Hologres:Apa yang baru

Execution engine

• Peningkatan core engine (QE v2)

  • Untuk skenario dengan sumber daya Worker yang melimpah tetapi distribusi shard yang jarang, QE v2 mengoptimalkan paralelisasi internal. Engine ini mendukung peningkatan konkurensi untuk operator yang intensif CPU (seperti JOIN dan AGG) tanpa menambahkan overhead Shuffle.

  • Rencana eksekusi kini menyediakan status operator yang lebih detail, termasuk kondisi filter, kondisi join, kolom redistribusi, dan kolom filter.

• Akselerasi kueri cerdas (HBO dan rewrite)

  • Query Rewrite untuk Dynamic Table: Pengoptimal mendukung penulisan ulang kueri satu tabel, secara otomatis mengarahkan kueri dari tabel dasar ke Dynamic Table yang telah dihitung sebelumnya untuk respons tingkat milidetik tanpa perubahan SQL. Lihat Dynamic Table query rewrite.

  • Aturan HBO yang diperluas: Memperkenalkan adaptive join order, adaptive segment aggregation, dan adaptive runtime filter.

  • Tuning paksa untuk kueri besar: Untuk kueri yang melebihi 20 detik dengan potensi tuning, eksekusi berikutnya secara paksa menerapkan rencana HBO. Rencana eksekusi menunjukkan status tuning tersebut.

  • Lihat juga: Fungsi yang didukung untuk incremental refresh, Optimalkan performa kueri.

• Operator lanjutan dan analitik real-time

  • Mendukung UserId Encoding untuk perhitungan UV berkecepatan tinggi dengan memetakan ID string ber-kardinalitas tinggi ke ID integer dan memanfaatkan komputasi inkremental Dynamic Table. Lihat Perhitungan UV dengan Dynamic Table dan RoaringBitmaps.

  • Window TopN beralih dari full sorting ke streaming sorting dalam skenario hash partitioning, mengurangi tekanan memori puncak.

  • Filter TopN selama proses Scan dapat menggunakan Result Cache, mengurangi overhead pemindaian.

  • DML hibrida pada tabel row-store menggunakan mekanisme sampling untuk INSERT guna menentukan strategi Join secara dinamis, meningkatkan performa saat mengimpor data besar ke tabel kecil.

Integrasi lakehouse mendalam

• EXTERNAL_FILES untuk schema-on-read

  • Fungsi EXTERNAL_FILES memungkinkan analisis langsung file Parquet atau ORC di OSS tanpa membuat tabel eksternal, menggunakan SQL standar. Fungsi ini juga mendukung penulisan data tabel internal ke OSS untuk arsip data dingin dan pertukaran data lintas platform. Lihat Fungsi EXTERNAL_FILES.

• Peningkatan pembacaan langsung MaxCompute

  • Mendukung partition pruning dan clustering key pruning saat membaca tabel partisi logis, mengurangi volume pemindaian I/O.

  • Mendukung pembacaan tipe data JSON MaxCompute. Lihat Akses MaxCompute melalui jalur Common Table.

• Impor near real-time

  • Mendukung impor near real-time berdasarkan penyimpanan Stage sementara, menyeimbangkan performa tulis, overhead sumber daya, dan visibilitas data.

Pengambilan dan analisis multi-modal

• Peningkatan pencarian teks penuh: Mendukung tokenizer IK, Ngram, dan Pinyin untuk pengambilan teks bahasa Tiongkok, pencarian log fuzzy, dan pencarian berbasis Pinyin. Lihat Indeks terbalik teks penuh.

• Peningkatan pencarian vektor: Indeks in-memory HGraph mendukung kompresi, menghemat 50% memori dengan trade-off performa hanya 5%. HGraph mendukung penyambungan informasi kolom ke file indeks, memungkinkan nilai kolom diambil langsung dari indeks tanpa mengkueri tabel target. Lihat Panduan indeks HGraph (Direkomendasikan).

Opsi operasional enterprise-grade dan stabilitas sistem

• Isolasi thread pool kueri: Logika eksekusi kueri diisolasi dalam thread pool independen untuk mencegah interferensi antara beban kueri, tulis real-time, dan tautan kontrol mesin penyimpanan.

