数仓架构“瘦身”,Hologres 5000CU时免费试用

原创
2023/06/15 14:17
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AI总结

Hologres基于创新的HSAP架构,可以将您原先数仓架构中的OLAP系统(Greenplum、Presto、Impala、ClickHouse)、KV数据库/Serving系统(HBase、Redis)统一在一个大数据计算引擎中,并提供快速的离线实时一体化分析能力。

产品核心优势:

1、简化数仓架构,减少数据搬运与多处维护成本

2、实时查询性能强,刷新TPC-H 30000GB世界纪录

3、融合湖仓查询,0 ETL导入离线MaxCompute数据

Hologres使用教程简介

基于MaxCompute中TPC-H数据集数据和GitHub公开事件数据,在阿里云实时数仓Hologres上创建Hologres的数据库、外部表、内部表、导入数据至内部表中以及使用Hologres分别查询内部表和外部表中数据的指引。Hologres在查询数据方面具有极速响应的优势。

准备环境和资源

开始教程前,请按以下步骤准备环境和资源:

  1. 已创建专有网络(VPC)和专有网络交换机,详情请参见创建专有网络和交换机

  2. 访问阿里云免费试用。单击页面右上方的登录/注册按钮,并根据页面提示完成账号登录(已有阿里云账号)、账号注册(尚无阿里云账号)或实名认证(根据试用产品要求完成个人实名认证或企业实名认证)。

  3. 成功登录后,在产品类别下选择大数据计算 > 数据计算与分析,在实时数仓Hologres卡片上,单击立即试用

  4. 在弹出的试用实时数仓Hologres产品的面板上完成参数信息配置。本试用教程以表格中的参数信息为例,未提及参数保持默认值。

参数 示例值
地域 华东1(杭州)
实例类型 通用型
计算资源 8核32GB(计算节点数量:1)
专有网络 选择步骤1中创建的VPC。
专有网络交换机 选择步骤1中创建的交换机。
实例名称 hologres_test
资源组 默认资源组
  1. 勾选服务协议后,单击立即试用,并根据页面提示完成试用申请。
    单击前往控制台,开启试用体验。

创建数据库

通过Hologres快速创建数据库,用于后续存放示例数据进行查询使用。

  1. 登录Hologres管理控制台,单击左侧实例列表

  2. 实例列表页面,单击对应实例名称。

  3. 实例详情页左侧导航栏,单击数据库管理

  4. DB授权页面,单击右上角新增数据库

  5. 新增数据库对话框,配置如下参数。

标题 说明
实例名 选择在哪个Hologres实例上创建数据库。默认展示当前已登录实例的名称,您也可以在下拉框中选择其他Hologres实例。
数据库名称 本示例数据库名称设置为holo_tutorial
简单权限策略 您可以为创建的数据库选择一种权限策略。更多关于权限策略的说明,请参见:- SPM:简单权限模型,该权限模型授权是以DB为粒度,划分admin(管理员)、developer(开发者)、writer(读写者)以及viewer(分析师)四种角色,您可以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。- SLPM:基于Schema级别的简单权限模型,该权限模型以Schema为粒度,划分 <db>.admin(DB管理员)、<db>.<schema>.developer(开发者)、<db>.<schema>.writer(读写者)以及 <db>.<schema>.viewer(分析师),相比于简单权限模型更为细粒度。- 专家:Hologres兼容PostgreSQL,使用与Postgres完全一致的权限系统。
  1. 单击确认

创建表

数据库创建成功后,您需在数据库中创建对应的表。

  1. 登录数据库。

<!---->

    1. DB授权页面的顶部菜单栏,单击元数据管理

    2. 元数据管理页面,双击左侧目录树中已创建成功的数据库名称,单击确认

  1. 新建外部表。
    1. SQL编辑器页面,单击左上角的image图标。

    2. 新增使用TPC-H数据集数据的外部表,TPC-H数据引用自TPC,更多信息请参见TPC
      在新增的临时Query查询页面,选择已创建的实例名数据库后,请您在SQL查询的编辑框输入示例代码,单击运行
      示例SQL语句用来创建一个映射到MaxCompute公共空间MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA中odps_customer_10g、odps_lineitem_10g等表的外部表,用于后续查询。

DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_customer_10g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_lineitem_10g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_nation_10g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_orders_10g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_part_10g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_partsupp_10g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_region_10g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_supplier_10g;
IMPORT FOREIGN SCHEMA "MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA#default" LIMIT to
(
    odps_customer_10g,
    odps_lineitem_10g,
    odps_nation_10g,
    odps_orders_10g,
    odps_part_10g,
    odps_partsupp_10g,
    odps_region_10g,
    odps_supplier_10g
) 
FROM SERVER odps_server INTO public OPTIONS(if_table_exist 'error',if_unsupported_type 'error');
    1. 新增使用GitHub公开事件数据的外部表,数据引用自GitHub,更多信息请参见基于GitHub公开事件数据集的离线实时一体化实践
      单击左上角的image图标,在新增的临时Query查询页面,选择已创建的实例名数据库后,请您在SQL查询的编辑框输入示例代码,单击运行
      示例SQL语句用来创建一个映射到MaxCompute公共空间MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA中github_eventsSchema下名为dwd_github_events_odps的外部表,用于后续查询。
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS dwd_github_events_odps;
IMPORT FOREIGN SCHEMA "MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA#github_events" LIMIT to
(
    dwd_github_events_odps
) 
FROM SERVER odps_server INTO public OPTIONS(if_table_exist 'error',if_unsupported_type 'error');
  1. 新建内部表。
    1. SQL编辑器页面,单击左上角的image图标。

    2. 新建使用TPC-H数据集数据的内部表。
      在新增的临时Query查询页面,选择已创建的实例名数据库后,请您在SQL查询的编辑框输入如下语句,单击运行
      示例SQL语句用来创建名称分别为LINEITEM、ORDERS、PARTSUPP、PART、CUSTOMER、SUPPLIER、NATION和REGION的表,用于后续存储数据。

