⼤模型数据计算系统，以云原⽣技术重构数据存储和计算，⼀份数据，多引擎数据计算，AI数学模型、数据和 计算三者互为增强，全面升级⼤数据系统⾄⼤模型时代 ，赋能⾏业AI场景应用。 具备整体数据平台⽅案，支持多模数据处理（结构化、半结构化 以及非结构化数据），实现数据共享和分析。 软件优化 + 新硬件（FPGA）加速，实现数据全链路的性能飞跃， 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 、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 Lakehouse引擎，1个硬件加速器，应对各种场景的计算，同时也兼容Spark、 Flink等计算任务，保留用户的使用习惯。 ⽣态完善，支持主流的开发语⾔和数据科学⼯具，支持多模数据处理（结构化、 半结构化以及非结构化），提供标准的SQL接⼝和API，完成各种复杂场景的数 据处理，业务开发周期短，现存的代码基本可以⽆缝迁移和复用。 国内自主研发，具备社区版、商业版以及云SaaS服务，与国产软硬件完美兼容，

可以无锋集成业内常见的提取/ 转换/加载 (ETL) 和 Bl (商业智能) 工具。企业只需安排少量的集成工作，就可以使用现有的使用标准 SQL 结构和接 口的分析工具让应用在 PieCloudDB -上 从而避免了企业受制于供应商，帮助企业在控制业务风险的同时推动创 新。 。 多维度弹性扩缩容 pieCloudDB 采取存算分离的eMPP (弹性大规模并行计算) 设计架构。存储侧支持标准对象存储，可以充分利用云计 企业系统地管理表级别的权限。支 持函数、参数等相关的白名单配置，避免用户对系统进行误操作。 此外，PieCloudDB 提供的可视化平台，帮助企业更方便地梳理维护角色授权。安全性上支持端到端的访问控制管理 和证书管理。 * 完善的数据生态 PieCloudDB 兼容 PostgreSQL/Greenplum 生态组件，兼容大部分现有的 PostgreSQL/Greenplum 客户端，商务智能 份数据建立多个集群，每个集群拥有独立的计算资源和独立的权限管控，满足业务的隔离性和安全性需求。 * 多级缓存技术 在 PieCloudDB 的计算层，各个计算节点针对元数据和用户数据都设计了多层缓存结构。其中，元数据作为数据库系 统中最重要的特征信息，实现高速的元数据访问是提高数据库查询性能的有效途径。为了避免网络延迟，加速查询优 化，PieCloudDB8 实现了元数据层全新的缓存架构，有效减少

PieCloudDB 可以无缝集成业内常见的提取/ 转换/加载（ETL）和 BI（商业智能）工具。企业只需安排少量的集成工作，就可以使用现有的使用标准 SQL 结构和接 口的分析工具让应用在 PieCloudDB 上运行，从而避免了企业受制于供应商，帮助企业在控制业务风险的同时推动创 新。 PieCloudDB 采取存算分离的 eMPP（弹性大规模并行计算）设计架构。存储侧支持标准对象存储，可以充分利用云计 管理表级别的权限。支 持函数、参数等相关的白名单配置，避免用户对系统进行误操作。 此外，PieCloudDB 提供的可视化平台，帮助企业更方便地梳理维护角色授权。安全性上支持端到端的访问控制管理 和证书管理。 PieCloudDB 兼容 PostgreSQL/Greenplum 生态组件，兼容大部分现有的 PostgreSQL/Greenplum 客户端，商务智能 （BI）和 ETL 的云原生架构支持用户基于同一 份数据建立多个集群，每个集群拥有独立的计算资源和独立的权限管控，满足业务的隔离性和安全性需求。 在 PieCloudDB 的计算层，各个计算节点针对元数据和用户数据都设计了多层缓存结构。其中，元数据作为数据库系 统中最重要的特征信息，实现高速的元数据访问是提高数据库查询性能的有效途径。为了避免网络延迟，加速查询优 化， PieCloudDB 实现了元数据层全新的缓存架构，有效

LLVM解析源码，找到所有 OpenMP指令语句 • 转换为调用自定义线程池和 lambda表达式 • 共享变量替换及并发保护 PieCloudVector • Faiss OpenMP线程改造 • 控制全局线程数 • 降低线程锁冲突 • 降低内存使用 PieCloudVector • Faiss OpenMP线程改造 • 避免无效线程 PieCloudVector • Faiss OpenMP线程改造 案例分析 - 东吴证券秀财gpt • 采用自研大模型东吴秀财GPT + LangChain开发框架 + PieCloudVector向量数据库构建了AIGC应 用平台，接入了交易应用的结构化数据和非结构化数据，其中非结构化数据主要是文本类数据 下一步展望 • GraphRAG 欢迎关注我们！ 麦思博(msup)有限公司是一家面向技术型企业的培训咨询机构，携手2000余位 中外客座导师，服务

实现极速 Analyze，更快的生 成精确的查询规划统计信息，从而在查询时可以生成更优的查询计划。 • 全新的缓存机制：在 PieCloudDB 的计算层，各个计算节点针对元数据都设计了 多层缓存结构。 其中，针对元数据，PieCloudDB 实现了元数据层全新的缓存机制，有效减少了访问元 数据服务器带来的网络通信开销和元数据服务器的负载，提高元数据访问的速度。 • 可观察性增强：可得 设计，为用户提供一体化的权限管理 • 注册选项增加：增加了手机注册选项，用户现可选择通过手机或邮件进行用户注 册 • 稳定性优化： o SQL 结果集缓存优化 o 优化端到端访问控制管理和证书管理，增强安全能力 o 一键部署优化 • 数据洞察优化： o SQL 结果页面 UI 更新，界面更加简洁优雅。优化超长结果显示，可支持选中结 果直接复制