• Peningkatan Adaptive Serverless: Saat beban tinggi, trafik dialihkan secara otomatis ke kolam sumber daya Serverless Computing. Lihat Adaptive serverless computing.

• Pergantian virtual warehouse melalui SQL: Ganti virtual warehouse yang terhubung menggunakan perintah SQL standar. Lihat Hubungkan ke virtual warehouse.

• Peningkatan Rebuild: Dampak tulis selama perubahan struktur tabel dikurangi menjadi di bawah 10 detik, dan tabel tetap dapat dikueri selama eksekusi. Lihat REBUILD.

• Timeout tunggu lock: Parameter hg_experimental_lock_wait_timeout_ms memungkinkan penyesuaian timeout tunggu lock untuk tulis non-FixedQE.

• Manajemen memori granular halus: Indeks teks penuh dimuat melalui Block Cache alih-alih memori permanen. Algoritma batching yang dioptimalkan dan dukungan streaming ConcatRecordBatch mengatasi error akibat struktur Arrow yang melebihi 2 GB.

Kemampuan AI dan pengambilan yang ditingkatkan

• (Beta) Fungsi AI: Fungsi AI berbasis LLM untuk mencari dan menganalisis data tidak terstruktur, termasuk teks dan gambar. Semua model sepenuhnya di-host di Node AI Hologres untuk menjamin keamanan data, performa, skalabilitas, dan kepatuhan. Kasus penggunaan mencakup pencarian vektor dan teks penuh dengan model embedding dan Object Tables, wawasan dari teks dan gambar, filtering dan klasifikasi berbasis bahasa alami, analisis sentimen, serta parsing dokumen untuk proses RAG.

• (Beta) Pencarian vektor HGraph: Peningkatan performa lebih dari 10x. Mendukung pencarian hibrida untuk data skalar dan vektor. Indeks hibrida in-memory dan on-disk mengurangi penggunaan memori hingga 80% dengan trade-off QPS hanya 5% pada VectorDBBench.

• (Beta) Pencarian teks penuh: Indeks terbalik dan tokenizer bawaan untuk pencarian kata kunci, frasa, dan bahasa alami. Mendukung skor BM25 untuk kesamaan teks. Menggabungkan pencarian teks penuh dengan data vektor atau skalar. Lihat Indeks terbalik teks penuh.

• (Beta) Global secondary index: Kueri titik efisien pada kolom non-primary key untuk feature store dan platform e-commerce. Lihat Percepat kueri titik dengan global secondary index.

Peningkatan engine

• Runtime filter TopN untuk mempercepat kueri data dalam skenario TopN.

• (Beta) Time Travel untuk tabel internal guna mengkueri data historis pada titik waktu apa pun dalam periode yang ditentukan.

• (Beta) History-Based Optimization (HBO): mengumpulkan detail eksekusi dari kueri lambat, menganalisis rencana kueri, dan menyesuaikannya secara otomatis.

Dynamic Table

• (Beta) Mendukung penulisan kembali data yang telah diproses ke Paimon dalam mode penuh atau inkremental. Dynamic Table kini mendukung pemrosesan data near real-time untuk kasus penggunaan warehouse-to-warehouse, lake-to-warehouse, warehouse-to-lake, dan lake-to-lake. Dikombinasikan dengan instans serverless, fitur ini memungkinkan pemrosesan data lake berbiaya ultra-rendah. Lihat Tabel dinamis dan Hologres Serverless.

Sintaksis

• Mendukung klausa QUALIFY untuk memfilter hasil fungsi jendela. Lihat QUALIFY (Beta).

Fungsi dan ekosistem

• Kompatibilitas ClickHouse: mendukung fungsi time trunc seperti toDayOfMonth, toDayOfYear, dan toHour, meningkatkan performa hingga 50% dibandingkan extract(field from timestamp). Lihat Fungsi tanggal dan waktu.

Serverless dan elastisitas

• (Beta) Instans virtual warehouse memberikan isolasi tulis. Virtual warehouse mana pun dapat melakukan tulis batch tanpa memuat kelompok tabel.

• (Beta) Peningkatan virtual warehouse mulus tanpa dampak pada kueri SQL yang sedang berjalan dan koneksi ulang klien otomatis.

