Hologres基于创新的HSAP架构,可以将您原先数仓架构中的OLAP系统(Greenplum、Presto、Impala、ClickHouse)、KV数据库/Serving系统(HBase、Redis)统一在一个大数据计算引擎中,并提供快速的离线实时一体化分析能力。
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产品核心优势:
1、简化数仓架构,减少数据搬运与多处维护成本
2、实时查询性能强,刷新TPC-H 30000GB世界纪录
3、融合湖仓查询,0 ETL导入离线MaxCompute数据
Hologres使用教程简介
基于MaxCompute中TPC-H数据集数据和GitHub公开事件数据,在阿里云实时数仓Hologres上创建Hologres的数据库、外部表、内部表、导入数据至内部表中以及使用Hologres分别查询内部表和外部表中数据的指引。Hologres在查询数据方面具有极速响应的优势。
准备环境和资源
开始教程前,请按以下步骤准备环境和资源:
- 已创建专有网络(VPC)和专有网络交换机,详情请参见创建专有网络和交换机。
- 访问阿里云免费试用。单击页面右上方的登录/注册按钮,并根据页面提示完成账号登录(已有阿里云账号)、账号注册(尚无阿里云账号)或实名认证(根据试用产品要求完成个人实名认证或企业实名认证)。
- 成功登录后,在产品类别下选择大数据计算 > 数据计算与分析,在实时数仓Hologres卡片上,单击立即试用。
- 在弹出的试用实时数仓Hologres产品的面板上完成参数信息配置。本试用教程以表格中的参数信息为例,未提及参数保持默认值。
参数 |
示例值 |
地域 |
华东1(杭州) |
实例类型 |
通用型 |
计算资源 |
8核32GB(计算节点数量:1) |
专有网络 |
选择步骤1中创建的VPC。 |
专有网络交换机 |
选择步骤1中创建的交换机。 |
实例名称 |
hologres_test |
资源组 |
默认资源组 |
- 勾选服务协议后,单击立即试用,并根据页面提示完成试用申请。
单击前往控制台,开启试用体验。
创建数据库
通过Hologres快速创建数据库,用于后续存放示例数据进行查询使用。
- 登录Hologres管理控制台,单击左侧实例列表。
- 在实例列表页面,单击对应实例名称。
- 在实例详情页左侧导航栏,单击数据库管理。
- 在DB授权页面,单击右上角新增数据库。
- 在新增数据库对话框,配置如下参数。
参数 |
说明 |
实例名 |
选择在哪个Hologres实例上创建数据库。默认展示当前已登录实例的名称,您也可以在下拉框中选择其他Hologres实例。 |
数据库名称 |
本示例数据库名称设置为 |
简单权限策略 |
您可以为创建的数据库选择一种权限策略。更多关于权限策略的说明,请参见:
|
- 单击确认。
创建表
数据库创建成功后,您需在数据库中创建对应的表。
- 登录数据库。
- 在DB授权页面的顶部菜单栏,单击元数据管理。
- 在元数据管理页面,双击左侧目录树中已创建成功的数据库名称,单击确认。
- 新建外部表。
- 在SQL编辑器页面,单击左上角的图标。
- 新增使用TPC-H数据集数据的外部表,TPC-H数据引用自TPC,更多信息请参见TPC。
在新增的临时Query查询页面,选择已创建的实例名和数据库后,请您在SQL查询的编辑框输入示例代码,单击运行。
示例SQL语句用来创建一个映射到MaxCompute公共空间MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA中odps_customer_10g、odps_lineitem_10g等表的外部表,用于后续查询。
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_customer_10g; DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_lineitem_10g; DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_nation_10g; DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_orders_10g; DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_part_10g; DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_partsupp_10g; DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_region_10g; DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_supplier_10g; IMPORT FOREIGN SCHEMA "MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA#default" LIMIT to ( odps_customer_10g, odps_lineitem_10g, odps_nation_10g, odps_orders_10g, odps_part_10g, odps_partsupp_10g, odps_region_10g, odps_supplier_10g ) FROM SERVER odps_server INTO public OPTIONS(if_table_exist 'error',if_unsupported_type 'error');
- 新增使用GitHub公开事件数据的外部表,数据引用自GitHub,更多信息请参见基于GitHub公开事件数据集的离线实时一体化实践。
单击左上角的图标,在新增的临时Query查询页面,选择已创建的实例名和数据库后,请您在SQL查询的编辑框输入示例代码,单击运行。
示例SQL语句用来创建一个映射到MaxCompute公共空间MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA中github_events
