Hologres:デフォルトの動作変更

V4.2

V4.1

SET password_encryption = 'md5';
ALTER USER "BASIC$user" WITH PASSWORD 'password';

V4.0 (2025 年 9 月)

V3.2 (2026 年 8 月)

• MaxCompute 外部テーブルクエリの RPC サービススレッドのデフォルト数の変更

  変更点：Hologres V3.2.42 以降、RPC サービススレッドパラメーター holo_seahawks_rpc_service_thread_number のデフォルト値が 300 から 150 に変更されました。

  影響：高い QPS で SQE エンジン上で実行される MaxCompute 外部テーブルクエリでは、レイテンシーが中程度に増加します。その代わり、インスタンスはより安定して動作します。外部テーブルクエリは内部テーブルクエリのリソースを競合しなくなり、そのパフォーマンスを低下させることがなくなるため、インスタンス全体の健全性が向上します。

  推奨事項：インスタンスを Hologres V4.1 以降にアップグレードしてください。そのバージョン以降、外部テーブルクエリは新しいエンジンで実行され、安定性を維持しながらより良いクエリパフォーマンスを提供します。

• 単一の MaxCompute 外部テーブルから読み取られるファイル数の新しい制限

  変更点：Hologres V3.2.43 以降、新しい GUC パラメーター hg_experimental_maxcompute_sdk_split_total_file_count_limit が追加され、デフォルト値は 100,000 です。単一の MaxCompute 外部テーブルが 1 つのクエリ内でこの制限を超えるファイルを読み取ると、クエリはエラーで失敗します。この変更以前は、このパラメーターは存在せず、単一テーブルから読み取られるファイル数に制限はありませんでした。

  影響：MaxCompute 外部テーブルをクエリするワークロード、特に多数の小さいファイルを含むテーブルに影響します。制限を超えたクエリはブロックされ、過剰なメモリ使用による OOM のトリガーや、インスタンス上の他のワークロードへの影響を防ぎます。

  推奨事項：まず MaxCompute 側で小さいファイルをマージして、各クエリが読み取るファイル数を減らしてください。小さいファイルのマージが当面不可能な場合は、インスタンスの残りのリソースを評価した上で hg_experimental_maxcompute_sdk_split_total_file_count_limit を増やすことができます。値を大きくすると、インスタンスのメモリのウォーターマークが上昇します。実際のワークロードに基づいて控えめに設定し、調整後はメモリ使用量を継続的にモニタリングしてください。

V3.2 (2025 年 7 月)

• Branch、Overwrite、Parameter、Tag などの非予約キーワードが追加されました。また、Lambda や Qualify などの予約キーワードも追加されました。キーワードに関する情報については、「PostgreSQL のキーワード」をご参照ください。

• Hologres V3.2 以降、CTE の適応的最適化がサポートされます。CTE のマテリアライズ戦略は、optimizer_cte_inlining と hg_cte_strategy の 2 つの GUC パラメーターによって決定されます。これらのパラメーターは互いに独立しており、設定順序に関係なく個別に設定できます。動作は以下の通りです：

  • optimizer_cte_inlining = off の場合、hg_cte_strategy の設定に関係なく、CTE は再利用されます。

  • optimizer_cte_inlining = on の場合、CTE は強制的にインライン化されなくなります。CTE ポリシーは hg_cte_strategy によって決定されます：

    • hg_cte_strategy = auto (デフォルト) の場合、クエリオプティマイザー (QO) は、その複雑さなどの要因に基づいて CTE をインライン化するか再利用するかを自動的に選択します。

    • hg_cte_strategy = inlining の場合、CTE は強制的にインライン化されます。

    • hg_cte_strategy = reuse の場合、CTE は強制的に再利用されます。

• Hologres V3.2 以降、Fast Rows はデフォルトで有効になっています。テーブルに統計情報がない場合、オプティマイザーは自動的に実際の行数を取得して、より良い実行計画を生成します。

  この動作はアップグレード時に自動的に行われ、設定は不要です。詳細については、「ANALYZE と AUTO ANALYZE」をご参照ください。

V3.1 (2026 年 8 月)

• MaxCompute 外部テーブルクエリの RPC サービススレッドのデフォルト数の変更

  変更点：Hologres V3.1.53 以降、RPC サービススレッドパラメーター holo_seahawks_rpc_service_thread_number のデフォルト値が 300 から 150 に変更されました。

  影響：高い QPS で SQE エンジン上で実行される MaxCompute 外部テーブルクエリでは、レイテンシーが中程度に増加します。その代わり、インスタンスはより安定して動作します。外部テーブルクエリは内部テーブルクエリのリソースを競合しなくなり、そのパフォーマンスを低下させることがなくなるため、インスタンス全体の健全性が向上します。

  推奨事項：インスタンスを Hologres V4.1 以降にアップグレードしてください。そのバージョン以降、外部テーブルクエリは新しいエンジンで実行され、安定性を維持しながらより良いクエリパフォーマンスを提供します。

• 単一の MaxCompute 外部テーブルから読み取られるファイル数の新しい制限

  変更点：Hologres V3.1.53 以降、新しい GUC パラメーター hg_experimental_maxcompute_sdk_split_total_file_count_limit が追加され、デフォルト値は 100,000 です。単一の MaxCompute 外部テーブルが 1 つのクエリ内でこの制限を超えるファイルを読み取ると、クエリはエラーで失敗します。この変更以前は、このパラメーターは存在せず、単一テーブルから読み取られるファイル数に制限はありませんでした。

  影響：MaxCompute 外部テーブルをクエリするワークロード、特に多数の小さいファイルを含むテーブルに影響します。制限を超えたクエリはブロックされ、過剰なメモリ使用による OOM のトリガーや、インスタンス上の他のワークロードへの影響を防ぎます。