• (Beta) Peningkatan hot-update virtual warehouse yang ditingkatkan dengan eksekusi SQL tanpa kehilangan data dan koneksi ulang instan.

• Ganti virtual warehouse yang terhubung dalam SQL. Lihat Ganti virtual warehouse untuk koneksi saat ini menggunakan SQL.

• Serverless Computing dapat mengakses tabel asing DLF. Lihat Akselerasi akses data lake OSS menggunakan DLF, Jalankan tugas baca dan tulis dengan Serverless Computing.

• Lihat juga: Arsitektur, Kelola izin pada virtual warehouse.

Analitik data lake

• (Beta) Pencerminan Data MaxCompute: Mencerminkan data dari MaxCompute ke Hologres tanpa ETL, dengan performa yang setara dengan mengkueri tabel internal Hologres.

Peningkatan engine

• Mendukung reuse atau inlining ekspresi CTE adaptif. Lihat Optimasi strategi reuse CTE.

• Mengoptimalkan perhitungan ekspresi BETWEEN.

Dynamic Table

• Mode refresh inkremental mendukung ARRAY_AGG dan STRING_AGG. Lihat ARRAY_AGG, STRING_AGG.

• DataWorks Data Map mendukung analisis alur data pada Dynamic Table.

Kemampuan serving yang ditingkatkan

• Fixed Plan mendukung ekspresi sederhana untuk kueri titik dan tulis ber-QPS tinggi dalam lebih banyak skenario. Lihat Percepat eksekusi SQL menggunakan Fixed Plan.

Ekstensi fungsi dan ekosistem

• Mendukung ekspresi Lambda dan fungsi array orde tinggi. Lihat Ekspresi LAMBDA dan fungsi terkait.

Kemampuan serverless

• Serverless Computing mendukung pembacaan dan penulisan tabel terenkripsi, termasuk tabel internal dan tabel asing/eksternal MaxCompute. Lihat Panduan Serverless Computing.

• Enhanced Query Queue secara otomatis mengarahkan permintaan SQL untuk tabel tertentu ke Serverless Computing. Lihat Query Queue.

Kemampuan analitik data lake

• Lakukan mirroring tabel data lake Paimon untuk mempercepat kueri data lake. Lihat Mirroring tabel data lake.

• Integrasi DLF 2.5 untuk manajemen metadata, mendukung katalog Apache Paimon melalui REST API DLF. Lihat Akses katalog Paimon menggunakan DLF.

• Pencermatan katalog Apache Paimon mereplikasi data lake ke tabel internal yang dicerminkan melalui zero ETL.

• Time Travel untuk tabel Paimon dengan menentukan timestamp atau tag.

• Mendukung pembacaan data dari cabang spesifik atau fallback tabel Paimon.

• Mendukung penonaktifan pemindaian tabel penuh pada tabel partisi.

• Benchmark TPC-H pada dataset 1 TB: eksekusi 2x lebih cepat untuk kueri tabel Paimon.

Kemampuan ekosistem yang ditingkatkan

• Mendukung trimming dan kompresi log biner, mengurangi I/O selama konsumsi log biner.

Dynamic Table

• Mendukung partisi dinamis tabel partisi logis, menyederhanakan penggunaan tabel partisi.

• Menambahkan mode auto-refresh: tentukan kesegaran data, dan engine secara otomatis mengoptimalkan strategi refresh.

• Refresh inkremental mendukung join pada dua aliran data.

• Refresh inkremental mendukung RoaringBitmap untuk perhitungan inkremental dalam skenario UV dan PV.

• Mode refresh penuh mendukung Adaptive Execution (Beta) dengan latensi rendah, probabilitas OOM berkurang, estimasi sumber daya dinamis, dan penyesuaian rencana eksekusi.

• Lihat CREATE DYNAMIC TABLE, Incremental refresh.

Kemampuan serverless

• Serverless Computing mendukung INSERT OVERWRITE, resharding, CREATE TABLE AS, prosedur tersimpan, Rebuild, dan tabel terenkripsi.

• Scaling virtual warehouse tanpa kehilangan data (Beta) untuk kelangsungan bisnis selama scaling.

