多场景查询分析
Hologres支持行存、列存等存储模式和多种索引类型，同时满足简单查询、复杂查询、即席查询等多样化的分析查询需求。Hologres使用大规模并行处理架构，分布式处理SQL，提高资源利用率，实现海量数据极速分析。
亚秒级交互式分析
Hologres采用可扩展的大规模并行处理(MPP)架构全并行计算、向量化算子发挥CPU最佳算力、ORC格式列存优化索引、SSD存储优化IO吞吐，支持PB级数据亚秒级交互式分析体验。
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高性能服务型点查、支持高吞吐更新，相比开源系统性能提升10倍以上，可用于实时加工链路的维表关联、ID-Mapping等场景。
联邦查询，外表加速
Hologres无缝对接MaxCompute，支持外部表透明加速查询，相比原生MaxCompute访问加速5-10倍，支持冷热数据关联分析，同时支持MaxCompute与Hologres之间百万行每秒高速同步，支持OSS外部表读写，简化数据入湖入仓。
原生实时数仓
针对实时数仓数据更新频繁、数据模型简单和分析场景敏捷的特性，Hologres支持高并发实时写入与更新，支持事务隔离与原子性，数据写入即可查。
高吞吐实时写入与更新
Hologres与Flink、Spark等计算框架原生集成，通过内置Connector，支持高通量数据实时写入与更新，支持源表、结果表、维度表多种场景，支持多流合并等复杂操作。
所见即所得的开发
数据实时写入即可查询，支持DB、Schema、Table三级体系，支持视图View，原生支持Update/Delete，支持关联、嵌套、窗口等丰富表达能力，原生支持半结构化JSON数据分析，支持MySQL等数据库数据整库一键入库，实时同步。
全链路事件驱动
支持表更新事件的Binlog透出能力，通过Flink消费Hologres Binlog，实现数仓层次间全链路实时开发，满足分层治理的前提下，缩短数据加工端到端延迟。
