Hologres揭秘：如何支持超高QPS在线服务（点查）场景

简介：本期我们将揭秘Hologres如何支持超高QPS在线服务（点查）场景。

Hologres（中文名交互式分析）是阿里云自研的一站式实时数仓，这个云原生系统融合了实时服务和分析大数据的场景，全面兼容PostgreSQL协议并与大数据生态无缝打通，能用同一套数据架构同时支持实时写入实时查询以及实时离线联邦分析。它的出现简化了业务的架构，为业务提供实时决策的能力，让大数据发挥出更大的商业价值。从阿里集团诞生到云上商业化，随着业务的发展和技术的演进，Hologres也在持续不断优化核心技术竞争力，为了让大家更加了解Hologres，我们计划持续推出Hologres底层技术原理揭秘系列，从高性能存储引擎到高效率查询引擎，高吞吐写入到高QPS查询等，全方位解读Hologres，请大家持续关注！

往期精彩内容：

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本期我们将揭秘Hologres如何支持超高QPS点查。

传统的 OLAP 系统在业务中往往扮演着比较静态的角色，以通过分析海量的数据得到业务的洞察（比如说预计算好的视图、模型等），从这些海量数据分析到的结果再通过另外一个系统提供在线数据服务（比如HBase、Redis、MySQL等）。这里的服务（Serving）和分析（Analytical）是个割裂的过程。与此不同的是，实际的业务决策过程往往是一个持续优化的在线过程。服务的过程会产生大量的新数据，我们需要对这些新数据进行复杂的分析。分析产生的洞察实时反馈到服务，让业务的决策更实时，从而创造更大的商业价值。

Hologres定位是一站式实时数仓，融合分析能力（Analytical）与在线服务(Serving)为一体，减少数据的割裂和移动。本文的内容将会针对Hologres的服务能力（核心为点查能力），介绍Hologres到底具备哪些服务能力，以及背后的实现原理。

通常我们所说的点查场景是指Key/Value查询的场景，广泛用于在线服务。由于点查场景的广泛需求，市场上存在多种KV数据库定位于支持高吞吐、低延时的点查场景，例如被大家广而熟知的HBase，它通过自定义的一套API来提供点查的能力，在许多业务场景都能够获得较好的效果。但是HBase在实际使用中也会存在一定的缺点，这也使得很多业务从HBase迁移至Hologres，主要有以下几点：

• 当数据规模大到一定程度的时候，HBase在性能方面将会有所下降，无法满足大规模的点查计算，同时在稳定性上也变得