传统数据仓库的计算和存储是紧密耦合的，计算资源和存储资源按某一比例强绑定，因此用户在扩容时，必须同时扩 容计算资源和存储资源，在扩缩容、运维、迁移上都存在一定的挑战。当企业遇到负载高峰时刻或需要紧急得到某个 报表结果时，传统数据仓库无法及时扩资源，导致大数据系统无法弹性、快速地分析业务数据，错失了充分挖掘数据 价值所带来的商业机会。 传 统 数 据 仓 库 架 构 成 本 高 昂 传统数据仓库价格高昂 开即用、敏捷灵活、安全可靠等优势，为企业的 PB 级海量数据分析需求提供极高的可用性和可靠性。 弹性灵活 传统数据仓库的计算和存储是紧密耦合的，计算资源和存储资源按某一比例强绑定，为了确保查询结果的准确性，每 个计算节点都需参与每条查询的执行中，在扩容、运维、迁移上都存在一定的挑战。企业业务发展的不确定性，导致 大数据系统无法及时分析业务数据，错失了充分挖掘数据价值所带来的商业机会。 云原生虚拟数仓的“即开即用”特性 为企业节省了大量运维开支。由于 PieCloudDB 计算节点部署于云端，摆脱了物理限制和潜在的延迟，可随时随地通 过互联网轻松管理，无需任何硬件。数据随时随地可用，无需处理任何后端技术问题，为企业进行跨部门、跨区域的 数据共享和协作开辟了捷径，保证了企业的全球化进程。 传统数据仓库将文件和资源存储在同一主机中，以主备节点数据方式补偿节点宕机时间，严重影响数据时效性，增加

级海量数据分析需求提供极高的可用性和可千性。 完备的SQL标准 PiecloudDB 去原生特仁 ，* 弹性灵活 传统数据仓库的计算和存情是紧密灶合的，计算资源和存储资源按某一比例强绑定，为了确保查询结果的准确性，每 个计算节点都需参与每条查询的执行中，在扩容、运维、迁移上都存在一定的挑战。企业业务发展的不确定性，导致 大数据系统无法及时分析业务数据，错失了充分挖所数据价值所带来的商业机会。 PieCloudDB 云原生虚拟数仓的“即开即用”特性 为企业节省了大量运维开支。由于 PieCloudDB 计算节点部署于云端，摆脱了物理限制和潜在的延迟，可随时随地通 过互联网轻松管理，无需任何硬件。数据随时随地可用，无需处理任何后端技术问题，为企业进行跨部门、跨区域的 数据共享和协作开辟了捷径，保证了企业的全球化进程。 * 坚如赤石(高安全、高可靠) 传统数据仓库将文件和资源存储在同一主机中，以主备节点数据方式补偿节点宕机时间，严重影响数据时效性，增加 数据仓库的“Serverless”化，让用户使用数仓服务时不用关心服务器的架构和存在，所有底层资 源的调度全部由云虚拟数仓后台自动化完成; 。 Anatyze : ”收集数据仓库中表内容的统计信息，并将结果存储在系统表中，查询优化器使用这些统计信息来确 定查询的最有效执行计划; 。 ETL : ”Extract-Transform-Load ，用来描述将数据从来源端经过抽取 (extract) 、转换

个变成4个，缩容也是同样的原理； 4. 虚拟数仓在执⾏具体的业务应用请求时，协调器会去统筹整个计算资源， 将优化后的SQL下发⾄执⾏器，执⾏器负责具体的SQL执⾏，多个执⾏器 之间并⾏的计算，最终结果需要返回给协调器，由协调器最终反馈给业 务应用； 5. 多个执⾏器并⾏处理数据时，会存在⼀个现象，其中⼀个执⾏器⼯作中 突然故障，导致整个任务失败，此时需要业务应用重新下发SQL指令。 @2024 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。 ⽂件裁剪 利用每个数据块内预计算的结果，提前过滤掉不符合条件的数据块，从⽽减少对数据的扫描和后续 的计算。 @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 作业调度 数据交换 机器学习 数据API服务 运维管控 数据中台 数据 治理 和计算 丰富图表 多终端访问 炫酷⼤屏 自助实时BI 异常预警 数据 展示 可视化BI 销售线索分析 分析结果 落数据库 4S店选址分析 API接⼝ （⼿机/车机） 车 联 数 据 应 用 驾驶操控 电池医⽣ 车联运⾏ 车联状态 经 营 数 据 应 用 智慧零售 决策跟踪 业务诊断 业务预测

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 o 支持执行请求时自由切入/切出页面，不影响用户进行其他操作

分发约束条件，收集外连接信息等 • 扫描/连接优化阶段 • 主要处理扫描和连接操作 • 扫描/连接之外的优化阶段 • 主要处理除扫描和连接之外的其他操作，例如聚集、排序等 • 后处理阶段 • 主要把前面的处理结果转换成执行器期望的形式 • 简化表达式 • 简化连接树 • 把 IN,EXISTS 等类型的子查询转换为半连接 • 提升子查询 • 把外连接转换为内连接 • 把外连接转换为反连接 • 分发约束条件 Scan on bar (5 rows) • 主要处理查询语句中FROM和WHERE部分 • 同时也会考虑到ORDER BY的信息 • 代价驱动 • 为基表生成扫描路径，并计算扫描路径的代价和结果集大小 • 搜索整个连接顺序空间，为连接操作生成连接路径 • O(n!) • 动态规划 • 遗传算法 • 考虑外连接对连接顺序的限制 (A leftjoin B on (Pab)) innerjoin

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 ，将结果以 csv 格式下载到 本地。 5. 外部工具或者应用连接配置 5.1 打开集群的外部入口 5.2 创建 database 1. CREATE DATABASE

接口 n 支持获取 Kafka FDW 统计数据。 n Kafka FDW 支持 JSON 格式。 l 执行计划信息 支持在 EXPLAIN ANALYZE VERBOSE 执行结果中显示调度相关状态信息。 4 l 用户定义函数 UDF n 新增 janm_page_size_read，用以获取 Page 大小。 n 新增 janm_block

任务调度总控 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

p2 WHERE p2.p_brand = p1.p_brand) 如果在一个大数据量查询中sublink不能提升，外表每扫描一个元组，subquery都要被执行 一次，Query可能永远跑不出结果 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential CTE在SQL中的应用非常广泛（TPC-DS有48个query包含CTE） CTE用于SQL的重用