DROP TABLE IF EXISTS LINEITEM;
BEGIN;
CREATE TABLE LINEITEM
(
    L_ORDERKEY      BIGINT      NOT NULL,
    L_PARTKEY       INT         NOT NULL,
    L_SUPPKEY       INT         NOT NULL,
    L_LINENUMBER    INT         NOT NULL,
    L_QUANTITY      DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    L_EXTENDEDPRICE DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    L_DISCOUNT      DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    L_TAX           DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    L_RETURNFLAG    TEXT        NOT NULL,
    L_LINESTATUS    TEXT        NOT NULL,
    L_SHIPDATE      TIMESTAMPTZ NOT NULL,
    L_COMMITDATE    TIMESTAMPTZ NOT NULL,
    L_RECEIPTDATE   TIMESTAMPTZ NOT NULL,
    L_SHIPINSTRUCT  TEXT        NOT NULL,
    L_SHIPMODE      TEXT        NOT NULL,
    L_COMMENT       TEXT        NOT NULL,
    PRIMARY KEY (L_ORDERKEY,L_LINENUMBER)
);
CALL set_table_property('LINEITEM', 'clustering_key', 'L_SHIPDATE,L_ORDERKEY');
CALL set_table_property('LINEITEM', 'segment_key', 'L_SHIPDATE');
CALL set_table_property('LINEITEM', 'distribution_key', 'L_ORDERKEY');
CALL set_table_property('LINEITEM', 'bitmap_columns', 'L_ORDERKEY,L_PARTKEY,L_SUPPKEY,L_LINENUMBER,L_RETURNFLAG,L_LINESTATUS,L_SHIPINSTRUCT,L_SHIPMODE,L_COMMENT');
CALL set_table_property('LINEITEM', 'dictionary_encoding_columns', 'L_RETURNFLAG,L_LINESTATUS,L_SHIPINSTRUCT,L_SHIPMODE,L_COMMENT');
CALL set_table_property('LINEITEM', 'time_to_live_in_seconds', '31536000');
COMMIT;
DROP TABLE IF EXISTS ORDERS;
BEGIN;
CREATE TABLE ORDERS
(
    O_ORDERKEY      BIGINT      NOT NULL PRIMARY KEY,
    O_CUSTKEY       INT         NOT NULL,
    O_ORDERSTATUS   TEXT        NOT NULL,
    O_TOTALPRICE    DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    O_ORDERDATE     timestamptz NOT NULL,
    O_ORDERPRIORITY TEXT        NOT NULL,
    O_CLERK         TEXT        NOT NULL,
    O_SHIPPRIORITY  INT         NOT NULL,
    O_COMMENT       TEXT        NOT NULL
);
CALL set_table_property('ORDERS', 'segment_key', 'O_ORDERDATE');
CALL set_table_property('ORDERS', 'distribution_key', 'O_ORDERKEY');
CALL set_table_property('ORDERS', 'bitmap_columns', 'O_ORDERKEY,O_CUSTKEY,O_ORDERSTATUS,O_ORDERPRIORITY,O_CLERK,O_SHIPPRIORITY,O_COMMENT');
CALL set_table_property('ORDERS', 'dictionary_encoding_columns', 'O_ORDERSTATUS,O_ORDERPRIORITY,O_CLERK,O_COMMENT');
CALL set_table_property('ORDERS', 'time_to_live_in_seconds', '31536000');
COMMIT;
DROP TABLE IF EXISTS PARTSUPP;
BEGIN;
CREATE TABLE PARTSUPP
(
    PS_PARTKEY    INT    NOT NULL,
    PS_SUPPKEY    INT    NOT NULL,
    PS_AVAILQTY   INT    NOT NULL,
    PS_SUPPLYCOST DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    PS_COMMENT    TEXT   NOT NULL,
    PRIMARY KEY(PS_PARTKEY,PS_SUPPKEY)
);
CALL set_table_property('PARTSUPP', 'distribution_key', 'PS_PARTKEY');
CALL set_table_property('PARTSUPP', 'colocate_with', 'LINEITEM');
CALL set_table_property('PARTSUPP', 'bitmap_columns', 'PS_PARTKEY,PS_SUPPKEY,PS_AVAILQTY,PS_COMMENT');
CALL set_table_property('PARTSUPP', 'dictionary_encoding_columns', 'PS_COMMENT');
CALL set_table_property('PARTSUPP', 'time_to_live_in_seconds', '31536000');
COMMIT;
DROP TABLE IF EXISTS PART;
BEGIN;
CREATE TABLE PART
(
    P_PARTKEY     INT    NOT NULL PRIMARY KEY,
    P_NAME        TEXT   NOT NULL,
    P_MFGR        TEXT   NOT NULL,
    P_BRAND       TEXT   NOT NULL,
    P_TYPE        TEXT   NOT NULL,
    P_SIZE        INT    NOT NULL,
    P_CONTAINER   TEXT   NOT NULL,
    P_RETAILPRICE DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    P_COMMENT     TEXT   NOT NULL
);
CALL set_table_property('PART', 'distribution_key', 'P_PARTKEY');
CALL set_table_property('PART', 'bitmap_columns', 'P_PARTKEY,P_SIZE,P_NAME,P_MFGR,P_BRAND,P_TYPE,P_CONTAINER,P_COMMENT');
CALL set_table_property('PART', 'dictionary_encoding_columns', 'P_NAME,P_MFGR,P_BRAND,P_TYPE,P_CONTAINER,P_COMMENT');
