Confidential • 在世界范围内的统计信息显示，Nosql和数据湖已经不在数据分析 领域占有主要市场 • Nosql和数据湖缺少很多支持数据分析的重要特性 o 缺少在高并发场景下的隔离性和一致性 o 和现有的BI工具很难集成 • 关系型数据库已经重新成为数据分析的主要平台 NoSQL 和数据湖已经不再是数据分析的主要平台 @2022 OpenPie. All rights reserved OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 计算引擎方面 • 完备的SQL语言支持 • 高效的分布式计算能力 • 完备的事务支持，隔离性 一致性 原 子性 公有云特性方面 • 存算分离 • 弹性的计算集群 • 只为必要的计算付费 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential reserved. OpenPie Confidential @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • 原子性 • 一致性 • 隔离性 • 持久性 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • Segment节点并不持有持久化的数据，在扩张/收缩的过程中不涉及数据的移动

一趋势靠拢。2020 年数据显示，云数据库已占据整体数据库市场份额的40%，2022年云数据库营收数据将占据数据 库整体市场的半数以上。 1 2 全 球 数 据 圈 预 测 IDC： 3 缺 乏 弹 性 然而，随着数据量的不断攀升，企业对数据仓库的要求也越来越高，在使用过程中，传统 MPP 数据库解决方案迎来 了一系列的瓶颈： 4 传统数仓的痛点 很多受欢迎的数据库仓库均为分布式数据库，而典型的传统分布式数据库系统大多是 每周有一个中等计算任务，需要数十个节点 每月有一个大的计算任务，需要数千个节点 无限空间： 灵活伸缩： 资源回收： 这些优势使云原生数据库得以降低计算成本，提供无限丰富的计算资源，实现分钟级的伸缩性和真正的高可用，释放 出数据计算产生更多智能的机会。以下是云原生时代数字企业的典型使用场景： 面对这些不断变化的业务需求和计算任务，企业产生了更高的需求： 充分结合云计算、大规模并行处理技术的云原生虚拟数仓 为计算技术目前经历了三代平台: ①大型机时代；②PC机时 代；和 ③云计算时代。每一代计算平台的变更，都带来了数据计算技术的突破性创新的可能性。随着计算技术从大型 机时代变革为PC机时代，PC机逐渐取代大型机，极大地降低计算门槛，计算资源日渐丰富，数据计算技术突破性创 新。 OpenPie 以 “ Data Computing for New Discoveries ”「数据计算，只为新发现」为使命，旗下云原生虚拟数仓

低价的对象存储 Openpie | PiecloudDB 基于eMPP (弹性大规模并行计算) 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 些优势使云原生数据库得以降低计算成本，提供无限丰富的计算资源，实现分钟级的伸缩性和真正的高可用，释放 出数据计算产生更多智能的机会。以下是云原生时代数字企业的典型使用场景 * 每天有数个小的计算任务，需要数个节点 * 每周有一个中等计算任务，需要数十个节点 * 每月有一个大的计算任务，需要数干个节点 认为计算技术目前经历了三代平台: @大型机时代; @PC机时 代; 和 回云计算时代。每一代计算平台的变更，都带来了数据计算技术的突破性创新的可能性。随着计算技术从大型 机时代变革为PC机时代，PC机逐渐取代大型机，极大地降低计算门极，计算资源日渐丰富，数据计算技术突破性创 新。 Openpie 以“Data Computing for New Discoveries ” 数据计算，只为新发现」 为使命，旗下云原生虚拟数仓 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，采用领先的数仓 虚拟化技术，可将多个数仓统一整合到一个高可用的云虚拟数仓，打通多云的数据管道，数据计算资源按需扩缩容， 提升数仓的敏捷性和弹性，助力企业降低数仓管理复杂度，实现数量级增加可计算数据空间的同时，数量级降低数仓 成本，打开无限数据计算空间，推进AVBI到下一个精度。PieCloudDB在eMPP分布式专利技术、服务器无感知

