可以为海量数据集上的复杂OLAP查询提供最优的查询计划。 • 分布式优化器 • 处理复杂OLAP查询 • 云原生优化器 处理复杂OLAP查询 多表连接的最 优顺序搜索 多阶段聚集 分区表的静态 和动态裁剪 相关子查询的 提升转换 CTE和递归CTE 的优化 等等 更多⾼阶计算功能 • 聚集下推：1.0已经⽀持，在⼀些情况下可以⼗倍百倍更多倍提升 • SELECT a.i, SUM(a Group Key: a.i • -> Seq Scan on agg_pushdown_t a 更多⾼阶计算功能 (cont.) • 预计算：很快⾯世 • Data skipping：⽂件裁剪⽀持很快⾯世 • 更多计算引擎⼯作在路上：SIMD, runtime filter，late materization，...... 分布式计算引擎 • MPP弹性计算引擎：按需付费 • 租户隔离（彼此不影响）

reserved. OpenPie Confidential 构建新一代云原生存储引擎 • 完备的事务 • Block文件级别的MVCC实现 • 优化器与执行器的演进 • 向量化 • 文件查询裁剪（Block Skipping） • 聚集下推扫描（PreAgg Pushdown Scan） @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 处理复杂OLAP查询 多表连接的最 优顺序搜索 多阶段聚集 分区表的静态 和动态裁剪 相关子查询的 提升转换 CTE和递归CTE 的优化 等等 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 云原生优化器

OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 云原⽣分布式优化器--达奇 多表连接的最优 顺序搜索 多阶段聚集 分区表的静态 和动态裁剪 相关子查询的 提升转换 CTE和递归 CTE的优化 其他相关优化 聚集下推 通过把聚集操作下推到连接操作之前去执⾏，极⼤的减少连接操作需要处理的数据量，使得查询性能显 著提升。在很 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

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