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Serverless型執行個體使用指南

更新時間：
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產品

本文為您介紹如何購買與使用Hologres Serverless型執行個體。

使用限制

  • Serverless型執行個體支援地區和可用性區域如下：

    地區

    可用性區域

    華東1（杭州）

    可用性區域J、K

    華東2（上海）

    可用性區域E、L

    華南1（深圳）

    可用性區域F、D

    華北2（北京）

    可用性區域I、L

    中國（香港）

    可用性區域B、D

    新加坡

    可用性區域A、C

  • 每個阿里雲帳號在每個地區下只支援建立1個Serverless型執行個體。

功能介紹

Serverless型執行個體的功能如下（與計算群組型和通用型執行個體對比）：

  • 每個Serverless型執行個體的可用計算資源量上限（Quota）為512 CU，仍支援SQL層級設定可用的資源量。詳情請參見Serverless Computing使用指南。

  • Serverless型執行個體的全部讀寫請求都使用Serverless Computing資源執行，不支援手動設定hg_computing_resource參數。

  • Serverless型執行個體不支援查詢隊列Query Queue，所有請求均遵循Serverless Computing的資源申請規則和排隊規則。

  • Serverless型執行個體支援的最大串連數是256個，詳情請參見串連數管理。

  • Serverless型執行個體在儲存上的預設Shard數是16，執行個體內所有Table Group的總Shard數上限為128，不建議設定較大Shard數。詳情請參見Shard數管理。

Serverless型執行個體不支援的功能如下：

Serverless型執行個體與其他產品對接情況如下：

  • Flink：不支援做Flink的源表。支援做Flink的維表和結果表，但由於Serverless型執行個體不支援Fixed Plan，會自動使用HQE執行，存在效能損失，建議充分測試後使用。

  • DataWorksData Integration：由於Serverless型執行個體不支援Fixed Plan，DataWorksData Integration的匯入任務會自動使用HQE執行，存在效能損失，建議充分測試後使用。

  • PAI-Rec：由於Serverless型執行個體不支援向量計算，不支援Fixed Plan，建議使用計算群組型執行個體對接PAI-Rec推薦系統。

Serverless型執行個體建立

  1. 單擊購買頁或登入Hologres管理主控台，單擊左側導覽列的實例清單，在執行個體列表頁單擊新增引擎實例。

  2. 購買頁配置如下：

    配置項

    配置值

    商品類型

    獨享執行個體（隨用隨付）

    地區

    目標地區（Serverless型執行個體支援的地區）。

    執行個體類型

    Serverless型

    可用性區域

    目標可用性區域。

    Virtual Private Cloud

    選擇您所建立的專用網路和交換器。具體操作請參見專用網路與交換器。

    專用網路交換器

    執行個體名稱

    自訂命名。

    服務關聯角色

    已建立。如果是首次購買Hologres執行個體，需在購買頁底部單擊建立服務關聯角色。

    資源群組

    預設資源群組。您也可以選擇建立其他資源群組。

  3. 完成配置後，單擊立即購買。

  4. 在確認訂單頁面，單擊立即開通。

    Severless型執行個體將在數分鐘內建立完成。

Serverless型執行個體營運

自動停機

對於Serverless型執行個體，如果連續30天沒有資料寫入或資料查詢請求，執行個體會在第31天自動停機。您可以通過以下步驟查看當前執行個體距自動停機的剩餘時間：

  1. 登入Hologres管理主控台。

  2. 單擊左側導覽列的實例清單。

  3. 單擊目標Serverless型執行個體。在執行個體詳情頁的基礎資訊中進行查看。

在停機狀態下，執行個體的儲存資料保留，仍會隨用隨付。執行個體的計算服務暫停，不會產生費用。如需重新啟用計算服務，只需在實例清單頁面中，單擊目標執行個體所在運行狀態列的恢復操作即可。

執行個體版本升級

對於Serverless型執行個體，為提升執行個體的穩定性和與Serverless Computing資源集區間的相容性，Hologres可能在您的可維護時間視窗內，自動將您的執行個體升級至最新穩定版本。除後台自動升級外，您可以自助升級至最新穩定版本。

