请问下Hologres 对表的MCQA加速吗？

Hologres对表的MCQA有加速服务，而数据服务API访问Hologres外部表的一般响应时间是秒级。

Hologres作为一个实时交互式分析引擎，它与DataWorks深度集成，提供了丰富的功能来支持数据的快速查询和分析。Hologres的加速服务主要通过优化MaxCompute外部表的查询性能来实现，使得在查询MaxCompute的数据时能够获得更快的响应速度。这种加速是通过与MaxCompute在底层资源上的无缝打通达成的。此外，Hologres还支持使用标准的PostgreSQL协议，可以无缝对接几乎所有主流BI工具，进一步提高了其兼容性和便利性。

至于数据服务API访问Hologres外部表的响应时间，这通常取决于多个因素，包括网络状况、硬件配置、查询复杂度等。尽管没有固定的数字，但Hologres的设计目标是实现快速的查询相应，通常可以达到秒级别的响应时间。这对于需要实时或近实时数据分析的业务场景来说是非常有利的。

综上所述，Hologres通过其加速服务确实为MaxCompute的外部表查询提供了加速，而且通过数据服务API访问Hologres外部表的响应时间通常是在秒级别，这使得它能够高效地服务于各种数据分析需求。

Hologres的加速服务不是MCQA加速，且数据服务API访问Hologres外部表的一般响应时间是秒级到毫秒级不等。

首先，让我们澄清Hologres提供的加速服务与MCQA的关系。Hologres通过外部表的方式提供了对MaxCompute数据的快速查询能力，这种加速方案允许用户在不导出数据的情况下直接查询MaxCompute中的数据。DataWorks中的数据服务API确实使用了Hologres技术来实现加速，但这个加速服务并不是传统意义上的MCQA（MaxCompute Query Acceleration）加速。MCQA通常指的是通过预计算和缓存机制来优化查询性能的技术，而Hologres加速服务则是通过其高性能的列式存储数据库来提供实时查询和分析功能。

其次，关于数据服务API访问Hologres外部表的一般响应时间，这取决于多种因素，包括源数据的大小、复杂性、分布以及调用API的频率等。理想的状态下，使用API加速服务可以将查询响应时间降低到毫秒级别。然而，实际上，客户端或Hologres实例可能会设置超时时间，例如通过数据服务生成的API超时时间为10秒，而HoloWeb或DataWorks的Hologres SQL模块执行的查询超时时间为1小时。这意味着响应时间可能会因具体的应用场景和使用情况而有所不同。

综上所述，虽然Hologres的加速服务并不等同于MCQA，但它依然能够通过外部表机制有效地加速对MaxCompute数据的查询。至于数据服务API访问Hologres外部表的具体响应时间，它可能在秒级到毫秒级之间波动，具体取决于查询的复杂性和系统的配置。

Hologres的加速服务MaxCompute对表的MCQA加速，数据服务API访问Hologres外部表的一般响应时间是秒级关于Hologres与ataWorks的集成和加速服务的性质，Hologres通过与DataWorks深度融合，支MaxCompute无缝连接，可以通过创建外部表的方式来加速查询MaxCompute的数据。这种加速并不是传统意义上MaxCompute对表的MCQA（Massive Computing Queries and Analysis）加速，而是利用了Hologres的优化技术来提高数据访问效率。

接下来，对于数据服务API访问Hologres外部表的响应时间问题。当使用数据服务API访问存储在Hologres中的数据时，如果通过外部表建表语句指定了Hologres数据源，可以实现无需导入数据至MaxCompute中即可快速查询Hologres数据。常见的超时时间为10秒，这是通过数据服务生成的API的默认超时时间，并且这个时间不可修改。因此，建议优化SQL以降低执行时间。这意味着在正常情况下，数据服务API访问Hologres外部表的响应时间应该是在秒级别。

综上所述，虽然加速服务在技术上并非MaxCompute的MCQA加速，但Hologres提供的加速方案仍然能够有效提高查询效率。同时，数据服务API访问Hologres外部表通常能够在秒级别内获得响应，这有助于提升数据处理的速度和用户体验。

这个用的是Hologres中MC外表加速能力实现的，不是MCQA
，此回答整理自钉群“实时数仓Hologres交流群”