云原生数据库PieCloudDB 性能优化之路

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: www.openpie.com

摘要

云原生数据库PieCloudDB基于PostgreSQL优化器，扩展其分布式架构，引入Motion概念，实现分布式查询计划优化。通过云原生特性和对象存储设计，实现了聚集下推、Block skipping、预计算等多项优化技术，提升查询性能。其分布式架构支持多阶段聚集和数据重分配，优化器将查询计划拆分为小单元并行执行，减少处理数据量。这些技术使PieCloudDB在新基建中承担可靠的云数据库底座角色，帮助企业实现数据价值最大化。

AI总结

《云原生数据库PieCloudDB性能优化之路》主要介绍了杭州拓数派科技发展有限公司（简称“OpenPie”）旗下的云原生分析型数据库PieCloudDB的性能优化策略和技术实现。以下是文档的核心内容总结：

### 1. **公司背景**
- **杭州拓数派科技发展有限公司**：以“Data Computing for New Discoveries”为使命，致力于数据计算创新。
- **融资情况**：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。
- **产品定位**：PieCloudDB是以云计算架构为基础的云原生分析型数据库，采用全新eMPP分布式技术，旨在帮助企业建立竞争壁垒并实现数据价值最大化。

### 2. **PieCloudDB优化器**
- **核心优化策略**：
- **聚集下推**：将聚集操作下推到连接操作之前，减少连接处理的数据量。
- **Block skipping**：跳过不必要的数据块，加速查询。
- **预计算**：通过预先计算部分数据，提升执行效率。
- **分布式查询优化**：
- 优化器扩展了PostgreSQL优化器，使其适用于分布式架构。
- 引入“Motion”概念，支持数据在不同工作节点之间移动。
- 查询计划被分解为更小的执行单元，并行在不同节点上执行。
- 多阶段聚集技术利用分布式优势提升性能。

### 3. **查询计划示例**[1]
以下是一个查询计划的示例，展示了PieCloudDB优化器如何将查询分解并分发到不同节点：

EXPLAIN (COSTS OFF) SELECT t1.a, avg(t2.c) FROM t1 JOIN t2 ON t1.b = t2.b GROUP BY t1.a;
QUERY PLAN ----------------------------------------------------------------------
Gather Motion 3:1 (slice1; segments: 3)
-> Finalize GroupAggregate Group Key: t1.a
-> Sort Sort Key: t1.a
-> Redistribute Motion 3:3 (slice2; segments: 3) Hash Key: t1.a
-> Hash Join Hash Cond: (t1.b = t2.b)
-> Seq Scan on t1
-> Hash
-> Broadcast Motion 3:3 (slice3; segments: 3)
-> Partial HashAggregate Group Key: t2.b
-> Seq Scan on t2

### 4. **PieCloudDB的核心优势**
- **云原生架构**：基于云计算设计，结合对象存储特性。
- **eMPP技术**：全新分布式计算框架，提升数据处理效率。
- **新基建价值**：在新基建中承担可靠且可控的世界级云数据库底座。

### 5. **总结**
PieCloudDB通过优化器的智能调度、分布式计算和云原生架构，显著提升了查询性能。其技术创新和市场潜力使其在数据分析领域具有重要的竞争优势，并为新基建提供了可靠的数据基础设施支持。