深度解析：Hologres分布式存储引擎设计原理及其优化策略
【10月更文挑战第9天】在大数据时代，数据的规模和复杂性不断增加，这对数据库系统提出了更高的要求。传统的单机数据库难以应对海量数据处理的需求，而分布式数据库通过水平扩展提供了更好的解决方案。阿里云推出的Hologres是一个实时交互式分析服务，它结合了OLAP（在线分析处理）与OLTP（在线事务处理）的优势，能够在大规模数据集上提供低延迟的数据查询能力。本文将深入探讨Hologres分布式存储引擎的设计原理，并介绍一些关键的优化策略。
DataWorks数据集成同步至Hologres能力介绍
本文由DataWorks PD王喆分享，介绍DataWorks数据集成同步至Hologres的能力。DataWorks提供低成本、高效率的全场景数据同步方案，支持离线与实时同步。通过Serverless资源组，实现灵活付费与动态扩缩容，提升隔离性和安全性。文章还详细演示了MySQL和ClickHouse整库同步至Hologres的过程。
Hologres实时数仓在B站游戏的建设与实践
本文介绍了B站游戏业务中实时数据仓库的构建与优化过程。为满足日益增长的数据实时性需求，采用了Hologres作为核心组件优化传统Lambda架构，实现了存储层面的流批一体化及离线-实时数据的无缝衔接。文章详细描述了架构选型、分层设计（ODS、DWD、DIM、ADS）及关键技术挑战的解决方法，如高QPS点查、数据乱序重写等。目前，该实时数仓已广泛应用于运营分析、广告投放等多个场景，并计划进一步完善实时指标体系、扩展明细层应用及研发数据实时解析能力。
DataWorks+Hologres：打造企业级实时数仓与高效OLAP分析平台
本方案基于阿里云DataWorks与实时数仓Hologres，实现数据库RDS数据实时同步至Hologres，并通过Hologres高性能OLAP分析能力，完成一站式实时数据分析。DataWorks提供全链路数据集成与治理，Hologres支持实时写入与极速查询，二者深度融合构建离在线一体化数仓，助力企业加速数字化升级。