  推奨事項：まず MaxCompute 側で小さいファイルをマージして、各クエリが読み取るファイル数を減らしてください。小さいファイルのマージが当面不可能な場合は、インスタンスの残りのリソースを評価した上で hg_experimental_maxcompute_sdk_split_total_file_count_limit を増やすことができます。値を大きくすると、インスタンスのメモリのウォーターマークが上昇します。実際のワークロードに基づいて控えめに設定し、調整後はメモリ使用量を継続的にモニタリングしてください。

V3.1 (2025 年 5 月)

• 動的テーブル：

  • 構文

    Hologres V3.1 以降、動的テーブルはより簡潔な新しい構文を使用します。V3.0 で作成された動的テーブルを V3.1 にアップグレードした後、完全データリフレッシュを使用するテーブルでは ALTER 操作のみが実行可能です。新しいテーブルを作成するには、V3.1 の新しい構文を使用する必要があります。増分データリフレッシュを使用するテーブルの場合、新しい構文を使用してテーブルを再作成する必要があります。詳細については、「動的テーブルの作成」をご参照ください。

  • リソース使用量

    • リフレッシュリソース

      Hologres V3.1 で作成された動的テーブルは、デフォルトでサーバーレスコンピューティングリソースを使用してタスクを実行します。現在のインスタンスでサーバーレスコンピューティングが有効になっていない場合、自動的にインスタンスリソースにフォールバックします。Hologres V3.0 で作成されたテーブルは、テーブル作成時に指定されたリソースを引き続き使用します。詳細については、「動的テーブルの作成」をご参照ください。

    • インスタンスリソースを使用したテーブルの作成

      • 新しい構文 (Hologres V3.1 および V3.2)：ベーステーブルと動的テーブルのテーブルグループのプライマリ仮想ウェアハウスが使用されます。

      • 古い構文 (Hologres V3.0) と新しい構文 (Hologres V4.1)：動的テーブルのテーブルグループのプライマリ仮想ウェアハウスが使用されます。

  • 接続数

    新しい構文では、動的テーブルごとに 1 つの追加接続が維持されます。インスタンスの接続使用率が高く、数百の動的テーブルがある場合は、問題を避けるためにアイドル接続を削除してください。

  • ベーステーブルから増分データを読み取る方法

    Hologres V3.1 以降、ストリームメソッドを使用してベーステーブルのデータ変更を識別します。バイナリロギングと比較して、ストリームメソッドはパフォーマンスが高く、コスト効率も優れています。インスタンスを V3.1 にアップグレードすると、デフォルトでストリームメソッドが使用されます。V3.0 でテーブルにバイナリロギングが有効になっている場合は、余分なストレージコストを避けるために、速やかにバイナリロギングを無効にしてください。詳細については、「動的テーブル」をご参照ください。

• クエリキュー機能はベータ段階を完了し、本番環境で利用可能です。詳細については、「クエリキュー」をご参照ください。

• TRUNCATE は DDL から DML ステートメントになり、FE ノードの負荷を軽減します。DDL の動作に戻すには、hg_enable_truncate_as_dml GUC パラメーターを無効にします。ただし、バイナリロギングが有効なテーブルで TRUNCATE 操作を実行する場合は、セッションレベルでバイナリロギングを無効にする必要があります。詳細については、「TRUNCATE」をご参照ください。

• COPY を使用してプライマリキーを持つテーブルにデータをインポートする場合、GUC パラメーター hg_experimental_copy_enable_on_conflict はデフォルトで有効になっています。これにより、プライマリキーを持つテーブルにデータをインポートする際にデータ更新ポリシーを設定できます。詳細については、「COPY」をご参照ください。

• hg_insert_overwrite 機能を使用する場合、SQL ステートメント (標準 SELECT ステートメント) で指定された列数とそのデータ型は、ターゲットテーブル (Hologres 内部テーブル) のものと厳密に一致する必要があります。そうでない場合、error: table "hg_alias" has x columns available but x columns specified または error: column xx is of type xxx but expression is of type xxx というエラーメッセージが報告されます。詳細については、「INSERT OVERWRITE」をご参照ください。

• システムテーブル hg_table_storage_status が更新されました。Hologres V3.1 以降、システムテーブルにはメモリに保存されているテーブルデータ (メモリテーブル) が含まれなくなりました。代わりに、テーブルの実際の物理ストレージのみを反映します。メモリテーブルのメカニズムに関する詳細については、「INSERT」をご参照ください。

• 非予約キーワードとして async、logical、purge、recover、rebuild、resume、suspend が追加されました。「PostgreSQL のキーワード」をご参照ください。

V3.0

WHERE (pk1 = 1 AND pk2 = 1) OR (pk1 = 2 AND pk2 = 2) OR (pk1 = 3 AND pk2 = 3)-- この例の組み合わせ数は 3 です。
    
WHERE pk1 IN (1, 2, 3) AND pk2 IN (1,2,3)-- この例の組み合わせ数は 9 です。数式：3 × 3 = 9。

V2.2

V2.2 (2024 年 7 月)

Java Database Connectivity (JDBC) を使用して Hologres バイナリログを消費する場合、ワーカーで利用可能な walsender の最大数は 1,000 から 600 に減少します。walsender の数はスロット数によって計算されます。詳細については、「JDBC 経由での Binlog の消費」をご参照ください。Hologres バイナリログを消費するには、jdbc_fixed モードを使用することを推奨します。JDBC モードでのログ消費と比較して、jdbc_fixed モードでのログ消費は接続を占有せず、walsender の数の制限を受けません。jdbc_fixed モードの詳細については、「Hologres：リアルタイムデータウェアハウス」をご参照ください。

V2.2 (2024 年 6 月)

