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郭峰 拓数派 云原生数据库PieCloudDB 性能优化之路 打造立足于国内 基础数据计算领域的世界级高科技创新驱动机构 杭州拓数派科技发展有限公司（又称“OpenPie”），以“Data Computing for New Discoveries”「数据计算，只为新发现」为使命， 成立后的短短10个月时间内，完成了包括头部产业基金、东吴证券、元 禾重元和政府科创平台在内的连续三轮战略融资。 PostgreSQL优化器简介 PieCloudDB优化器之分布式特性简介 PieCloudDB优化器之云原生特性简介 Q/A Contents 录 目 01 • 预处理阶段 • 通过逻辑上的等价变换，把查询树转换为更加简单高效的等式 • 分发约束条件，收集外连接信息等 • 扫描/连接优化阶段 • 主要处理扫描和连接操作 • 扫描/连接之外的优化阶段 • 主要处理除扫 02 • PieCloudDB优化器拓展了PostgreSQL优化器，使其适用于分布式架构 • 引入了Motion的概念，使得数据可以在不同的工作节点之间移动 • 利用Motion产生分布式的查询计划 • 这些分布式的查询计划会被分为更小的单元，并被分发到不同的工作节点中并行执行 • 对于聚集操作，利用分布式的优势，在工作节点之间通过多阶段聚集来提升性能 # explain (costs

张广舟（明虚） 阿里云高级专家 Greenplum上云与优化 — ApsaraDB for Greenplum介绍 2016Postgres中国用户大会 目 录 content ApsaraDB for GP的定位 ApsaraDB for GP的内核优化 未来的规划 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP的定位 2016Postgres中国用户大会 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP的定位 ApsaraDB for GP = 简单、高效解决大数据分析需求 MPP + 列存压缩 复杂SQL + 查询优化器 本地高效存储 +高速网络 +预置稳定资源 = = 2016Postgres中国用户大会 GP vs. RDS? Select count(*) from customer group city 列存块 ….. 列存块 列存 ≈索引 + index only 2016Postgres中国用户大会 GP vs. Hadoop? Orca优化器 SQL Runtime 本地存储 >5-30倍的性能优势 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP vs. AWS Redshift? “有史以来卖的最好的云服务” 对比项目 ApsaraDB

Postgres Conference China 2016 中国用户大会 HBase最佳实践及优化 陈飚 cb@cloudera.com Cloudera Postgres Conference China 2016 中国用户大会 关于我… 陈飚 Cloudera售前技术经理、资深方案架构师 http://biaobean.pro 原Intel Hadoop发行版核心开发人员, 成功实施并运维多 个上百节点Hadoop大数据集群。 – 曾在Intel编译器部门从事服务器中间件软件开发，擅长服务器软件调 试与优化，与团队一起开发出世界上性能领先的XSLT 语言处理器 – 2010 年后开始Hadoop 产品开发及方案顾问，先后负责Hadoop 产品 化、HBase 性能调优，以及行业解决方案顾问 2 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 HBase的历史 分布式的多层次映射表结构（key-value形式，value有多个） – 固定一个数据模型（固定数据模型能得到高性能，同时满足应用 需求） – 无数据类型 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 HBase的实现特性 • 非常高的数据读写速度，为写特别优化 – 高效的随机读取 – 对于数据的某一个子集能够进行有效地扫描 • 具有容错特性，能够将数据持久化的非易失性

好者提供一些帮助，在编写过程 中，仍会参考官方文档，但绝不是简单的翻译，甚至有些内容会与官方文档不一致。 编者提醒，升级版本极其重要，4 版本早该淘汰了，5 版本和 6 版本都带来了极大 的性能和稳定性的提升。 声明 本文档的版权归[陈淼]个人所有，未经许可和授权不得抄袭和引用。 本文档中的绝大部分内容都经过编者重新考量和实测验证，有些观点与官方手册有 出入，仅代 ................................................................................. - 182 - 关于 ORCA 优化器 ................................................................................................. ....................................................................................... - 229 - 查询性能...................................................................................................

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 39 2.4.1 性能 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 40 2.5 性能测试报告· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 40 2.5.1 TiDB Sysbench 性能对比测试报告 - v5.2.0 对比 v5.1 · · · · · · · · · · 40 2.5.2 TiDB TPC-C 性能对比测试报告 - v5.2.0 对比 v5.1.1 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 46 2.5.3 TiDB TPC-H 性能对比测试报告 - v5.2 MPP 模式对比 Greenplum 6.15.0 以及

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 94 3.4.6 HTAP 性能监控 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 402 4 4.9 优化 SQL 性能 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 405 4.9.2 SQL 性能调优 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 406 4.9.3 性能调优最佳实践 · · · · · · · · · · · · · ·

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