Schema下名为dwd_github_events_odps
的外部表,用于后续查询。
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS dwd_github_events_odps; IMPORT FOREIGN SCHEMA "MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA#github_events" LIMIT to ( dwd_github_events_odps ) FROM SERVER odps_server INTO public OPTIONS(if_table_exist 'error',if_unsupported_type 'error');
- 新建内部表。
- 在SQL编辑器页面,单击左上角的图标。
- 新建使用TPC-H数据集数据的内部表。
在新增的临时Query查询页面,选择已创建的实例名和数据库后,请您在SQL查询的编辑框输入如下语句,单击运行。
示例SQL语句用来创建名称分别为LINEITEM、ORDERS、PARTSUPP、PART、CUSTOMER、SUPPLIER、NATION和REGION的表,用于后续存储数据。
DROP TABLE IF EXISTS LINEITEM; BEGIN; CREATE TABLE LINEITEM ( L_ORDERKEY BIGINT NOT NULL, L_PARTKEY INT NOT NULL, L_SUPPKEY INT NOT NULL, L_LINENUMBER INT NOT NULL, L_QUANTITY DECIMAL(15,2) NOT NULL, L_EXTENDEDPRICE DECIMAL(15,2) NOT NULL, L_DISCOUNT DECIMAL(15,2) NOT NULL, L_TAX DECIMAL(15,2) NOT NULL, L_RETURNFLAG TEXT NOT NULL, L_LINESTATUS TEXT NOT NULL, L_SHIPDATE TIMESTAMPTZ NOT NULL, L_COMMITDATE TIMESTAMPTZ NOT NULL, L_RECEIPTDATE TIMESTAMPTZ NOT NULL, L_SHIPINSTRUCT TEXT NOT NULL, L_SHIPMODE TEXT NOT NULL, L_COMMENT TEXT NOT NULL, PRIMARY KEY (L_ORDERKEY,L_LINENUMBER) ); CALL set_table_property('LINEITEM', 'clustering_key', 'L_SHIPDATE,L_ORDERKEY'); CALL set_table_property('LINEITEM', 'segment_key', 'L_SHIPDATE'); CALL set_table_property('LINEITEM', 'distribution_key', 'L_ORDERKEY'); CALL set_table_property('LINEITEM', 'bitmap_columns', 'L_ORDERKEY,L_PARTKEY,L_SUPPKEY,L_LINENUMBER,L_RETURNFLAG,L_LINESTATUS,L_SHIPINSTRUCT,L_SHIPMODE,L_COMMENT'); CALL set_table_property('LINEITEM', 'dictionary_encoding_columns', 'L_RETURNFLAG,L_LINESTATUS,L_SHIPINSTRUCT,L_SHIPMODE,L_COMMENT'); CALL set_table_property('LINEITEM', 'time_to_live_in_seconds', '31536000'); COMMIT; DROP TABLE IF EXISTS ORDERS; BEGIN; CREATE TABLE ORDERS ( O_ORDERKEY BIGINT NOT NULL PRIMARY KEY, O_CUSTKEY INT NOT NULL, O_ORDERSTATUS TEXT NOT NULL, O_TOTALPRICE DECIMAL(15,2) NOT NULL, O_ORDERDATE timestamptz NOT NULL, O_ORDERPRIORITY TEXT NOT NULL, O_CLERK TEXT NOT NULL, O_SHIPPRIORITY INT NOT NULL, O_COMMENT TEXT NOT NULL ); CALL set_table_property('ORDERS', 'segment_key', 'O_ORDERDATE'); CALL set_table_property('ORDERS', 'distribution_key', 'O_ORDERKEY'); CALL set_table_property('ORDERS', 'bitmap_columns', 'O_ORDERKEY,O_CUSTKEY,O_ORDERSTATUS,O_ORDERPRIORITY,O_CLERK,O_SHIPPRIORITY,O_COMMENT'); CALL set_table_property('ORDERS', 'dictionary_encoding_columns', 'O_ORDERSTATUS,O_ORDERPRIORITY,O_CLERK,O_COMMENT'); CALL set_table_property('ORDERS', 'time_to_live_in_seconds', '31536000'); COMMIT; DROP TABLE IF EXISTS PARTSUPP; BEGIN; CREATE TABLE PARTSUPP ( PS_PARTKEY INT NOT NULL, PS_SUPPKEY INT NOT NULL, PS_AVAILQTY INT NOT NULL, PS_SUPPLYCOST DECIMAL(15,2) NOT NULL, PS_COMMENT