Hologres V2.2 以降、スロークエリログを収集する基盤機能が自動的にアップグレードされ、Hologres がスロークエリに関するより多くの情報をログに記録できるようになります。これにより、ビジネス担当者は Hologres インスタンスで実行されるクエリのステータスに基づいて、きめ細かい管理を行うことができます。スロークエリログの詳細については、「スロークエリログの取得と分析」をご参照ください。スロークエリログの収集は、以下の点でアップグレードされます：

• 無効な構文、プラン解析の失敗、権限不足などの原因で失敗したクエリがログに記録されます。これらのクエリは Hologres V2.2 より前のバージョンではログに記録されませんでした。SQL 診断機能を使用して、失敗したクエリを管理することを推奨します。

• トランザクションに複数のデータ定義言語 (DDL) ステートメント (例：BEGIN; DROP TABLE xxx; COMMIT;) が含まれている場合、トランザクション全体がスロークエリログに 1 つのクエリレコードとして記録されます。ただし、クエリ QPS メトリックは、トランザクションを複数の DDL ステートメントとしてカウントします。例：

  -- トランザクション内で複数の DDL ステートメントを含むクエリを開始します。
  BEGIN;
  DROP TABLE xxx;-- 実行は成功します。
  CREATE TABLE xxx -- 実行は失敗します。
  ROLLBACK;

  • 以下のサンプルコードは、スロークエリログの結果を示しています：

    query_id | status  | Query
    ---------|---------|------------
    xxxx     |  FAILED |begin;drop table ;create table;rollback;

  • 以下のサンプルコードは、モニタリングシステムの結果を示しています：

    Query QPS: 4 records
    Failed Query QPS: 1 record

V2.2 (2024 年 5 月)

• Hologres V2.2 以降、hg_dump_script によって返されるテーブルプロパティは、CALL 構文ではなく WITH 構文で表示されます。これにより、CREATE TABLE ステートメントの利便性と可読性が向上します。詳細については、「概要」の「テーブルスキーマのクエリ」セクションをご参照ください。

• Hologres V2.2.7 以降、デフォルト値が 1 秒から 100 ミリ秒に変更されました。変更後、スロークエリログは 1 秒ではなく 100 ミリ秒以上かかる SQL ステートメントを記録します。SQL ステートメントには、INSERT、SELECT、UPDATE、DELETE ステートメントが含まれます。詳細については、「スロークエリログの取得と分析」をご参照ください。

• Hologres V2.2.9 以降、固定プランを使用したキーと値のペアのポイントクエリによって返される結果は、WHERE 句のプライマリキーに基づいて順序付けされません。

  固定プランによるポイントクエリの例

  CREATE TABLE test_t (id INT PRIMARY key, col INT);
  INSERT INTO test_t VALUES (1,1),(2,2),(3,3);
  
  -- Hologres V2.2.9 より前のバージョンでは、返される結果は WHERE 句のプライマリキー (id) に基づいて順序付けされます。
  SELECT * FROM test_t WHERE id IN (1,2,3);
  id | col 
  ----+----- 
  1 | 1 
  2 | 2 
  3 | 3
  
  -- Hologres V2.2.9 以降では、返される結果は WHERE 句のプライマリキー (id) に基づいて順序付けされません。各クエリによって返される結果のデータも、異なる順序で表示される場合があります。
  SELECT * FROM test_t WHERE id IN (1,2,3);
  id | col 
  ----+----- 
  3 | 3 
  1 | 1 
  2 | 2

V2.2 (2024 年 4 月)

• Hologres V2.2 以降、Hologres はデフォルトでサービスリンクロールを使用して MaxCompute 外部テーブルにアクセスします。V2.2 以降を購入またはアップグレードする際に、サービスリンクロールを作成し、必要な権限を付与してください。サービスリンクロールは、承認されたクロスサービスアクセスを可能にし、誤操作によるリスクを防ぎます。詳細については、「Hologres のサービスリンクロール」をご参照ください。

• Hologres V2.2 以降、デフォルトのオプティマイザーポリシーが exhaustive から exhaustive2 に変更され、ほとんどの場合でパフォーマンスが 20%～40% 向上します。left outer join クエリの場合、プランが最適でなくなり、メモリ使用量が増加する可能性があります。元に戻すには、set optimizer_join_order = 'exhaustive'; を実行して exhaustive に切り替えてください。

• Hologres V2.2 以降、固定プランを使用するプロセスのエンジンタイプの値が、スロークエリログで SDK から FixedQE に変更されました。これにより、スロークエリログとメトリクスでの名前の一貫性が確保されます。

• Hologres V2.2 以降、FE ノードへの接続数が 128 から 256 に増加しました。総接続数は 2 倍になります。詳細については、「インスタンス管理」をご参照ください。

• INSERT OVERWRITE と BSI 関数が一般提供開始となりました。

• Hologres V2.2 以降、SELECT hg_dump_script() ステートメントは、CALL 構文ではなく WITH 構文でテーブル作成プロパティを返します。この変更により、テーブル作成の利便性と可読性が向上します。詳細については、「テーブルスキーマの表示」をご参照ください。

V2.1 (2024 年 6 月)

Hologres V2.1.27 以降、VVR 8.0.7 以降を使用する Realtime Compute for Apache Flink を使用して Hologres バイナリログを消費する場合、JDBC モードは自動的に jdbc_fixed モードにアップグレードされます。JDBC モードのクエリと比較して、jdbc_fixed モードのクエリは接続を消費せず、クエリパフォーマンスは walsender の最大数に制限されません。jdbc_fixed モードの詳細については、「Hologres：リアルタイムデータウェアハウス」をご参照ください。JDBC モードの詳細については、「JDBC 経由での Binlog の消費」をご参照ください。

V2.1 (2024 年 3 月)

