Hologres性能
写入性能
列存表： InsertOrIgnore > InsertOrReplace > InsertOrUpdate行存表： InsertOrReplcae = InsertOrUpdate > InsertOrIgnore 参数 说明 InsertOrIgnore结果表有主键，实时写入时如果主键重复，丢弃后到的数据。InsertOrReplace结果表有主键，实时写入时如果主键重复，按照主键更新，如果写入的一行数据不包含所有列，缺失的列的数据补Null。InsertOrUpdate结果表有主键，实时写入时如果主键重复，按照主键更新，如果写入的一行数据不包含所有列，缺失的列不更新。
点查性能
行存 = 行列混存 > 列存。
Blink、Flink（VVP）、开源Flink支持情况
Blink、Flink 映射Hologres的SQL示例如下。
create table holo_source('hg_binlog_lsn' BIGINT HEADER,'hg_binlog_event_type' BIGINT HEADER,'hg_binlog_timestamp_us' BIGINT HEADER,A int,B int,C timestamp )with (type = 'hologres','endpoint' = 'xxx.hologres.aliyuncs.com:80', --Hologres实例的Endpoint。'userName' = '', --当前阿里云账号的AccessKey ID。'password' = '', --当前阿里云账号的AccessKey Secret。'dbName' = 'binlog', --Hologres实例的数据库名称。'tableName' ='test' --Hologres实例的表名称。'binlog' = 'true',);
Blink、VVP、Flink SQL，都是在Flink侧声明一张表，然后根据参数映射至Hologres的一张具体的物理表，所以不支持映射至外部表。
实时写入慢问题排查流程确认写入相关配置
需要确认以下配置信息。
目标表的存储格式，包括行存表、列存表和行列共存表。Insert模式，包括InsertOrIgnore、InsertOrUpdate和InsertOrReplace。目标表的Table Group及Shard Count。
查看监控指标的实时写入延迟
如果平均写入延迟偏高，在百毫秒甚至秒级别，通常便是后端达到了写入瓶颈，这时候可能会存在如下问题。
使用了列存表的InsertOrUpdate，即局部更新，且流量较高，这种情况下会导致实例的CPU负载和写入延迟偏高。
解决方法：建议更换表的类型，使用行存表，如果您的实例是V1.1及以上版本可以选择行列混存表。
云监控查看实例的CPU负载，如果CPU水位接近100%，但没有列存表的局部更新，那么通常情况下是由于高QPS的查询，或者本身写入量较高导致的。
解决方法：扩容Hologres实例。
确认是否有不断的Insert into select from命令，触发了该表的BulkLoad写入，当前BulkLoad写入会阻塞实时写入。
解决方法：将BulkLoad写入转换成实时写入，或者错峰执行。
确认是否有数据倾斜
使用如下SQL命令查看是否有数据倾斜。
select count(1) from t1 group by hg_shard_id;
解决方法：修改Distribution Key。
确认后端是否有压力
如果以上步骤排查完没有问题，写入性能突然下降，一般情况是后端集群压力比较大，存在瓶颈。请联系技术支持人员确认情况。
查看Blink/Flink侧的反压情况
上述步骤排查完后，发现Hologres侧没有明显的异常，通常情况下是客户端慢了，也就是Blink/Flink侧本身就慢了，这时候确认是否是Sink节点反压了。如果作业只有一个节点，就无法看出是否反压了，这时候可以将Sink节点单独拆开再观察。具体请联系Flink技术支持。
写入数据有问题排查流程这种情况通常是由于数据乱序引起的，比如相同主键的数据分部在不同的Flink Task上，写入的时候无法保证顺序。需要确认Flink SQL的逻辑，最后写出到Hologres的时候，是否按照Hologres表的主键进行Shuffle了。
维表查询问题排查流程
维表Join和双流Join
对于读Hologres的场景，需要首先确认用户是否使用对了维表Join，是否错将双流Join当成维表Join来使用了。以下是Hologres作为维表的使用示例，如果少了proctime AS PROCTIME()和hologres_dim FOR SYSTEM_TIME AS两处关键字，则会变成双流Join。
CREATE TEMPORARY TABLE datagen_source ( a INT, b BIGINT, c STRING, proctime AS PROCTIME()) with ( 'connector' = 'datagen');CREATE TEMPORARY TABLE hologres_dim ( a INT, b VARCHAR, c VARCHAR) with ( 'connector' = 'hologres', ...);CREATE TEMPORARY TABLE blackhole_sink ( a INT, b STRING) with ( 'connector' = 'blackhole');insert into blackhole_sink select T.a,H.bFROM datagen_source AS T JOIN hologres_dim FOR SYSTEM_TIME AS OF T.proctime AS H ON T.a = H.a;
维表查询
确认维表存储格式
确认维表的存储格式是行存表、列存表还是行列共存。
