PieCloudDB，运用全新 eMPP (elastic Massive Parallel Processing) 分布式技术，旨在为企业提供包含实时处理、 移级扩缩容、弹性计算、集成数据分析等强大功能的云上数据存储和计算引擎，助力企业实现数据价值最大化。 pieCloudDB 为企业构建坚如般石的虚拟数仓，以云资源最优化配置实现无限数据计算可能，基于新一代数仓虚拟 化，提供云数仓智能化解决方案 用以 及用户权限等功能; 2. 计算节点: 无状态节点 (包括 Coordinator 和 Executer) ，主要负责接收用户请求和数据计算，支持 动态弹性伸缩，提供数据查询 、执行计划、查询优化、数据加载、连接管理、并行计算以及资源隔离 等功能; 3. 存储节点; 存算分离架构，支持本地存储和云存储，推荐采用对象存储，提供数据压缩、数据加密、 多模存储以及多级缓存等功能; 4. 云原生平台节点: 集群管控节点，提供数据洞察和集群运维等功能，支持可视化的数据 分析、性能监控、集群启停、自动化部署以及权限管控等能力; 用户或者应用可直接调用 PieCloudDB 云原生虚拟数仓服务进行数据分析，提供标准的 SQL 接口，且内置各种分析工 具，并原生兼容 Postgres 生态，可以很好地处理地理信息数据和文本，未来会扩展其他 Ap| 接口，支持常见的数仓的 数据分析和人工智能、数据科学等功能。 Openl SN

提供元数据服务，如元数据存储共享、分布式锁、多版本管理、多集群并发、高可用以 及用户权限等功能； 2. 计算节点： 无状态节点（包括 Coordinator 和 Executer），主要负责接收用户请求和数据计算，支持 动态弹性伸缩，提供数据查询、执行计划、查询优化、数据加载、连接管理、并行计算以及资源隔离 等功能； 3. 存储节点： 存算分离架构，支持本地存储和云存储，推荐采用对象存储，提供数据压缩、数据加密、 多模存储以及多级缓存等功能； 4. 云原生管控平台节点： PieCloudDB 集群管控节点，提供数据洞察和集群运维等功能，支持可视化的 数据分析、性能监控、集群启停、自动化部署以及权限管控等能力; 数据应用层： 用户或者应用可直接调用 云原生虚拟数仓服务进行数据分析，提供标准的 SQL 接口，且内置各种分析工 具，并原生兼容 Postgres 生态，可以很好地处理地理信息数据和文本，未来会扩展其他 API 接口，支持常见的数仓的 数据分析和人工智能、数据科学等功能。 PieCloudDB 产品概述 拓数派旗下旗舰产品PieCloudDB，是以对行业顶级数据库的抽象思考和设计原则复用为技术路线，可将物理数仓整合 到云原生数据计算平台，根据数据授权动态创

• 分布式系统（SQL/NoSQL/存储) • 最近 7+ 年⼀直从事开源分布式数据库开发 一个eMPP 云原生分布式SQL数据库 一个云原生实时大数据平台基座 愿景：安全可靠 使用简单 功能齐全 性能极致 传统分布式MPP架构痛点 缺乏弹性 业务使用不灵活 成本高昂 集群固定，资源利用率低 木桶效应 扩缩容难 数据孤岛 元数据和用户数据跨集群 访问困难 运维成本 公司中⽴，开源协议友好，国际⼀流⼯程⽔准的先进开源数据库 • Postgres对存储扩展，插件扩展⽀持友好 • 天然⾃带⼀定的多模⽀持 (原⽣或者插件） • 采⽤度和流⾏度持续上升 • 优秀的⽣态 • 我们的选择 • 很多功能不⽤也没必要重新造轮⼦ • 和⼀流的产品和⼈才⼀起成⻓ • 团队深度理解Postgres内核代码，在社区参与诸多贡献 PieCloudDB 架构 元数据管理 基于 MVCC 的事务隔离级别 使用 ⽤户数据查询效率优化 • 远程访问数据要考虑的点：性能和成本 • 如何解决？ • 数据和/或辅助信息缓存，同时⼀致性Hash减少数据移动 • 读取优化（⽐如异步并⾏等） • 计算优化（各种功能特性持续优化中） • 很多复杂OLAP查询如果不是IO瓶颈，不会受制于它 • …... 计算引擎之优化器 PieCloudDB Optimizer 是⼀个基于eMPP架构的云原⽣分布式优化器，它

24发布1.0版本，技术和产品上实现了云原⽣. • 计算和存储分离：弹性计算 & 弹性存储. • 计算和存储都：按需付费. • 多租⼾隔离. • 2023年3.14上公有云（阿⾥云）. • 更多功能增强 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential PieCloudDB简介 (cont.) • 为什么我们觉得数据库云原⽣很重要？ OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential PieCloudDB简介 (cont.) • PieCloudDB产品⽬标 • 安全可靠 使⽤简单 功能⻬全 性能极致 • 公有云、私有云、混合云 • ⼀个构建于⼤数据计算引擎上的⼤数据计算平台 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 元数据系统持续的性能优化 • ... @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 成⻓之路 (cont.) • 功能变强或者补全 • 海量数据修改增强. • 初步备份功能. • Vacuum增强. • 统计数据⾃动收集更新. • Spill to S3⽀持 • 临时表完全⽀持. • 各种异常处理增强. • …... • 稳定性. @2022