Realtime Compute for Apache Flink を使用して Hologres バイナリログを消費する場合、HoloHub モードはサポートされなくなり、'sdkMode'='holohub' 設定は無効になります。Java Database Connectivity (JDBC) モードのみがサポートされます。JDBC モードは HoloHub モードよりも安定しており、より多くのデータ型をサポートします。Hologres インスタンスを V2.1 にアップグレードする前に、以下のいずれかのソリューションを使用して Realtime Compute for Apache Flink のデプロイメントと Hologres インスタンスを確認し、Realtime Compute for Apache Flink のデプロイメントが期待どおりに実行できることを確認してください。詳細については、「JDBC 経由での Binlog の消費」をご参照ください。

• ソリューション 1：推奨。Realtime Compute for Apache Flink の VVR バージョンを 8.0.7 以降にアップグレードし、その後 Hologres インスタンスをアップグレードします。この場合、Realtime Compute for Apache Flink は自動的に HoloHub モードを JDBC モードに変更します。

• ソリューション 2：Realtime Compute for Apache Flink の VVR バージョンを 6.0.7 から 8.0.5 の範囲のバージョンにアップグレードし、Realtime Compute for Apache Flink のソーステーブルに 'sdkMode'='jdbc' 設定を追加し、デプロイメントを再起動します。Hologres インスタンスにログインするために使用されるユーザーアカウントに以下の権限セットのいずれかを付与します。デプロイメントが正常に実行されることを確認した後、Hologres インスタンスをアップグレードします。

  • Hologres インスタンスのスーパーユーザー権限

  • テーブル所有者の権限、CREATE DATABASE 権限、および Hologres インスタンスのレプリケーションロールの権限

• ソリューション 3：非推奨。Realtime Compute for Apache Flink の VVR バージョンを 8.0.6 にアップグレードし、その後 Hologres インスタンスをアップグレードします。この場合、Realtime Compute for Apache Flink は自動的に HoloHub モードを JDBC モードに変更します。VVR 8.0.6 を使用する Realtime Compute for Apache Flink には既知の欠陥があります。ディメンションテーブルに過剰な数のフィールドが含まれている場合、タイムアウトにより VVR ベースの Realtime Compute for Apache Flink のドラフトがデプロイに失敗します。詳細については、「概要」の「Hologres コネクタリリースノート」セクションをご参照ください。

• オプション。多数の VVR ベースの Realtime Compute for Apache Flink デプロイメントがある場合は、「Realtime Compute for Apache Flink または Blink を使用して Hologres バイナリログをリアルタイムで消費する」の指示に従って、デプロイメントとテーブルに関する情報を取得できます。

V2.1 (2024 年 2 月)

Hologres V2.1.19 では、DECIMAL 型のデータの乗算と除算が修正されました。V2.1.19 より前のバージョンでは、DECIMAL 型のデータの基本操作で最大 18 の小数点以下の桁数がサポートされていました。乗算または除算後の計算結果が 18 桁を超える場合、データは計算前に切り捨てられ、結果として計算結果が無効になりました。

例えば、2 つの 10 進数値に対して乗算操作が実行されます。2 つの 10 進数値の乗算結果の小数点前後の合計桁数 (precision_ans) と小数点以下の桁数 (scale_ans) は、次の数式を使用して計算されます：

precision_ans = precision_l + precision_r
scale_ans  = scale_l + scale_r

scale_ans の値が 18 より大きい場合、小数点以下 18 桁のみが保持されます。乗算に使用される 10 進数値は、次のルールに基づいて指定された小数点以下の桁数に切り捨てられます：

• scale_l ≤ 9 の場合、関連する 10 進数値は切り捨てられず、乗算操作での 10 進数値の小数点以下の桁数は scale_l です。

• scale_l > 9 の場合、関連する 10 進数値は max(9,18-scale_r) によって返される小数点以下の桁数に切り捨てられます。

• scale_r ≤ 9 の場合、関連する 10 進数値は切り捨てられず、乗算操作での 10 進数値の小数点以下の桁数は scale_r です。

• scale_r > 9 の場合、関連する 10 進数値は max(9,18-scale_l) によって返される小数点以下の桁数に切り捨てられます。

以下のサンプルコードは例を提供します：

CREATE TABLE t (a DECIMAL(30,10), b DECIMAL(30,10));
INSERT INTO t VALUES (1.1111111111, 1.0000000000),(1.1111111112, 1.0000000000);
SELECT a, b , a*b FROM t;

• V2.1.19 より前のバージョンでは、乗数が 9 桁を超える有効な小数点以下の桁数を持つ場合、乗数は指定された小数点以下の桁数に切り捨てられ、精度に悪影響を及ぼし、結果として計算結果が無効になりました。

  -- Hologres での計算結果は無効です。
  1.1111111111, 1.0000000000,1.111111111000000000
  1.1111111112, 1.0000000000,1.111111111000000000
  
  -- PostgreSQL での計算結果は有効です。
  1.1111111111, 1.0000000000,1.111111111100000000
  1.1111111112, 1.0000000000,1.111111111200000000

• Hologres V2.1.19 以降では、この問題は修正されました。乗算操作は元の 10 進数値に対して実行され、その後、乗算結果は指定された小数点以下の桁数に切り捨てられます。これにより、結果の高い精度が保証されます。

  -- 計算結果は有効です。
  1.1111111111, 1.0000000000,1.111111111100000000
  1.1111111112, 1.0000000000,1.111111111200000000

V2.1 (2023 年 10 月)

特定の機能が最適化されました。

• Hologres V2.1.12 以降、固定プラン機能を使用して DECIMAL 型の列にデータを書き込む場合、精度が指定されておらず、ソースデータの精度が宛先列の精度よりも高い場合、Hologres は宛先列の精度に基づいてソースデータを丸めます。Hologres V2.1.11 以前では、Hologres は宛先列の精度に基づいてソースデータを切り捨てます。以下のステートメントは例を提供します。

  説明

  Hologres V2.1.12 以降では、固定プラン機能が使用されているかどうかに関わらず、プロセスは同じです。

  CREATE TABLE fixed_plan_decimal (col DECIMAL(3,2));
  