• Pembatasan kecepatan otomatis (Beta) secara dinamis membatasi konkurensi antrian kueri berdasarkan beban kerja.

• Routing adaptif secara otomatis mengeksekusi kueri besar menggunakan sumber daya serverless.

• Mendukung konfigurasi batas penggunaan harian untuk sumber daya komputasi serverless. Lihat Batas penggunaan harian.

• Optimasi reuse cache dalam skenario konkurensi tinggi.

• Mendukung peran RAM untuk scaling virtual warehouse.

• Lihat juga: Panduan Serverless Computing, Catatan rilis Serverless Computing, Kelola virtual warehouse, Scheduled scaling (beta), Automatic throttling (Beta).

Optimasi performa dan kemampuan kueri

• Engine kueri yang direstrukturisasi dengan QEv2 dan komputasi pada lightweight encoding. Benchmark TPC-H 1 TB: peningkatan performa 33%. Lihat Hasil pengujian.

• Optimasi adaptif engine dan pushdown rencana agregasi otomatis berdasarkan model biaya, mengurangi data JOIN dan latensi.

• Deduksi atribut NOT NULL otomatis untuk bidang JOIN, mendorong kondisi NOT NULL ke bawah. Eliminasi otomatis bidang konstan dalam klausa GROUP BY.

• Cache kueri. Lihat Query cache.

• Tampilan hg_stats_missing yang ditingkatkan dengan bidang autovacuum_enabled dan reason. Lihat Tampilan HG_STATS_MISSING.

• Optimasi AUTO ANALYZE dengan persistensi yang ditingkatkan dan pengurangan pembersihan yang tidak perlu akibat perubahan skema (seperti RENAME, transisi ke penyimpanan dingin).

Manajemen data dan optimasi tulis

• (Beta) Tabel partisi logis untuk manajemen metadata dan data yang fleksibel. Lihat Tabel partisi logis (Beta).

• (Beta) Kolom generated tersimpan untuk pra-komputasi. Lihat Kolom generated.

• (Beta) Alat Rebuild untuk indeks ringan (kunci distribusi, kunci clustering, kunci segmen) dan modifikasi struktur tabel. Lihat REBUILD.

• Tabel kunci primer mendukung pembaruan kolom parsial dalam operasi COPY. Jika node frontend (FE) tetap digunakan, tidak mengonsumsi jumlah koneksi FE asli. Lihat COPY.

• Sintaksis INSERT OVERWRITE native untuk tabel partisi reguler dan logis. Lihat INSERT OVERWRITE.

• Lihat juga: Praktik terbaik untuk menulis data batch ke Hologres.

Ekstensi fungsi dan ekosistem

• Fungsi funnel asosiasi properti (finder_funnel) dan fungsi funnel pengelompokan dimensi (finder_group_funnel). Lihat finder_funnel, finder_group_funnel.

• Fungsi kompatibel dengan Spark dan Presto. Lihat Fungsi kompatibel Spark, Fungsi kompatibel Presto.

• Fungsi Roaring bitmap sebagian mendukung 64-bit. Lihat Fungsi Roaring bitmap.

• UDF jarak jauh melalui Function Compute (FC). Lihat Fungsi yang ditentukan pengguna (Remote UDFs).

Fitur tingkat enterprise

• Token keamanan dalam opsi koneksi protokol PostgreSQL. Login peran RAM melalui JDBC atau PSQL.

• Keranjang daur ulang tabel untuk memulihkan tabel yang tidak sengaja dihapus. Lihat Keranjang daur ulang tabel.

• Penyembunyian data untuk hasil komputasi dan tipe bidang non-TEXT. Lihat Penyembunyian data.

Kemampuan analitik data lake

• Integrasi database eksternal dengan Quick BI, Tableau, dan Superset. Mendukung interval refresh metadata dan ANALYZE/AUTO ANALYZE untuk database eksternal. Lihat ANALYZE dan auto-analyze.

• INSERT INTO menulis ke tabel kunci primer Paimon dan tabel Iceberg.

• (Beta) Kueri jarak jauh MaxCompute ditingkatkan ke versi 2.0 menggunakan SDK Native C++. Lihat Akselerasi akses MaxCompute.

