2026阿里云国际版Hologres实时数仓实战教程：开通、psql连接、建表查询与CU计费成本测算

Meta Description: 阿里云国际版 Hologres 实时数仓实战教程：HSAP 定位与能替代哪些开源组件、计算/存储/网络三类计费项拆解、新加坡/香港/东京/硅谷等八地域真实单价表（1 CU = 1核4G）、32/64/128 CU 逐档月成本测算、包年包月 vs 按量计费价差实测、控制台购买九步、psql 连接与 HoloWeb 建库建表、MaxCompute 外部表加速，以及八条省钱动作与十问 FAQ。

> 关键词：阿里云国际版Hologres、Hologres教程、实时数仓、HSAP、Hologres价格、Hologres计费、CU计费、MaxCompute加速、Flink实时写入、PostgreSQL兼容

一、先给结论：Hologres 解决什么问题，以及本文不重复哪些内容

一句话答案：Hologres 是阿里云提供的一站式实时数仓引擎——一个 PostgreSQL 协议兼容的数据库，同时干三件过去要三套系统才能干的事：高吞吐实时写入、亚秒级交互式分析、高并发在线数据服务。它在官方口径里叫 HSAP（Hybrid Serving & Analytics Processing），也就是把「服务」和「分析」两种负载放进同一个系统。

它最值得在 2026 年单独写一篇的原因，是成本模型彻底变了：Hologres 用计算存储分离架构，存储和计算分开买、分开扩，计量单位是 CU（1 CU = 1 核 4 GB 内存），而每 16 CU 才对应一个计算节点。这意味着你可以只买 32 CU 起步（约 1,000 美元/月，新加坡），而不是像传统数仓那样一上来就上一堆机器。更关键的是：它在国际站香港/新加坡/东京等地域都可售，且单价公开可查——本文的单价表就是从官方计费文档里逐项抠出来的，不是估的。

站内已有几篇数据类文章，先把边界划清，免得你重复阅读：

| 既有文章 | 它解决的问题 | 与本文的关系 | |---|---|---| | 阿里云国际版 RDS 数据库选购+实战教程 | OLTP 关系型数据库（MySQL/PG/SQL Server） | 本文的上游：业务库跑在 RDS 上，数据同步进 Hologres 做分析 | | 阿里云国际版 PolarDB 云原生数据库实战教程 | 计算存储分离的事务型/HTAP 数据库 | 定位相邻：PolarDB 面向交易，Hologres 面向分析与服务 | | 阿里云国际版日志服务 SLS 实战教程 | 日志采集、SQL 查询、投递与告警 | 分工不同：SLS 管日志正文，Hologres 管结构化明细与宽表 | | 阿里云国际版省钱攻略：节省计划/预留实例/抢占式 | 计算类承诺折扣的通用机制 | 本文第九节只讲 Hologres 自身的省钱动作（IA 存储、弹性资源、Serverless），不重复承诺折扣机制 |

本文只讲一件事：Hologres 是什么、怎么开通、怎么连上、怎么建表查数、按什么计费、钱怎么省下来。

二、Hologres 是什么：HSAP 定位与它替代的开源组合

官方对 Hologres 的定义是「一站式实时数仓引擎」（one-stop real-time data warehouse engine）：PostgreSQL 协议兼容、云原生、计算存储分离。落到工程上，它同时覆盖三类负载：

| 负载类型 | 典型场景 | Hologres 的关键指标 | |---|---|---| | 高吞吐实时写入 | Flink/Spark 流式入仓、维度表关联 | 写入吞吐为开源系统的 10 倍以上，支持 Update/Delete/Upsert | | 亚秒级交互分析 | 实时大屏、多维 OLAP、Ad-hoc 探查 | PB 级数据亚秒级响应，无需预计算；MaxCompute 查询加速 5～10 倍 | | 高并发在线服务 | 点查、ID 映射、特征存储 | 行存表点查可达数十万 QPS，主键索引 + 短路径优化 |