  -- Hologres V2.1.12 以降では、データ 2.56 が書き込まれます。V2.1.12 より前のバージョンでは、データ 2.55 が書き込まれます。
  INSERT INTO fixed_plan_decimal VALUES (2.555);
  
  -- すべての Hologres バージョンで、データ 2.55 が書き込まれます。
  INSERT INTO fixed_plan_decimal VALUES (2.554);

• データマップ、データリネージ、および伝送暗号化はベータ段階を完了し、一般提供が開始されました。

• Hologres Binlog を消費するための権限要件が更新され、ターゲットテーブルに対する読み取り権限のみが必要になりました。詳細については、「JDBC 経由での Binlog の消費」をご参照ください。

• Bulkload を使用して分散キーのない Hologres 内部テーブルにデータをインポートすると、インポートパフォーマンスが低下する可能性があります。

• Hologres V2.1 以降、CREATE TABLE WITH PROPERTY 構文がサポートされ、テーブルプロパティの設定が簡素化されました。詳細については、「CREATE TABLE」をご参照ください。

• Hologres V2.1 以降、DELETE および UPDATE 操作のコンパクションポリシーが変更され、タグ付けされたファイルを速やかに回収するようになりました。これにより、頻繁に DELETE/UPDATE 操作が行われる列指向テーブルのストレージが削減され、クエリパフォーマンスが向上する可能性があります。V2.1 にアップグレードした後、履歴の小さいファイルのバックグラウンドコンパクションは、かなりの CPU を消費し、ファイル量によっては 10 分以上、あるいは数時間かかる場合があります。

• Hologres V2.1 以降、INSERT INTO <table_name> ON CONFLICT(<col_name>,...) DO 構文の CONFLICT で指定されたすべての列がプライマリキー列であるかどうかをチェックするメカニズムが追加されました。いずれかの列がプライマリキー列でない場合、SQL ステートメントの実行は失敗します。詳細については、「INSERT ON CONFLICT (UPSERT)」をご参照ください。

• Hologres V2.1 以降、dlf_fdw 拡張機能は、外部テーブルを使用してデータレイクにアクセスするためにデフォルトで作成されます。dlf_fdw 拡張機能を手動で作成する必要はありません。外部サーバーを作成する際に dlf_region パラメーターを指定する必要はありません。dlf_endpoint、oss_endpoint、および dlf_catalog パラメーターのみを指定する必要があります。dlf_endpoint および oss_endpoint パラメーターには、エラーを防ぐためのフォーマット検証が追加されました。フォーマット要件：

  • dlf_endpoint：dlf-share.<nation>-<region>.aliyuncs.com

  • oss_endpoint：

    • OSS バケット：oss-<nation>-<region>-internal.aliyuncs.com

    • OSS-HDFS バケット：oss-<nation>-<region>.oss-dls.aliyuncs.com

• 以下のキーワードは非予約キーワードとして使用されます：system_time、proctime、および dynamic。非予約キーワードを SQL ステートメントの列名として使用することはできず、エイリアスとしてのみ使用できます。非予約キーワードは AS の後に使用する必要があります。サンプルステートメント：

  -- Hologres V2.0 以前では、3 つのキーワードは SQL ステートメントの列名またはエイリアスとして使用できます。
  SELECT xxxx SYSTEM_TIME FROM t;
  
  SELECT xxxx AS SYSTEM_TIME FROM t;
  
  -- Hologres V2.1 以降では、3 つのキーワードは SQL ステートメントのエイリアスとしてのみ使用できます。
  SELECT xxxx AS SYSTEM_TIME FROM t;

V2.0 (2023 年 6 月)

特定の機能が最適化されました。

• Realtime Compute for Apache Flink を使用して Hologres バイナリログを消費する場合、JDBC モードがサポートされます。'sdkMode'='holohub' 設定で指定された HoloHub モードは段階的に廃止されます。JDBC モードは HoloHub モードよりも安定しており、より多くのデータ型をサポートします。Hologres インスタンスを V2.0 にアップグレードする前に、以下のいずれかのソリューションを使用して Realtime Compute for Apache Flink のデプロイメントと Hologres インスタンスを確認し、Realtime Compute for Apache Flink のデプロイメントが期待どおりに実行できることを確認してください。詳細については、「JDBC 経由での Binlog の消費」をご参照ください。

  • ソリューション 1：推奨。Realtime Compute for Apache Flink の VVR バージョンを 8.0.6 以降にアップグレードし、その後 Hologres インスタンスをアップグレードします。この場合、Realtime Compute for Apache Flink は自動的に HoloHub モードを JDBC モードに変更します。VVR 8.0.6 を使用する Realtime Compute for Apache Flink には既知の欠陥があります。ディメンションテーブルに過剰な数のフィールドが含まれている場合、タイムアウトにより VVR ベースの Realtime Compute for Apache Flink のドラフトがデプロイに失敗します。詳細については、「概要」の「Hologres コネクタリリースノート」セクションをご参照ください。Realtime Compute for Apache Flink の VVR バージョンを 8.0.7 にアップグレードすることを推奨します。

  • ソリューション 2：Realtime Compute for Apache Flink の VVR バージョンを 8.0.4 または 8.0.5 にアップグレードし、デプロイメントを再起動します。Hologres インスタンスにログインするために使用されるユーザーアカウントに以下の権限セットのいずれかを付与します。デプロイメントが正常に実行されることを確認した後、Hologres インスタンスをアップグレードします。

    • Hologres インスタンスのスーパーユーザー権限

    • テーブル所有者の権限、CREATE DATABASE 権限、および Hologres インスタンスのレプリケーションロールの権限

  • ソリューション 3：Realtime Compute for Apache Flink の VVR バージョンを 6.0.7 から 8.0.3 の範囲のバージョンにアップグレードし、その後 Hologres インスタンスをアップグレードします。この場合、Realtime Compute for Apache Flink は引き続き HoloHub モードを使用して Hologres バイナリログを消費します。

