损其收集的个⼈信息；未经被收集者同意，不得向他⼈提供个⼈ 信息。 但是，经过处理⽆法识别特定个⼈且不能复原的除外。 • 《中国银⾏业“⼗⼆五”信息科技发展规则监管指导意见》中提出， 完善敏感信息存储与传输等⾼风险环节的控制措施，对数据、⽂ 档的访问应建立严格的审批机制，对用于测试的⽣产数据要进⾏ 脱敏处理，严格防⽌敏感信息泄露。 存 储 层 Table Log … 密⽂ 存储 ⼀级密钥 ⼆级密钥 三级密钥 升级了数据中台的安全审计应用，采用PieCloudDB替换了ES，支持半结构化数据的查询（json/xml等数据格式）， 应用开发不用再基于SPL查询语法，改用通用型的SQL语法即可，⼤⼤缩短了应用开发和迭代周期； Ø 具备流批⼀体化能⼒，兼容Spark和Flink等应用程序，替换了部分Spark应用（SparkSQL）； Ø 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 客 户 案 例 ： ⼤ 型 先 进 制 造 企 业 ， 通 过 π D a t a C S 全 面 构 建 国 产 化 数 据 底 座 数据 资源 Kafka 数据 采集 实时同步 批量采集 流 式 数 据 MEGDAO完⼯调试移 动端数据 数据 存储 计算 πDataCS 数字底座 数据 共享 实时 加密 并⾏计算 复杂查询 预计算 多租户 多模存储 向量化 … 计算集群1

pdbconduct • 独立运行，通常在 PieCloudDB 控制节点上 • 按需启动数据源(插件)导出 • 发送 SQL 语句到 PieCloudDB 控制节点 • 收集执行结果，记录进度和错误信息 • INSERT/MERGE 模式 • INSERT 模式，支持单纯导入场景 • 与现有数据没有逻辑关联的时序数据流 • INSERT 模式，步骤1 Ø PieCloudDB Foreign Foreign Table，postgres扩展，需要为数据源单独开发 Ø 控制节点上读取数据源信息，决定是否拆分，生成任务信息 Ø 计算节点上根据任务信息读取数据源，返回raw数据和元信息 CREATE FOREIGN TABLE foreign_table(meta text, raw bytea); SELECT meta, raw FROM foreign_table; • INSERT

和 Bl (商业智能) 工具。企业只需安排少量的集成工作，就可以使用现有的使用标准 SQL 结构和接 口的分析工具让应用在 PieCloudDB -上 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。 。 多维度弹性扩缩容 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 中，每份元数据都将以多副本的形式分散到多 个服务 并支持定时备份，以确保避免因为用户数据的丢失而造成的损失。 ， 高性能的数仓引擎 PieCloudDB 采用高效并行的方式进行数据加载和处理，处理速度随节点增加而提升，支持流数据快速加载。 PieCloudDB 的eMPP (弹性大规模并行计算) 架构让数据计算可以自动化弹性伸缩，用户可以根据计算任务灵活的分 配最优数量的节点执行查询。同时PieCloudDB的多集群能力 企业系统地管理表级别的权限。支 持函数、参数等相关的白名单配置，避免用户对系统进行误操作。 此外，PieCloudDB 提供的可视化平台，帮助企业更方便地梳理维护角色授权。安全性上支持端到端的访问控制管理 和证书管理。 * 完善的数据生态 PieCloudDB 兼容 PostgreSQL/Greenplum 生态组件，兼容大部分现有的 PostgreSQL/Greenplum 客户端，商务智能

转换/加载（ETL）和 BI（商业智能）工具。企业只需安排少量的集成工作，就可以使用现有的使用标准 SQL 结构和接 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 中，每份元数据都将以多副本的形式分散到多 个服务节点，并支持定时备份，以确保避免因为用户数据的丢失而造成的损失。 PieCloudDB 采用高效并行的方式进行数据加载和处理，处理速度随节点增加而提升，支持流数据快速加载。 PieCloudDB 的 eMPP（弹性大规模并行计算）架构让数据计算可以自动化弹性伸缩，用户可以根据计算任务灵活的分 配最优数量的节点执行查询。同时PieCloudDB的多集群能 管理表级别的权限。支 持函数、参数等相关的白名单配置，避免用户对系统进行误操作。 此外，PieCloudDB 提供的可视化平台，帮助企业更方便地梳理维护角色授权。安全性上支持端到端的访问控制管理 和证书管理。 PieCloudDB 兼容 PostgreSQL/Greenplum 生态组件，兼容大部分现有的 PostgreSQL/Greenplum 客户端，商务智能 （BI）和 ETL

于 Cascades 模型的模块化查询优化器，帮助用户对 SQL 进行优化，生成高效的查询计 划。 • 支持超大数据量字段 • 支持快速 ETL/ELT： Kafka 流数据导入支持，copy 性能大幅提升。 • 外部数据源的查询（实验性功能）： PieCloudDB 支持 foreign-data wrapper 模块，使用户可以访问包括但不限于 设计，为用户提供一体化的权限管理 • 注册选项增加：增加了手机注册选项，用户现可选择通过手机或邮件进行用户注 册 • 稳定性优化： o SQL 结果集缓存优化 o 优化端到端访问控制管理和证书管理，增强安全能力 o 一键部署优化 • 数据洞察优化： o SQL 结果页面 UI 更新，界面更加简洁优雅。优化超长结果显示，可支持选中结 果直接复制

为什么选择Postgres？ • 关于Postgres • 公司中⽴，开源协议友好，国际⼀流⼯程⽔准的先进开源数据库 • Postgres对存储扩展，插件扩展⽀持友好 • 天然⾃带⼀定的多模⽀持 (原⽣或者插件） • 采⽤度和流⾏度持续上升 • 优秀的⽣态 • 我们的选择 • 很多功能不⽤也没必要重新造轮⼦ • 和⼀流的产品和⼈才⼀起成⻓ • 团队深度理解Postgres内核代码，在社区参与诸多贡献 各种Postgres/Greenplum组件或者功能天然⽀持，如In- database AI组件Madlib, json, text等 • 实时ETL/ELT性能对⽐PieCloudDB 1.0有巨⼤提升 • 流处理：原⽣⽀持kafka数据导⼊和查询, 在PieCloudDB侧导⼊ 实现exactly once语义 智能化云原⽣平台 （数据服务平台） 面向用户，做到开箱即用：离数据分析更近， 离繁琐操作更远；

pdb_enable_janm_toast，控制 JANM 访问方法中的 Toast。 n 新增建表选项 page_size，设置生成新 Page 的大小限制，以兆字节为单 位。 n 新增建表选项 block_file_size，设置生成新文件的 Block 文件大小限制， 以兆字节为单位。 n 新增建表选项 num_stat_col，控制文件内统计列数，为每个 JANM 文件 50。 l 临时表相关 n 新增 GUC 参数 pdb_temptable_local_limit_filesize 和 pdb_temptable_local_limit_filenum，控制临时表的数据文件溢出到远 端存储。 n 支持 autovacuum 清理孤立的临时表。 l pgaudit 插件 支持使用 pgaudit 插件生成审计日志。 l Kafka 接口

LLVM解析源码，找到所有 OpenMP指令语句 • 转换为调用自定义线程池和 lambda表达式 • 共享变量替换及并发保护 PieCloudVector • Faiss OpenMP线程改造 • 控制全局线程数 • 降低线程锁冲突 • 降低内存使用 PieCloudVector • Faiss OpenMP线程改造 • 避免无效线程 PieCloudVector • Faiss OpenMP线程改造