它的存储层支持行存、列存、行列混合三种模式：列存适合分析型宽表，行存适合点查与服务型负载，分层的意义是让你按表的访问模式而不是按实例去调优。

Hologres 到底替你省掉了哪几套组件？ 这是它最有说服力的一点。传统实时数仓通常是 Flink + Kafka + ClickHouse/HBase + MySQL/Redis 四件套拼出来的，Hologres 官方给出的替代路径很直接：

- 替 HBase：用行存表承接在线点查与维度表，不再单独维护一套 HBase 集群； - 替自建 ClickHouse：主键精确去重、Flink 原生连接器、存储计算独立扩缩，且免运维； - 替 Greenplum/Impala 等离线分析栈：同一份数据既做实时又做离线，消除数据孤岛与一致性问题； - 替「MaxCompute 里查不动」的场景：通过外部表直接加速 MaxCompute 数据，不用把数据搬进来。

站内读者最容易混淆的是它和 PolarDB 的分工。两者都讲「计算存储分离」，但 PolarDB 是事务型数据库（面向交易与 HTAP 读写），Hologres 是分析型数仓（面向聚合、宽表、点查服务）。判断标准很简单：你的 SQL 里以「单行读写 + 事务」为主 → PolarDB/RDS；以「聚合、Join、大范围扫描、大屏查询」为主 → Hologres。

补充一个 2026 年的产品动向，说明它仍在快速迭代：2026-08-25，官方把 Hologres AI Assistant 升级为 Hologres Agent，提供产品咨询、实例运维、数据开发、数据分析四个板块，并新增写入任务诊断、表治理、定时任务管理能力；2026-06-30 国际站新开墨西哥地域；2026-04 日本新增 3AZ Zone E 并支持 Serverless 实例。

三、计费项拆解：计算、存储、网络三类九项

Hologres 独享实例（Exclusive Instance）支持两种计费方式，而你真正会被计费的项目有九项，分散在计算、存储、网络三类里。先看计费方式：

| 计费方式 | 性质 | 计费粒度 | 适合谁 | |---|---|---|---| | 包年包月（Subscription） | 预付费 | 按所选规格与时长一次性预付 | 长期稳定负载，单价明显更低 | | 按量付费（Pay-as-you-go） | 后付费 | 按小时结算，实例空闲也计费 | 短期验证、负载不确定 |

再看计费项本身。这一节之所以重要，是因为很多人算 Hologres 的成本只算「计算资源」一项，结果被存储超量和弹性资源补刀：

| 分类 | 计费项 | 关键规则 | |---|---|---| | 计算 | 计算资源（通用型/只读从实例） | 包年包月预付；按量按规格 × 运行时长计费，空闲也计费 | | 计算 | 网关资源（计算组型独有） | 按网关节点计价，最小 2 个节点保证高可用 | | 计算 | 虚拟仓库预留计算资源 | 每个计算组最少 32 CU，范围 32～8,192 CU，步长 16 CU | | 计算 | 弹性资源（定时弹性 + 自动弹性） | 按实际使用量与时长后付费 | | 计算 | Serverless 计算资源 | 按 CU·小时后付费，只有按量价、没有包年价 | | 存储 | 标准存储（LRS/ZRS） | 包年包月可预购容量；超出部分按量计费 | | 存储 | 低频访问（IA）存储 | 单价比标准存储低一个数量级，适合冷数据 | | 存储 | 备份快照 | 始终按量计费，与主计费方式无关 | | 网络 | 跨地域快照复制流量 | 按 GB 计费，关闭跨地域复制即停止计费 |

三条必须记住的规则：

1. 高级功能永远按量计费。 官方原文明确：无论你选包年包月还是按量，Serverless Computing、备份与恢复、跨地域快照复制这三类高级功能都始终按量付费——它们消耗的计算、存储、网络资源不走预付额度。 2. 包年包月的存储是「预购 + 超量补差」。 预购 100 GB 标准存储，某小时实际用到 200 GB，超出的 100 GB 按小时单价补收；要停止超量计费，只能删除超标数据。 3. 实例停机才停计算费。 按量模式下计算资源从实例创建那一刻开始计费；只有在控制台对实例执行 Stop 才会停止计算计费（存储仍按数据量计费）。