让数据存储、SQL查询、向量计算以及机器学习等能⼒全面升级。 @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • 全新云原⽣架构「⼀份数据，多引擎计算」 弹 性 扩 缩 容 ， 打 破 数 据 孤 岛 • 全 面 支 持 H T A P 湖 仓 ⼀ 体 和 向 量 计 算 • 原 ⽣ 支 持 数 据 治 理 ， 三 权 分 离 • 支 持 ⼤ 语 ⾔ 基 ⽣态丰富，对结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据都支持，可以很好 的完成各种业务场景的数据处理需求。但是对于开发的要求比较⾼，需要掌握 多种组件的不同使用⽅法，业务开发周期会比较久。 国外开源软件，与国产软硬件兼容性差，不符合信创趋势，也⽆法直接利用云 资源的弹性能⼒。组件太多，导致集群部署和后期运维管理很麻烦，市场上相 关⼈才储备量不多，技术兜底依赖于Cloudera，国内第三⽅公司主要是基础运 维和开发为主。 副本问题，帮助企业降低数仓管理复杂度，以更低 的成本实现存算资源在云上更灵活的配置。 TDE技术保证了所有数据在落盘前完成加密，服务 器⽆感知技术（Serverless）利用云上⽆限计算资源 和弹性保证了虚拟数仓永远在线可用，S3存储和跨 云灾备能⼒保证了永不丢数。 数据计算资源按需扩缩容，实现计算资源配置最优化， 提升数仓的敏捷性和弹性，打开⽆限数据计算空间， 支撑更⼤模型所需的数据和计算。更好地赋能业务发

仓管理复杂度，以更低的成本实现存算资源在云上 更灵活的配置。 TDE技术保证了所有数据在落盘前完成加密，服务 器⽆感知技术（Serverless）利⽤云上⽆限计算资源 和弹性保证了虚拟数仓永远在线可⽤，S3存储和跨 云灾备能⼒保证了永不丢数。 数据计算资源按需扩缩容，实现计算资源配置最优化， 提升数仓的敏捷性和弹性，打开⽆限数据计算空间， 更好地赋能业务发展并⾛向绿⾊。 降低数仓硬件和管理成本 降低数仓硬件和管理成本 提升数据计算资源利用效益 坚如磐石 | 高安全 高在线 高可靠 突 破 性 创 新 的 核 心 技 术 出 色 的 数 仓 成 本 效 益 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential Pi e Cl oudDB技术突破：数仓虚拟化 云原生存算分离架构 运用元数据-计算-数据分离的三层架构，实现云上存储资源与 OpenPie Confidential 计算 • MPP • 将一个单一计算任务在大量独立的计算机上并行执行。 • 多租户、多集群 • 弹性伸缩：集群大小、集群类型、集群数量 • 隔离性：不同租户、不同负载 • 高并发 • 高可用 • 可按使用量付费 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • 多租户隔离

仓管理复杂度，以更低的成本实现存算资源在云上 更灵活的配置。 TDE 技术保证了所有数据在落盘前完成加密，服务 器无感知技术（Serverless）利用云上无限计算资 源和弹性保证了虚拟数仓永远在线可用，S3 存储和 跨云灾备能力保证了永不丢数。 数据计算资源按需扩缩容，实现计算资源配置最优化， 提升数仓的敏捷性和弹性，打开无限数据计算空间， 更好地赋能业务发展并走向绿色。 降低数仓硬件和管理成本 降低数仓硬件和管理成本 提升数据计算资源利用效益 坚如磐石 | 高安全 高在线 高可靠 突 破 性 创 新 的 核 心 技 术 出 色 的 数 仓 成 本 效 益 IvorySQL开源数据库社区 PieCloudDB 技术突破：数仓虚拟化 云原生存算分离架构 运用元数据-计算-数据分离的三层架构，实现云上存储资源 与计算资源的独立管理。云上计算资源可弹性分配，有查询 计算任务的时候按需启动，按照使用时间和规模计算成本。 分布式引擎 IvorySQL开源数据库社区 计算 • MPP o 将一个单一计算任务在大量独立的计算机上并行执行。 • 多租户、多集群 • 弹性伸缩：集群大小、集群类型、集群数量 • 隔离性：不同租户、不同负载 • 高并发 • 高可用 • 可按使用量付费 IvorySQL开源数据库社区 计算 • 多租户隔离 • 容量和带宽独立于计算伸缩 • 可按使用量付费 • 高可用/可靠存储

