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    Hologres:最新情報

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    Hologres:最新情報

    最終更新日:Mar 13, 2026

    このトピックでは、Hologres の機能のリリース履歴について説明します。

    2026

    Hologres V4.1 (2026 年 1 月)

    実行エンジン

    • コアエンジン (QE v2) のアップグレード

      • Worker リソースは豊富でも Shard の分布がまばらなシナリオ向けに、QE v2 は内部並列化を最適化します。Shuffle のオーバーヘッドを追加することなく、CPU 集約的なオペレーター (JOIN や AGG など) の同時実行数を増やすことができます。

      • 実行計画では、フィルター条件、結合条件、再配布列、フィルター列など、より詳細なオペレーターの状態が提供されるようになりました。

    • インテリジェントなクエリ高速化 (HBO と書き換え)

      • Dynamic Table のクエリ書き換え: オプティマイザーは、単一テーブルのクエリ書き換えをサポートし、SQL 変更なしで、ベーステーブルからのクエリを事前計算済み Dynamic Table に自動的にリダイレクトして、ミリ秒レベルの応答を実現します。詳細については、「Dynamic Table のクエリ書き換え」をご参照ください。

      • HBO ルールの拡張： 適応型結合順序、適応型セグメント集約、および適応型ランタイムフィルターが導入されました。

      • 大規模クエリの強制チューニング： チューニングの可能性がある 20 秒を超えるクエリに対して、後続の実行では HBO プランが強制的に適用されます。実行計画にはチューニングステータスが示されます。

      • 関連項目: 増分更新でサポートされている関数, クエリパフォーマンスの最適化。

    • 高度なオペレーターとリアルタイム分析

      • 「UserId Encoding」をサポートしており、高カーディナリティの文字列 ID を整数 ID にマッピングし、Dynamic Table の増分計算を活用することにより、高速 UV 計算を実現します。詳しくは、「Dynamic Table および RoaringBitmaps を使用した UV 計算」をご参照ください。

      • ウィンドウ TopN は、ハッシュパーティショニングのシナリオで完全ソートからストリーミングソートに移行し、ピーク時のメモリプレッシャーを軽減します。

      • スキャンプロセス中の TopN フィルターは結果キャッシュを使用でき、スキャンのオーバーヘッドを削減します。

      • 行ストアテーブルのハイブリッド DML は、INSERT のサンプリングメカニズムを使用して Join 戦略を動的に決定し、大量のデータを小さなテーブルにインポートする際のパフォーマンスを向上させます。

    Lakehouse の緊密な統合

    • スキーマオンリードのための EXTERNAL_FILES

      • EXTERNAL_FILES 関数を使用すると、外部テーブルを作成せずに、標準 SQL を使用して OSS 上の Parquet または ORC ファイルを直接分析できます。また、コールドデータアーカイブおよびクロスプラットフォーム間のデータ交換のために、内部テーブルのデータを OSS に書き込むこともサポートしています。詳細については、「EXTERNAL_FILES 関数」をご参照ください。

    • MaxCompute ダイレクトリードの機能強化

      • 論理パーティションテーブルの読み取り時にパーティションプルーニングとクラスタリングキープルーニングをサポートし、I/O スキャン量を削減します。

      • MaxCompute の JSON データの型の読み取りをサポートします。詳細については、「共通テーブルパスを使用して MaxCompute にアクセスする」をご参照ください。

    • ニアリアルタイムインポート

      • 一時的な Stage ストレージに基づくニアリアルタイムインポートをサポートし、書き込みパフォーマンス、リソースオーバーヘッド、データ可視性のバランスを取ります。

    マルチモーダル検索と分析

    • 全文検索の強化: 中国語テキストの検索、あいまいログ検索、およびピンインベースの検索向けに、IK、Ngram、およびPinyin トークナイザーをサポートします。詳細については、「全文転置インデックス」をご参照ください。