• 'sdkMode'='rpc' または 'rpcMode'='true' 設定で指定されたリモートプロシージャコール (RPC) モードは、Realtime Compute for Apache Flink のディメンションテーブルと結果テーブルではサポートされなくなりました。代わりに JDBC モードが使用されます。Hologres インスタンスを V2.0 にアップグレードする前に、以下の操作を実行して Realtime Compute for Apache Flink のデプロイメントと Hologres インスタンスを確認し、Realtime Compute for Apache Flink のデプロイメントが期待どおりに実行できることを確認してください。詳細については、「Hologres：リアルタイムデータウェアハウス」をご参照ください。

  • Realtime Compute for Apache Flink の VVR バージョンが 6.0.7 以降の場合、システムは自動的に RPC モードを JDBC モードに変更します。操作は不要です。

  • Realtime Compute for Apache Flink の VVR バージョンが 6.0.3 から 6.0.6 の場合、Realtime Compute for Apache Flink のデプロイメントで 'sdkMode'='rpc' 設定を 'sdkMode'='jdbc' に変更するか、'rpcMode'='true' 設定を 'rpcMode'='false' に変更します。

  • Realtime Compute for Apache Flink の VVR バージョンが 6.0.2 以前の場合、Realtime Compute for Apache Flink のデプロイメントで 'rpcMode'='true' 設定を 'rpcMode'='false' に変更します。

  • Hologres インスタンスへの接続が不十分な場合は、connectionPoolName パラメーターを設定して接続プール内の接続を共有することを推奨します。また、Realtime Compute for Apache Flink の VVR バージョンを 6.0.7 以降にアップグレードし、'sdkMode'='jdbc_fixed' 設定を使用することもできます。この場合、接続は占有されません。

  • RPC モードは、同じバッチ内の同じプライマリキーを持つデータを重複排除しません。JDBC モードは自動的にデータを重複排除します。ビジネスシナリオで完全なデータを保持する必要がある場合は、'jdbcWriteBatchSize'='1' 設定を使用して重複排除を防ぎます。

• Hologres V2.0 以降では、Blink を使用して Hologres 内のデータに対してリアルタイムのポイントクエリを実行したり、Hologres にデータを書き込んだりすることはできません。Hologres インスタンスをアップグレードする前に、Blink デプロイメントを Realtime Compute for Apache Flink に移行することを推奨します。

V2.0 (2023 年 4 月)

特定の機能が最適化されました。

• Hologres V2.0 以降では、セグメントフォーマットのデータを列指向ストレージモードで保存することはできません。セグメントフォーマットのデータを含む Hologres インスタンスは、V2.0 以降にアップグレードできません。hg_convert_segment_orc 関数を使用して、セグメントフォーマットの複数のテーブルを同時に Optimized Row Columnar (ORC) フォーマットのテーブルに変換できます。詳細については、「列指向テーブルのストレージフォーマットのアップグレード」をご参照ください。

• テーブルグループまたはインスタンスのシャード数に上限が課せられます。これにより、テーブルグループの誤用によるリソースの無駄遣いを防ぎます。詳細については、「テーブルグループとシャードの管理」をご参照ください。

• データは SDK モードではなく JDBC モードで DataHub に書き込まれます。JDBC モードは SDK モードよりも安定しており、より多くのデータ型をサポートします。

• デフォルトでは、バイナリログ拡張が設定されています。JDBC モードでバイナリログデータを消費する場合、バイナリログ拡張を作成する必要はありません。JDBC モードでバイナリログデータを消費する場合、使用できる walsender の最大数は 10 倍に増加します。32 CPU コアで構成されたインスタンスの場合、walsender の最大数は 200 から 2,000 に増加します。Walsender はスロットとしてカウントされます。詳細については、「JDBC 経由での Binlog の消費」をご参照ください。

• Hologres インスタンスをアップグレードした後、統計情報が収集されていないテーブルに対して自動分析機能が実行されます。このプロセスは CPU リソースを消費し、統計情報が収集されていないテーブルの数によっては、数分から数時間かかる場合があります。

• バックアップと復元機能および階層型ストレージ機能のパブリックプレビューが完了し、本番環境で使用できるようになりました。

• 共有レベルのレプリケーション機能のパブリックプレビューが完了し、本番環境で使用できるようになりました。詳細については、「高スループットのためのシャードレベルレプリケーション」をご参照ください。

• テーブルプロパティを指定するパラメーターが標準化されました。列名に大文字が含まれる場合にテーブルプロパティを設定するために使用される構文が変更されます。詳細については、「CREATE TABLE」をご参照ください。bitmap_columns プロパティでは値 auto はサポートされていません。この変更は既存のテーブルの使用には影響しません。

• HG_CREATE_TABLE_LIKE 関数は、作成されたインデックス、SERIAL データ型の列、および proxima ベクトルインデックスが作成された列を継承できます。

V1.3 (2023 年 6 月)

• Hologres V1.3.53 以降では、レプリカ数はワーカー数以下でなければなりません。詳細については、「高スループットのためのシャードレベルレプリケーション (ベータ)」をご参照ください。

• Avg 関数の計算結果が最適化されました。V1.3 より前の Hologres バージョンでは、Avg 関数は最大 6 桁の小数点以下の計算結果を返します。計算結果に 6 桁を超える小数点以下の桁が含まれる場合、計算結果は切り捨てられます。Hologres V1.3 以降では、Avg 関数は完全な小数点以下の桁を持つ計算結果を返します。