TEXT NOT NULL, PRIMARY KEY(PS_PARTKEY,PS_SUPPKEY) ); CALL set_table_property('PARTSUPP', 'distribution_key', 'PS_PARTKEY'); CALL set_table_property('PARTSUPP', 'colocate_with', 'LINEITEM'); CALL set_table_property('PARTSUPP', 'bitmap_columns', 'PS_PARTKEY,PS_SUPPKEY,PS_AVAILQTY,PS_COMMENT'); CALL set_table_property('PARTSUPP', 'dictionary_encoding_columns', 'PS_COMMENT'); CALL set_table_property('PARTSUPP', 'time_to_live_in_seconds', '31536000'); COMMIT; DROP TABLE IF EXISTS PART; BEGIN; CREATE TABLE PART ( P_PARTKEY INT NOT NULL PRIMARY KEY, P_NAME TEXT NOT NULL, P_MFGR TEXT NOT NULL, P_BRAND TEXT NOT NULL, P_TYPE TEXT NOT NULL, P_SIZE INT NOT NULL, P_CONTAINER TEXT NOT NULL, P_RETAILPRICE DECIMAL(15,2) NOT NULL, P_COMMENT TEXT NOT NULL ); CALL set_table_property('PART', 'distribution_key', 'P_PARTKEY'); CALL set_table_property('PART', 'bitmap_columns', 'P_PARTKEY,P_SIZE,P_NAME,P_MFGR,P_BRAND,P_TYPE,P_CONTAINER,P_COMMENT'); CALL set_table_property('PART', 'dictionary_encoding_columns', 'P_NAME,P_MFGR,P_BRAND,P_TYPE,P_CONTAINER,P_COMMENT'); CALL set_table_property('PART', 'time_to_live_in_seconds', '31536000'); COMMIT; DROP TABLE IF EXISTS CUSTOMER; BEGIN; CREATE TABLE CUSTOMER ( C_CUSTKEY INT NOT NULL PRIMARY KEY, C_NAME TEXT NOT NULL, C_ADDRESS TEXT NOT NULL, C_NATIONKEY INT NOT NULL, C_PHONE TEXT NOT NULL, C_ACCTBAL DECIMAL(15,2) NOT NULL, C_MKTSEGMENT TEXT NOT NULL, C_COMMENT TEXT NOT NULL ); CALL set_table_property('CUSTOMER', 'distribution_key', 'C_CUSTKEY'); CALL set_table_property('CUSTOMER', 'bitmap_columns', 'C_CUSTKEY,C_NATIONKEY,C_NAME,C_ADDRESS,C_PHONE,C_MKTSEGMENT,C_COMMENT'); CALL set_table_property('CUSTOMER', 'dictionary_encoding_columns', 'C_NAME,C_ADDRESS,C_PHONE,C_MKTSEGMENT,C_COMMENT'); CALL set_table_property('CUSTOMER', 'time_to_live_in_seconds', '31536000'); COMMIT; DROP TABLE IF EXISTS SUPPLIER; BEGIN; CREATE TABLE SUPPLIER ( S_SUPPKEY INT NOT NULL PRIMARY KEY, S_NAME TEXT NOT NULL, S_ADDRESS TEXT NOT NULL, S_NATIONKEY INT NOT NULL, S_PHONE TEXT NOT NULL, S_ACCTBAL DECIMAL(15,2) NOT NULL, S_COMMENT TEXT NOT NULL ); CALL set_table_property('SUPPLIER', 'distribution_key', 'S_SUPPKEY'); CALL set_table_property('SUPPLIER', 'bitmap_columns', 'S_SUPPKEY,S_NAME,S_ADDRESS,S_NATIONKEY,S_PHONE,S_COMMENT'); CALL set_table_property('SUPPLIER', 'dictionary_encoding_columns', 'S_NAME,S_ADDRESS,S_PHONE,S_COMMENT'); CALL set_table_property('SUPPLIER', 'time_to_live_in_seconds', '31536000'); COMMIT; DROP TABLE IF EXISTS NATION; BEGIN; CREATE TABLE NATION( N_NATIONKEY INT NOT NULL PRIMARY KEY, N_NAME text NOT NULL, N_REGIONKEY INT NOT NULL, N_COMMENT text NOT NULL ); CALL set_table_property('NATION', 'distribution_key', 'N_NATIONKEY'); CALL set_table_property('NATION', 