在实时数仓Hologres中，面对每天约100GB的增量数据，且单字段最长可能达到10MB的情况，可以从多个方面进行优化以提升性能和存储效率。以下是一些优化建议：
1. 数据模型与表设计优化
（1）合理选择存储格式
行存与列存：根据查询需求选择合适的存储格式。对于单条记录或少量字段的查询，行存可能更优；而对于大量字段的复杂分析查询，列存则更合适。考虑到单字段最长可能达到10MB，如果这些数据字段不经常参与复杂查询，可以考虑使用行存或行列混合存储。
分区表：使用分区表可以有效减少查询时需要扫描的数据量，提高查询效率。可以根据时间等维度进行分区，例如按天分区。
（2）Distribution Key设计
合理设置Distribution Key，确保数据能够均匀分布在各个Shard上，避免数据倾斜。对于频繁参与Join或Group By的字段，应优先考虑设置为Distribution Key。
避免设置过多的Distribution Key，一般建议不超过两个字段，以减少数据Shuffle的开销。
（3）Shard数调整
根据集群规模和查询负载调整Shard数，以提高查询的并行度。但Shard数并非越多越好，过多的Shard会增加调度和管理的复杂度。
2. 数据写入与更新优化
（1）写入模式选择
对于大批量数据的写入，可以选择合适的写入模式，如批量插入（Batch Insert）或使用数据同步工具（如Flink、DataX等）进行高效的数据导入。
尽量避免在高峰时段进行大规模的数据写入操作，以减少对查询性能的影响。
（2）减少网络开销
尽可能使用VPC等内部网络进行数据传输，避免使用公网以减少网络延迟和开销。
3. 查询优化
（1）查询语句优化
编写高效的SQL查询语句，避免不必要的全表扫描和复杂的子查询。
使用合适的索引和过滤条件来减少查询时需要处理的数据量。
（2）Local Join优化
尽可能在表设计时将需要Join的表放在同一个Table Group内，并设置相同的Distribution Key，以实现Local Join，减少数据Shuffle的开销。
4. 系统与资源优化
（1）资源监控与扩容
定期对Hologres集群的CPU、内存、磁盘等资源使用情况进行监控，及时发现并解决潜在的性能瓶颈。
根据业务需求和数据量增长情况，适时对集群进行扩容操作。
（2）高级调优手段
利用Hologres提供的高级调优工具和技术，如慢查询日志分析、执行计划查看等，对性能问题进行深入分析和调优。
综上所述，针对Hologres中每天约100GB的增量数据和单字段最长可能达到10MB的情况，可以从数据模型与表设计、数据写入与更新、查询优化以及系统与资源优化等多个方面进行综合优化，以提升性能和存储效率。