在实时数仓Hologres中，当SQL查询的WHERE条件中仅包含多个字段的IN子句时，是可以进行优化的，尽管优化的程度和效果可能取决于具体的查询、数据分布、索引设置以及Hologres的内部实现。以下是一些可能的优化策略：
索引优化：
确保查询中涉及的字段（尤其是IN子句中的字段）上有适当的索引。如果Hologres支持复合索引，并且查询中经常一起使用多个字段作为过滤条件，那么考虑创建包含这些字段的复合索引。
注意，虽然IN子句本身可能不直接利用索引进行范围扫描，但索引仍然可以帮助Hologres快速定位到满足IN条件的行。
查询改写：
如果IN子句中的值列表非常长，考虑是否可以将其拆分为多个较小的查询，并使用UNION ALL来合并结果。这种方法在某些情况下可以减少查询的复杂性和执行时间。
另外，如果可能的话，尝试将IN子句转换为JOIN操作，特别是当IN子句中的值来自另一个表时。这样做可以利用表之间的连接条件来优化查询。
分区和分片：
如果Hologres表是分区表，并且IN子句中的字段与分区键相关，那么查询将能够更高效地利用分区来减少需要扫描的数据量。
确保查询中的过滤条件能够充分利用分区策略，以便只扫描包含所需数据的分区。
硬件和资源配置：
确保Hologres集群有足够的资源（如CPU、内存和磁盘I/O）来处理查询。资源不足可能是导致查询性能不佳的原因之一。
根据查询负载和数据量，适时调整Hologres集群的资源配置。
分析和调整查询计划：
使用Hologres提供的查询分析工具（如EXPLAIN语句）来查看查询的执行计划，并识别潜在的瓶颈。
根据查询计划中的信息，调整查询语句或索引策略，以优化查询性能。
缓存和预热：
如果查询是重复执行的，并且查询结果相对稳定，考虑使用缓存来存储查询结果。
在查询执行之前，对相关的数据或索引进行预热，以减少查询时的等待时间。
需要注意的是，每种优化策略都有其适用场景和局限性。在实际应用中，建议根据具体的查询和数据特点来选择最合适的优化方法。此外，随着Hologres的不断更新和迭代，新的优化功能和特性可能会被引入，因此建议定期关注Hologres的官方文档和更新日志。