• (Beta) Pembacaan langsung Tabel Delta MaxCompute. Lihat Akses tabel Delta MaxCompute dari Hologres.

• (Beta) Pembacaan langsung data MaxCompute yang telah disembunyikan secara dinamis.

• Pembacaan langsung tabel MaxCompute setelah perubahan skema (tambah kolom, hapus kolom, ubah tipe, sesuaikan urutan).

• DataWorks Data Development mendukung pemetaan dan impor satu klik data MaxCompute ke Hologres. Lihat Petakan metadata MaxCompute ke Hologres, Sinkronkan data MaxCompute ke tabel internal Hologres.

Peningkatan engine

• Performa COUNT DISTINCT secara otomatis dioptimalkan saat runtime. Lihat Praktik terbaik: tuning performa tabel internal.

• Mekanisme Row Group Filter untuk tabel berorientasi kolom mencatat nilai min/maks per grup baris, memfilter data tanpa membaca tabel.

• Runtime Filter mendukung join multi-kolom. Lihat Runtime Filter.

• Kompaksi penuh manual untuk menggabungkan file kecil. Lihat Kompaksi file data (beta).

• Fungsi analisis funnel berbasis rentang. Lihat Fungsi funnel.

• Ekstensi BSI (Bit-Sliced Index) untuk skenario tag ber-kardinalitas tinggi dan kueri join. Lihat Fungsi BSI, DataQ - Profiler - Solusi optimasi BSI (Beta).

• Kunci clustering mendukung pengurutan descending. Lihat Kunci clustering.

• Kaching penyimpanan Akses Jarang yang dioptimalkan. Lihat Penyimpanan data bertingkat.

• Sintaksis CREATE TABLE WITH dan ALTER TABLE SET menggantikan sintaksis set_table_property. Lihat CREATE TABLE.

• Tulis batch ke tabel tanpa kunci primer menggunakan kunci baris alih-alih kunci tabel, mendukung konkurensi dengan Fixed Plan. Lihat Kunci.

• Pemrosesan vektor Proxima dioptimalkan untuk pembuatan indeks setelah impor data. Lihat Komputasi vektor Proxima.

• Fungsi array pada HQE. Fungsi KeyValue. Fungsi IF. Lihat Catatan rilis fungsi Hologres, Fungsi KeyValue, IF.

Peningkatan O&M dan stabilitas

• Hasil EXPLAIN ANALYZE direkam dalam log kueri lambat. Lihat Melihat dan menganalisis log kueri lambat.

• Diagnostik fixed plan: affected_rows, result_rows, dan result_bytes dilaporkan ke gudang metadata. Lihat Percepat eksekusi SQL menggunakan Fixed Plan.

• Fungsi hg_relation_size untuk detail ukuran penyimpanan tabel. Lihat Fungsi tersimpan tabel.

• Load balancing dan failover otomatis dengan instans primer/sekunder. Lihat Load balancing berbasis JDBC.

• Operasi OpenAPI baru untuk manajemen instans. Lihat Ikhtisar API.

Ekstensi ekosistem

• Akselerasi data lake mendukung format Paimon. Lihat Akselerasi data lake OSS.

Perubahan perilaku

• Data Map, alur data, dan Enkripsi Transmisi menyelesaikan Beta dan kini tersedia umum. Lihat Data Map, Alur data, Enkripsi Transmisi.

• Mengonsumsi Binlog Hologres hanya memerlukan izin baca pada tabel target. Lihat Mengonsumsi binary logging Hologres menggunakan JDBC.

• Impor Bulkload ke tabel tanpa kunci distribusi mungkin mengalami penurunan performa.

• Lihat Perubahan perilaku default.

Peningkatan engine

• Runtime Filter mengurangi data yang dipindai dan overhead I/O, meningkatkan performa lebih dari 20% dalam skenario join multi-tabel. Lihat Runtime Filter.

• Mekanisme Lazy Create Fragment Instance meningkatkan performa saat mengkueri tabel besar dengan batas baris.

• Format tampilan EXPLAIN dan EXPLAIN ANALYZE dioptimalkan. Lihat EXPLAIN dan EXPLAIN ANALYZE.

