拓数派 正式成立 成立杭州总部、北京研发中⼼、 上海全球品牌战略与⽣态发展中⼼ 蓬勃发展的拓数派 驱动数据计算时代的到来 9月 成立加拿⼤研发中⼼ 7月 PieCloudDB云原⽣数据库存算分离等关键技术打造完成 引领数据库⾏业全面⾛向云时代 8月 成立⼴州研发中⼼ 10月 2022拓数派产品发布会 云原⽣数仓PieCloudDB 社区版与商业版正式发布 极速进⼊成长期 Day-1 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 础 模 型 和 私 域 数 据 结 合 开 发 垂 直 应 用 • CMU战略合作⼤模型基础理论，训练合作⼀事⼀议 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

获得腾讯投资第⼆轮持续加注投资 得到众多知名投资机构的关注和认可 蓬 勃 发 展 的 拓 数 派 引 领 数 据 计 算 时 代 的 到 来 9月 杭州萧山区政府“⼀事⼀议”⽀ 持政策获批 6月 成⽴加拿大研发中心 7月 PieCloudDB云原⽣数据库存算分离等关键技术打造完成 引领数据库行业全面走向云时代 8月 成⽴广州研发中心 10月 PieCloudDB 社区版与商业版正式发布 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 上云 ≠ 云原生 弹性计算 智能化云原生平 台 多租户 • 产品要能支持存储资源和计算资源的分离 • 产品要能快速进行计算资源的弹性伸缩 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 我们需要一个云原生大数据平台 缺乏弹性 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 虚 拟 化 技 术 创 新 为 行 业 高 质 量 发 展 注 入 加 速 度 云 计 算 时 代 的 到 来 数 据 计 算 时 代 的 到 来 服务器整合,降低服务器硬件成本 云计算平台统⼀运维降低成本 服务器资源池可⽤空间增⼤ 数据资源池可⽤空间增⼤ 虚拟机动态迁移对硬件⽆感知 数仓整合，降低服务器硬件或者虚拟机成本

获得腾讯投资第二轮持续加注投资 得到众多知名投资机构的关注和认可 蓬 勃 发 展 的 拓 数 派 引 领 数 据 计 算 时 代 的 到 来 9月 杭州萧山区政府“一事一议” 支持政策获批 6月 成立加拿大研发中心 7月 PieCloudDB 云原生数据库存算分离等关键技术打造完成 引领数据库行业全面走向云时代 8月 成立广州研发中心 10月 PieCloudDB 社区版与商业版正式发布 基础软件尤其是数据平台上云已是大势所趋 用户专注于使用，运维等工作交给 IaaS/SaaS 厂商 IvorySQL开源数据库社区 上云≠云原生 弹性计算 智能化云原生平 台 多租户 • 产品要能支持存储资源和计算资源的分离 • 产品要能快速进行计算资源的弹性伸缩 IvorySQL开源数据库社区 我们需要一个云原生大数据平台 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 扩容难 PieCloudDB 为企业构建「坚如磐石」的云原生虚拟数仓 IvorySQL开源数据库社区 虚 拟 化 技 术 创 新 为 行 业 高 质 量 发 展 注 入 加 速 度 云 计 算 时 代 的 到 来 数 据 计 算 时 代 的 到 来 服务器整合,降低服务器硬件成本 云计算平台统一运维降低成本 服务器资源池可用空间增大 数据资源池可用空间增大 虚拟机动态迁移对硬件无感知 数仓整合，降低服务器硬件或者虚拟机成本

发 中 心 拓数派中国总部与全球分支机构 杭州拓数派科技发展有限公司（又称"OpenPie"）是立足于国内,基础数据计算领域的高科技创新机构。 作 为 国 内 云 上 数 据 库 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 πDataCS旨在助力企业优化计算瓶颈、充分利用和发挥数据规模优势，构建核心技术壁垒，让大模 型技术全面赋能行业AI场景应用，助力合作伙伴成功，为企业创造更大的商业价值。 全 球 数 据 计 算 系 统 引 领 者 • 归国后在美国500强EMC旗下创建了Greenplum中国，随后在2013年在Paul Maritz（届时VMware CEO，曾任微软Windows平台总负责人）和Scott 拓数派 正式成立 成立杭州总部、北京研发中心、 上海全球品牌战略与生态发展中心 蓬勃发展的拓数派 驱动数据计算时代的到来 9月 成立加拿大研发中心 7月 PieCloudDB云原生数据库存算分离等关键技术打造完成 引领数据库行业全面走向云时代 8月 成立广州研发中心 10月 2022拓数派产品发布会 云原生数仓PieCloudDB 社区版与商业版正式发布 极速进入成长期 Day-1

OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 上云 ≠ 云原生 弹性计算 智能化云原生平 台 多租户 • 产品要能支持存储资源和计算资源的分离 • 产品要能快速进行计算资源的弹性伸缩 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 我们需要一个云原生大数据平台 缺乏弹性 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential Postgres 生态 PieCloudDB 重新打造 PostgreSQL 12.x 实现存算分离 PieCloudDB 对几乎所有内核模块做了大量的创新 PieCloudDB 内核团队拥有强悍的Postgres内核代码掌控能力 • 将来会保持和Postgres内核大版本对齐 团队也拥有 reserved. OpenPie Confidential D a t a C o m p u t i n g f o r N e w D i s c o v e r i e s 数 据 计 算 ， 只 为 新 发 现 01 元数据管理 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 元数据管理的设计目标 实现多节点共同访问的数据存储

，节省了海量数据的处理时间。 传统数据仓库架构 然而，随着数据量的不断尝升，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: 传统数据仓库的计算和存情是| 容计算资源和存储资源，在扩缩容、运维、迁移上都存在一， 报表结! 传统数据仓库无法及时扩 导致大数据系统天 价值所带来的商业机会 用户在扩 必须同时扩 企业遇到负 时刻或需要紧急得到某个 客户场景中，常常看到很多企业有成百上千个集群，但这些集群的元数据往往都是一样的。这种情况下，很多元数据 会在不同集群间存在不一致的版本信息。此外，如果企业需要做跨集群的访问，往往非常困难，会造成数据孤岛的存 在。 运维成本 对于传统 MPP 数仓，企业往往会需要配备运维人力，且对运维、开发人员要求高，需要相关人员掌握复杂的技术 栈，技术的更新迁代迅速，相关人员需保持积极的知识更新意识。根关人才市场较小，人才芽乏。高昂的学习成本造 构愈受欢迎，云原生时代应运而生。云原生 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: 时可以申请/释放的计算资源 霹 无限的计算资源 亿-曾 无限的存信池 C 二 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

2.9 附录 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 3.3 读写分离 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 3.3.1 背景 . . 35 高可用类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 动态读写分离 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 3.4.7 使用限制 . . . . . . 152 数据分片 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 读写分离 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 分布式事务 . . . .

客户场景中，常常看到很多企业有成百上千个集群，但这些集群的元数据往往都是一样的。这种情况下，很多元数据 会在不同集群间存在不一致的版本信息。此外，如果企业需要做跨集群的访问，往往非常困难，会造成数据孤岛的存 在。 运 维 成 本 对于传统 MPP 数仓，企业往往会需要配备运维人力，且对运维、开发人员要求高，需要相关人员掌握复杂的技术 栈，技术的更新迭代迅速，相关人员需保持积极的知识更新意识。 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： 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 算平台的优势，让对象存储接近无限的容量，计算侧在设计上充分考虑无状态实现，计算节点可以充分利用云环境海 量的计算节点池，按需扩容和缩容。 PieCloudDB

2.9 附录 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 8.3 读写分离 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 8.3.1 背景 . 107 数据分片 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 读写分离 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 分布式事务 . . . . 422 已知实现 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 423 10.4 读写分离 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 423 10.4.1

2.9 附录 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 8.3 读写分离 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 8.3.1 背景 . 119 数据分片 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 读写分离 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 分布式事务 . . . . 和调度引擎等。 2.3.2 L2 功能层 用于提供增量能力，其所有组件均是可选的，可以包含零至多个组件。组件之间完全隔离，互无感知，多 组件可通过叠加的方式相互配合使用。主要包括数据分片、读写分离、数据加密、影子库等。用户自定义 功能可完全面向 Apache ShardingSphere 定义的顶层接口进行定制化扩展，而无需改动内核代码。 2.3.3 L3 生态层 用于对接和融入现有数据库生态，包括数据库协议、SQL