CALL set_table_property('PART', 'time_to_live_in_seconds', '31536000');
COMMIT;
DROP TABLE IF EXISTS CUSTOMER;
BEGIN;
CREATE TABLE CUSTOMER
(
    C_CUSTKEY    INT    NOT NULL PRIMARY KEY,
    C_NAME       TEXT   NOT NULL,
    C_ADDRESS    TEXT   NOT NULL,
    C_NATIONKEY  INT    NOT NULL,
    C_PHONE      TEXT   NOT NULL,
    C_ACCTBAL    DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    C_MKTSEGMENT TEXT   NOT NULL,
    C_COMMENT    TEXT   NOT NULL
);
CALL set_table_property('CUSTOMER', 'distribution_key', 'C_CUSTKEY');
CALL set_table_property('CUSTOMER', 'bitmap_columns', 'C_CUSTKEY,C_NATIONKEY,C_NAME,C_ADDRESS,C_PHONE,C_MKTSEGMENT,C_COMMENT');
CALL set_table_property('CUSTOMER', 'dictionary_encoding_columns', 'C_NAME,C_ADDRESS,C_PHONE,C_MKTSEGMENT,C_COMMENT');
CALL set_table_property('CUSTOMER', 'time_to_live_in_seconds', '31536000');
COMMIT;
DROP TABLE IF EXISTS SUPPLIER;
BEGIN;
CREATE TABLE SUPPLIER
(
    S_SUPPKEY   INT    NOT NULL PRIMARY KEY,
    S_NAME      TEXT   NOT NULL,
    S_ADDRESS   TEXT   NOT NULL,
    S_NATIONKEY INT    NOT NULL,
    S_PHONE     TEXT   NOT NULL,
    S_ACCTBAL   DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    S_COMMENT   TEXT   NOT NULL
);
CALL set_table_property('SUPPLIER', 'distribution_key', 'S_SUPPKEY');
CALL set_table_property('SUPPLIER', 'bitmap_columns', 'S_SUPPKEY,S_NAME,S_ADDRESS,S_NATIONKEY,S_PHONE,S_COMMENT');
CALL set_table_property('SUPPLIER', 'dictionary_encoding_columns', 'S_NAME,S_ADDRESS,S_PHONE,S_COMMENT');
CALL set_table_property('SUPPLIER', 'time_to_live_in_seconds', '31536000');
COMMIT;
DROP TABLE IF EXISTS NATION;
BEGIN;
CREATE TABLE NATION(
  N_NATIONKEY INT NOT NULL PRIMARY KEY,
  N_NAME text NOT NULL,
  N_REGIONKEY INT NOT NULL,
  N_COMMENT text NOT NULL
);
CALL set_table_property('NATION', 'distribution_key', 'N_NATIONKEY');
CALL set_table_property('NATION', 'bitmap_columns', 'N_NATIONKEY,N_NAME,N_REGIONKEY,N_COMMENT');
CALL set_table_property('NATION', 'dictionary_encoding_columns', 'N_NAME,N_COMMENT');
CALL set_table_property('NATION', 'time_to_live_in_seconds', '31536000');
COMMIT;
DROP TABLE IF EXISTS REGION;
BEGIN;
CREATE TABLE REGION
(
    R_REGIONKEY INT  NOT NULL PRIMARY KEY,
    R_NAME      TEXT NOT NULL,
    R_COMMENT   TEXT
);
CALL set_table_property('REGION', 'distribution_key', 'R_REGIONKEY');
CALL set_table_property('REGION', 'bitmap_columns', 'R_REGIONKEY,R_NAME,R_COMMENT');
CALL set_table_property('REGION', 'dictionary_encoding_columns', 'R_NAME,R_COMMENT');
CALL set_table_property('REGION', 'time_to_live_in_seconds', '31536000');
COMMIT;
    1. 新增使用GitHub公开事件数据的内部表。
      单击左上角的image图标,在新增的临时Query查询页面,选择已创建的实例名数据库后,请您在SQL查询的编辑框输入示例代码,单击运行
      示例SQL语句用来创建名称为gh_event_data的内部表,并设置distribution_key、event_time_column、clustering_key的表属性,用于后续数据导入和高性能查询。
DROP TABLE IF EXISTS gh_event_data;
BEGIN;
CREATE TABLE gh_event_data (
    id bigint,
    actor_id bigint,
    actor_login text,
    repo_id bigint,
    repo_name text,
    org_id bigint,
    org_login text,
    type text,
    created_at timestamp with time zone NOT NULL,
    action text,
    iss_or_pr_id bigint,
    number bigint,
    comment_id bigint,
    commit_id text,
    member_id bigint,
    rev_or_push_or_rel_id bigint,
    ref text,
    ref_type text,
    state text,
    author_association text,
    language text,
    merged boolean,
    merged_at timestamp with time zone,
    additions bigint,
    deletions bigint,
    changed_files bigint,
    push_size bigint,
    push_distinct_size bigint,
    hr text,
    month text,
    year text,
    ds text
);
CALL set_table_property('public.gh_event_data', 'distribution_key', 'id');
CALL set_table_property('public.gh_event_data', 'event_time_column', 'created_at');
CALL set_table_property('public.gh_event_data', 'clustering_key', 'created_at');
COMMIT;