    • ベクトル検索の機能強化: HGraph メモリ内インデックスは圧縮をサポートしており、わずか 5% のパフォーマンスのトレードオフでメモリを 50% 節約できます。HGraph は、インデックスファイルに列情報をアタッチすることをサポートしており、対象テーブルにクエリを実行することなく、インデックスから直接列の値を取得できます。詳細については、「HGraph インデックスガイド (推奨)」をご参照ください。

    エンタープライズグレードの運用とシステムの安定性

    • クエリスレッドプールの分離： クエリ実行ロジックは独立したスレッドプールに分離され、クエリ負荷、リアルタイム書き込み、ストレージエンジン制御リンク間の干渉を防ぎます。

    • アダプティブサーバーレス機能強化: 高負荷時、トラフィックは自動的にサーバーレスコンピューティングリソースプールに転送されます。詳細については、「アダプティブサーバーレスコンピューティング」をご参照ください。

    • SQL を使用した仮想ウェアハウスの切り替え: 標準 SQL コマンドを使用して、接続されている仮想ウェアハウスを切り替えます。詳細については、「仮想ウェアハウスへの接続」をご参照ください。

    • Rebuild の機能強化：テーブル構造の変更中の書き込みへの影響が 10 秒未満に短縮され、実行中もテーブルはクエリ可能なままです。詳細については、「REBUILD」をご参照ください。

    • ロック待機タイムアウト： hg_experimental_lock_wait_timeout_ms パラメーターにより、非 FixedQE 書き込みのロック待機タイムアウトをカスタマイズできます。

    • きめ細かなメモリ管理： 全文検索インデックスは、永続メモリの代わりに Block Cache を介してロードされます。最適化されたバッチ処理アルゴリズムとストリーミング ConcatRecordBatch のサポートにより、2 GB を超える Arrow 構造によって引き起こされるエラーに対処します。

    2025

    Hologres V4.0 (2025 年 9 月)

    AI と検索機能の強化

    • (ベータ) AI 関数： テキストや画像を含む非構造化データを検索および分析するための LLM 搭載の AI 関数。すべてのモデルは Hologres AI ノードで完全にホストされ、データセキュリティ、パフォーマンス、スケーラビリティ、コンプライアンスを確保します。ユースケースには、埋め込みモデルと Object Tables を使用したベクトルおよび全文検索、テキストと画像からのインサイト、自然言語フィルタリングと分類、感情分析、RAG プロセスのためのドキュメント解析などがあります。

    • (ベータ) HGraph ベクトル検索： 10 倍以上のパフォーマンス向上。スカラーデータとベクトルデータのハイブリッド検索をサポートします。ハイブリッドインメモリおよびオンディスクインデックスにより、VectorDBBench で 5% の QPS トレードオフでメモリ使用量を 80% 削減します。

    • (ベータ) 全文検索： キーワード、フレーズ、自然言語検索のための転置インデックスと組み込みトークナイザー。テキスト類似度のための BM25 スコアリングをサポートします。全文検索をベクトルデータまたはスカラーデータと組み合わせます。詳細については、「全文転置インデックス」をご参照ください。

    • (ベータ) グローバルセカンダリインデックス： 特徴量ストアや e コマースプラットフォーム向けの非プライマリキー列に対する効率的なポイントクエリ。詳細については、「グローバルセカンダリインデックスによるポイントクエリの高速化」をご参照ください。

    エンジンの機能強化

    • TopN シナリオでのデータクエリを高速化する TopN ランタイムフィルター。

    • (ベータ) 内部テーブルのタイムトラベル機能により、定義された期間内の任意の時点の履歴データをクエリできます。

    • (ベータ) 履歴ベースの最適化 (HBO)：低速クエリから実行詳細を収集し、クエリプランを分析して自動的に調整します。

    Dynamic Table

    • (ベータ) 処理済みデータを完全モードまたは増分モードで Paimon に書き戻すことをサポートします。Dynamic Table は、ウェアハウス間、レイクからウェアハウス、ウェアハウスからレイク、レイク間のユースケースでニアリアルタイムのデータ処理をサポートするようになりました。サーバーレスインスタンスと組み合わせることで、超低コストのデータレイク処理が可能になります。詳細については、「Dynamic tables」および「Hologres Serverless」をご参照ください。

