Hologres重磅出击：打造实时数仓新篇章！

Hologres 重磅出击：引领实时数据仓库新纪元

计算组实例：弹性扩展，海量数据轻松驾驭

随着数据量持续爆炸式增长，企业面临着严峻的计算资源挑战。Hologres 的计算组实例应运而生，彻底解决了这一难题。该实例通过分离计算和存储资源，使企业能够根据业务需求灵活扩展计算能力，轻松处理海量数据。

代码示例：

CREATE COMPUTE GROUP my_cg
WITH WORKERS 4,
SLOTS 10;

JSON 数据支持：无缝整合，数据处理更便捷

JSON 已成为当今数据世界的主流格式。Hologres 现已原生支持 JSON 数据类型，这意味着企业无需转换或解析即可直接将 JSON 数据存储在 Hologres 中。这极大地简化了数据处理流程，大幅提高了分析效率。

代码示例：

CREATE TABLE my_table (
  data JSON
);

向量计算 + 大模型：释放数据价值，赋能 AI

Hologres 的向量计算功能为复杂的机器学习任务提供了强劲的性能支持。借助向量计算，企业可以显著加速机器学习模型的训练和预测，从数据中挖掘更多价值。

此外，Hologres 还提供了大模型功能，使企业能够构建各种 AI 模型。通过利用 Hologres 的大模型，企业可以探索数据的新模式，做出更明智的决策。

代码示例（向量计算）：

SELECT
  VECTOR_SIMILARITY(
    VEC1,
    VEC2
  )
FROM my_vectors;

代码示例（大模型）：

CREATE MODEL my_model
TYPE BIGGRAPH(
  FEATURES
);

数据同步新能力：实时数据，触手可及

Hologres 的数据同步功能进一步增强，使企业能够实时地从各种数据源同步数据。这消除了数据延迟的困扰，使企业能够及时洞察数据，做出更敏捷的决策。

代码示例：

CREATE SOURCE my_source
WITH (
  TYPE = 'JDBC',
  JDBC_URL = 'jdbc:mysql://localhost:3306/my_database',
  ...
);

数据分层存储：优化存储，节约成本

对于存储量较大的企业而言，存储成本是不可忽视的挑战。Hologres 的数据分层存储功能通过将数据存储在不同级别的存储介质中，有效降低了存储开销，帮助企业节省大量成本。

代码示例：

CREATE TABLE my_table
(
  data BYTEA
)
PARTITIONED BY (date)
STORED AS DATASTORE;

引领实时数据仓库新时代

Hologres 持续创新，为企业提供了强大的实时数据仓库解决方案。通过弹性扩展、JSON 数据支持、AI 赋能、实时数据同步和数据分层存储等新功能，Hologres 帮助企业释放数据的全部潜力，应对数据时代的新挑战。

常见问题解答

1. Hologres 与其他实时数据仓库有何不同？

Hologres 采用云原生架构，具备高可用性、弹性扩展能力和成本效益等优势，同时提供全面的数据分析功能，包括 SQL、机器学习和实时流处理。

2. 计算组实例有何好处？

计算组实例使企业能够根据业务需求灵活扩展计算资源，避免计算资源不足或浪费的情况，从而优化成本和性能。

3. JSON 数据支持如何简化数据处理？

JSON 数据支持无需数据转换或解析，企业可以直接将 JSON 数据存储在 Hologres 中，极大地简化了数据处理流程，提高了分析效率。

4. 向量计算和模型训练对 AI 领域有何意义？

向量计算和模型训练为企业提供了强大的 AI 赋能能力。通过利用这些功能，企业可以显著加速机器学习模型的训练和预测，从数据中挖掘更多价值。

5. 数据分层存储如何帮助企业节省成本？

数据分层存储通过将数据存储在不同级别的存储介质中，有效降低了存储开销。这对于存储量较大的企业而言非常有益，可以帮助企业节省大量的存储成本。