• Beberapa pernyataan DML dalam satu transaksi. Lihat Kemampuan transaksi SQL.

• Mendukung penghapusan kolom. Lihat Hapus kolom (Beta).

• Sintaksis CREATE TABLE AS. Lihat CREATE TABLE AS.

• COPY streaming untuk throughput tulis lebih tinggi tanpa batching. Lihat COPY.

• Indeks bitmap untuk kolom JSONB dalam penyimpanan berorientasi kolom. Lihat JSONB berkolom.

• Tipe DATE sebagai kunci primer dan kunci partisi, dengan pemangkasan partisi yang dioptimalkan untuk klausa IN Array yang melebihi ambang batas (default 100). Lihat CREATE PARTITION TABLE.

• Optimasi penyimpanan internal:

  • Tablet Lazy Open: menonaktifkan memori untuk tabel yang idle lebih dari 24 jam, menggunakan kebijakan LRU saat jumlah tabel terbuka melebihi ambang batas.

  • Tablet meta untuk manajemen penyimpanan skema mengurangi overhead memori.

  • Pemulihan cepat dalam mode perbaikan dengan pemulihan logis, mempersingkat waktu pemulihan lebih dari 5x untuk puluhan ribu partisi.

• Fungsi array baru: array_max, array_min, array_contains, array_except, array_distinct, array_union. Lihat Fungsi ARRAY.

• Kerangka kerja dukungan Fungsi Tabel HQE direkonstruksi untuk mendukung generate_series (INT, BIGINT, NUMERIC). Kerangka kerja dukungan fungsi PQE direkonstruksi untuk mendukung fungsi seperti left, right, text::timestamp, dan timestamp::text.

• Fungsi agregat max_by dan min_by. Lihat MAX_BY, MIN_BY.

• Lihat juga: Catatan rilis fungsi Hologres.

Peningkatan O&M dan stabilitas

• Tampilan hg_stat_activity dengan informasi diagnostik runtime termasuk tahap eksekusi, tipe engine, penggunaan sumber daya, dan kunci. Lihat Kueri tampilan hg_stat_activity.

• Replika tingkat shard untuk ketersediaan tinggi, load balancing, dan throughput tinggi. Lihat Replika tingkat shard single-instans.

• Auto Analyze terdistribusi untuk tabel asing, kluster akselerasi lakehouse, dan data tabel partisi inkremental.

• Enkripsi penyimpanan tingkat tabel. Lihat Pengaturan enkripsi penyimpanan tingkat tabel.

• Alur data dengan analisis alur lintas-engine di DataWorks. Lihat Alur data.

Ekstensi ekosistem

• Engine akselerasi kueri tabel asing MaxCompute ditingkatkan.

• Manajemen metadata DLF dengan dukungan Multi-Catalog untuk isolasi metadata. Lihat Akselerasi data lake OSS.

• Akselerasi data lake OSS-HDFS (JindoFS). Lihat Akses data di data lake OSS-HDFS menggunakan DLF.

• Fungsi kompatibel ClickHouse. Lihat Impor dari ClickHouse.

Perubahan perilaku

• Penyimpanan kolom tidak lagi mendukung format Segment. Instans yang menggunakan format Segment tidak dapat ditingkatkan ke V2.0. Lihat Ubah format penyimpanan data tabel berorientasi kolom.

• Batas maksimum total jumlah shard diberlakukan untuk Kelompok Tabel mulai V2.0. Lihat Panduan operasi Kelompok Tabel dan jumlah shard.

• Penulisan DataHub sepenuhnya beralih ke mode JDBC.

• Ekstensi log biner dikonfigurasi secara default. Kuota WAL Senders ditingkatkan 10x dari 200 menjadi 2.000 Slot/32C. Lihat Mengonsumsi log biner Hologres menggunakan JDBC.

• Backup dan pemulihan, serta penyimpanan bertingkat menyelesaikan Beta. Lihat Backup dan pemulihan lokal, Penyimpanan data bertingkat.

• Lihat Perubahan perilaku default.

Peningkatan engine

• (Beta) Tampilan yang di-materialisasi real-time untuk skenario agregasi real-time. Lihat Kelola tampilan materialisasi dengan SQL.

