hologres，Hologres底层

Hologres：揭秘Hologres底层存储引擎的奥秘

随着时代的到来，数据存储和分析的需求日益增长。Hologres，作为阿里云的一款高性能数据库产品，以其独特的存储计算分离架构和高效的存储引擎，成为了众多企业和开发者关注的焦点。小编将深入剖析Hologres底层的存储引擎，带您一探究竟。

1.数据精度与存储方式

了解数据精度对于计算显存至关重要。精度决定了数据存储的方式，进而影响数据占用的it数。以下是一些基本的数据存储单位：

-1yte=8its

1K=1,024ytes

1M=1,024K

Hologres采用的存储计算分离架构，其存储部分使用阿里自研的angu分布式文件系统（类似HDFS）。这种架构使得用户可以根据业务需求进行弹性扩缩容，轻松应对在线系统不同的流量峰值。

2.针对结构化数据的优势与局限

Hologres主要针对结构化数据的查询和分析，对于非结构化数据或半结构化数据的处理能力相对较弱。这使得Hologres在处理结构化数据时具有显著的优势，但在处理复杂的多源数据时可能存在局限性。

相比于MaxComute等存储平台，Hologres的存储成本较高，特别是对于大规模数据的存储需求。这一特点需要在选择数据库时进行综合考虑。

3.存储层（StorageLayer）

存储层是Hologres的底层，它由多个分片（shard）组成，以支持系统的可扩展性。每个分片都是数据存储的基本单位，可以***地进行读写操作。

4.SSD：目标检测算法的亮点

SSD（SingleShotMultioxDetector）是一种目标检测算法，由WeiLiu在ECCV2016上提出。该算法在VOC2007测试集上取得了优异的成绩，对于300x300的网络输入，达到74.3%mA（meanAveragerecision）以及59FS；对于512x512的网络，达到了76.9%mA，超越了当时最强的FastR-CNN算法。

5.Hologres的架构与部署

Hologres完全基于云原生的方式设计和实现，通过存储计算分离的方式，解耦了计算资源和存储资源。计算节点的部署通过K8s集群进行，而自研的运维管理系统AM则负责系统的监控和维护。

6.数据模型与实现原理

Hologres存储引擎的基本抽象是分布式的表，通过将表切分为多个分片，以支持系统的高效扩展。为了更高效地支持Join以及多表更新等场景，用户可以利用Hologres提供的多种优化策略。

7.技术栈与业务应用

通过一套技术栈，Hologres能以一份数据完成OLA分析和线上服务（Serving）两种业务类型，实现了技术统一、数据规范无冗余、开发简化与成本降低。这使得Hologres广泛应用于各种应用场景，成为智能化的核心底层能力。

Hologres以其独特的存储计算分离架构和高效的存储引擎，在结构化数据的查询和分析领域展现出强大的能力。随着技术的不断发展和完善，Hologres必将在未来发挥更加重要的作用。