'bitmap_columns', 'N_NATIONKEY,N_NAME,N_REGIONKEY,N_COMMENT'); CALL set_table_property('NATION', 'dictionary_encoding_columns', 'N_NAME,N_COMMENT'); CALL set_table_property('NATION', 'time_to_live_in_seconds', '31536000'); COMMIT; DROP TABLE IF EXISTS REGION; BEGIN; CREATE TABLE REGION ( R_REGIONKEY INT NOT NULL PRIMARY KEY, R_NAME TEXT NOT NULL, R_COMMENT TEXT ); CALL set_table_property('REGION', 'distribution_key', 'R_REGIONKEY'); CALL set_table_property('REGION', 'bitmap_columns', 'R_REGIONKEY,R_NAME,R_COMMENT'); CALL set_table_property('REGION', 'dictionary_encoding_columns', 'R_NAME,R_COMMENT'); CALL set_table_property('REGION', 'time_to_live_in_seconds', '31536000'); COMMIT;
- 新增使用GitHub公开事件数据的内部表。
单击左上角的图标,在新增的临时Query查询页面,选择已创建的实例名和数据库后,请您在SQL查询的编辑框输入示例代码,单击运行。
示例SQL语句用来创建名称为gh_event_data的内部表,并设置distribution_key、event_time_column、clustering_key的表属性,用于后续数据导入和高性能查询。
DROP TABLE IF EXISTS gh_event_data; BEGIN; CREATE TABLE gh_event_data ( id bigint, actor_id bigint, actor_login text, repo_id bigint, repo_name text, org_id bigint, org_login text, type text, created_at timestamp with time zone NOT NULL, action text, iss_or_pr_id bigint, number bigint, comment_id bigint, commit_id text, member_id bigint, rev_or_push_or_rel_id bigint, ref text, ref_type text, state text, author_association text, language text, merged boolean, merged_at timestamp with time zone, additions bigint, deletions bigint, changed_files bigint, push_size bigint, push_distinct_size bigint, hr text, month text, year text, ds text ); CALL set_table_property('public.gh_event_data', 'distribution_key', 'id'); CALL set_table_property('public.gh_event_data', 'event_time_column', 'created_at'); CALL set_table_property('public.gh_event_data', 'clustering_key', 'created_at'); COMMIT;
导入示例数据
内部表创建成功后,可以通过以下步骤将数据导入Hologres内部表中。外部表在Hologres中不存储数据,只进行字段映射。通过外部表您可以使用Hologres直接调用存储于MaxCompute公共空间MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA的数据。
- 在SQL编辑器页面,单击左上角的图标。
- 导入TPC-H数据集数据。
在新增的临时Query查询页面,选择已创建的实例名和数据库后,请您在SQL查询的编辑框输入示例代码,单击运行。
示例SQL语句将MaxCompute公共空间MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA中public.odps_customer_10g、public.odps_lineitem_10g等表中数据导入到对应名称的内部表中,用于后续查询。
INSERT INTO public.customer SELECT * FROM public.odps_customer_10g ; INSERT INTO public.lineitem SELECT * FROM public.odps_lineitem_10g ; INSERT INTO public.nation SELECT * FROM public.odps_nation_10g ; INSERT INTO public.orders SELECT * FROM public.odps_orders_10g ; INSERT INTO public.part SELECT * FROM public.odps_part_10g ; INSERT INTO public.partsupp SELECT * FROM public.odps_partsupp_10g ; INSERT INTO public.region SELECT * FROM public.odps_region_10g ; INSERT INTO public.supplier SELECT * FROM public.odps_supplier_10g ; vacuum nation; vacuum region; vacuum supplier; vacuum customer; vacuum part; vacuum partsupp; vacuum orders; vacuum lineitem; analyze nation; analyze region; analyze lineitem; analyze orders; analyze customer; analyze part; analyze partsupp; analyze supplier; analyze lineitem (l_orderkey,l_partkey,l_suppkey); analyze orders (o_custkey); analyze partsupp(ps_partkey,ps_suppkey);