维表查询延迟高
维表的使用，最常见的问题就是Flink/Blink侧用户反馈Join节点有反压，导致整个作业的吞吐上不去。
确认Flink维表Join的模式
当前Hologres Flink Connector的维表Join功能支持同步和异步模式两种，异步模式性能要优于同步模式，具体需要看Flink SQL进行区分，以下是一个开启异步维表查询功能的SQL示例。
CREATE TABLE hologres_dim( id INT, len INT, content VARCHAR) with ( 'connector'='hologres', 'dbname'='
确认后端查询延迟
查看监控指标的实时写入延迟：
确认是否是列存表在做维表，列存表的维表在高QPS场景下开销很高。如果是行存表，且延迟高，通常情况下是实例整体负载较高导致的，需要进行扩容。
确认Join的Key是否是Hologres表的主键
自VVR 4.x (Flink 1.13) 版本开始，Hologres Connector基于Holo Client实现了Hologres表的非主键查询，这种情况通常性能会比较差、实例负载也比较高，尤其是建表没有特别优化过的情况。这时候需要引导优化表结构，最常见的就是将Join的key设置成Distribution Key，这样就能实现Shard Pruning。
查看Blink侧的反压情况
如果上述步骤排查完成，发现Hologres侧没有明显的异常，通常情况下是客户端慢了，也就是Blink侧本身就慢了，这时候可以确认是否是Sink节点反压了。如果作业只有一个节点，就无法看出是否反压了，这时候可以将Sink节点单独拆开再观察。同样可以排查是否是Join节点导致的反压。具体请联系Flink技术支持排查。
常见报错
报错：ERPC TIMEOUT或者ERPC ConNECTION CLOSED
可能原因：写入时压力过大或者集群比较繁忙，导致后端节点挂掉了，OOM（Out Of Memory）或者Coredump。
解决方法：请先重试写入，如果不能恢复请找Hologres技术支持人员排查原因。
报错：BackPresure Exceed Reject Limit。
可能原因：通常是Hologres后端写入压力过大，导致Memtable来不及刷盘导致写入失败。解决方法：如偶发失败可忽略该问题，或者Sink加上参数rpcRetries = ‘100’ 来调大写入重试次数。如果一直报该错误，请联系Hologres技术支持人员确认后端实例状态。
报错：The requested table name xxx mismatches the version of the table xxx from server。
可能原因：通常是用户做了Alter Table导致Blink写入所带表的Schema版本号低于Server端版本号导致的，当前客户端没有对该场景进行重试。解决方法：如偶发报错可忽略该问题。如果一直报该错误，请联系Hologres技术支持人员。
报错：Failed to query table meta for table。
可能原因：一种可能是用户读写了一张Hologres的外部表，Hologres Connector不支持读写外部表。如果不是，可能是Hologres实例 meta出现了问题。解决方法：请联系Hologres技术支持人员。
报错：Cloud authentication failed for access id。
可能原因：该报错通常是用户配置的AccesKey信息不对，或者用户没有添加账号至Hologres实例。解决方法：
请检查当前账户的AccessKey ID和AccessKey Secret填写是否正确，一般是AccessKey Secret错误或者有空格。 检查不出原因可以用当前AccesKey连接HoloWeb（使用账号密码方式登录），在测试联通性时看报错是什么，还是一样的报错说明AccesKey有问题，如果报错为FATAL：role“ALIYUN$xxxx“does not exist说明账号没有实例的权限，需要管理员给该账号授予权限。
Hologres维表Join不到数据。
可能原因：Hologres维表使用了分区表，Hologres维表暂不支持分区表。解决方法：请将分区表转为普通表。
报错：Modify record by primary key is not on this table。
可能原因：实时写入的时候选择了更新模式，但是Hologres的结果表没有主键。解决方法：给Hologres表添加主键。
报错：shard columns count is no match。
可能原因：写入Hologres的时候，没有写入完整的Distribution Key的列（默认是主键）。解决方法：请写入完整的Distribution Key列。
报错：Full row is required, but the column xxx is missing。
可能原因：Hologres老版本的报错信息，通常是用户没有写某列数据，而那一列是不能为空的。解决方法：请为不能为空的列赋值。
VVP用户读写Hologres导致JDBC连接数暴涨。
可能原因：VVP Hologres Connector读写Hologres（除了Binlog），采用JDBC模式，最大占用 并发度 * connectionSize(VVP表的参数，默认为3） 个连接。解决方法：合理规划任务连接数，降低并发度或者connectionSize。如无法调低并发度或connectionSize，可以为表设置参数useRpcMode = ‘true’ 切回至Rpc模式。
Blink/VVP用户读写Hologres报错显示无法连接Hologres。
可能原因：Blink/VVP集群默认访问公网很慢或者无法访问。解决方法：需要保证和Hologres实例在相同Region，且使用VPC的Endpoint。