> 📝 小提示：1 CU = 1 核 4 GB 内存，每 16 CU 对应一个计算节点。所以「32 CU」不是 32 台机器，而是 2 个计算节点；规格表里的「最大连接数 = 单前端节点连接数 × 前端节点数」就是这么来的。

四、八地域真实单价表：国际站逐项价格

下面这张表是从官方计费文档逐项整理的国际站八个地域单价（金额单位 USD，采集于 2026 年 9 月）。1 CU 的定义统一为 1 核 4 GB 内存。

| 地域 | 计算资源（包年包月）CU/月 | 弹性资源 CU/小时 | Serverless CU/小时 | 网关资源 节点/月 | 标准存储 LRS GB/月 | IA 存储 LRS GB/月 | |---|---|---|---|---|---|---| | 新加坡 | 31.970149 | 0.066604 | 0.066604 | 63.940298 | 0.182090 | 0.026221 | | 中国香港 | 30.194030 | 0.062904 | 0.062904 | 60.388060 | 0.174627 | 0.025146 | | 日本（东京） | 30.194030 | 0.062904 | — | 60.388060 | 0.177612 | 0.025576 | | 美国（硅谷） | 29.432836 | 0.061318 | — | 58.865672 | 0.171642 | 0.024716 | | 美国（弗吉尼亚） | 27.149254 | 0.056561 | 0.056561 | 54.298508 | 0.164179 | 0.023642 | | 马来西亚（吉隆坡） | 35.268657 | 0.073476 | — | 70.537314 | 0.197015 | 0.028370 | | 印度尼西亚（雅加达） | 31.462687 | 0.065547 | 0.065547 | 62.925374 | 0.183582 | 0.026436 | | 德国（法兰克福） | 32.731343 | 0.068190 | 0.068190 | 65.462686 | 0.189552 | 0.027296 | | 中国大陆（杭州/北京/上海/深圳，仅供对比） | 25.373134 | 0.052861 | 0.052866 | 50.746268 | 0.149254 | 0.021493 |

另外三项按量计费项（不分地域差异不大，列国际站主要地域）：

| 计费项 | 单价 | 说明 | |---|---|---| | 备份快照存储 | 0.000055 USD/GB/小时（新加坡） | 始终按量计费，随备份策略与增量数据量浮动 | | 跨地域快照复制流量 | 0.08 USD/GB（香港/新加坡/吉隆坡） | 中国大陆地域为 0.0746 USD/GB | | 标准存储（ZRS 三可用区） | 0.182090 → 0.273135 USD/GB/月（新加坡） | 需要 3AZ 容灾时选它，约为 LRS 的 1.5 倍 |

读这张表的三个要点：

1. 地域价差接近 30%。 同样 128 CU 包年包月，弗吉尼亚是 27.149254 × 128 ≈ 3,475 USD/月，吉隆坡是 35.268657 × 128 ≈ 4,514 USD/月。选址时先确认业务用户与合规要求，再在允许的地域里挑便宜的那个——不要默认「新加坡最合适」。 2. 国际站比国内站贵约 15%～26%。 中国大陆四地域计算单价是 25.373134 USD/CU/月，新加坡是 31.970149，贵约 26%；香港是 30.194030，贵约 19%。这是国际站的常态，不必惊讶，但预算要按国际站口径做。 3. 一个 1 CU 的小时价和月价不是简单乘法。 包年包月 31.970149 USD/CU/月，而按量是 0.066604 USD/CU/小时；若按 730 小时/月折算，按量等价月价约 48.62 美元——比包年高了 52%。这就是官方说「包年包月有显著折扣」的确切含义。

> 📝 小提示（一个容易踩的坑）：官方计费文档的「按量付费算例」中，计算单价取的是 0.182090 USD/CU·小时，而同一页的单价表写的是 0.066604 USD/CU·小时（0.182090 实际上是新加坡标准存储的 GB/月单价）。两者不一致，官方算例把结果放大到 11.66 美元/小时。本文所有测算一律以单价表为准，你自己做预算时也用表不用算例——遇到任何厂商的「官方算例」，先回头对一遍单价表。

