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高并发的混合工作负载：HSAP 系统需要处理远远超出传统的 OLAP 系统的并发查询。 在实践中，数据服务的并发远远超出了 OLAP 查询。比如说，我们在实践中见到数据服务需要处理高达每秒钟数千万个查询，这比 OLAP 查询的并发高出了 5 个数量级。同时，和 OLAP 查询相比，数据服务型查询对延迟有着更加苛刻的要求。
除此之外，更大的挑战是系统在提供数据服务查询的同时需要处理非常复杂的分析型查询。这些混合查询负载在延迟和吞吐间有着非常不同的取舍。如何高效地利用系统资源处理好这些非常不一样的查询，并且保证每个查询的 SLO 是一个巨大的挑战。 高吞吐实时数据导入：在处理高并发的查询负载的同时，HSAP 系统还需要支持海量数据 的实时写入。这些实时写入的数据量远远超出了传统的 OLAP 系统的需求。比如说，上面的实时推荐场景会持续写入每秒钟数千万甚至上亿条事件。和传统的 OLAP 系统的另外一个区别是 HSAP 系统对数据的实时性有着很高的要求，写入的数据需要在秒级甚至亚秒级可见，这样才能保证我们服务和分析结果的时效性。
弹性和可扩展性：数据写入和查询负载可能会有突发的高峰，这对系统提出了很高的弹 性和可扩展性的要求。在实践中，我们注意到数据写入峰值能达到平均的 2.5 倍，查询的峰值能达到平均的 3 倍。而且数据写入和查询的峰值不一定同时出现，这也需要系统有根据不同的峰值做迅速调整的能力。以上内容摘自《阿里云实时数仓Hologres最佳实践合集》电子书，点击https://developer.aliyun.com/topic/download?id=996 可下载完整版
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