Fixed Plan是Hologres独有的执行引擎优化方式，传统的SQL执行要经过优化器、协调器、查询引擎、存储引擎等多个组件，而Fixed Plan选择了短路径（Short-Cut）优化执行SQL，绕过了优化器、协调器、部分查询引擎的开销。通过Fixed Front End直接对接Fixed Query Engine，实现SQL执行效率的成倍提升，是支持高吞吐实时写入，高并发查询的关键优化方法。 ✓ 单行写入 ✓ 多行写入 ✓ 整行更新 ✓ 局部更新 ✓ 写入支持增加过滤条件 ✓ 写入分区父表

热数据：访问频次较高的数据，存储在SSD存储介质中，满足高性能访问的需求。1元/GiB。冷数据：访问频次较低的数据，存储在HDD存储介质中，满足高性价比的存储需求。0.144/GiB。冷热数据分层存储提供了支持按照时间将历史分区子表数据归档到HDD存储介质中，满足高性价比的存储需求。

Hologres 从1.3版本开始支持动态分区管理，通过建表时设置指定的规则，提前创建分区子表/删除过期分区子表，减少用户管理分区生命周期的负担。

支持单实例上的shard级replica，通过shard副本的机制，提升OLAP查询的吞吐以及点查的吞吐。Shard之间正交，每个Worker Node分配部分Shard的所有权，每个Shard独立负责部分数据的读写操作。请求有可能出现热点，集中部分Worker Node和Shard。支持Shard级多副本，Leader负责读写，Replica只读。读请求均衡由多个Worker Node（Shard）响应，更高并发。建议增加Replica时，同时减少Shard，保持Shard*Replica均衡，最有效利用Worker Node资源。

设置备份周期，自动备份。实例级别全量数据备份，公测中暂不收取备份费用。有一定的资源使用，建议低峰期备份。如果数据被误删除或更新，根据备份快照恢复出一个全新的实例。

从1.3版本开始提供表日志信息hologres.hg_table_info，查看表的占用存储变化趋势、表访问趋势、文件大小等，提升对表的进一步精细化管理。最佳实践：查看占用存储较大的表近一个月的访问趋势—治理大表，降存储空间。查看近一周存储较少的表的访问趋势—治理小表，减少内存占用。查看存储较大且查询时间较长的query—治理大表的bad query。

物化视图：是包括一个查询结果的数据库对象，它是远程数据的的本地副本，或者用来生成基于数据表求和的汇总表。用途与优势：数据在写入时即预计算，以空间换时间，提高查询效率。举例：某客户有100多家门店，他想实时查看各个门店营业收入情况，以便实时调整经营策略。

JSON列式存储：JSON数据列式存储优化，存储压缩效率接近原生列存，提升查询效率。用途与优势：将JSON类型的数据按照列式存储，提升数据存储压缩效率，减少数据转换等操作，提升查询效率。举例：某视频网站厂商，希望查询男性用户的用户数量和平均年龄。