    構文

    • QUALIFY 句をサポートし、ウィンドウ関数の結果をフィルタリングします。詳細については、「QUALIFY (ベータ)」をご参照ください。

    関数とエコシステム

    • ClickHouse 互換性：toDayOfMonth、toDayOfYear、toHour などの時間切り捨て関数をサポートし、extract(field from timestamp) と比較してパフォーマンスを 50% 向上させます。詳細については、「日付と時刻の関数」をご参照ください。

    サーバーレスと弾力性

    データレイク分析

    • (ベータ) MaxCompute データミラーリング： ゼロ ETL で MaxCompute から Hologres にデータをミラーリングします。パフォーマンスは Hologres 内部テーブルのクエリに似ています。

    Hologres V3.2 (2025 年 7 月)

    エンジンの機能強化

    • アダプティブCTE式の再利用またはインライン化をサポートしています。詳細については、「CTE再利用戦略の最適化」をご参照ください。

    • BETWEEN 式の計算を最適化します。

    Dynamic Table

    • 増分リフレッシュモードでは、ARRAY_AGG および STRING_AGG をサポートします。「ARRAY_AGG」、「STRING_AGG」を参照してください。

    • DataWorks データマップは、Dynamic Table のリネージ分析をサポートします。

    サービング機能の強化

    • Fixed Plan は、高QPS のポイントクエリと書き込みのための単純な式をより多くのシナリオでサポートします。詳細については、「Fixed Plan を使用した SQL 実行の高速化」をご参照ください。

    関数とエコシステムの拡張

    • ラムダ式と高階配列関数をサポートしています。詳細については、「LAMBDA 式と関連関数」をご参照ください。

    サーバーレス機能

    • サーバーレスコンピューティングは、内部テーブルと MaxCompute 外部テーブルを含む、暗号化されたテーブルの読み取りと書き込みをサポートします。詳細については、「サーバーレスコンピューティングガイド」をご参照ください。

    • 拡張クエリキューは、特定のテーブルに対するSQL リクエストを自動的にサーバーレスコンピューティングにルーティングします。詳細については、「クエリキュー」をご参照ください。

    データレイク分析機能

    • Paimon レイクテーブルのミラーリングにより、データレイクのクエリを高速化します。詳しくは、「データレイクテーブルのミラーリング」をご参照ください。

    • DLF 2.5 のメタデータ管理統合により、DLF REST API を介して Apache Paimon カタログをサポートします。詳細については、「DLF を使用した Paimon カタログへのアクセス」をご参照ください。

    • Apache Paimon カタログミラーリングは、ゼロ ETL を介してデータレイクデータをミラーリングされた内部テーブルに複製します。

    • タイムスタンプまたはタグを指定することによる Paimon テーブルのタイムトラベル。

    • Paimon テーブルの特定またはフォールバックブランチからのデータ読み取りをサポートします。

    • パーティションテーブルでの全表スキャンを無効にすることをサポートします。

    • 1 TB データセットでの TPC-H ベンチマーク：Paimon テーブルクエリの実行速度が 2 倍に向上。

    エコシステム機能の強化

    • バイナリログのトリミングと圧縮をサポートし、バイナリログ消費中の I/O を削減します。

    Hologres サーバーレスインスタンスの提供開始 (2025 年 7 月)

    (ベータ) Hologres サーバーレスインスタンスは、招待プレビューとして無料でご利用いただけます。クラウドネイティブなサーバーレスアーキテクチャに基づき、専用コンピューティングリソースやアイドル時の保持コストを必要とせずに、柔軟でスケーラブルなコンピューティングおよびストレージサービスを提供します。トライアルを申し込むには、[フォーム]にご記入ください。詳しくは、「サーバーレスインスタンス」をご参照ください。

