Hologres这个数仓支持像Mysql那样流式查询吗？

Hologres作为一款实时数仓引擎，虽然与传统的关系型数据库（如MySQL）在某些功能上有相似之处，但其设计目标和实现方式更专注于实时数据处理和分析场景。针对您的问题“Hologres是否支持像MySQL那样流式查询”，以下是详细解答：

1. Hologres的Binlog功能

Hologres提供了类似于MySQL Binlog的功能，用于捕获数据库中的数据变化事件。通过订阅Hologres的Binlog，用户可以实现数据的实时复制、同步或将其作为消息流转发给不同的消费者处理。这种能力使得Hologres能够支持流式数据处理场景。

• 主要特点：

  • Hologres的Binlog是表级别的，可以根据需求灵活开启或关闭，并为不同表设置不同的TTL（Time to Live）。
  • 支持分布式架构下的Binlog记录，适用于大规模实时数据处理。
  • 可以直接被Flink等流计算引擎消费，用于驱动实时计算任务。

• 使用限制：

  • 仅Hologres V0.9及以上版本支持Binlog功能。
  • 在V1.3.14和V1.1.82之前的版本中，消费Binlog需要Superuser权限；从这些版本开始，只需具备目标表的查询权限即可。

2. 流式查询的支持

Hologres本身并不直接提供类似MySQL的流式查询接口，但通过其Binlog功能和与Flink的深度集成，可以实现类似的效果。具体来说：

• 基于Flink的流式处理：

  • Hologres的Binlog可以作为Flink的上游数据源，驱动实时计算任务。
  • Flink消费Hologres的Binlog后，可以进行实时的数据加工、聚合和分层处理，从而实现端到端的实时数据流处理。

• 行列共存的存储格式：

  • Hologres支持行列共存的存储格式，一张表可以同时存储行存和列存数据，并保证两份数据的一致性。
  • 这种特性使得中间层表既可以作为Flink的源表，也可以作为维表进行主键点查或Join操作，同时还能供其他应用（如OLAP分析或在线服务）查询。

3. 实时查询与分析能力

除了流式数据处理，Hologres还提供了强大的实时查询和分析能力，适用于多种业务场景：

• 亚秒级交互式分析：

  • Hologres采用大规模并行处理（MPP）架构，支持PB级数据的亚秒级交互式分析。
  • 针对复杂查询，Hologres优化了查询性能，例如通过Row Group Filter机制和Runtime Filter能力提升查询效率。

• 在线高性能主键点查：

  • 基于行存表的主键索引和查询引擎的短路径优化，Hologres支持每秒数十万QPS的高性能在线点查，适用于实时加工链路中的维表关联等场景。

4. 重要提醒

• 权限要求：消费Hologres Binlog时，需确保账号具备目标表的查询权限。如果使用JDBC消费Binlog，还需将账号添加到Replication Role中。
• 版本兼容性：请确保使用的Hologres版本支持Binlog功能（V0.9及以上）。如果版本较低，建议升级到最新版本以获得更好的功能支持。
• 网络配置：如果Flink和Hologres不在同一VPC中，需要先打通跨VPC的网络或使用公网访问。

总结

Hologres虽然不直接提供类似MySQL的流式查询接口，但通过其Binlog功能和与Flink的深度集成，可以实现高效的流式数据处理和实时分析。结合其行列共存的存储格式和强大的查询优化能力，Hologres能够满足多种实时数据处理和分析需求。如果您需要进一步了解如何配置和使用这些功能，可以参考相关文档或联系技术支持获取帮助。