服务）或者其他云存储服务。计算节点负责执行查询和分析任务，它们可以访问存储节点中的数据，并在需要时对数据进行索引以优化查询性能。

对于用户来说，Hologres提供的是一个透明的服务，用户不需要关心数据是如何存储和管理的。用户在Hologres中创建的表，无论是内部表还是外部表，都可以通过SQL语句来查询和操作。内部表通常用于存储经常访问的数据，而外部表则更多地用于引用数据湖中的原始数据，这些数据可能存储在OSS等外部存储服务中。

对于湖仓外部表，用户通常只有读取权限，这意味着用户可以查询这些表，但可能无法直接修改表中的数据。这种设计有助于保护数据湖中的原始数据不被误修改，同时也确保了数据的安全性。

总的来说，您的理解是符合Hologres的设计原则的。Hologres通过将计算和存储分离，以及提供内部表和外部表的概念，旨在简化大数据处理，让用户能够更加专注于数据分析，而不必关心底层的复杂性。

是的 物理上是“外部” 但管理方式是“内部” 所以我们说资源上 计算和存储可以独立扩展，不绑定。 ，此回答整理自钉群“实时数仓Hologres交流群”

Hologres 是一种支持实时分析和数据仓库功能的云原生服务，它采用了一种混合存储架构，内部集成了存储和计算资源，对外表现为统一的服务。在Hologres中，存储节点和计算节点并非完全独立的外部集群，而是协同工作的组成部分，共同构成了Hologres的服务集群。

存储层方面，Hologres支持多种存储方式，包括但不限于行存、列存和行列混存，并且支持高效的数据压缩和索引机制，以便快速查询和分析。计算节点可以直接操作存储层数据，无论是对内部表（存储在Hologres内部）还是对外部表（如OSS、MaxCompute等外部数据源）的数据进行索引构建、数据查询等操作。

用户在Hologres中创建的内部表，数据实际存储在Hologres自身的存储系统中，计算节点可以直接对这些内部表进行增删改查操作，包括构建索引等。而外部表则是Hologres提供了对其他数据源的访问能力，用户可以在Hologres中定义一个指向外部数据源的表结构，对这些数据进行查询，但对这些外部表的写权限则受限于外部数据源的权限模型。

所以，相比于湖仓外部表，Hologres内部表在权限和操作方面更为灵活，既可以进行读取也可以进行写入，并且计算节点能进行更深层次的索引优化。而外部表则更多强调数据联邦和统一查询的便利性，权限上可能仅限于读取。