    Hologres V3.1 (2025 年 4 月)

    Dynamic Table

    • 論理パーティションテーブルの動的パーティショニングをサポートし、パーティションテーブルの使用を簡素化します。

    • 自動更新モードを追加：データ鮮度を指定すると、エンジンが自動的に更新戦略を最適化します。

    • 増分更新は、2 つのデータストリームでの結合をサポートします。

    • 増分更新は、UV および PV シナリオでの増分計算のために RoaringBitmap をサポートします。

    • 完全更新モードは、低レイテンシー、OOM 確率の低減、動的リソース推定、および実行計画の調整を備えた適応実行 (ベータ) をサポートします。

    • 「CREATE DYNAMIC TABLE」および「インクリメンタル リフレッシュ」を参照してください。

    サーバーレス機能

    パフォーマンス最適化とクエリ機能

    • QEv2と軽量エンコーディングでの計算により、クエリエンジンを再構築。TPC-H 1 TBベンチマーク: 33%のパフォーマンス向上。「テスト結果」をご参照ください。

    • コストモデルに基づくエンジン適応最適化と自動集約計画プッシュダウンにより、JOIN データとレイテンシーを削減します。

    • JOIN フィールドの NOT NULL 属性の自動推論、NOT NULL 条件のプッシュダウン。GROUP BY 句の定数フィールドの自動削除。

    • クエリキャッシュ。詳細については、「クエリキャッシュ」をご参照ください。

    • hg_stats_missing ビューに autovacuum_enabled フィールドと reason フィールドが追加されました。詳細については、「HG_STATS_MISSING ビュー」をご参照ください。

    • 永続性の向上と、スキーマ変更 (RENAME、コールドストレージへの移行など) による不要なクリアの削減による AUTO ANALYZE の最適化。

    データ管理と書き込みの最適化

    • (ベータ版) 論理パーティションテーブルは、柔軟なメタデータとデータ管理を実現します。詳細については、「論理パーティションテーブル (ベータ版)」をご参照ください。

    • (ベータ) 事前計算用のストアド生成列。詳細については、「生成列」をご参照ください。

    • (ベータ) 軽量インデックス (分散キー、クラスタリングキー、セグメントキー) およびテーブル構造の変更用のリビルドツールです。詳細については、「REBUILD」をご参照ください。

    • プライマリーキーテーブルは、COPY 操作で列の部分更新をサポートします。固定のフロントエンド (FE) ノードを使用する場合、元の FE 接続数を消費しません。「COPY」をご参照ください。

    • 通常テーブルおよび論理パーティションテーブル向けのネイティブの INSERT OVERWRITE 構文。詳細については、「INSERT OVERWRITE」をご参照ください。

    • 関連情報については、「Hologres へのデータのバッチ書き込みのベストプラクティス」をご参照ください。

    関数とエコシステムの拡張

    エンタープライズレベルの機能

    • PostgreSQL プロトコル接続オプションのセキュリティトークン。JDBC または PSQL を介した RAM ロールログイン。

    • 誤って削除されたテーブルを回復するためのテーブルのゴミ箱。 詳細については、「テーブルのゴミ箱」をご参照ください。

    • 計算結果と TEXT 以外のフィールドタイプに対するデータマスキング。詳細については、「データマスキング」をご参照ください。

    データレイク分析機能

    • Quick BI、 Tableau、 Superset との外部データベース連携、および外部データベースのメタデータ更新間隔と ANALYZE/AUTO ANALYZE をサポートします。 詳細については、「ANALYZE と auto-analyze」をご参照ください。

