问题一：Hologres点查场景：我看并没有对于列存的主键测试. 还是说列存表的主键并不能提高查询性能？
Hologres点查场景：主要用于测试Hologres针对行存、行列共存表进行主键过滤的点查性能。 我看并没有对于列存的主键测试. 还是说列存表的主键并不能提高查询性能？
参考答案：
列存表的主键确实可以提高查询性能，尤其是在进行点查操作时。
Hologres支持行存和列存两种存储类型，每种类型都有其特定的适用场景和性能优势。行列混合存储虽然在最新版本中得到支持，但这里不作为讨论的重点。以下是对行存和列存表在主键过滤的点查性能方面的具体分析：
- 行存表：行存表主要用于点查整行的场景，尤其是高QPS（每秒查询率）的依照主键的查询。在这种存储方式中，一行数据的所有列都存储在一起，这使得按主键检索整行数据非常高效。因此，对于需要快速访问特定行的场景，行存表是非常合适的选择。
- 列存表：列存表则主要用于大批量数据的查询和分析，因为它允许更高效的压缩和数据处理。在列存表中，每一列的数据都被单独存储，这意味着在进行聚合或部分列的查询时，可以只读取需要的列，从而提高查询效率。尽管列存表的主要优势在于批量处理和分析，但如果表中有定义良好的主键，那么即使是在列存表中，主键也能提高点查的性能。这是因为主键索引可以帮助快速定位到具体的数据列，从而加速查询过程。
总的来说，无论是行存还是列存表，主键都是提高点查性能的关键因素。在设计Hologres表结构时，应根据具体的查询模式和性能需求来选择合适的存储类型，并合理地使用主键以优化查询性能。
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问题二：Hologres 如果列存表设置了主键, 和行存表相比 , 用主键点查性能有多少区别呢？
Hologres 如果列存表设置了主键, 和行存表相比 , 用主键点查性能有多少区别呢？
参考答案：
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问题三：Hologres添加用户失败？
"Hologres添加用户失败？
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参考答案：
需要切换为专家权限模型,详见:https://help.aliyun.com/zh/hologres/user-guide/standard-postgresql-authorization-model?spm=a2c4g.11186623.0.i3
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问题四：Hologres有个单子，昨天到的， Flink 一直消费不了？
Hologres有个单子，昨天到的， Flink 一直消费不了？消费不出来，但是其他更新的单子就可以消费到为什么？
参考答案：
Flink 单纯 print 看看是否有消费到。
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问题五：Hologres还会丢binlog 吗？
Hologres还会丢binlog 吗？
参考答案：
Hologres在某些情况下可能会丢失Binlog。
在处理数据流的过程中，特别是在使用Binlog进行数据同步时，可能会遇到一些导致数据丢失的情况。例如，如果使用的是Blink任务消费Hologres的Binlog，并且遇到了数据丢失的问题，可能需要检查几个方面：
- Blink任务是否正常工作：通过添加print sink表并打印日志来确认Blink任务是否正常运行，以及是否接收到了数据。
- Binlog是否正确开启：确保Hologres端的Binlog功能已经正确开启，并通过查询Binlog来排查是否有收到消息。
- 是否存在删除操作：针对丢失的数据查询Binlog，查看最后的操作是否为删除操作，如果是，可能需要在Blink任务中添加参数
'ignoredelete'='true'来忽略这些删除操作。
此外，还有一些已知的限制和问题可能会影响到Binlog的消费，比如：
- 版本问题：如果使用的是只读从实例，并且该DB是第一次被消费Binlog，在旧版本的Hologres中可能会出现
hologres.hg_replication_progress表创建失败的问题。这个问题在Hologres V2.0.18版本起已修复。 - 数据类型支持：Blink消费Hologres Binlog暂不支持Hologres的TIMESTAMP类型，建议使用TIMESTAMPTZ类型。同时也不支持SMALLINT等特殊类型，以及不支持消费分区表的父表。
总的来说，为了避免Binlog丢失，需要确保所有相关的系统和配置都按照最佳实践进行设置，并且在遇到问题时及时检查和调整。如果问题依然存在，建议联系技术支持寻求帮助。
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