• DECIMAL 型から変換された TEXT 型の値が最適化されました。V1.3.46 より前の Hologres バージョンでは、DECIMAL 型から変換された TEXT 型の値は科学表記法フォーマットで表示されます。Hologres V1.3.46 以降では、DECIMAL 型から変換された TEXT 型の値は直接表示されます。サンプル SQL ステートメント：

  CREATE TABLE t (a INT, b DECIMAL(38,10));
  INSERT INTO t VALUES (1,1);
  INSERT INTO t VALUES (1,0);
  SELECT a,b,b::text FROM t;
  -- Hologres V1.3.46 以降では、次の結果が返されます：
  a	|  b	        |b
  --+-------------+------
  1 |0.0000000000	|0.0000000000
  1 |1.0000000000	|1.0000000000
  
  -- V1.3.46 より前の Hologres バージョンでは、次の結果が返されます：
  a	|  b	        |b
  --+-------------+------
  1 |0.0000000000	|0.E-10
  1 |1.0000000000	|1.0000000000

2023 年 2 月にリリースされた Hologres V1.3 のデフォルトの動作変更

特定の機能が最適化されました。

Hologres V1.3.36 以降では、スキーマレベル権限モデル (SLPM) を使用してスキーマをまたいでビューを作成できます。詳細については、「SLPM の使用」をご参照ください。

V1.3 (2023 年 1 月)

特定の機能が最適化されました。

• Hologres V2.0 以降では、セグメントフォーマットのテーブルはサポートされなくなります。Hologres V1.3.35 以降では、セグメントフォーマットの複数のテーブルを同時に ORC フォーマットのテーブルに変換するステートメントが提供されます。この変換により、既存のテーブルのデータ移行が容易になります。詳細については、「列指向テーブルのストレージフォーマットのアップグレード」をご参照ください。セグメントフォーマットのデータを含む Hologres インスタンスは、以降のバージョンにアップグレードできません。

• Hologres V1.3.35 以降では、固定プラン機能のより多くの GUC (Grand Unified Configuration) パラメーターがデフォルトで on に設定されます。これにより、システムの使いやすさとパフォーマンスが向上します。詳細については、「固定プランによる SQL 実行の高速化」をご参照ください。

V1.3 (2022 年 12 月)

特定の機能が最適化されました。

• 2022 年 12 月 26 日以降、Alibaba Cloud は新しいインスタンス (バックアップまたは復元機能を使用して作成されたインスタンスを含む) に対して VPC エンドポイントを提供しなくなります。より安全な VPC エンドポイントを指定できます。指定した VPC エンドポイントは、Hologres インスタンスを購入する際に選択した VPC にのみ接続されます。これにより、セキュリティと隔離が向上します。既存のインスタンスは影響を受けません。元の VPC エンドポイントを無効にし、代わりに VPC エンドポイントを指定することを推奨します。

• Hologres V1.3.31 以降では、デフォルトで Hologres のデータを暗号化し、MaxCompute から暗号化されたデータをクエリできます。追加の設定やチケットの送信は不要です。詳細については、「保存データの暗号化」および「暗号化された MaxCompute データのクエリ」をご参照ください。

V1.3 (2022 年 11 月)

V1.3 (2022 年 10 月)

V1.3 (2022 年 9 月)

V1.3 (2022 年 7 月)

V1.1 (2022 年 7 月)

V1.1 (2022 年 4 月)

メモリ使用量が最適化されました。

Hologres V1.1.53 以降では、メモリ使用量が最適化され、バックエンドの O&M メトリックがより効率的に報告されるようになり、コンピューティングのためにより多くのメモリが解放されます。ビジネス要件に基づいて V1.1.53 にアップグレードしてください。

V1.1 (2022 年 3 月)

固定プランを使用して開始されたポイントクエリのパフォーマンスが最適化されました。

Hologres V1.1.49 以降では、固定プランを使用して開始されたポイントクエリのパフォーマンスが最適化されています。大量のデータを含むポイントクエリでは、スループットが 30% 以上向上します。ビジネス要件に基づいて、Hologres インスタンスのバージョンを V1.1.49 以降に更新できます。固定プランの詳細については、「固定プランによる SQL 実行の高速化」をご参照ください。

V1.1 (2022 年 3 月)

子テーブルを親テーブルにアタッチする際にプロパティが検証されます。

Hologres V1.1.42 以降では、子テーブルを親テーブルにアタッチするリクエストを開始した後、子テーブルと親テーブルのプロパティが厳密に検証されます。子テーブルのプロパティが親テーブルのプロパティと一致しない場合、エラーが報告され、アタッチ操作は失敗します。システムが検証するプロパティには、プライマリキー、インデックス、および NOT NULL 制約が含まれます。子テーブルを作成する前に、子テーブルのプロパティが親テーブルのプロパティと一致していることを確認してください。詳細については、「CREATE PARTITION TABLE」をご参照ください。

-- この例では、以下のデータ定義言語 (DDL) ステートメントが実行され、親テーブルと子テーブルが作成されます。
BEGIN;
CREATE TABLE public.hologres_parent(
  a INT,
  b text NOT NULL,
  c timestamptz NOT NULL,
  ds text,
  PRIMARY KEY(a,ds)
)
 PARTITION BY LIST(ds);
CALL set_table_property('public.hologres_parent', 'orientation', 'column');
CALL set_table_property('public.hologres_parent', 'distribution_key', 'a');
CALL set_table_property('public.hologres_parent', 'clustering_key', 'b');
CALL set_table_property('public.hologres_parent', 'event_time_column', 'c');

CREATE TABLE public.hologres_child PARTITION OF public.hologres_parent 
FOR VALUES IN('20201103');

COMMIT;

-- 一時的な子パーティションテーブルを作成します。
BEGIN;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS public.tmp_hologres_child(
  a INT,
  b text NOT NULL,
  c timestamptz NOT NULL,
  ds text,
  PRIMARY KEY (a,ds)
);
CALL set_table_property('public.tmp_hologres_child', 'orientation', 'column');
CALL set_table_property('public.tmp_hologres_child', 'distribution_key', 'a');
CALL set_table_property('public.tmp_hologres_child', 'clustering_key', 'a,b');
CALL set_table_property('public.tmp_hologres_child', 'event_time_column', 'c');
COMMIT;