Serverless型執行個體版本升級均採用熱升級方案，升級所帶來的影響詳情請參見升級方式。

監控指標

Serverless型執行個體支援絕大部分的監控指標，詳情請參見Hologres管控台的監控指標。僅有部分不支援的功能沒有對應的指標，例如Fixed Plan、低頻訪問儲存以及Binlog消費等。

您可正常查看Serverless型執行個體的監控指標，並配置相應監控警示。

Serverless型執行個體使用

Serverless型執行個體的使用方式與計算群組型執行個體、通用型執行個體一致。您可以正常串連執行個體並執行請求。

本樣本以GitHub公開事件數目據為例，為您示範Serverless型執行個體的使用方法。步驟如下：

  1. 建立Serverless型執行個體。

  2. 建立資料庫。

  3. 一鍵匯入公用資料集或手動建立SQL查詢建立MaxCompute外表並匯入，命令如下：

    -- 建立schema用於建立外部表格
CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS hologres_foreign_dataset_github_event;

-- 建立schema用於建立內表並匯入資料
CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS hologres_dataset_github_event;

-- 建立外部表格
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS hologres_foreign_dataset_github_event.dwd_github_events_odps;

IMPORT FOREIGN SCHEMA "bigdata_public_dataset#github_events" LIMIT TO
(
    dwd_github_events_odps
) 
FROM SERVER odps_server INTO hologres_foreign_dataset_github_event OPTIONS(if_table_exist 'error',if_unsupported_type 'error');

-- 建立內表
DROP TABLE IF EXISTS hologres_dataset_github_event.hologres_github_event;
BEGIN;
CREATE TABLE hologres_dataset_github_event.hologres_github_event (
    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('hologres_dataset_github_event.hologres_github_event', 'distribution_key', 'id');
CALL set_table_property('hologres_dataset_github_event.hologres_github_event', 'event_time_column', 'created_at');
CALL set_table_property('hologres_dataset_github_event.hologres_github_event', 'clustering_key', 'created_at');

COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.id IS '事件ID';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.actor_id IS '事件發起人ID';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.actor_login IS '事件發起人登入名稱';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.repo_id IS 'repoID';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.repo_name IS 'repo名稱';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.org_id IS 'repo所屬組織ID';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.org_login IS 'repo所屬組織名稱';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.type IS '事件類型';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.created_at IS '事件發生時間';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.action IS '事件行為';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.iss_or_pr_id IS 'issue/pull_request ID';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.number IS 'issue/pull_request 序號';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.comment_id IS 'comment（評論）ID';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.commit_id IS '提交記錄ID';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.member_id IS '成員ID';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.rev_or_push_or_rel_id IS 'review/push/release ID';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.ref IS '建立/刪除的資源名稱';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.ref_type IS '建立/刪除的資源類型';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.state IS 'issue/pull_request/pull_request_review的狀態';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.author_association IS 'actor與repo之間的關係';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.language IS '程式設計語言';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.merged IS '是否接受合并';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.merged_at IS '代碼合并時間';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.additions IS '代碼增加行數';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.deletions IS '代碼減少行數';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.changed_files IS 'pull request 改變檔案數量';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.push_size IS '提交數量';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.push_distinct_size IS '不同的提交數量';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.hr IS '事件發生所在小時，如00點23分，hr=00';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.month IS '事件發生所在月，如2015年10月，month=2015-10';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.year IS '事件發生所在年，如2015年，year=2015';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.ds IS '事件發生所在日，ds=yyyy-mm-dd';
COMMIT;

-- 匯入資料
SET hg_experimental_serverless_computing_required_cores = 192;
INSERT INTO hologres_dataset_github_event.hologres_github_event
SELECT
    *
FROM
    hologres_foreign_dataset_github_event.dwd_github_events_odps
WHERE
    ds BETWEEN (CURRENT_DATE - interval '365 day')::text AND (CURRENT_DATE - interval '1 day')::text;
RESET hg_computing_resource;

-- 更新表的統計資訊
ANALYZE hologres_dataset_github_event.hologres_github_event;

  4. 資料查詢

    例如查詢近一周最活躍（事件數目最多）的幾個專案。命令如下：

    SELECT
    repo_name,
    COUNT(*) AS events
FROM
    hologres_dataset_github_event.hologres_github_event
WHERE
    ds >= (CURRENT_DATE - INTERVAL '7 day')::text
GROUP BY
    repo_name
ORDER BY
    events DESC
LIMIT 5;
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