Greenplum 6: 混合负载的理想数据平台 高小明 全球领先的开源MPP大数据平台 可扩展性 ACID事务 VS 分布式 简单易用 VS 结构化 半结构非结构化 VS 事务型 分析型 VS MPP - massively parallel processing - 大规模并行处理 master standby primary :bid, :aid, :delta, CURRENT_TIMESTAMP); END; HTAP - Hybrid transactional/analytical processing - 混合事务/分析处理 Gartner技术成熟度曲线 OLTP-OLAP独立部署 OLTP数据库 OLAP数据仓库 ■ 实时性 ■ 数据同步复杂性 ■ 应用复杂性 HTAP HTAP = ?

表达式语法 注释语法 字符集和时区 字符集支持 字符集配置 时区 数据类型 日期和时间类型 基本数据类型 函数和操作符 函数和操作符概述 表达式求值的类型转换 操作符 控制流程函数 - 2 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 字符串函数 数值函数与操作符 日期和时间函数 位函数和操作符 Cast 函数和操作符 加密和压缩函数 信息函数 JSON 函数 GROUP BY 聚合函数 其他函数 Values 数值字面值 字符串字面值 TiDB 用户文档 高级功能 历史数据回溯 垃圾回收 (GC) TiDB Ansible 常见运维操作 TiDB 运维文档 Try TiDB - 3 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 TiDB 运维文档 软硬件环境需求 部署集群 Ansible 部署方案（强烈推荐） 离线 Ansible 部署方案 Docker 部署方案 Docker Compose 周边工具 Syncer Loader TiDB-Binlog PD Control TiKV Control TiDB Controller TiDB-Binlog 部署方案 - 4 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 TiSpark 文档 TiSpark 快速入门指南 TiSpark 用户指南 常见问题与解答(FAQ) 版本发布历史 2.0.4 2.0.3 2.0.2 2.0.1

维护服务，确保用户专心致力于业务创新。 混合存储公测开通须知 Redis混合存储系列将于2018年3月29日至2018年5月30日期间，进行公测。公测期间，将给部分适用于 Redis混合存储系列场景的用户提供购买资格。 在公测期间创建Redis混合存储系列的实例有如下事项需要您注意。 云数据库 Redis 版 产品简介 1 - - 公测开通对象 对Redis混合存储实例有很强的需 公测申请审批通过后，用户可在华东1（杭州）可用区E和华北2（北京）可用D开通实例。公测期间仅支持这在 这两个可用区开通混合存储系列实例，其他地域及可用区暂不支持。 公测开通规格 公测期间仅开放32G内存64G磁盘及64G磁盘128G内存两款主从版本规格供用户选用，用户可任选一 款规格免费试用两个月。 公测期间仅支持预付费模式的混合存储系列实例，按量付费暂不支持。 Redis 4.0 新功能介绍 产品简介 6 Redis混合存储型实例 Redis混合存储型实例简介 Redis混合存储型实例是阿里云自主研发的完全兼容Redis协议和特性的混合存储产品。通过将部分冷数据存储 到磁盘，在保证绝大部分访问性能不下降的基础上，大大降低了用户成本并突破了内存对Redis单实例数据量的 限制。 与Redis高性能内存型实例差别 Redis混合存储型实例中，所有的Ke

之间的数据强一致。TiKV、 Tiflash 可按需部署在不同的机器，解决 HTAP 资源隔离的问题。 云原生的分布式数据库 为云设计的分布式数据库，通过TiDB Operator 可在公有云、私有云、混合云中实现部署工具 化、自动化，依托公有云提供开箱即用的 TiDB Cloud 服务 (DBaaS)。 兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态 兼容 MySQL 5.7 协议、MySQL 交易几乎没有影响。提供和 TiDB 保持强一致 的数据读取，是真正的内核级 HTAP 分布式混合负载数据处理平台。 这套系统可以很好的解决: 行存储和列存储的取舍问题; OLTP 负载和 OLAP 负载的资源隔离问题; 快速批量写与事务型写操作混合模式的问题; Adhoc 查询与 Adhoc 混合负载及批处理作业共存的问题; 。 数据 0ffload 到数据仓库引起的不一致风险。 Sattayer 集群搭建实时数据中 台，构建 HTAP 解决方案，实时地对电网运行数据进行统计分析。 TiDB 提供 HTAP AlL-in-One 的解决方案，不需要建设流处理、批处理、查询系统等一系列复杂的技术 栈，大幅降低了电力企业数据中台的建设与维护成本。TiDB 实现了处理与存储能力的弹性扩容，整体 性能表现很好地满足了业务要求，2019 年 10 月至今系统运行平稳，数据量为9 TB，月增长 15TB左