• Optimasi penyimpanan berorientasi kolom JSONB untuk statistik kueri dan kompresi data yang lebih baik. Lihat Tipe JSON dan JSONB.

• Manajemen partisi dinamis untuk pembuatan dan penghapusan otomatis sub-tabel partisi. Lihat CREATE PARTITION TABLE.

• Fungsi deduplikasi presisi UNIQ untuk efisiensi yang lebih baik dan pengurangan memori. Lihat Optimalkan performa kueri.

• Tulisan FixedPlan INSERT langsung ke tabel induk partisi. Lihat Percepat eksekusi SQL dengan Fixed Plan.

• Filtering dengan ekspresi agregasi (string_agg(), array_agg()).

• Dukungan RowType dengan row() dan row_to_json(). Lihat Fungsi JSON.

• Modifikasi skema. Lihat ALTER TABLE.

• Operator CTE Reuse untuk peningkatan performa ekspresi WITH.

• Pembacaan model tiga lapis MaxCompute (project.schema.table). Lihat CREATE FOREIGN TABLE, IMPORT FOREIGN SCHEMA.

• Pembacaan/tulisan tabel Transaksional MaxCompute, pembacaan tabel Schema Evolution, dan write-back tipe Array/Date. Lihat Percepat kueri data MaxCompute menggunakan tabel asing, Ekspor ke MaxCompute.

Peningkatan O&M dan stabilitas

• Konfigurasi mandiri instans sekunder penyimpanan bersama. Lihat Penerapan ketersediaan tinggi multi-instans dengan pemisahan baca/tulis (penyimpanan bersama).

• Tabel table_info di gudang metadata. Lihat Melihat dan analisis informasi statistik tabel.

• Optimasi memori berkelanjutan.

• Backup periodik otomatis dan manual. Lihat Backup dan pemulihan lokal, Pemulihan.

Ekstensi ekosistem

• Ekstensi PostGIS produksi. Lihat Fungsi spasial PostGIS.

• Paket ekstensi Oracle. Lihat Fungsi kompatibel Oracle.

• Tabel asing format Hudi dan Delta melalui DLF. Menulis data CSV, Parquet, SequenceFile, dan ORC ke tabel asing OSS melalui DLF. Lihat Akselerasi data lake OSS.

• Tingkat kelulusan 99%+ dalam pengujian kompatibilitas Tableau (TDVT).

Perubahan perilaku

Lihat Catatan perubahan perilaku default.

Peningkatan O&M

• (Beta) Isolasi kelompok sumber daya untuk isolasi workload tingkat thread lintas pengguna. Lihat Isolasi sumber daya komputasi single-instans (Beta).

• Hot upgrade online tanpa memengaruhi bacaan dan kueri. Lihat Cara mendapatkan lebih banyak dukungan online.

Peningkatan engine

• Penyimpanan hibrida baris-kolom untuk kueri titik dan OLAP dengan satu salinan data. Lihat CREATE TABLE.

• (Beta) Konsumsi Binlog JDBC untuk data real-time. Lihat Mengonsumsi binary logging Hologres dengan JDBC.

• Modifikasi konfigurasi Binlog dinamis. Lihat Berlangganan binary logging Hologres.

• Penggantian nama kolom. Lihat ALTER TABLE.

• (Beta) Indeks JSONB untuk mempercepat kueri JSON. Lihat Tipe JSON dan JSONB.

• Manajemen metadata yang dioptimalkan dengan caching dan kompresi.

Peningkatan ekosistem

• Data OSS dalam format CSV, Parquet, SequenceFile, dan ORC melalui DLF. Lihat Akselerasi data lake OSS.

• (Beta) Kueri lintas-database dan kueri federasi lintas instans Hologres. Lihat Kueri lintas-database (beta).

Peningkatan keamanan

• (Beta) Enkripsi penyimpanan untuk tabel internal Hologres. Lihat Enkripsi penyimpanan data.

• (Beta) Membaca data MaxCompute terenkripsi. Lihat Mengkueri data MaxCompute terenkripsi.

Perubahan perilaku

• Auto Analyze diaktifkan secara default.

• Engine MaxCompute baru diaktifkan secara default.

• Fungsi Resharding menyelesaikan Beta, dengan nama fungsi yang diperbarui.

