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 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: * 无限空间: 能够提供无限存储空间， 。 灵活伸编: 随时根据业务需求弹性增加集群和工作节点 * 资源回收: 在集群完成计算任务时，可以进行资源回收，节省成本 充分结合云计算、大规模并行处理技术的云原生虚拟数仓 PieCloudDB 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 《(Serverless)及TDE等多项核心技术加持下，为企业构建高安全，高可靠，高在线 全新的存储引擎 【简黑) pieCloudDB 打造了全新的存储引擎--简墨 (JANM) ，实现了基于对象存储的行列混存结构 。行列混存结合了行存和 列存的优势，允许面向列的压缩方案，压缩率更高，节省存储空间，跳过不必要的列的扫描，提高查询效率; 在读取 少量数据时，提高Cache命中率，减少MO 次数。 pieCloudDB实现了存储中立，支持公有云、私有云、混合云。PieCloudDB 除支持自己的存储格式，还支持部署在存

时代，越来越多的企业将应用向云上迁移，而越来越多的数据也流向云上。公有云带来了众多优势： 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： 充分结合云计算、大规模并行处理技术的云原生虚拟数仓 PieCloudDB 应运而生， PieCloudDB 帮助企业摆脱了 PC 架 构的限制，满足云原生数字时代需求，成为更好的选择。 能够提供无限存储空间， 随时根据业务需求弹性增加集群和工作节点 在集群完成计算任务时，可以进行资源回收，节省成本 6 PieCloudDB 云原生虚拟数仓 杭州拓数派科技发展有限公司（又称“OpenP 按需灵活计算，打破数据孤岛，支撑更大模型所需的数据 和计算。在云上，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AI/BI到下一个精度。PieCloudDB 在eMPP分布式专利技术、服务器无感知（Serverless）及TDE（透明数据加密）等多项核心技术加持下，为企业构建

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 5.1.4 Spring 命名空间 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 简介 . . . . . . . . . . . shardingsphere‐jdbc‐spring‐boot‐starter 时，系统启动会报错？ . . . . . . . . . 304 7.8.2 [JDBC] 使用 Spring 命名空间时找不到 xsd? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 304 7.8.3 [JDBC] 引入 shardingsphere-transaction-xa-core Java API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 331 Spring 命名空间配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 353 Spring Boot Start 配置 . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 5.1.4 Spring 命名空间 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 简介 . . . . . . . . . . . shardingsphere‐jdbc‐spring‐boot‐starter 时，系统启动会报错？ . . . . . . . . . 300 7.8.2 [JDBC] 使用 Spring 命名空间时找不到 xsd? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 300 7.8.3 [JDBC] 引入 shardingsphere-transaction-xa-core Java API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 327 Spring 命名空间配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 349 Spring Boot Start 配置 . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 5.1.5 Spring 命名空间 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 简介 . . . . . . . . . . shardingsphere‐jdbc‐spring‐boot‐starter 时，系统启动会报错？ . . . . . . . . . 316 7.8.2 [JDBC] 使用 Spring 命名空间时找不到 xsd? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 316 7.8.3 [JDBC] 引入 shardingsphere-transaction-xa-core Java API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343 Spring 命名空间配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365 Spring Boot Start 配置 . .

单、⾼效，为互联⽹、物联⽹、⾦融、电信等⾏业提供丰富的业务分析能⼒。⽀持MADlib扩展，客⼾可以在udw上使⽤MADlib的扩展功能，从⽽让机器学习变得简单，⽀持PostGIS，可以⽅便 的⽀持空间、地理位置应⽤。最新⽀持greeplum6.2.1版本。 云数据仓库产品架构 云数据仓库产品架构 云数据库仓库 UDW 服务的架构图如下所⽰： UDW 采⽤⽆共享的 MPP 架构，适⽤于海量数据的存储和计算。UDW DATABASE product; 3、模式管理 、模式管理 数据库模式(schema)是包含了⼀系列数据库对象（表，数据类型，⾃定义函数）集合的命名容器。⼀个数据库可以有多个模式。不同模式不共享命名空间。public 模式是在创建数据库之后就 会默认创建的，每个⽤⼾都有权限在这个 schema 创建对象，如果不指定 schema 那么就会默认创建到这⾥。 创建⼀个模式: CREATE SCHEMA Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 82/206 udw 的数据类型和 postgresql 基本⼀致，在选择数据类型的时候应该尽可能占⽤空间⼩，同时能够保证存储所有可能的数值并且最合理地表达数据。 使⽤字符型数据类型保存字符串，⽇期或者⽇期时间戳类型保存⽇期类型，数值类型来保存数值。 使⽤ VARCHAR 或者 TEXT 来保存⽂本类数据。不推荐使⽤