    • INSERT INTO は Paimon プライマリキーテーブルと Iceberg テーブルに書き込みます。

    • (Beta) MaxCompute リモートクエリが C++ ネイティブ SDK を使用して 2.0 にアップグレードされました。詳細については、「MaxCompute アクセスの高速化」をご参照ください。

    • (ベータ) MaxCompute Delta テーブルの直接読み取り。 「Hologres から MaxCompute Delta テーブルにアクセスする」をご参照ください。

    • (ベータ) 動的にマスクされた MaxCompute データの直接読み取り。

    • スキーマ変更 (列の追加、列の削除、型の変更、順序の調整) 後の MaxCompute テーブルの直接読み取り。

    • DataWorks データ開発では、MaxCompute データを Hologres にワンクリックでマッピングおよびインポートできます。詳細については、「MaxCompute メタデータを Hologres にマッピングする」、「MaxCompute データを Hologres 内部テーブルに同期する」をご参照ください。

    2023

    Hologres V2.1 (2023 年 10 月)

    エンジンの機能強化

    O&M と安定性の向上

    • EXPLAIN ANALYZE の結果はスロークエリログに記録されます。詳細については、「スロークエリログの表示と分析」をご参照ください。

    • 固定プラン診断: メタデータウェアハウスに報告される affected_rows、result_rows、および result_bytes。詳細については、「固定プランを使用した SQL 実行の高速化」をご参照ください。

    • hg_relation_size 関数によるテーブルストレージサイズの詳細。詳細については、「テーブルストアドファンクション」をご参照ください。

    • プライマリ/セカンダリ インスタンスによる負荷分散と自動フェイルオーバー。詳細については、「JDBC ベースの負荷分散」をご参照ください。

    • インスタンス管理のための新しい OpenAPI 操作。詳細については、「API 概要」をご参照ください。

    エコシステム拡張

    動作の変更

    Hologres V2.0 (2023 年 4 月)

    エンジンの機能強化

    • Runtime Filter は、スキャン対象データおよび I/O オーバーヘッドを削減し、複数テーブル結合シナリオにおいて 20% 以上パフォーマンスが向上します。詳細については、「Runtime Filter」をご参照ください。

    • Lazy Create Fragment Instance メカニズムは、行制限のある大規模テーブルをクエリする際のパフォーマンスを向上させます。

    • EXPLAIN と EXPLAIN ANALYZE の表示フォーマットが最適化されました。詳細については、「EXPLAIN と EXPLAIN ANALYZE」をご参照ください。

    • 1 つのトランザクション内の複数の DML ステートメント。詳細については、「SQL トランザクション機能」をご参照ください。

    • 列の削除をサポートします。詳細については、「列の削除 (ベータ)」をご参照ください。

    • CREATE TABLE AS 構文。詳細については、「CREATE TABLE AS」をご参照ください。

    • バッチングなしでより高い書き込みスループットを実現するストリーミング COPY。『COPY』をご参照ください。

    • 列指向ストレージの JSONB 列のビットマップインデックス。詳細については、「列指向 JSONB」をご参照ください。

    • DATE 型をプライマリキーおよびパーティションキーとして使用し、しきい値（デフォルト値は 100）を超える IN 配列句に対するパーティションプルーニングを最適化します。詳細については、「CREATE PARTITION TABLE」をご参照ください。

    • 内部ストレージの最適化：

      • タブレットの遅延オープン：24 時間以上アイドル状態のテーブルのメモリを無効にし、オープンテーブル数がしきい値を超えた場合に LRU ポリシーを使用します。

      • スキーマストレージ管理のためのメタタブレットは、メモリオーバーヘッドを削減します。

      • 修復モードでの迅速な回復と論理的回復により、数万のパーティションの回復時間を 5 倍以上短縮します。

    • 新しい配列関数：array_max、array_min、array_contains、array_except、array_distinct、array_union。詳細については、「ARRAY 関数」をご参照ください。

