hologres 里面只能 写sql 直接查询吗，不能用 类似存储过程实现的功能？

Hologres是阿里云提供的一种实时交互式分析服务，它允许用户在PostgreSQL兼容的接口上执行SQL查询，由于Hologres的设计初衷是提供一个高效的数据查询和分析环境，因此其核心功能集中在优化查询性能和数据存储结构上。

在Hologres中，确实可以通过编写SQL语句来进行直接查询，对于一些复杂的数据处理任务，比如需要重复执行多个步骤的逻辑或者包含条件逻辑的操作，单纯使用SQL可能不够灵活或效率不高，此时，你可能会考虑是否可以像在其他数据库系统中那样使用存储过程。

Hologres 存储过程支持情况：

截至目前的信息，Hologres主要聚焦于OLAP（OnLine Analytical Processing）场景，并且提供了对PostgreSQL的SQL方言的支持，不过，与一些其他数据库系统相比，Hologres可能没有提供完整的存储过程（Stored Procedures）或者触发器（Triggers）等复杂数据库编程特性。

替代方案：

如果你需要在Hologres中实现类似存储过程的功能，可以考虑以下几种替代方案：

1、外部应用程序逻辑：

将业务逻辑处理放在应用程序层面，通过编程语言如Python、Java等来控制数据流和处理逻辑，在应用程序中构建连接Hologres的模块，根据业务需求执行相应的SQL语句。

2、ETL工具：

使用ETL（Extract, Transform, Load）工具如Apache NiFi, Apache Beam, Talend等，来处理数据转换和加载工作，这些工具通常提供强大的数据流处理能力，并能够以可视化的方式设计复杂的数据处理流程。

3、数据库中间件：

如果需要保持SQL开发模式，可以考虑使用数据库中间件，如Apache Calcite，它可以提供SQL解析和优化的能力，你可以在此基础上构建更复杂的数据处理逻辑。

4、使用函数（Functions）：

虽然Hologres可能不支持完整的存储过程，但它可能支持创建用户自定义函数（UserDefined Functions, UDFs），你可以在SQL中定义这些函数来封装一些常用的逻辑，然后在查询中调用它们。

5、Lambda架构：

结合使用批处理和流处理，即在数据导入时进行初始处理（Batch Layer），然后使用流处理层（Speed Layer）来响应实时查询请求，这种架构可以很好地处理大数据场景下复杂的数据处理需求。

6、云函数服务：

利用云服务提供商提供的函数即服务（Function as a Service, FaaS）产品，例如AWS Lambda，Azure Functions等，来处理需要复杂逻辑的业务场景，这些FaaS产品通常可以很方便地与数据仓库服务集成。

7、数据库迁移：

如果上述方案都不能满足你的需求，并且存储过程对你来说是必须的，那么你可能需要考虑迁移到支持存储过程的其他数据库系统，如Amazon Redshift、Google BigQuery、Oracle Autonomous Database等。

虽然Hologres可能在存储过程方面有所限制，但通过上述提到的替代方案，你仍然可以实现复杂的数据处理逻辑，选择最合适的方法取决于你的具体需求、现有的技术栈以及项目的时间与资源约束，在决定之前，最好详细评估每个选项的可行性和成本效益。