Spring Boot Starter 配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 Spring 命名空间配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 内置算法 . . . . . . . . . . shardingsphere‐jdbc‐spring‐boot‐starter 时，系统启动会报错？ . . . . . . . . . 288 viii 7.7.2 2. [JDBC] 使用 Spring 命名空间时找不到 xsd? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 288 7.7.3 3. [JDBC] 引入 shardingsphere-transaction-xa-core Java API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 309 Spring 命名空间配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332 Spring Boot Start 配置 . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 4.1.4 Spring 命名空间 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 简介 . . . . . . . . . . druid）和 shardingsphere‐jdbc‐spring‐boot‐starter 时，系统启动会报错？ . . . . . . . . . 421 8.1.2 JDBC 使用 Spring 命名空间时找不到 xsd? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 421 8.1.3 JDBC 引入 shardingsphere-transaction-xa-core 设计哲学为 Database Plus，旨在构建异构数据库上层的标准和生态。它关注如 何充分合理地利用数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的数据库。它站在数据库的上层视角， 关注它们之间的协作多于数据库自身。 ShardingSphere-JDBC ShardingSphere‐JDBC 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。 ShardingSphere-Proxy

设计哲学为 Database Plus，旨在构建异构数据库上层的标准和生态。它关注如 何充分合理地利用数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的数据库。它站在数据库的上层视角， 关注它们之间的协作多于数据库自身。 1.1.1 ShardingSphere-JDBC ShardingSphere‐JDBC 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。 1.1 在 ShardingSphere 中，一条 SQL 语句要经历解析、路由、改写、执行、结果归并等流程才能最终执行完 成，并输出响应。如果 SQL 语句复杂，整体执行耗时过长，如何知道哪一步存在优化空间呢？ 通过 Agent + Tracing，管理员可以了解 SQL 执行过程中每一步的耗时情况，轻松定位性能风险，从而能 够有针对性的制定 SQL 优化方案。 应用链路追踪 在分布式应用 + 集群模式 (推荐) mode: type: Cluster repository: type: # 持久化仓库类型 props: # 持久化仓库所需属性 namespace: # 注册中心命名空间 server-lists: # 注册中心连接地址 foo_key: foo_value bar_key: bar_value 注意事项 1. 生产环境建议使用集群模式部署。 2. 集群模式部署推荐使用

设计哲学为 Database Plus，旨在构建异构数据库上层的标准和生态。它关注如 何充分合理地利用数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的数据库。它站在数据库的上层视角， 关注它们之间的协作多于数据库自身。 1.1.1 ShardingSphere-JDBC ShardingSphere‐JDBC 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。 1.1 在 ShardingSphere 中，一条 SQL 语句要经历解析、路由、改写、执行、结果归并等流程才能最终执行完 成，并输出响应。如果 SQL 语句复杂，整体执行耗时过长，如何知道哪一步存在优化空间呢？ 通过 Agent + Tracing，管理员可以了解 SQL 执行过程中每一步的耗时情况，轻松定位性能风险，从而能 够有针对性的制定 SQL 优化方案。 应用链路追踪 在分布式应用 + 集群模式 (推荐) mode: type: Cluster repository: type: # 持久化仓库类型 props: # 持久化仓库所需属性 namespace: # 注册中心命名空间 server-lists: # 注册中心连接地址 foo_key: foo_value bar_key: bar_value 注意事项 1. 生产环境建议使用集群模式部署。 2. 集群模式部署推荐使用