    • HQE テーブル関数サポートフレームワークを再構築し、generate_series (INT、BIGINT、NUMERIC) をサポート。PQE 関数サポートフレームワークを再構築し、left、right、text::timestamp、timestamp::text などの関数をサポート。

    • max_by および min_by 集計関数です。MAX_BY、MIN_BY をご参照ください。

    • 関連ドキュメント： Hologres 関数のリリースノート。

    O&M と安定性の向上

    • hg_stat_activity ビューには、実行ステージ、エンジンタイプ、リソース使用量、ロックなどのランタイム診断情報が含まれます。詳細については、「hg_stat_activity ビューのクエリ」をご参照ください。

    • 高可用性、負荷分散、および高スループットを実現するためのシャードレベルのレプリカです。詳細については、「シングルインスタンスのシャードレベルレプリカ」をご参照ください。

    • 外部テーブル、レイクハウスアクセラレーションクラスター、および増分パーティションテーブルデータのための分散自動分析。

    • 単一テーブルストレージ暗号化。詳細については、「テーブルレベルのストレージ暗号化設定」をご参照ください。

    • DataWorks でのクロスエンジンリネージ分析によるデータリネージ。詳細については、「データリネージ」をご参照ください。

    エコシステム拡張

    動作の変更

    2022

    Hologres V1.3 (2022 年 7 月)

    エンジンの機能強化

    • (ベータ) リアルタイム集約シナリオのためのリアルタイムマテリアライズドビュー。詳細については、「SQL でマテリアライズドビューを管理する」をご参照ください。

    • クエリ統計とデータ圧縮を改善するための JSONB 列指向ストレージの最適化。詳細については、「JSON および JSONB 型」をご参照ください。

    • パーティションサブテーブルの自動作成および削除のための動的なパーティション管理。詳細については、「CREATE PARTITION TABLE」をご参照ください。

    • UNIQ 高精度の重複排除機能により、効率が向上し、メモリ使用量が削減されます。詳細については、「クエリのパフォーマンスを最適化する」をご参照ください。

    • FixedPlan INSERT はパーティション化された親テーブルに直接書き込みます。詳細については、「Fixed Plan で SQL 実行を高速化する」をご参照ください。

    • 集約式 (string_agg()、array_agg()) によるフィルタリング。

    • RowType サポート（row() および row_to_json() を使用）。詳細については、「JSON 関数」をご参照ください。

    • スキーマの変更。「ALTER TABLE」をご参照ください。

    • WITH 式のパフォーマンスを向上させるための CTE 再利用オペレーター。

    • MaxCompute 3層モデル (project.schema.table) の読み取り。「CREATE FOREIGN TABLE」、「IMPORT FOREIGN SCHEMA」をご参照ください。

    • MaxCompute トランザクションテーブルの読み取り/書き込み、スキーマ進化テーブルの読み取り、および配列/日付型の書き戻し。詳細については、「外部テーブルを使用して MaxCompute データのクエリを高速化する」、「MaxCompute へのエクスポート」をご参照ください。

    O&M と安定性の向上

    エコシステム拡張

    • プロダクショングレードの PostGIS 拡張です。PostGIS 空間関数をご参照ください。

    • Oracle 拡張パッケージ。詳細については、「Oracle 互換関数」をご参照ください。

    • DLF を介した Hudi および Delta フォーマットの外部テーブル。DLF を介した CSV、Parquet、SequenceFile、および ORC データの OSS 外部テーブルへの書き込み。詳細については、「OSS データレイクアクセラレーション」をご参照ください。

    • Tableau 互換性テスト (TDVT) で 99% 以上の合格率。

    動作の変更

    詳細については、「デフォルトの動作変更に関する注意」をご参照ください。

    2021

    Hologres V1.1 (2021 年 10 月)

    O&M の改善

    エンジンの機能強化

    • ポイントクエリおよび OLAP 用の行列表ハイブリッドストレージを、単一のデータコピーで実現します。詳細については、「CREATE TABLE」をご参照ください。