、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 Lakehouse引擎，1个硬件加速器，应对各种场景的计算，同时也兼容Spark、 Flink等计算任务，保留用户的使用习惯。 生态完善，支持主流的开发语言和数据科学工具，支持多模数据处理（结构化、 半结构化以及非结构化），提供标准的SQL接口和API，完成各种复杂场景的数据 处理，业务开发周期短，现存的代码基本可以无缝迁移和复用。 国内自主研发，具备社区版、商业版以及云SaaS服务，与国产软硬件完美兼容， 应用实践路径 πDataCS优势2: 全面支持大语言基础模型和私域数据结合做垂直应用 πDataCS优势3 ：云原生下eMPP计算引擎全面颠覆MPP技术，大模型数据计算新范式 SQL语言实现的结构化数据上的模型计算 打破企业数据孤岛，整合企业所有表格类数据资源 πCloudDB（强逻辑计算） 云原生数据库/ 虚拟数仓 eMPP专利技术发明者/虚拟数仓产品的全球行业领导者 计算引擎之

计达到3024.6亿元人民币。 国内AGI市场增长趋势预测 说明：数据来自InfoQ研究中心 中国AGI发展趋势 l 中国AGI市场自下向上分为基础设施层、模型层、中间层和应用层四层，这四层结构共同构成了中国AGI市场的技术框架。 国内AGI市场分层 中国AGI发展趋势 l 在通往AGI的征途上，AI Agent正逐渐成为探索的核心路径。但随着时间的推移，大模型的一些局限性开始显现，尽管大模型在模仿人类 国内数仓虚拟化技术提出者 云原生数据计算系统 PieDataCS数据底座为AI大模型赋能 云原生数据计算系统 虚拟数仓引擎设计 云原生数据计算系统 分布式优化器设计 云原生数据计算系统 结构化和半结构化数据同步 云原生数据计算系统 向量计算引擎设计 云原生数据计算系统 多模态数据共享 AIGC全生命周期管理 基于PieCloudML，为企业构建统一的MaaS框架和 AIGC开发框架，对模型和AI

行任务。企 业可灵活进行扩缩容，随着负载的变化实现高效的伸缩， 轻松应对 PB 级海量数据。 全新的存储「简墨」和缓存架构设计 在计算层，各个计算节点针对元数据和用户数据都设计了多 层缓存结构，避免网络延迟和数据移动，提高计算效率，保 证用户的实时性需求。PieCloudDB 针对底层对象存储设计了 高效的文件格式，可在节省网络请求的同时提高计算效率。 全新的优化器「达奇」 PieCloudDB 可根据客户需求在任何 IaaS云和裸硬件上安装。 可打通多云的数据管道， 解锁对特定IaaS云的依赖 并获得云资源议价权。 实时处理 在计算层，各个计算节点针对元数据和用 户数据都设计了多层缓存结构，避免网络 延迟和数据移动，提高计算效率，保证用 户的实时性需求。 数据安全 PieCloudDB 提供企 业级透明数据加密。 运用实时加密，高强 度算法，多级密钥等 技术保护数据安全。 IvorySQL开源数据库社区

发执行任务。企业可灵活 进⾏扩缩容，随着负载的变化实现⾼效的伸缩，轻松应对 PB级海量数据。 全新的存储「简墨」和缓存架构设计 在计算层，各个计算节点针对元数据和用户数据都设计了多 层缓存结构，避免⽹络延迟和数据移动，提⾼计算效率，保 证⽤户的实时性需求。PieCloudDB针对底层对象存储设计了 高效的文件格式，可在节省⽹络请求的同时提⾼计算效率。 全新的优化器「达奇」 Pie 可根据客户需求在任何 IaaS云和裸硬件上安装。 可打通多云的数据管道， 解锁对特定IaaS云的依赖 并获得云资源议价权。 实时处理 在计算层，各个计算节点针对元数据和用 户数据都设计了多层缓存结构，避免网络 延迟和数据移动，提高计算效率，保证用 户的实时性需求。 数据安全 PieCloudDB提供企业 级透明数据加密。运 用实时加密，高强度 算法，多级密钥等技 术保护数据安全。 @2022

pdb_enable_janm_toast，控制 JANM 访问方法中的 Toast。 n 新增建表选项 page_size，设置生成新 Page 的大小限制，以兆字节为单 位。 n 新增建表选项 block_file_size，设置生成新文件的 Block 文件大小限制， 以兆字节为单位。 n 新增建表选项 num_stat_col，控制文件内统计列数，为每个 JANM 文件 50。 l 临时表相关 n 新增 GUC 参数 pdb_temptable_local_limit_filesize 和 pdb_temptable_local_limit_filenum，控制临时表的数据文件溢出到远 端存储。 n 支持 autovacuum 清理孤立的临时表。 l pgaudit 插件 支持使用 pgaudit 插件生成审计日志。 l Kafka 接口