• Lihat Perubahan perilaku default.

Peningkatan engine

• Pengumpulan otomatis statistik tabel selama tulis dan pembaruan. Lihat ANALYZE dan AUTO ANALYZE.

• (Beta) Multi-replika tingkat shard dengan switching tingkat milidetik dan retry kueri. Lihat Shard single-instans dengan multi-replika (Beta).

• Ekstensi RoaringBitmap dengan tipe data Bitmap native. Lihat Fungsi RoaringBitmap.

• Fungsi bit_construct dan bit_match untuk penargetan pengguna. Lihat Fungsi segmentasi pengguna terperinci.

• Fungsi range_retention_count dan range_retention_sum untuk analisis retensi. Lihat Fungsi funnel.

• Resharding bawaan untuk memodifikasi jumlah shard tanpa membuat ulang tabel. Lihat Panduan operasi Kelompok Tabel dan jumlah shard.

• Format kompresi default dioptimalkan ke AliORC, meningkatkan rasio kompresi 30% hingga 50%. Lihat Ubah format penyimpanan data tabel berorientasi kolom.

Fitur kueri tabel asing

• (Beta) Performa kueri tabel asing MaxCompute meningkat 30% hingga 100%. Lihat Mengoptimalkan performa kueri untuk tabel asing MaxCompute.

• (Beta) Integrasi DLF untuk membaca data OSS. Lihat Akselerasi data lake OSS.

Optimasi performa

• Throughput kueri titik: penyimpanan baris meningkat 100%, penyimpanan kolom meningkat 30%.

• Performa Update/Delete meningkat 30%.

• Cache Rencana Kueri dioptimalkan.

O&M dan keamanan tingkat enterprise

• Eksposur kueri lambat dengan riwayat status kueri selama sebulan terakhir. Lihat Melihat dan menganalisis log kueri lambat.

Peningkatan engine

• Tipe data baru: JSON, JSONB, interval, timetz, time, inet, money, name, uuid, oid, bytea, bit, varbit. Lihat Ringkasan tipe data.

• Fungsi baru: array_length, array_positions, pg_relation_size, pg_database_size. Lihat Fungsi array, Fungsi tersimpan tabel.

• Ekspor ke MaxCompute menggunakan SQL. Lihat Ekspor ke MaxCompute.

• (Beta) Langganan Binlog Hologres. Lihat Berlangganan binary logging Hologres.

• Modifikasi indeks bitmap dinamis dan encoding kamus dengan encoding kamus otomatis. Lihat ALTER TABLE.

• Pustaka Klien Hologres untuk sinkronisasi batch dan kueri titik ber-QPS tinggi. Lihat Holo Client.

• Pipa tulis JDBC dan pengoptimal kueri yang dioptimalkan.

• Konektivitas BI yang ditingkatkan dengan Tableau Server dan Superset.

Peningkatan keamanan

• Login akun STS melalui peran. Lihat Mode otorisasi peran RAM.

Peningkatan engine

• CREATE VIEW untuk tampilan berdasarkan tabel internal, tabel asing, atau tampilan lain. Lihat VIEW.

• Tipe data baru: SERIAL, DATE, TIMESTAMP, VARCHAR(n), CHAR(n). Pemetaan tipe array untuk tabel asing MaxCompute. Lihat Ringkasan tipe data.

• INSERT ON CONFLICT untuk upsert berdasarkan konfigurasi kunci primer. Lihat INSERT ON CONFLICT (UPSERT).

• Dukungan TRUNCATE.

• (Beta) Mesin pencarian vektor Proxima untuk pencarian vektor dataset masif. Lihat Komputasi vektor Proxima.

Peningkatan keamanan

• Penyembunyian data dengan kebijakan yang dapat dikonfigurasi untuk informasi sensitif. Lihat Penyembunyian data.

• Integrasi CloudMonitor untuk metrik kustom dan peringatan satu klik.

Batasan kueri tabel asing MaxCompute

• Partisi maksimum per pemindaian: 512 (naik dari 50 di versi sebelumnya).

• Data dasar maksimum per kueri: 200 GB (naik dari 100 GB di versi sebelumnya).

• Lihat Batasan dan kendala.