导入示例数据

内部表创建成功后,可以通过以下步骤将数据导入Hologres内部表中。外部表在Hologres中不存储数据,只进行字段映射。通过外部表您可以使用Hologres直接调用存储于MaxCompute公共空间MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA的数据。

  1. SQL编辑器页面,单击左上角的image图标。

  2. 导入TPC-H数据集数据。
    在新增的临时Query查询页面,选择已创建的实例名数据库后,请您在SQL查询的编辑框输入示例代码,单击运行
    示例SQL语句将MaxCompute公共空间MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA中public.odps_customer_10g、public.odps_lineitem_10g等表中数据导入到对应名称的内部表中,用于后续查询。

INSERT INTO public.customer SELECT * FROM public.odps_customer_10g ;
INSERT INTO public.lineitem SELECT * FROM public.odps_lineitem_10g ;
INSERT INTO public.nation SELECT * FROM public.odps_nation_10g ;
INSERT INTO public.orders SELECT * FROM public.odps_orders_10g ;
INSERT INTO public.part SELECT * FROM public.odps_part_10g ;
INSERT INTO public.partsupp SELECT * FROM public.odps_partsupp_10g ;
INSERT INTO public.region SELECT * FROM public.odps_region_10g ;
INSERT INTO public.supplier SELECT * FROM public.odps_supplier_10g ;
vacuum nation;
vacuum region;
vacuum supplier;
vacuum customer;
vacuum part;
vacuum partsupp;
vacuum orders;
vacuum lineitem;
analyze nation;
analyze region;
analyze lineitem;
analyze orders;
analyze customer;
analyze part;
analyze partsupp;
analyze supplier;
analyze lineitem (l_orderkey,l_partkey,l_suppkey);
analyze orders (o_custkey);
analyze partsupp(ps_partkey,ps_suppkey);
  1. 导入GitHub公开事件数据。
    单击左上角的image图标,在新增的临时Query查询页面,选择已创建的实例名数据库后,请您在SQL查询的编辑框输入示例代码,单击运行
    示例SQL语句将MaxCompute公共空间MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA中的表dwd_github_events_odps中前一日的数据导入到内部表中,用于后续查询。由于本次活动中Hologres的资源有限,建议您导入并查询少于15天的数据。
INSERT INTO gh_event_data
SELECT
    *
FROM
    dwd_github_events_odps
WHERE
    ds >= (CURRENT_DATE - interval '1 day')::text;
analyze gh_event_data;

查询表中数据

  1. SQL编辑器页面,单击左上角的image图标。

  2. 基于TPC-H数据集数据查询。
    在新增的临时Query查询页面,选择已创建的实例名数据库后,请您在SQL查询的编辑框输入示例代码,单击运行
    下述SQL代码均为查询内部表数据使用,如需查询外部表,请将对应代码查询的表名更换为外部表名。
    基于TPC-H演化的22条查询语句请参见查询表中数据

select
        l_returnflag,
        l_linestatus,
        sum(l_quantity) as sum_qty,
        sum(l_extendedprice) as sum_base_price,
        sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as sum_disc_price,
        sum(l_extendedprice * (1 - l_discount) * (1 + l_tax)) as sum_charge,
        avg(l_quantity) as avg_qty,
        avg(l_extendedprice) as avg_price,
        avg(l_discount) as avg_disc,
        count(*) as count_order
from
        lineitem
where
        l_shipdate <= date '1998-12-01' - interval '120' day
group by
        l_returnflag,
        l_linestatus
order by
        l_returnflag,
        l_linestatus;
  1. 基于GitHub公开事件数据查询。单击左上角的image图标,在新增的临时Query查询页面,选择已创建的实例名数据库后,请您在SQL查询的编辑框输入示例代码,单击运行。本文给出一些简单的数据分析语句,您可以基于表中字段,自行设计其他分析语句并查询。下述SQL代码均为查询内部表数据使用,如需查询外部表,请将对应代码查询的表名更换为外部表名。
    • 查询昨日最活跃项目。
SELECT
    repo_name,
    COUNT(*) AS events
FROM
    gh_event_data
WHERE
    created_at >= CURRENT_DATE - interval '1 day'
GROUP BY
    repo_name
ORDER BY
    events DESC
LIMIT 5;
    • 查询昨日最活跃开发者。
SELECT
    actor_login,
    COUNT(*) AS events
FROM
    gh_event_data
WHERE
    created_at >= CURRENT_DATE - interval '1 day'
    AND actor_login NOT LIKE '%[bot]'
GROUP BY
    actor_login
ORDER BY
    events DESC
LIMIT 5;
    • 查询昨日编程语言排行。
SELECT
    language,
    count(*) total
FROM
    gh_event_data
WHERE
    created_at > CURRENT_DATE - interval '1 day'
    AND language IS NOT NULL
GROUP BY
    language
ORDER BY
    total DESC
LIMIT 10;
    • 查询昨日项目新增星标数排行(不考虑取消星标的场景)。
SELECT
    repo_id,
    repo_name,
    COUNT(actor_login) total
FROM
    gh_event_data
WHERE
    type = 'WatchEvent'
    AND created_at > CURRENT_DATE - interval '1 day'
GROUP BY
    repo_id,
    repo_name
ORDER BY
    total DESC
LIMIT 10;

完成

完成以上操作后,您已经成功完成了Hologres数据查询操作。查询命令执行成功后,在临时Query查询页面下弹出结果页签,显示如下查询数据结果。

  • 基于TPC-H数据集数据查询结果示例:
    image

  • 基于GitHub公开事件数据查询结果示例:

    • 昨日最活跃项目:
      image

    • 昨日最活跃开发者:
      image

    • 昨日编程语言排行:
      image

    • 昨日项目新增星标数排行:
      image

  • Hologres 5000CU时,20GB存储免费试用, 前往试用>>

  • 了解Hologres: https://www.aliyun.com/product/bigdata/hologram

欢迎关注Hologres开发者社区

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