界面。这里需要注意的是，PieCloudDB 社区版默认不开 启激活认证功能，使用社区版可以跳过邮件验证步骤。 b. 点击 再次回到登录界面，输入邮箱和密码，点击 ，跳转进入 PieCloudDB 初始界面。 4.2 浏览界面 1. 在 PieCloudDB 初始界面，可以查看右上角的登录信息，也可以切换中英文模式。右上角的 按钮下包含多项用户相关的功能，左侧的菜单栏则展示了各大使用模块。 例如，用户“汤姆”登录后，右上角会显示 piebar的tom。 2. 点击 按钮， 可以看到第一项功能 ，如果需要点击它跳转至“修改用户密码” 界面，输入原密码和新密码后点击 即可。 3. 按钮下的第二项功能是在主账户下添加新用户，点击 ，会跳出一 个邀请注册的链接，只需要将此链接发送给想要添加的用户即可。得到该链接的用户需要输入用 com”、密码 “54321Jerry!” 注册并激活了一个新用户。接下来，需 要主账户用户 “tom” 进行审核，审核通过后用户“jerry” 就可以正常登录了。 4. 对于 按钮下的第三项功能 ，会在“第三步：创建集群和数据库”中详细解释， 这里只需知晓，是可以通过 JDBC 或 ODBC 等方式从外部接入 PieCloudDB 服务的。 5. 在左侧的菜单栏，点击 进入用户列

的问题， 是⼤数据技术中的基⽯。让用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发 分布式程序，以⼀种可靠、⾼效、可伸缩的⽅式进⾏数据处理。 组件很多，常见约30个，基础组件包括：Hadoop通用功能库、HDFS、 MapReduce以及YARN 。可视化管理是Ambari，其他的计算引擎、列存数据库 等都需要额外的组件，应对不同的场景需要安装对应的组件和依赖。 ⽣态丰富，对结构化数据、半 OpenPie Confidential PieCloudDB--虚拟数仓引擎 Mundo Catalog 计算节点 JANM Table Format 管控节点 安全审计 API接⼝ ETL功能 数据洞察 运维管控 用户权限 NAS⽂件存储 HDFS分布式⽂件系统 S3对象存储 其他Data Lake Bare-Metal IaaS资源 执⾏器 执⾏器 执⾏器 协调器 协调器 支持多种向量搜索算法，为不同的业务场景提 供更灵活⾼效的解决⽅案 突破传统数据库的技术瓶颈 • ⽆法弹性扩缩向量化存储和计算的资源 • 在向量化计算的场景下，易用性和性能较差 • 对元数据变更的功能有限，导致了数据⼀致性 等问题 • 传统数据库存在的安全性、可靠性、在线性⽅ 面的技术瓶颈 @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential

机器学习 …… ... 按需增加 @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 产品子功能 太多分支？ • 抽象的⽂件协议接⼝ • 抽象的⽂件格式接⼝ • 抽象的计算功能接⼝（e.g. data skipping） • 抽象的元数据存储接⼝ • …… 抽象和灵活的考虑贯穿所有的设计. Apache Arrow作为不少组件内存中间桥梁 @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential Postgres 执行计算引擎 向量化执行引擎 FALLBACK 用（新引 擎功能暂不支持或者短期故障逃逸） 行处理，将来 HTAP 的 OLTP 用. @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 向量化

1 Release Note 最新版本： V2.8 发布日期： 2023 年 10 月 内 核 l 回收站功能 实现回收站来跟踪逻辑上被删除（TRUNCATE/DROP/ALTER 等）的表，这些 表对应的 S3 Block 文件在超过保留期限后会被 autovacuum 删除。 l PieCloudDB 全局缓存系统 n 支持在计 外表接口，支持在协调节点和工作节点上执行，以原始字 节（bytea）读取文件。 n 为外表启用部分聚合能力，支持并行聚集下推。 n 新增 fdb_max_retry（替代原 MaxRetry 功能），默认值设置为 50。 l 临时表相关 n 新增 GUC 参数 pdb_temptable_local_limit_filesize 和 pdb_temptable_local_lim

Release Note 版本号：V2.1 发布日期：2022 年 10 月 内 核 • 聚集下推功能得到增强：通过把聚集操作下推到连接操作之前去执行，极大的减 少连接操作需要处理的数据量，使得查询性能显著提升。 • 实现了 Block Skipping 的优化机制：数据库运行查询语句时，通过计算每个块 （block）中列聚集信息，在执行期间跳过非必要的数据块，减少数据读取量提高查询性 进行优化，生成高效的查询计 划。 • 支持超大数据量字段 • 支持快速 ETL/ELT： Kafka 流数据导入支持，copy 性能大幅提升。 • 外部数据源的查询（实验性功能）： PieCloudDB 支持 foreign-data wrapper 模块，使用户可以访问包括但不限于 HDFS、MySQL 等数据源，同时支持用户自行开发 模块来访问新的存储数据源 。

的问题，是 大数据技术中的基石。让用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布 式程序，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。 组件很多，常见约30个，基础组件包括：Hadoop通用功能库、HDFS、 MapReduce以及YARN 。可视化管理是Ambari，其他的计算引擎、列存数据库 等都需要额外的组件，应对不同的场景需要安装对应的组件和依赖。 生态丰富，对结构化数据、半 支持多种向量搜索算法，为不同的业务场景提供 更灵活高效的解决方案 突破传统数据库的技术瓶颈 • 无法弹性扩缩向量化存储和计算的资源 • 在向量化计算的场景下，易用性和性能较差 • 对元数据变更的功能有限，导致了数据一致性等 问题 • 传统数据库存在的安全性、可靠性、在线性方面 的技术瓶颈 服务器无感知（Serverless）计算引擎 πCloudML (Beta) (大模型) 机器学习