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 成用户使用过程中性能差、故障率高、故障修复时间长等问题。 云时代的数据处理要求 随着数据量和计 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 储系统的开源格式，例如 Parquet。 此外，PieCloudDB 针对对象存储进行了优化，对分布式处理和写处理进行了增强，在特定查询场景下，避免了重组 Data Warehouse，在数据仓库基础之上抽象出来的一种资源调度方法，它可以整合多个数 仓的资源; 。 云原生: 《loud Native，云原生技术使组织能够在新式动态环境 (如公有云、私有云和混合云) 中构建和运行 可缩放的应用程序，能够充分适配和发挥云计算的优势能力; 。 TDE: Transparent Data Encryption，透明数据加密，使用加密密铀或DEK实时进行输入/输出数据加密和解

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。相关人才市场较小，人才匮乏。高昂的学习成本造 成用户使用过程中性能差、故障率高、故障修复时间长等问题。 5 云时代的数据处理要求 随着数 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 I/O 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 储系统的开源格式，例如 Parquet。 此外，PieCloudDB 针对对象存储进行了优化，对分布式处理和写处理进行了增强，在特定查询场景下，避免了重组 eMPP： elastic Massively Parallel Processing，弹性大规模并行处理； 云原生： Cloud Native，云原生技术使组织能够在新式动态环境（如公有云、私有云和混合云）中构建和运行 可缩放的应用程序，能够充分适配和发挥云计算的优势能力； TDE: Transparent Data Encryption，透明数据加密，使用加密密钥或DEK实时进行输入/输出数据加密和解

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 100 4.3.7 混合部署拓扑· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 584 10.5.8 三节点混合部署的最佳实践· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 之间的数据强一致。TiKV、TiFlash 可按需部署在不同的 机器，解决 HTAP 资源隔离的问题。 • 云原生的分布式数据库 专为云而设计的分布式数据库，通过 TiDB Operator 可在公有云、私有云、混合云中实现部署工具化、自 动化。 • 兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态 兼容 MySQL 5.7 协议、MySQL 常用的功能、MySQL 生态，应用无需或者修改少量代码即可从 MySQL

增长， 原本采用的Hadoop平台⽆法满⾜业务的分析需求，主要存在以下问题： Ø 数据同步和采集周期较长，实时性很差 Ø 数据量达到PB级别，数据分析性能直线下降 Ø 采用较多开源组件，技术栈太⼴，数据应用开发周期长 Ø Hadoop集群运维成本较⾼，技术响应慢 解决⽅案： 采用PieCloudDB作为核⼼数字底座，完成原来CDH（Hadoop）平台的替换，构建了制造业⾏业云的数据中台服务，既面向集团内 与集团内部的云平台进⾏了统⼀集成，通过API接⼝实现了系统对接，统⼀进⾏租户和资源的管理，支持资源管控和 隔离、数据透明加密以及租户密钥隔离等； Ø 引⼊PieCloudDB虚拟数仓技术，可以让技术栈更加专精，⼤⼤降低了数据中台的开发、运维和使用的门槛，⼤幅提 升了数据应用开发的效率； Ø PieCloudDB具备完善的商业化技术服务，提供本地化技术支持，技术响应更加及时，有效提升服务的SLA； 产业调研材料 ⽂件上传 内容检索 ⽂件调取 前端 应用 ⼀阶段能⼒ 数据 计算 M3E模型 Embeddings Text2vec模型 其他模型 IVFFLAT索引 索引 HNSW索引 混合索引 L2距离 向量搜索 内积 余弦相似度 技术 框架 关联分析 智能问答 ⼆阶段能⼒ 相关资讯 报告⽣成 基础 知识 IVF_PQ索引 索引 ScaNN索引 Binary类索引

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 94 4.3.7 混合部署拓扑· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 563 10.4.8 三节点混合部署的最佳实践· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 之间的数据强一致。TiKV、TiFlash 可按需部署在不同的 机器，解决 HTAP 资源隔离的问题。 • 云原生的分布式数据库 专为云而设计的分布式数据库，通过 TiDB Operator 可在公有云、私有云、混合云中实现部署工具化、自 动化。 • 兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态 兼容 MySQL 5.7 协议、MySQL 常用的功能、MySQL 生态，应用无需或者修改少量代码即可从 MySQL

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 108 4.3.7 混合部署拓扑· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 608 10.5.8 三节点混合部署的最佳实践· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 之间的数据强一致。TiKV、TiFlash 可按需部署在不同的 机器，解决 HTAP 资源隔离的问题。 • 云原生的分布式数据库 专为云而设计的分布式数据库，通过 TiDB Operator 可在公有云、私有云、混合云中实现部署工具化、自 动化。 • 兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态 兼容 MySQL 5.7 协议、MySQL 常用的功能、MySQL 生态，应用无需或者修改少量代码即可从 MySQL