和 数 据 计 算 领 域 的 引 领 者 ， 拓 数 派 以 “Data Computing for New Discoveries”「数据计算，只为新发现」为使命，致力于在数字原生时代,运用突破性计算理论、 独创的云原生数据库旗舰产品以及之上的算法和数学模型,建立下一代云原生数据平台的前沿标准, 驱动企业实现从"软件公司"到"数据公司"再到"数学公司"的持续进阶。 拓数派旗下大模型数据计 180 6 2 数 据 计 算 ， 只 为 新 发 现 (Data Computing for New Discoveries) • 全新云原生架构「一份数据，多引擎计算」 弹 性 扩 缩 容 ， 打 破 数 据 孤 岛 • 全 面 支 持 H T A P 湖 仓 一 体 和 向 量 计 算 • 原 生 支 持 数 据 治 理 ， 三 权 分 离 • 支 持 大 语 言 生态丰富，对结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据都支持，可以很好的 完成各种业务场景的数据处理需求。但是对于开发的要求比较高，需要掌握多种 组件的不同使用方法，业务开发周期会比较久。 国外开源软件，与国产软硬件兼容性差，不符合信创趋势，也无法直接利用云资 源的弹性能力。组件太多，导致集群部署和后期运维管理很麻烦，市场上相关人 才储备量不多，技术兜底依赖于Cloudera，国内第三方公司主要是基础运维和开 发为主。

也放在FoundationDB • 依赖于FoundationDB的KV特性、可串⾏化事务、watcher机制 • 多个集群（虚拟数仓）可以共享⼀份元数据 • FoundationDB⾼可⽤设计、备份恢复保证元数据的可靠性和可 ⽤性 元数据管理缓存 • ⺫的： • 减轻FoundationDB集群负担 • 加速查询优化（⺴络延迟远⾼于内存延迟） • 以Postgres原⽣的元数据缓存概念为基础，优化重构实现适⽤于 ⽤户数据可靠安全 • ⽤户数据⾼可靠实时加解密 (TDE) • 分布式对象存储多副本多可⽤区保证数据安全：“⼀份”数据， 避免数据不⼀致 • 将来Time Travel查询“回收站”数据 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） ⽆论是平台功能还是数据库权限都可以在平台操作 PieCloudDB 的将来 • 理想的PieCloudDB：可靠、⾼效、简单、完备的SQL数据平台， 让⽤户能专注于应⽤ • 不论存储、计算、⽣态还是智能平台都还有不少有挑战性的事情 • 我们需要优秀⼈才的加⼊（学习动⼿能⼒、创新能⼒、⾃驱、团 队精神）

OpenPie Confidential 计算 • MPP • 将一个单一计算任务在大量独立的计算机上并行执行。 • 多租户、多集群 • 弹性伸缩：集群大小、集群类型、集群数量 • 隔离性：不同租户、不同负载 • 高并发 • 高可用 • 可按使用量付费 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • 多租户隔离 reserved. OpenPie Confidential • ACID - 支持两种隔离级别：读已提交、可重复读 • 扩展性 - 事务管理器无单点性能瓶颈 • 隔离性 - 不同租户之间的事务管理器是完全隔离的，不会相互影响 • 容错性 - 事务管理器支持对各类基础设施故障进行自动容错 事务 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • 数据的局部性优化 （SIMD） • 现代存储技术 • 新硬件的使用 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 构建新一代云原生存储引擎 • 数据分布和弹性 • 分布式eMPP架构 (一致性Hash) • 本地数据减少高延时的云存储访问 • 减少数据移动 • 扩缩容最少的数据移动 • 数据安全性 • 透明数据加密

等格式的文件 • 为不同类型的查询特化的系统会有不同的存储方式 • 同一份底层原始数据使用不同系统查询会产生 ETL 需求 • 多种数据源 • 多种数据格式 • 通用的数据处理/转换 • 唯一性与事务性保证 • 断点续传 • 错误处理 • 任务调度总控 pdbconduct • 数据源提取(插件/客户端工具) • 计算节点 Foreign Table, Formatter • 任务调度总控