五、逐档成本测算：32/64/128 CU 到底多少钱

先给规格与数据量的对应关系（官方推荐表，是起点不是硬限制）：

| 数据总量 | 推荐规格 | 推荐分片数 | 适配负载 | |---|---|---|---| | 4,000 万行以内 | 32 核以上 | 10～20 | 开发测试，不适合压测 | | 4,000 万～4 亿行 | 64 核以上 | 20～40 | 简单负载：中等写入，无混合 OLAP + 点查并发 | | 4 亿～40 亿行 | 128 核以上 | 40～80 | 读写均衡，生产环境默认起点 | | 40 亿～400 亿行 | 256 核以上 | 80～240 | 高吞吐写入或大规模 OLAP，建议多 Table Group | | 400 亿～4,000 亿行 | 512 核以上 | 160～400 | 超大规模 OLAP 或多租户 |

再按新加坡单价折算月成本（示意算例，未含存储）：

| 实例规格 | 包年包月等价月成本 | 按量等价（730 小时） | 包年相对按量 | |---|---|---|---| | 32 CU（2 计算节点） | ≈ 1,023 USD/月 | ≈ 1,556 USD/月 | 省约 34% | | 64 CU | ≈ 2,046 USD/月 | ≈ 3,112 USD/月 | 省约 34% | | 128 CU（生产默认起点） | ≈ 4,092 USD/月 | ≈ 6,223 USD/月 | 省约 34% | | 256 CU | ≈ 8,184 USD/月 | ≈ 12,447 USD/月 | 省约 34% |

存储成本单独看，冷热分层是省钱幅度最大的一刀。以新加坡为例：

| 场景 | 计算 | 月存储费 | |---|---|---| | 10 TB 全放标准存储 | 0.182090 × 10,240 GB | ≈ 1,865 USD/月 | | 10 TB 拆成 1 TB 热 + 9 TB 冷（IA） | 0.182090 × 1,024 + 0.026221 × 9,216 | ≈ 428 USD/月 |

同样 10 TB，冷热分层后存储费降到约 23%，省下约 77%。 IA 存储单价只有标准存储的约 14%，这是 Hologres 账单里最容易压的一块。

最后是官方给出的两个包年算例，可以直接当预算模板抄：

- 64 CU + 500 GB 标准存储，6 个月，新加坡：(31.970149 × 64 × 6) + (0.182090 × 500 × 6) = 12,822.81 USD； - 128 CU + 500 GB 标准存储，6 个月，新加坡：(31.970149 × 128 × 6) + (0.182090 × 500 × 6) = 25,099.34 USD。

可见在 64→128 CU 这个区间，计算约占账单的 95% 以上，存储不到 5%。所以选型时先抠计算规格（够用就好），存储按需后补——而不是反过来。

六、实操一：控制台购买 Hologres 实例（九步）

> ⚠️ 注册与购买前，请确认你所在国家或地区的法规合规性；阿里云国际站账号的实名与支付方式要求以官方最新政策为准。

购买流程本身不复杂，但有三个选项一旦点错就改不回来（地域/可用区、商品类型、存储冗余类型），所以按顺序来：

第 1 步：进入购买页。 登录阿里云国际站，打开 Hologres 产品页，点击 Buy Now。如果报 RAM 权限错误，先给当前 RAM 用户授权；首次购买必须创建服务关联角色（Service-linked Role）——在购买页底部找到该区域，点创建即可，漏掉这一步会在下单时报错。

第 2 步：选择商品类型（不可互转，慎重）。

| 商品类型 | 能力 | 计费 | |---|---|---| | 独享实例（Exclusive Instance） | 专用计算资源、毫秒级响应、全功能 | 包年包月 或 按量付费，两者可切换 | | 共享集群（湖仓加速版 Lakehouse Acceleration） | 仅支持加速 MaxCompute 与 OSS 数据查询，不支持导入数据到 Hologres 内部表 | 按每次查询扫描的数据量计费 |

