产品功能

Hologres推出了声明式数据处理架构Dynamic Table，业务可以根据需求设置不同的数据刷新策略，实现数据从基表对象到Dynamic Table的自动流转，满足业务统一开发、数据自动流转、处理时效性等诉求。

加载外部数据源的元数据到Hologres，并实现内外表的联邦查询。外部数据当前支持存储于MaxCompute和DLF数据湖上的数据，通过直读直写MaxCompute存储实现仓内数据高速交换，通过DLF使用自研HQE引擎来实现Paimon、Hudi、DeltaLake等湖上数据的高性能读写。

Hologres数据库事件，用于数据之间的复制、同步或将这些事件作为消息流转发给不同的消费者处理。结合Flink实现实时数仓分仓，解决kafka架构不易查，不易修正，不易使用等难题，缩短数据加工端到端延迟。

高效分析半结构化日志数据，在不牺牲使用灵活性的前提下，提升JSONB数据的写入和查询性能，同时也降低存储成本。

无需购买独享资源，按Query按量计费，从零开始低成本启动OLAP系统建设，完成新业务、新场景的探索性分析与临时性数据分析需求。使用Serverless Computing资源池，最大可弹性512CU，性能与独享资源持平。

指定大SQL作业（例如CPU或内存开销大的SQL作业）在Serverless Computing资源池进行，无需预留固定规格的计算资源，且各作业还可使用独立的Serverless Computing资源，确保作业之间资源隔离，避免了资源竞争与相互干扰的情况。

针对Hologres计算组型实例，支持按时间设置弹性计划，从而根据业务流量峰值，自动完成计算资源伸缩，提升实例稳定性和资源利用率，节约成本。

Hologres数据存储类型支持冷热分层，标准存储为全SSD热存储，满足低延时、高性能访问数据需求，低频访问存储为全HDD冷存，适用于对延迟不敏感或不常访问的超大型数据集。通过动态分区可以按照规则自动迁移分区到低频存储设备，在保证查询性能的同时，有效降低存储费用。

针对多副本高吞吐场景、多副本高可用场景等不同场景，通过设置Table Group副本数的方式来提高某个Table Group查询并发能力和可用性

存储共用一份，计算资源分解为不同的计算组（Warehouse），计算组之间共享数据、元数据。不同部门业务之间实现读读隔离、写写隔离、读写隔离，减少业务抖动。对应用只暴露一个Endpoint，新增与销毁、故障实例切换等操作通过简单SQL即可快速实现，实现故障自动路由。

实现请求的有序处理、负载均衡和资源管理，根据查询队列中分类器已配置的匹配规则对SQL请求进行匹配，并将请求分配至不同的查询队列。每个查询队列都支持配置最大并发数，当请求数量达到最大并发数时，后续新请求会在相应的队列中等待，直至有可用的计算资源，方可开始执行。

基于3AZ的同城容灾能力，支持将实例的可用性从单一可用区扩展到同城三个可用区，提供跨可用区级别的故障隔离能力，确保业务系统不会因为单一可用区故障而中断服务，可用于应对运营商网络故障、单可用区计算设置故障等场景，提升业务的容灾能力。

提供CPU、内存、连接数、QPS、RPS、IO、存储、流量、Framework等丰富的监控指标，以便及时发现异常，并排查处理，降低业务影响，并支持通过阿里云监控或者API方式访问监控指标。

提供慢Query日志，默认采集大于100ms的DML和所有DDL。通过对不同维度的趋势、明细分析，可以辅助您了解实例的使用情况并做相应的优化，以达到更好的效果。

提供路径分析函数、漏斗函数、留存函数、明细圈人函数、RoaringBitmap函数、BSI函数、PostGIS空间函数等能力，满足用户行为分析、流量分析、空间数据分析等场景下的需求。

支持市面主流的BI分析与可视化工具，包含Apache Superset、DataV、DataWorks、FineBI、FineReport、Grafana、Power BI、Qlik、Quick BI、Tableau等。

简单权限模型通过少量的权限管理函数，即可对DB中的对象进行方便且安全的权限管理，满足基本的管控需求，同时提供与Postgres完全一致的专家权限模型，满足更加细粒度的权限管控

提供数据脱敏功能，支持按照列级别设置脱敏。启用该功能后，如果查询的数据涉及敏感信息，则在展示结果中，该部分数据会被脱敏展示，提高了对敏感及私密数据的保护。

通过密钥管理服务KMS（Key Management Service）对数据进行加密存储，提供数据静态保护能力，满足企业监管和安全合规需求。

通过阿里云操作审计ActionTrail的控制台、OpenAPI、开发者工具等，查询90天内的实例操作事件日志。将查询结果投递至日志服务LogStore或OSS Bucket中，可以以实现对事件的监控告警、及时审计、问题回溯分析等需求。

通过高性能向量检索实现对非结构化数据的快速查询，相比于Faiss等开源的同类产品，在稳定性、性能等方面都更为出色，能够提供业内性能和效果卓越的基础方法模块，支持图像、视频、人脸等各种应用场景。

Hologres对接标准MCP协议并上架百炼MCP平台，通过与众多支持MCP的产品联动，可以构建跨数据源、多步骤分解的数据分析Agent。同时，由于Hologres具备高性能数据分析、湖仓一体数据分析的能力，可以快速输出数据结果，并与湖仓的历史数据进行联合分析，极大简化分析人员的分析流程，提高分析效率。

基于阿里云人工智能平台PAI+Hologres+DeepSeek/Qwen3可一键搭建企业专属问答知识库，简化模型部署，一键语料数据加载、切块、向量化、导入Hologres，减少大模型问答幻觉，提高问答速度。

用户只需使用自然语言即可快速完成智能检索、智能取数、智能绘图、智能总结。基于PAI-LangStudio开发者还可以通过该模板进行灵活扩展和二次开发，以满足特定场景的需求。