    • (ベータ) リアルタイムデータのための JDBC Binlog 消費。詳細については、「JDBC を使用した Hologres バイナリロギングの消費」をご参照ください。

    • 動的 Binlog 構成変更。詳細については、「Hologres バイナリロギングのサブスクライブ」をご参照ください。

    • 列の名前変更。「ALTER TABLE」を参照してください。

    • (ベータ) 高速化された JSON クエリのための JSONB インデックス。詳細については、「JSON および JSONB 型」をご参照ください。

    • キャッシュと圧縮による最適化されたメタデータ管理。

    エコシステムの強化

    セキュリティの強化

    動作の変更

    • 自動分析はデフォルトで有効になっています。

    • 新しい MaxCompute エンジンはデフォルトで有効になっています。

    • 再シャーディング機能はベータ版を完了し、関数名が更新されました。

    • 詳細については、「デフォルトの動作の変更」をご参照ください。

    Hologres V0.10 (2021 年 5 月)

    エンジンの機能強化

    外部テーブルクエリ機能

    パフォーマンスの最適化

    • ポイントクエリスループット：行ストアが 100% 増加、列ストアが 30% 増加。

    • 更新/削除パフォーマンスが 30% 向上しました。

    • クエリプランキャッシュを最適化しました。

    エンタープライズレベルの O&M とセキュリティ

    Hologres V0.9 (2021 年 1 月)

    エンジンの機能強化

    • 新しいデータ型： JSON、JSONB、interval、timetz、time、inet、money、name、uuid、oid、bytea、bit、varbit。詳細については、「データ型サマリー」をご参照ください。

    • 新しい関数： array_length、array_positions、pg_relation_size、pg_database_size。詳細については、「配列関数」、「テーブルストアドファンクション」をご参照ください。

    • SQL を使用した MaxCompute へのエクスポート。詳細については、「MaxCompute へのエクスポート」をご参照ください。

    • (ベータ) Hologres Binlog サブスクリプション。詳細については、「Hologres バイナリロギングのサブスクライブ」をご参照ください。

    • 自動辞書エンコーディングによる動的ビットマップ索引および辞書エンコーディングの変更。「ALTER TABLE」をご参照ください。

    • バッチ同期および高 QPS ポイントクエリ用の Hologres クライアントライブラリ。 詳細については、「Holo Client」をご参照ください。

    • 最適化された JDBC 書き込みパイプラインとクエリオプティマイザー。

    • Tableau Server と Superset との BI 接続性の改善。

    セキュリティの強化

    2020

    Hologres V0.8 (2020 年 10 月)

    エンジンの機能強化

    • 内部テーブル、外部テーブル、または他のビューに基づくビューには、CREATE VIEW を使用します。詳細については、「VIEW」をご参照ください。

    • 新しいデータ型：SERIAL、DATE、TIMESTAMP、VARCHAR(n)、CHAR(n)。MaxCompute 外部テーブルの配列型マッピング。詳細については、「データ型サマリー」をご参照ください。

    • INSERT ON CONFLICT は、プライマリキーの構成に基づくアップサート操作用の構文です。詳細については、「INSERT ON CONFLICT（アップサート）」をご参照ください。

    • TRUNCATE サポート。

    • (ベータ) 大規模データセットのベクトル検索のための Proxima ベクトル検索エンジン。詳細については、「Proxima ベクトルコンピューティング」をご参照ください。

    セキュリティの強化

    • 設定可能なポリシーによる機密情報のデータマスキング。詳細については、「データマスキング」をご参照ください。

    • カスタムメトリックとワンクリックアラートのための CloudMonitor 統合。

    MaxCompute 外部テーブルクエリの制約

    • スキャンあたりの最大パーティション数：512 (以前のバージョンの 50 から増加)。

    • クエリあたりの最大基盤データ：200 GB (以前のバージョンの 100 GB から増加)。

    • 詳細については、「制約と制限」をご参照ください。