这意味着：想真正把 Hologres 当数仓用（建内部表、实时写入、在线点查），必须选独享实例。 共享集群只解决「MaxCompute/OSS 上的低频查询要亚秒响应」这一个问题，且官方明确两者不能互相转换。

第 3 步：选地域与可用区。 两条硬约束：地域和可用区创建后不可修改；要与其它阿里云产品走内网，必须同地域且同 VPC（跨地域只能走公网或 VPC 对等连接）。可用区不影响连通性与性能，随便选。

第 4 步：配置实例规格。 这里是核心参数：

- 实例类型： - 通用型（General-purpose）：功能最全，支持负载隔离与只读从实例横向扩展，按 CU 直选； - 计算组型（Virtual Warehouse）：负载隔离更好、权限控制更细、连接管理更简单，每个计算组可独立配参数——代价是多付一笔网关费（网关节点最少 2 个以保证高可用）； - Serverless 型：按量付费，不需要预先购买计算资源，按实际使用的 Serverless 资源量与存储量计费。 - 计算资源：通用型直接选 CU；计算组型要填「网关节点数」+「虚拟仓库预留计算资源」，范围 32～8,192 CU，步长 16 CU，单个计算组最少 32 CU。 - Serverless 计算：可选开关，让特定 DML 操作走独立 Serverless 资源池，避免资源争抢；仅部分地域可用，创建后也能开关。 - 存储资源：包年包月可预购「标准存储」与「低频访问存储」容量；不预购则全部按量计费；超出预购容量的部分自动按量补收。 - 存储冗余类型：LRS（本地冗余）只支持单可用区部署，有可用性风险；ZRS（三可用区）适合高可用要求，价格约为 LRS 的 1.5 倍。 - 网络：选 VPC 与 vSwitch（均免费）；跨账号场景不能选同一个 VPC。

第 5 步：填实例名与资源组，包年包月实例再选时长（时长越长越便宜），然后 Buy Now。

第 6 步：确认订单，核对参数、勾选服务条款，点 Enable。

第 7 步：等待激活完成页，提示成功后点击 management console 进入控制台。Hologres 实例通常几分钟内就绪。

第 8 步：回到实例列表确认 Status 为 Running，此时即可连接使用。

第 9 步（可选）：先试后买。 官方文档里有一节专门讲《将试用实例升级为生产实例》（Prepare an instance for production workloads），说明控制台是存在试用实例路径的。试用规格、时长与是否向你所在账号开放，请以控制台实际展示为准，不要照抄网上旧文章的「免费额度」数字。

七、实操二：创建数据库并用 psql 连上去

Hologres 兼容 PostgreSQL 协议与语法，所以你现有的 PostgreSQL 客户端、驱动和 BI 工具可以直接用——这是它上手成本最低的地方。

第一步：建库（控制台或 HoloWeb）。 进入 Hologres 控制台 → Instances → 点目标实例名 → 左侧 Database Management → 右上角 Create Database，填三个参数：

| 参数 | 说明 | |---|---| | Instance Name | 默认当前实例，也可下拉另选 | | Database Name | 数据库名，需唯一（示例用 tpch_10g） | | Permission Model | 三选一：SPM 简单权限模型（库级授权，角色 admin/developer/writer/viewer）、SLPM schema 级简单权限模型（更细粒度）、标准 PostgreSQL 授权模型 |

第二步：准备 PostgreSQL 客户端。 到 PostgreSQL 官网下载 11 或更高版本的客户端并安装（Windows 需把 bin 目录加进 Path）。客户端版本低于 11 可能连不上或行为异常。

第三步：用 psql 连接。 语法与标准 PostgreSQL 完全一致，差别在于账号密码用的是 AccessKey：

`bash // Linux：-h 填实例 Endpoint，-p 填端口，-U 填 AccessKey ID，-d 填数据库名 // 回车后按提示输入 AccessKey Secret 作为密码 psql -h xxx-xxx-xxx-xxx.hologres.aliyuncs.com -p 80 -U LTAIxxxxxxxx -d testdb // 连接成功的回显 // psql (12.3, server 11.3) // testdb=> `

macOS 上可以一行把账号密码带进环境变量：

`bash // PGUSER 填 AccessKey ID，PGPASSWORD 填 AccessKey Secret PGUSER=xxx PGPASSWORD=你的AccessKeySecret psql -p 80 -h xxx.hologres.aliyuncs.com -d mydb `

