【阿里云】实时数仓Hologres(原交互式分析)

MaxCompute 交互式分析（Hologres）是为大数据设计的实时交互式分析产品，它与MaxCompute无缝打通，支持数据实时写入，支持PB级数据进行高并发、低延时的分析处理，兼容PostgreSQL协议，可以使用您最熟悉的BI工具对海量数据进行自助的多维分析透视和业务探索，同时也支持超高QPS点查能力，满足数仓分析、服务一体化需求。

产品优势

云原生实时数仓

高性能
PB级数据亚秒级查询响应，高并发实时写入与查询，亿级TPS写入，写入即可查。

低成本
存储计算分离架构，用户根据业务特性动态升降配和扩缩容；支持直接读取MaxCompute离线数仓数据，方便、快捷、经济。

生态丰富
支持JDBC和主流BI（Tableau、QuickBI等）工具，兼容PostgreSQL 11协议，支持PG生态丰富的工具和扩展

安全可靠
默认多副本存储，分布式高可用架构，保证用户数据绝对安全。

精心打造的功能

多样化查询分析
支持行式与列式两种存储模式，同时满足您简单查询、复杂查询、ad hoc查询等多样化的分析查询需求。使用大规模并行处理架构，分布式处理SQL，高资源利用率，实现海量数据亚秒级查询。

海量数据复杂查询
全并行计算，实现PB级数据关联分析亚秒级响应。

海量数据点查询
PB级存储、每秒亿级记录写入与查询，相比开源系统性能提升10倍以上。

联邦计算
无缝对接MaxCompute，无需移动数据，直接交互式分析，快速获取查询结果。可以单独查询MaxCompute，也可以与实时数据结合进行联合计算。

生态兼容，易开发适配
兼容PostgreSQL生态，与大数据计算引擎及大数据智能研发平台DataWorks无缝打通。您无需额外学习，即刻上手开发。

兼容PostgreSQL生态
兼容PostgreSQL生态，提供JDBC/ODBC接口，轻松对接第三方ETL和BI工具，包括Tableau、QuickBI、帆软等。

DataWorks深度集成
与DataWorks深度集成，提供图形化、智能化、一站式的数仓搭建和交互式分析服务工具。

内置达摩院Proxima向量检索能力
与PAI紧密结合，内置达摩院Proxima向量检索插件，支持特征数据实时计算，向量检索实时召回。

支持实时数仓
支持高并发实时写入与更新，写入速度可达亿级TPS，数据写入即可查。

Flink和MC-Hologres实时数仓最佳实践
与Flink原生集成，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。

应用场景

助力业务快速腾飞

实时数仓&报表
实时用户PV、UV、交易额以及排行榜分析，提供低成本，亚秒级查询延迟，一体化的实时数仓解决方案
实时大屏
实时分析
实时数仓
离线数据加速分析

智能运营
通过用户行为、属性、标签等数据实时筛选受众，实现目标人群的精准触达，提升关键指标和运营效率。
标签系统、用户画像
圈人圈品、营销分析
运营投放、效果跟踪
自助式分析

智能推荐
与PAI深度结合构建实时数据智能推荐系统，实现对用户“千人千面”的个性化内容推荐，改善用户体验。
实时个性推荐场景
个性化广告
个性化营销
个性化商品

订单服务
海量数据实时高效存储，千万级查询QPS，毫秒级查询延迟。
智能物流引擎
订单服务
高性能维表

为什么选择MC-Hologres？

最佳客户实践案例

菜鸟智能物流

成本低，数据处理时间显著提升
菜鸟智能物流分析引擎是基于搜索架构建设的物流查询平台，日均处理包裹事件几十亿，承载了菜鸟物流数据的大部分处理任务，接入了MC-Hologres产品后，让物流成本更低，数据处理时间显著提升

客户收益

1.更低成本的整体硬件资源
用更少的资源来满足现有数据规模的处理需求，在实际业务应用中，整体硬件资源成本下降60%+

2.更快的全链路处理速度
全量数据处理时间极大被压缩，2亿的记录，端到端只需要3分钟

3、更高效便捷的数据查询操作
一个系统满足多种场景查询，没有数据冗余，还有查询报错功能

阿里巴巴搜索推荐精细化运营

解放人力，减少沟通成本，提升业务效率
目前阿里巴巴淘系已能通过平台自助打标后，在报表中做自助即席多维分析，涵盖1000+自定义维度信息，无需开发同学额外支持，解放人力，减少沟通成本。

客户收益

更快速更精准地获取用户数据
维度的增减，无需更改blink作业，整体维度变更链路1小时内完成维表数据切换

更快的查询响应
数据量大，资源有限下，需做到数据生产基本无延迟，并且查询秒级内响应

实现数据输出的交互式、个性化、高扩展性
几十亿商品的特征信息仅耗时5分钟完成数据切换

MaxCompute实时分析

MaxCompute查询秒级返回解决方案
阿里云大数据计算服务MaxCompute经过十年磨砺，已成为阿里巴巴集团数据中台的计算核心和阿里云大数据的基础服务。但随着业务的高速发展，数据分析变得复杂且多样化，数据探索变得愈发紧迫，如何对MaxCompute里的海量数据进行高性能低延时的分析查询，成为业务发展的突破点。

客户收益

分析报表实时响应
MaxCompute数据秒级交互式查询响应，无额外ETL工作，便捷地把冷数据转换成易于理解的分析结果。

低成本
直接连接访问Maxcompute项目，去除传统方案中不必要的数据导出操作，降低存储成本和维护成本。

简单易用
兼容PostgreSQL，上手快，分析工具可无缝对接。

客户证言

我们也在用MC-Hologres

小影科技数据开发专家 宋程 ：
随着公司业务快速增长，多款矩阵产品上线，数据量也随之增多；导致查询系统磁盘使用率达95%以上，CPU使用率达100%，原平台已无法满足业务线的事件查询需求。为了更好地提供数据服务，我们选择了holo，实现了海量级数据存储及快速查询，可存放数据量从原先1个月扩展至1年，且查询效率提升89.17%。

二维火大数据负责人 芦丁：
二维火是一家专注云计算餐饮软件系统研发和应用，拥有阿里云超过5000服务器，服务商户50w家。大数据团队通过阿里云大数据服务MaxCompute来对餐厅或零售店的进、销、存等数据进行H+1/T+1统计，并利用交互式分析Hologres满足对百亿级离线数据进行高并发、秒级的分析处理，提供近80多种不同类型的报表，包括：营业、订单、菜品、会员等报表，为店铺发展提供多维度分析透视和业务探索。

58快狗大数据实时计算负责人 陶王飞：
我们基于Hologres所做的实时统一数据服务，大部分情况下，提供亚秒级的简单即席查询返回效率，大大的推动了业务的实时化变革，同时解决之前底层多种存储引擎带来的一系列问题。另外，针对一部分较为不常规的实时数据需求，借助Hologres的高性能，直接基于明细数据，减少了针对化开发、同时增强了灵活性、提升开发效率。

伊的家CTO刘松森：
随着互联网社交电商的高速发展，实时处理海量订单数据和复杂的线上OLAP分析场景，成为较大的挑战。伊的家使用阿里云交互式分析引擎Hologres，快速构建平台大数据处理中台，帮助线上运营人员精准实时分析海量的用户和交易数据，快速调整运营活动决策，从而提高转化，支持上百并发的查询，成为支撑线上运营的数据利器。