-- 外部テーブルから一時的な子パーティションテーブルにデータをインポートします。
INSERT INTO public.tmp_hologres_child SELECT * FROM foreign_table WHERE ds='20201103';

-- 元の子パーティションテーブルをドロップし、一時的な子パーティションテーブルを親テーブルに関連付けます。
BEGIN;
DROP TABLE IF EXISTS  public.hologres_child;
ALTER TABLE public.tmp_hologres_child RENAME TO hologres_child;
ALTER TABLE public.hologres_parent ATTACH PARTITION public.hologres_child
FOR VALUES IN ('20201103');
COMMIT ;

-- エラーの原因。
ERROR: 
partition index hologres_child's immutable properties(e.g. clustering_key, event_time_column) is consistent with parent.  
Hint: create partition with [create table ... partition of ...] to be consistent with parent.                

V1.1 (2021 年 12 月)

新しい Hologres インスタンスのパブリックエンドポイントはデフォルトで無効になっています。

データアクセス制御のセキュリティ要件を満たすため、2021 年 12 月 7 日 00:00:00 から、新しい Hologres インスタンスのパブリックエンドポイントは自動的に無効になり、デフォルトではインターネットアクセス機能は提供されません。パブリックエンドポイントを使用して Hologres インスタンスに接続したい場合は、Hologres コンソールでパブリックエンドポイントを有効にできます。

V1.1 (2021 年 11 月)

コンピューティングに使用される最大メモリは、ノードあたり 20 GB に制限されなくなりました。

V1.1 (2021 年 10 月)

• デフォルトで、自動分析機能が有効になっています。

  V0.10 で導入され、本番環境で実績のある自動分析は、V1.1 の新しいインスタンスではデフォルトで有効になっています。アップグレードされたインスタンスは既存の設定を保持します。V1.1 ではパラメーター名も変更されています：

  元のパラメーター名	新しいパラメーター名	デフォルト値
  hg_experimental_enable_start_auto_analyze_worker	hg_enable_start_auto_analyze_worker	on

  自動分析機能の使用方法の詳細については、「ANALYZE と AUTO ANALYZE」をご参照ください。

• テーブルグループに関連する関数の名前が変更されました。

  V0.10 で導入され、本番環境で実績のあるリシャーディング機能は、V1.1 でテーブルグループ関数名が変更されました：

  元の関数名	新しい関数名
  hg_update_table_shard_count('table_name','table_group_name')	hg_move_table_to_table_group('table_name','table_group_name')

  • リシャーディング機能の使用方法の詳細については、「テーブルグループとシャードの管理」をご参照ください。

  • テーブルグループの使用方法の詳細については、「テーブルグループ設定のベストプラクティス」をご参照ください。

• Hologres での MaxCompute 外部テーブルへの高速アクセスのためのエンジンが変更されました。

  V0.10 で導入された新しい MaxCompute 外部テーブルエンジンは、パフォーマンスを 30% 以上向上させます。V1.1 では、このエンジンが新しいインスタンスのデフォルトになります。アップグレードされたインスタンスは既存のエンジンを保持します。パラメーター名も変更されています：

  元のパラメーター名	新しいパラメーター名	備考
  hg_experimental_enable_access_odps_orc_via_holo	hg_enable_access_odps_orc_via_holo	デフォルト値：on。
  hg_experimental_foreign_table_executor_max_dop	hg_foreign_table_executor_max_dop	デフォルト値はインスタンスの CPU コア数に変更されました。最大値は 128 です。
  なし	hg_foreign_table_executor_dml_max_dop	このパラメーターは Hologres V1.1 で追加されました。デフォルト値は 32 です。このパラメーターは外部テーブルに関連する DML ステートメントに適用されます。
  hg_experimental_foreign_table_split_size	hg_foreign_table_split_size	デフォルト値：64。単位：MB。
  hg_experimental_foreign_table_max_partition_limit	hg_foreign_table_max_partition_limit	デフォルト値は 512 です。この値は、クエリで最大 512 のパーティションをスキャンできることを示します。
  hg_experimental_enable_write_maxcompute	なし	Hologres V1.1 では、デフォルト値は on です。値 on は、データを MaxCompute に書き戻すことができることを示します。詳細については、「MaxCompute へのデータのエクスポート」をご参照ください。

  パラメーターの詳細については、「MaxCompute クエリの高速化」をご参照ください。

• pg_stat_activity テーブルは、すべてのフロントエンドノードのアクティブな接続のステータスを記録します。

  V1.1 より前のバージョンでは、pg_stat_activity は単一の FE ノードのアクティブな接続のみを記録します。V1.1 では、すべての FE ノードをカバーします。pg_stat_activity テーブルを使用してアクティブなクエリを管理する方法の詳細については、「クエリの管理」をご参照ください。

• 接続管理メカニズムが調整されました。

  Hologres V1.1 以降では、スーパーユーザー用に接続が予約され、HoloWeb 接続プールのロジックが最適化されています。スーパーユーザーは、接続制限を超えた場合に HoloWeb を使用して接続を管理または解放できます。詳細については、「接続の管理」をご参照ください。

• idle_in_transaction_session_timeout パラメーターのデフォルト値が変更されました。

  idle_in_transaction_session_timeout パラメーターは、アイドル状態のトランザクションのタイムアウトを指定します。この設定がないと、タイムアウトしたトランザクションはロールバックされず、デッドロックのリスクがあります。V1.1 では、idle_in_transaction_session_timeout のデフォルトは 10 分です。詳細については、「クエリの管理」をご参照ください。