连接参数的三条要点：

1. 用户名 = 阿里云主账号的 AccessKey ID（或自定义账号，格式形如 BASIC$abc）；密码 = AccessKey Secret（自定义账号则用其自身密码）。 2. 端口是实例的公网或 VPC 端口（官方示例用的是 VPC 端口 80）。从 ECS 走内网就用 VPC 端口，从本地连公网就用公网端口——公网访问需要单独开通并加 IP 白名单。 3. RAM 子账号要先授权。 生产环境不建议直接用主账号 AccessKey 连接；给 RAM 用户授权后，用 RAM账号 + 自定义数据库账号 的组合更安全。

连上之后，先确认连接数上限（这个值不能修改，只能靠升配提高）：

`sql -- 返回单个前端节点的最大连接数，乘以前端节点数才是实例总量 show max_connections; `

> 📝 小提示：32 CU 实例在 V2.2 及以上版本的总连接数是 512（256 × 2 个前端节点），V2.1 及更早只有 256（128 × 2）。如果你的应用报连接数打满，先看版本号再决定是不是要升配——升级比改代码快。

八、实操三：建外部表、建内部表、跑查询

Hologres 的表分两类，选错会直接影响体验：外部表（Foreign Table）只映射外部数据源的字段，不存数据；内部表（Internal Table）把数据存在 Hologres 里，享受列存压缩、索引与向量化执行。

MaxCompute 外部表有三条路径，按表数量选：

| 方式 | 适用场景 | 特点 | |---|---|---| | CREATE FOREIGN TABLE | 少量表、只查部分列、表结构稳定 | 手工建表，列与注释可自定义 | | IMPORT FOREIGN SCHEMA | 整库/整 schema 批量映射 | 自动同步整个 schema 的表结构 | | Auto Load | 表极多、结构频繁变更（增删改列） | 自动探测源表变更，支持按需与全量加载 |

手工建一张外部表（MaxCompute 的 customer 表映射到 Hologres）：

`sql -- 先打开类型自动转换，再建外部表 SET hg_enable_convert_type_for_foreign_table = true;

CREATE FOREIGN TABLE customer ( "c_customer_sk" int8, "c_customer_id" text, "c_first_name" text, "c_last_name" text, "c_birth_country" text ); `

批量导入整 schema 则是（把 MaxCompute 公共数据集一次性映射成 8 张外部表）：

`sql -- 通过 odps_server 这个外部服务器批量导入 schema 下的表 IMPORT FOREIGN SCHEMA "MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA#default" LIMIT to ( odps_customer_10g, odps_lineitem_10g, odps_orders_10g, odps_part_10g, odps_partsupp_10g, odps_supplier_10g ) FROM SERVER odps_server INTO public OPTIONS(if_table_exist'error',if_unsupported_type'error'); `

建内部表要注意：Hologres 的表属性不是写在 CREATE TABLE 的 WITH 里，而是建表后用 CALL set_table_property(...) 单独设置——这是与其它数据库最容易踩差异的地方。官方的 TPC-H 示例（LINEITEM 表）原文：

