如何实时分析海量MaxCompute数据_实时数仓 Hologres(Hologres)-阿里云帮助中心

本文为您介绍实时数仓Hologres如何实时查询海量MaxCompute数据，并以可视化方式分析和展现查询结果的最佳实践。

前提条件

开通MaxCompute，详情请参见开通MaxCompute和DataWorks。
说明
请确保MaxCompute和Hologres的地域相同。
开通Hologres并连接至HoloWeb，详情请参见连接HoloWeb并执行查询。
开通Quick BI，详情请参见连接数据源。

背景信息

Hologres是兼容PostgreSQL协议的实时交互式分析产品，在底层与MaxCompute无缝连接。

Hologres支持使用创建外部表的方式，实现MaxCompute加速查询，查看MaxCompute的数据。

本文以搭建访问某淘宝店铺的客户画像为例，展示客户所在城市、客户年龄、首选客户和出生于1980~1990年的首选客户所在城市人数的分布情况。

使用Hologres加速查询MaxCompute数据的完整链图如下所示。

访问店铺的客户数据存储在MaxCompute表中。
使用Hologres的创建外部表方式，实现MaxCompute加速查询。
Hologres对接数据大屏Quick BI，使用可视化方式展示客户画像。

操作步骤

准备MaxCompute数据源。
在MaxCompute中创建一张表并写入数据，详情请参见创建表。
本次试验采用已有的阿里云MaxCompute中public_data项目的如下MaxCompute表。获取表的方法请参见公开数据集。
MaxCompute表名称
数据量
customer
1200万
customer_address
600万
customer_demographics
192万

Hologres创建外部表并查询表数据。

通过使用HoloWeb创建外部表，实现MaxCompute加速查询。操作步骤如下：

新建外部表。
登录HoloWeb，单击元数据管理 > MaxCompute加速 > 创建外部表，使用可视化的方式创建外部表。
输入MaxCompute表的名称，例如public_data.customer就可以索引出表的字段，您可以根据实际业务，选择需要同步的表字段，单击提交。
说明
- 目前暂不支持跨地域查询MaxCompute表的数据。
- 创建外部查询MaxCompute数据是通过外部服务器来实现的，您可以直接调用Hologres底层已创建的名为odps_server的外部表服务器。其详细原理请参见Postgres FDW。
您也可以使用SQL语句批量创建外部表。
```
IMPORT FOREIGN SCHEMA public_data LIMIT to(
  customer,
  customer_address,
  customer_demographics,
  inventory,item,
  date_dim,
  warehouse) 
FROM server odps_server INTO PUBLIC options(if_table_exist 'update');
```
预览外部表数据。
成功新建外部表后，在左侧实例管理目录，鼠标右击新建的外部表，单击打开表，在表详情页单击数据预览，预览MaxCompute表的数据。
说明
数据预览只展示部分数据。

查询外部表数据。

在表详情页单击查询表，在临时Query查询页面，输入如下示例SQL命令后单击运行，查询外部表的数据。

示例SQL语句如下。

# SQL1: 查询首选客户分布情况，按人数降序排列。
SELECT c_preferred_cust_flag,
       count(*) AS cnt
FROM customer
WHERE c_preferred_cust_flag IS NOT NULL
GROUP BY c_preferred_cust_flag
ORDER BY cnt DESC LIMIT 10;

# SQL2: 查询客户年龄人数大于1000的分布情况，按人数降序排列。
SELECT c_birth_year,
       count(*) AS cnt
FROM customer
WHERE c_birth_year IS NOT NULL
GROUP BY c_birth_year HAVING count(*) > 1000
ORDER BY cnt DESC LIMIT 10;

# SQL3: 查询客户所在城市的人数大于10的分布情况，按人数降序排序。
SELECT ca_city,
       count(*) AS cnt
FROM customer ,
     customer_address
WHERE c_current_addr_sk = ca_address_sk
  AND ca_city IS NOT NULL
GROUP BY ca_city HAVING count(*) > 10
ORDER BY cnt DESC LIMIT 10;

# SQL4: 查询首选客户出生于1980~1990年且所在城市的人数大于10的分布情况，按人数降序排列。
SELECT ca_city,
       count(*) AS cnt
FROM customer ,
     customer_address
WHERE c_current_addr_sk = ca_address_sk
  AND c_birth_year >= 1980
  AND c_birth_year < 1990
  AND c_preferred_cust_flag = 'Y'
  AND ca_city IS NOT NULL
GROUP BY ca_city HAVING count(*) > 10
ORDER BY cnt DESC LIMIT 10;

使用Quick BI分析数据。
Hologres查询出的MaxCompute数据直接对接Quick BI，使用可视化方式分析和展示数据。操作步骤如下：
1. 添加数据源。
  进入Quick BI控制台首页，选择PostgreSQL数据源，并填写配置信息，详情请参见Quick BI。
2. 创建数据集。
  成功连接Quick BI后，您可以将需要展示的数据创建为数据集并制作报表。
  本次试验通过点击使用SQL代码创建数据集的方式来创建数据集，如下图所示。
3. 使用可视化方式展示客户画像。
  根据业务需求展示报表。示例所配置的报表展示如下。

MaxCompute表名称	数据量
customer	1200万
customer_address	600万
customer_demographics	192万