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 πCloudDB πCloudVector πCloudML 虚拟数仓服务HTAP | 点查 (⼤模型)机器学习 向量数据计算 ⼤模型训练… 自研简墨存储 … 统⼀数据格式 | ⼀份数据多引擎计算｜兼容主流云存储格式和协议 智能新硬件技术 πFPGA 数据存储｜虚拟数仓 | 特定领域（如神经⽹络） 数据加载 弹性伸缩 自定义函数 集群管控 元数据访问 业务数据读写 元数据映射 元数据： Ø 分布式KV，存储系统表 Ø 基于key的自然排序实现索引 Ø ⾼性能 Ø 基于watcher机制的⾼效分布式锁管理 Ø 基于MVCC的事务隔离级别 Ø 多集群数仓数据共享 计算节点： Ø 自定义虚拟数仓，资源隔离 Ø 向量化执⾏器（SIMD）和JIT Ø HTAP，弹性扩缩容 Ø 著提升。在很多场景下经过严格的测试，聚集下推会取得百倍或千倍的性能提升。 达奇 PieCloudDB Optimizer Ø 基于eMPP架构的云原⽣分布式 优化器； Ø 为海量数据集上的复杂OLAP查 询提供最优的查询计划。 预计算 根据对象存储的特性，为每⼀个数据块预先计算好块内数据的聚集值。通过把聚集操作下推到对数据表 的扫描之上，可以直接利用数据块内预计算的结果，从⽽避免了⼤量的计算。

PiecloudDB 邓 画 云原生虚拟数仓 杭州拓数派科技发展有限公司 (又称“Openpie”) 认为计算技术目前经历了三代平台: @大型机时代; @PC机时 代; 和 回云计算时代。每一代计算平台的变更，都带来了数据计算技术的突破性创新的可能性。随着计算技术从大型 机时代变革为PC机时代，PC机逐渐取代大型机，极大地降低计算门极，计算资源日渐丰富，数据计算技术突破性创 接操作需要处理的数据量，使得查询性能显著提升。在很多分析型场景下，聚集下推会取得百倍或千 售的性能提升。 2.Block skipping PiecloudDB 实现了Block Skipping的优化机制，在数据库运行查询语句时，通过预计算每个块block) 中列聚集信息，在执行期间跳过非必要的数据块，减少数据读取量提高查询性能。此外，PiecloudDB PiecloudDB 还支持查询优化器Or

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 πCloudDB πCloudVector πCloudML 虚拟数仓服务HTAP | 点查 (大模型)机器学习 向量数据计算 大模型训练… 自 研 简 墨 存 储 … 统一数据格式 | 一份数据多引擎计算｜兼容主流云存储格式和协议 智能新硬件技术 πFPGA 数据存储｜虚拟数仓 03. πDataCS 与龙蜥 大模型数据计算系统商业化入口 国家医疗健康大数据 （大模型）机器学习 数据存储｜虚拟数仓｜特定领域（如神经网络） 统一数据格式 虚拟数仓服务HTAP｜点查 向量数据计算 兼容主流云存储格式和协议 私有云 统一Catalog 一份数据多引擎计算 产 品 版 本 和 部 署 方 式 一体机 企业版/社区版 云上云版 ü 领先的数仓虚拟化技术

Block Skipping 的优化机制：数据库运行查询语句时，通过计算每个块 （block）中列聚集信息，在执行期间跳过非必要的数据块，减少数据读取量提高查询性 能。 • 极速 Analyze（Smart Analyze）： PieCloudDB 实现极速 Analyze，更快的生 成精确的查询规划统计信息，从而在查询时可以生成更优的查询计划。 • 全新的缓存机制：在 PieCloudDB 的计算层，各个计算节点针对元数据都设计了 的计算层，各个计算节点针对元数据都设计了 多层缓存结构。 其中，针对元数据，PieCloudDB 实现了元数据层全新的缓存机制，有效减少了访问元 数据服务器带来的网络通信开销和元数据服务器的负载，提高元数据访问的速度。 • 可观察性增强：可得到更多的查询时系统的统计信息，包括元数据管理、S3 等。 • Vacuum 优化：在元数据层通过快速过滤不需要 vacuum 的数据，从而实现 vacuum

char(10), Name char(50), Length int, Date char(10), Type char(20) ); ����������查�������������������������������� ������� Public ���� 24 ��������������������������������������������

双 重 分 离 技 术 u 中国唯⼀全自研Table Format技术 ⼤模型数据计算系统技术突破 πCloudDB πCloudVector πCloudML 虚拟数仓服务HTAP | 点查 (⼤模型) 机器学习 向量数据计算 ⼤模型训练… 自研简墨存储 … 统⼀数据格式 | ⼀份数据多引擎计算｜兼容主流云存储格式和协议 智能新硬件技术 πFPGA 数据存储｜虚拟数仓 | 特定领域（如神经⽹络）

文件中的全部查询语句。如果需要查看本次查询计算的执行计划，可以点击 ，界面 会显示计划图以及文本内容。 4.6 评估查询表现 1. 如果需要查看所有查询语句的历史，可以点击菜单栏的 进入请求历史界面，可以查 看每条 SQL 文本的内容、状态、请求 id、请求耗时以及开始时间。也可以通过最上面的筛选框来 筛选查询语句的状态、起始日期和结束日期。 2. 如果需要下载的某次查询的结果，可以点击该SQL文本最右侧的

的形式存储 到 FoundationDB 元数据管理 • 临时状态存储（如lock等) 也放在FoundationDB • 依赖于FoundationDB的KV特性、可串⾏化事务、watcher机制 • 多个集群（虚拟数仓）可以共享⼀份元数据 • FoundationDB⾼可⽤设计、备份恢复保证元数据的可靠性和可 ⽤性 元数据管理缓存 • ⺫的： • 减轻FoundationDB集群负担

@2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • 将元组以key-value的形式存储到 FoundationDB • 使用原有的机制实现mvcc • 使用foundationdb key的自然排序实现index • Xmin：创建这个tuple的事务 id • Xmax：删除这个tuple的事务id • ctid：指向update的下一个tuple

接操作需要处理的数据量，使得查询性能显著提升。在很多分析型场景下，聚集下推会取得百倍或千 倍的性能提升。 2. Block Skipping PieCloudDB 实现了Block Skipping的优化机制，在数据库运行查询语句时，通过预计算每个块(block) 中列聚集信息，在执行期间跳过非必要的数据块，减少数据读取量提高查询性能。此外，PieCloudDB PieCloudDB 还支持查询优化