`sql -- 建表：主键决定唯一性，分片与索引属性随后单独设置 CREATE TABLE LINEITEM ( L_ORDERKEY bigint NOT NULL, L_PARTKEY int NOT NULL, L_LINENUMBER int NOT NULL, L_QUANTITY DECIMAL(15, 2) NOT NULL, L_EXTENDEDPRICE DECIMAL(15, 2) NOT NULL, L_SHIPDATE date NOT NULL, L_SHIPMODE text NOT NULL, PRIMARY KEY (L_ORDERKEY, L_LINENUMBER) ); -- 分片键：决定数据落在哪个分片，Join 时用它可避免跨分片数据搬移 CALL set_table_property ('LINEITEM', 'distribution_key', 'L_ORDERKEY'); -- 聚簇键与分段键：加速按时间范围的扫描与过滤 CALL set_table_property ('LINEITEM', 'clustering_key', 'L_SHIPDATE,L_ORDERKEY'); CALL set_table_property ('LINEITEM', 'segment_key', 'L_SHIPDATE'); -- 位图列：适合低基数字段的等值过滤 CALL set_table_property ('LINEITEM', 'bitmap_columns', 'L_SHIPMODE'); -- 字典编码：适合重复度高的字符串列，压缩比高但取值受限 CALL set_table_property ('LINEITEM', 'dictionary_encoding_columns', 'l_shipmode'); -- 与 lineitem 同组：让两表分布一致，Join 变成本地 Join CALL set_table_property ('ORDERS', 'colocate_with', 'lineitem'); `

这套属性里最值钱的是 distribution_key + colocate_with：同一个 Table Group 内、分布列一致的两张表做 Join 时，Hologres 走「本地 Join」，不产生跨分片的网络重分布（shuffle）。反之，如果分布列选错，一次大表 Join 可能有一半时间耗在数据搬移上——这也是很多人体感「Hologres 没有宣传得那么快」的真实原因。

查询本身没什么特殊语法，官方给的体验路径是直接跑 22 条 TPC-H SQL；你可以理解成：外部表用来「够到」MaxCompute/OSS 上的冷数据，内部表用来承载「要快」的热数据，两者可以在同一条 SQL 里 Join。

关于分片，有一条官方建议很反直觉但必须听：扩容后不要顺手改分片数。 扩容本身就会增加计算节点、提升查询并发；只有在写入吞吐跟不上或点查并发明显走平且分片裁剪已生效时，才需要调大分片数。扩容幅度小于 5 倍时，官方明确建议保持原分片数——而已有数据库的默认分片数在扩缩容时不会自动变化。

九、省钱攻略：Hologres 账单怎么压

1. 长期负载一律走包年包月。 按量等价月价（730 小时折算）比包年贵约 52%，只要你能确认负载会持续三个月以上，包年就是更优解。 2. 冷数据全部下沉到 IA 存储。 IA 单价约为标准存储的 14%（新加坡 0.026221 vs 0.182090 USD/GB/月）。10 TB 明细做热冷分层，存储费从约 1,865 美元/月降到约 428 美元/月。 3. 存储容量别预购过多。 超出预购容量的部分按小时补收，新加坡是 0.000379 USD/GB/小时，折算约 0.277 USD/GB/月——比预购的 0.182090 贵约 52%。宁可少买再加，不要一次性买一大块。 4. 把峰值交给弹性资源，把基线交给预留。 弹性资源按 CU·小时后付费（新加坡 0.066604），适合定时弹性与自动弹性；基线用量走预留计算资源，避免为偶尔的峰值长期付钱。 5. 用 Serverless 计算承接「偶发的重活」。 大规模跑批、临时的 DML 操作可以走 Serverless 资源池，按 CU·小时计费，不占实例预留资源、也不产生闲置浪费。 6. 需要负载隔离时优先用计算组，而不是再买一套实例。 计算组型实例每个虚拟仓库最少 32 CU，可以给「大屏查询」和「写入任务」各分一个组，代价只是网关费（新加坡 63.940298 USD/节点/月 × 最少 2 个节点）；相比再开一个独享实例便宜得多。 7. 备份与跨地域复制是「永远按量」且最容易失控的两项。 备份快照 0.000055 USD/GB/小时（新加坡），跨地域复制流量 0.08 USD/GB。不需要时直接关掉周期性备份、关闭跨地域快照复制——注意跨地域复制还会顺带产生流量费。 8. 非生产实例不用就 Stop。 按量模式下实例空闲也在计费，只有主动停机才停计算费；但要注意停机后存储仍按数据量计费，长期不用的实例应该直接释放（释放后数据不可恢复）。 9. 在允许的地域里挑便宜的。 同样 128 CU，弗吉尼亚（约 3,475 USD/月）比吉隆坡（约 4,514 USD/月）低约 30%。如果合规与用户分布允许，这一刀比任何调优都省得多。