- 导入GitHub公开事件数据。
单击左上角的图标,在新增的临时Query查询页面,选择已创建的实例名和数据库后,请您在SQL查询的编辑框输入示例代码,单击运行。
示例SQL语句将MaxCompute公共空间MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA中的表dwd_github_events_odps中前一日的数据导入到内部表中,用于后续查询。由于本次活动中Hologres的资源有限,建议您导入并查询少于15天的数据。
INSERT INTO gh_event_data SELECT * FROM dwd_github_events_odps WHERE ds >= (CURRENT_DATE - interval '1 day')::text; analyze gh_event_data;
查询表中数据
- 在SQL编辑器页面,单击左上角的图标。
- 基于TPC-H数据集数据查询。
在新增的临时Query查询页面,选择已创建的实例名和数据库后,请您在SQL查询的编辑框输入示例代码,单击运行。
下述SQL代码均为查询内部表数据使用,如需查询外部表,请将对应代码查询的表名更换为外部表名。
基于TPC-H演化的22条查询语句请参见查询表中数据。
select l_returnflag, l_linestatus, sum(l_quantity) as sum_qty, sum(l_extendedprice) as sum_base_price, sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as sum_disc_price, sum(l_extendedprice * (1 - l_discount) * (1 + l_tax)) as sum_charge, avg(l_quantity) as avg_qty, avg(l_extendedprice) as avg_price, avg(l_discount) as avg_disc, count(*) as count_order from lineitem where l_shipdate <= date '1998-12-01' - interval '120' day group by l_returnflag, l_linestatus order by l_returnflag, l_linestatus;
- 基于GitHub公开事件数据查询。单击左上角的图标,在新增的临时Query查询页面,选择已创建的实例名和数据库后,请您在SQL查询的编辑框输入示例代码,单击运行。本文给出一些简单的数据分析语句,您可以基于表中字段,自行设计其他分析语句并查询。下述SQL代码均为查询内部表数据使用,如需查询外部表,请将对应代码查询的表名更换为外部表名。
- 查询昨日最活跃项目。
SELECT repo_name, COUNT(*) AS events FROM gh_event_data WHERE created_at >= CURRENT_DATE - interval '1 day' GROUP BY repo_name ORDER BY events DESC LIMIT 5;
- 查询昨日最活跃开发者。
SELECT actor_login, COUNT(*) AS events FROM gh_event_data WHERE created_at >= CURRENT_DATE - interval '1 day' AND actor_login NOT LIKE '%[bot]' GROUP BY actor_login ORDER BY events DESC LIMIT 5;
- 查询昨日编程语言排行。
SELECT language, count(*) total FROM gh_event_data WHERE created_at > CURRENT_DATE - interval '1 day' AND language IS NOT NULL GROUP BY language ORDER BY total DESC LIMIT 10;
- 查询昨日项目新增星标数排行(不考虑取消星标的场景)。
SELECT repo_id, repo_name, COUNT(actor_login) total FROM gh_event_data WHERE type = 'WatchEvent' AND created_at > CURRENT_DATE - interval '1 day' GROUP BY repo_id, repo_name ORDER BY total DESC LIMIT 10;
完成
完成以上操作后,您已经成功完成了Hologres数据查询操作。查询命令执行成功后,在临时Query查询页面下弹出结果页签,显示如下查询数据结果。
- 基于TPC-H数据集数据查询结果示例:
- 基于GitHub公开事件数据查询结果示例:
- 昨日最活跃项目:
- 昨日最活跃开发者:
- 昨日编程语言排行:
- 昨日项目新增星标数排行:
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- 了解Hologres:https://www.aliyun.com/product/bigdata/hologram