Hologres这个加速服务核心就是减少了数据抽取时间，那请问这两个加速是不是可以同时开启呢？

Hologres的数据湖加速服务可以开启，且“加速服务”的查询响应时间通常是秒级。

关于Hologres加速服务的开启问题，Hologres作为一款实时数仓产品，提供了数据湖加速服务，该服务旨在加快对存储在对象存储服务（OSS）中的数据湖的查询和分析过程。如果您还没有开启数据湖加速服务，可以通过访问Hologres实例列表并操作开启该功能。此外，Hologres还支持与大数据生态无缝连接，提供高并发实时写入以及离线数据加速查询等功能。因此，您可以根据您的业务需求启用这些加速服务来优化性能。

至于“加速服务”的查询响应时间，虽然具体的响应时间可能因实际的数据量、查询复杂度及系统配置而异，但通常设计目标是达到秒级别的响应时间。这有助于实现快速数据分析和决策制定。

综上所述，您可以根据自己的业务需求同时开启Hologres的各项加速服务，并且期待查询响应时间在秒级别，从而有效提升数据处理和分析的效率。

Hologres的外部表加速和直接访问可以同时开启，并且"加速服务"的查询响应时间通常是亚秒级。

Hologres作为实时交互式分析引擎，与大数据计算服务MaxCompute原生对接，允许用户通过创建外部表来直接在Hologres环境中访问和分析存储在MaxCompute中的数据。这种设计使得Hologres能够提供高性能的查询加速，实现对MaxCompute数据的即席查询，而无需进行数据的导入导出。此外，Hologres还支持与对象存储服务OSS以及数据湖框架DLF无缝集成，进一步降低开发运维成本，提高数据处理效率。这些特性共同作用，使得Hologres能够同时利用外部表加速和直接访问的方式来提升查询性能。

至于"加速服务"的查询响应时间，Hologres提供的是亚秒级的查询性能。这意味着用户可以几乎实时地获取查询结果，极大地提升了数据分析的效率和体验。这种快速响应的能力得益于Hologres的高性能架构以及对MaxCompute数据接访问能力，使得它能够在OLAP（On-Line Analytical Processing）场景下满足绝大多数报表和分析需求。

综上所述，Hologres通过其独特的设计和技术优势，实现了数据查询的加速，提高了数据处理的效率。

Hologres加速服务和数据湖加速可以同时开启，"加速服务"的查询响应时间通常是秒级别或更小。

首先，关于Hologres加速服务的开启问题，Hologres的数据湖加速功能是为了减少数据抽取时间而设计的。这个加速服务通过与DLF、OSS无缝集成，可以直接读取存储于数据湖OSS上的多种格式类型的数据，无需移动数据，从而降低了开发运维成本并提高了效率。因此，如果您需要从数据湖中直接访问数据，并且希望实现快速的数据读写，那么您完全可以同时开启这两个加速功能，以获得更加高效的数据处理能力。

接下来，让我们讨论一下"加速服务"的查询响应时间。虽然具体的响应时间可能会根据系统的复杂度和优而有所不同，但是通常情况下，这类服务的设计目标都是实现毫秒级的响应时间。这意味着即使在高峰时段，系统也能够在极短的时间内处理大量的查询请求。有些情况下甚至可以将查询的响应时间限制在90毫秒以内，这对于保持用户的体验至关重要。当然，实际的表现还可能受到网络状况、系统负载等因素的影响。例如，网络抖动或者带宽饱和都可能导致接口超时或响应时间变长。

总的来说，Hologres提供的加速服务旨在提高数据处理速度和效率，其查询响应时间通常很快，可以达到秒级甚至毫秒级。

加速服务会更快些 ，此回答整理自钉群“实时数仓Hologres交流群”

Hologres的加速服务主要包括两个层面的加速：

对外部数据源（如MaxCompute）的加速访问：

Hologres通过建立外部表的方式，可以直接访问MaxCompute中的数据，无需预先进行全量数据抽取，只需在查询时按需拉取所需数据块。这种方式极大地减少了数据抽取时间，提高了查询性能，使得查询响应时间明显降低。
内部查询优化加速：

Hologres本身具备高速查询能力，对于内部存储的数据，通过列式存储、向量化执行、智能索引等技术手段，实现了亚秒级的交互式查询响应时间。
这两种加速可以理解为分别针对不同场景同时发挥作用，一个是针对外部数据源的查询加速，另一个是对内部数据存储和处理的加速。理论上讲，这两者可以同时开启和使用，并且在实际应用场景中通常是结合在一起的。

关于查询响应时间，具体是否会达到秒级甚至更小，取决于查询的复杂程度、数据量大小、集群配置、索引优化等多个因素。对于简单查询和合理的数据量，Hologres确实可以实现极低的查询延迟。而对于大规模数据查询，虽然不能笼统地说一定是秒级以内，但它旨在提供接近实时的数据查询体验，尤其在结合了内外数据源加速的情况下，可以显著减少传统ETL过程的时间成本，提升数据查询和分析的整体效率。