十、常见问题 FAQ

- Q: Hologres 能不能替代 MySQL/RDS？ A: 不建议。RDS 面向 OLTP（高频单行事务读写），Hologres 面向 OLAP 与服务型点查。正确做法是 RDS 承接交易、数据同步进 Hologres 做分析，也就是本文开头边界表里的分工。

- Q: 买了不用会扣钱吗？ A: 按量付费会——计算资源从实例创建起计费，实例空闲也按小时收费，只有执行 Stop 才停计算费（存储照收）。包年包月是预付，提前释放需要提工单，且官方明确实例释放后数据与对象无法恢复。

- Q: 包年包月到期忘记续费会怎样？ A: 到期立即停服；14 天宽限期内续费可恢复，逾期实例被释放、数据永久不可恢复。宽限期内不计费。如果是账号欠费，实例还能正常使用 24 小时，超过 24 小时会被锁定直到订阅期结束。

- Q: 免费试用怎么算？ A: 官方文档有《将试用实例升级为生产实例》一章，说明控制台存在试用实例路径。试用的规格、时长与开放范围请以控制台实际展示为准，不要照抄第三方文章里的历史额度。

- Q: 我现有的 PostgreSQL 客户端和 BI 工具能直接连吗？ A: 能。Hologres 兼容 PostgreSQL 协议与语法，提供 JDBC/ODBC 接口，官方明确可与 Tableau、Quick BI、PowerBI、DataV 等主流 BI 工具对接，不需要改应用。

- Q: 连接数打满怎么办？ A: 连接数上限不能手动修改，只能升配（升配会增加前端节点，自动提高上限）。先跑 show max_connections; 看单节点上限，再乘前端节点数确认总量——32 CU 在 V2.2 及以上是 512。

- Q: 扩容之后要把分片数也调大吗？ A: 一般不用。扩容本身就会提升并发；扩容幅度小于 5 倍时官方建议保持分片数不变。只有当写入吞吐上不去、或点查并发走平且已启用分片裁剪时，才考虑调大分片数。

- Q: 共享集群（湖仓加速版）和独享实例怎么选？ A: 只想加速查询 MaxCompute/OSS 上已有的数据、不需要把数据导入 Hologres，选共享集群（按扫描数据量计费）。只要涉及内部表、实时写入、在线点查，就必须选独享实例——两者不可互转，买之前想清楚。

- Q: 做 3AZ 容灾要额外花多少？ A: 存储冗余类型选 ZRS（三可用区）即可，新加坡单价 0.273135 USD/GB/月，约为 LRS（0.182090）的 1.5 倍。计算侧不必重复买两套实例，官方的高可靠模式已支持多计算实例共享同一份存储、故障节点自动恢复。

- Q: 国际站和国内站价格差多少？ A: 计算单价上，国际站比中国大陆主要地域贵约 15%～26%（新加坡贵约 26%，香港贵约 19%）。国际站的存储单价差距更大（新加坡 0.182090 vs 杭州 0.149254 USD/GB/月）。

十一、总结

三句话收尾：第一，Hologres 的定位是「一个系统顶三套」——实时写入、亚秒分析、高并发点查都在同一个 PostgreSQL 兼容的实例里，这直接砍掉了 HBase + ClickHouse + 缓存拼装的运维成本；第二，它的成本模型是「计算贵、存储便宜」，所以省钱的重心在选对 CU 档位和做冷热分层——存储分层能省 77%，但计算占账单 95%，两者不能本末倒置；第三，它最容易被忽视的坑全是计费规则：按量空闲也计费、超量存储比预购贵 52%、备份与跨地域复制永远按量付费。

如果你正准备搭一套实时数仓，建议的落地顺序是：先用 ECS 选购教程 确定地域与规格 → 用本文开通 Hologres 并建库连表 → 用 Flink/事件驱动链路 把流数据写进来 → 用 云监控 CloudMonitor 把资源告警补齐 → 最后用 省钱攻略 把承诺折扣叠加到计算资源上。

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