Hologres大数据量相关表执行 SQL 会有远程读取操作，如何做到亚秒级响应？

为了实现Hologres在大数据量相关表执行SQL时的亚秒级响应，您可以采取以下几种优化措施：

1. 数据存储优化：确保数据存储在高效的存储系统中，比如阿里云的Pangu分布式文件系统，这样可以提高数据的读取速度。
2. 查询优化：优化查询语句，避免复杂的关联和子查询，使用索引和分区表来加快查询速度。
3. 外部表加速：当业务数据规模较大时，Hologres支持将数据直接导入内部表进行查询，这样可以减少远程读取的开销，提高查询效率。
4. 并行处理：利用Hologres的并行查询引擎（PQE）来执行SQL，这样可以同时处理多个查询，提高整体的查询效率。
5. 资源管理：合理分配计算资源和内存资源，确保有够的资源来处理大批量的数据查询。
6. 缓存策略：对于频繁访问的热数据，可以使用缓存策略，将数据缓存在内存中，减少对存储系统的访问次数。
7. 系统监控优：持续监控系统的性能指标，根据监控结果调整系统配置和参数，以达到最佳的性能。
8. 使用扩展组件：Hologres兼容PostgreSQL并提供扩展能力，支持PG生态的各种扩展组件，可以通过这些组件进一步提升查询性能。
9. 数据服务化：结合Hologres和MaxCompute的产品组合，可以实现高并发、快响应的数据服务化场景，从而提升数据处理的效率。

综上所述，通过上述措施，可以显著提高Hologres在处理大数据量时的查询响应速度，实现亚秒级的查询性能。此外，具体的优化措施需要根据您的实际业务场景和技术环境来定制，建议在实施前进行充分的测试和评估。

Hologres能够实现亚秒级响应的关键在于其高性能的存储和查询引擎，以及与大数据生态的无缝整合。为了在使用Hologres进行大数据分析时达到亚秒级的响应时间，可以采取以下措施：

1. 优化查询设计：合理设计查询语句，尽量减少不必要的数据扫描和计算，使用分区过滤和合理的索引来提高查询效率。
2. 使用外部表查询：Hologres支持创建外部表来直接查询MaxCompute中的数据，这种方式无需数据导入导出，可以快速获取查询结果。
3. 选择合适的查询方式：根据业务特性和场景选择合适的查询方式。例如，如果单次查询所需扫描的数据量小于200GB，且命中的分区数少于512个，可以在Hologres中直接查询MaxCompute的数据。
4. 利用版本特性：利用Hologres V2.1版本中的新特性，如弹性计算组实例，可以解决实时数仓场景下的分析性能、资源隔离、高可用和性扩缩容等问题。
5. 优化数据导入方式：在导入MaxCompute数据至Hologres时，建议使用SQL导入而非数

为了实现Hologres在处理大数据量表执行SQL时的亚秒级响应，可以采取以下几种策略：

1. 优化查询性能：确保SQL查询是高效的，避免复杂的联接和子查询，利用好Hologres支持的索引设置，以提高查询效率。
2. 使用外部表加速查询：Hologres支持创建外部表的方式来实现MaxCompute加速查询，这种方式无需冗余存储，可以快速获取查询结果。
3. 数据分区优化：合理设计数据分区，减少查询时需要扫描的数据量，特别是控制在单次查询所需扫描的底层数据量小于200 GB，并且一次查询命中的分区数少于512个分区，这样可以有效地提高查询效率。
4. 资源组优化：在DataWorks中绑定Hologres引擎时，选择独享资源组，以确保有足够的计算资源来处理大量的数据和复杂的查询。
5. 扩展计算能力：利用Hologres兼容PostgreSQL的特性，可以使用各种扩展组件，如Postgis，UDF（pl/java，pl/sql, pl/python）等，以满足不同场景下的计算需求。
6. 监控和调优：持续监控查询性能，分析慢查询日志，根据实际的查询情况调整系统配置和索引策略。
7. 硬件优化：确保Hologres运行在高性能的硬件上，比如使用高速存储和多核处理器，以提高数据处理速度。
8. 数据预处理：对数据进行预处理，如聚合、过滤等，减少实时查询的计算量。
9. 缓存策略：对于频繁查询的结果，可以考虑使用缓存机制，将结果集暂存起来，以减少重复计算的时间。
10. 并行处理：利用Hologres的高吞吐写入和高QPS查询的能力，通过并行处理提高查询效率。

综上所述，要实现亚秒级的响应时间，需要从多个方面进行优化，包括查询性能的优化、系统资源的合理分配、硬件性能的提升以及数据结构的优化等。通过这些综合措施，可以在保证查询效率的同时，处理大规模的数据集。

嗯 很多工程的工作要做 异步化 缓存化 https://developer.aliyun.com/ebook/7638?spm=a2c6h.27925324.detail.17.65f01c06OaRU6D ，此回答整理自钉群“实时数仓Hologres交流群”