RAC和Greenplum数据仓库 ⚫ 有幸参与了Oracle RAC到 Greenplum再到Hadoop以及最终到 ODPS的架构演进工作。 ⚫ 2012年起，转至阿里巴巴大数据团队，负责Hbase/OTS业务支 撑，期间多次负责阿里大数据双11架构和稳定性工作 ⚫ 2018年，在阿里云数据库负责OLAP产品管理团队。 1. Greenplum发展史 @Alibaba 2. AnalyticDB 所趋  阿里云能够提供一站式的分析解决方案  PostgreSQL的生态发展迅猛  大数据发展势头放缓  数据库更简单易用 为什么要提供Greenplum云服务 弹性 托管 高可用 安全 监控 1. Greenplum发展史 @Alibaba 2. AnalyticDB for PostgreSQL产品介绍 3. AnalyticDB for PostgreSQL 典型场景 MPP水平扩展架构，PB级数据查询秒级响应；向量化计算，及列存储智能索引，领先传统数据库引擎性能 3x； 新一代SQL优化器，实现复杂分析语句免调优 • 支持多模分析 通过PostGIS 插件支持 地理信息数据分析；MADlib 库内置100+ 机器学习算法库，实现数据智能探索；高性 能向量检索算法，支持视频/图像检索 以图搜图 AnalyticDB for PostgreSQL 产品架构 协调节点

是我们用的姿势不对！ 2018年PostgreSQL中国技术大会 主要业务场景 • IM工具+SCRM系统（高并发、低延迟、稳定） • 大量客户需要私有化云服务器部署（云更新） • 需求变更频繁，不适合关系型数据库 2018年PostgreSQL中国技术大会 目前服务器架构 2018年PostgreSQL中国技术大会 MySQL应用史 • 最开始做的站群系统WEB端使用MySQL： 2018年PostgreSQL中国技术大会 PgSQL≈MySQL+MongoDB • 个人认为，PgSQL结合了MySQL关系型数据库事务处理能力 以及MongoDB的大数据处理能力。稳定性强，高并发，支 持JSON,扩展字段特别方便。 • 我们团队没有大量专业的DBA运维人员，业务迭代也非常 快，需求变更频繁，对数据库非常依赖，用了PgSQL之后， 感觉可以充分满足我们的需求。 2018年PostgreSQL中国技术大会

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