1/n（n为机器数量），节省了海量数据的处理时间。 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 成 本 高 昂 传统数据仓库价格高昂的软硬件、开发运维人员的高昂薪资需要企业进行巨大的前期投入。传统数据仓库客户的生产 环境资源利用率，无论是存储或是计算资源往往都不尽人意。随着存储和工作负载需求的日益增长，面临数据库的扩 容和升级时，由于传统数据仓库架构存储和计算的紧密耦合，往往需要企业花费巨大的运维和时间成本，且操作繁 琐。 木 桶 效 应 传统 MPP 数据仓库架构存在“木桶 途径。为了避免网络延迟，加速查询优 化， PieCloudDB 实现了元数据层全新的缓存架构，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 12 全新的存储引擎「简墨」 器的负载，大幅提升了元数据访问的速度，从而提高数据库系统性能。 PieCloudDB 打造了用户数据统一缓存管理功能，使得数据计算在多数情况下均为本地计算，避免了 PieCloudDB 计算 节点与对

分布式专利技术 在云上，PieCloudDB 利用 eMPP（elastic Massive Parallel Processing）架构，实现多集群并发执行任务。企 业可灵活进行扩缩容，随着负载的变化实现高效的伸缩， 轻松应对 PB 级海量数据。 全新的存储「简墨」和缓存架构设计 在计算层，各个计算节点针对元数据和用户数据都设计了多 层缓存结构，避免网络延迟和数据移动，提高计算效率，保 IvorySQL开源数据库社区 计算 • MPP o 将一个单一计算任务在大量独立的计算机上并行执行。 • 多租户、多集群 • 弹性伸缩：集群大小、集群类型、集群数量 • 隔离性：不同租户、不同负载 • 高并发 • 高可用 • 可按使用量付费 IvorySQL开源数据库社区 计算 • 多租户隔离 • 容量和带宽独立于计算伸缩 • 可按使用量付费 • 高可用/可靠存储 o 支持跨多数据中心复制数据 eMPP 分布式技术实现云上弹性大规模并行计算 存算分离 云上计算资源可弹性 分配，有查询计算任 务的时候按需启动， 按照使用时间和规模 计算成本。 弹性计算 企业可灵活进行扩缩容，随 着负载的变化实现高效的伸 缩，轻松应对PB级海量数据。 多云部署 可根据客户需求在任何 IaaS云和裸硬件上安装。 可打通多云的数据管道， 解锁对特定IaaS云的依赖 并获得云资源议价权。 实时处理

eMPP分布式专利技术 在云上，PieCloudDB利⽤eMPP（elastic Massive Parallel Processing）架构，实现多集群并发执行任务。企业可灵活 进⾏扩缩容，随着负载的变化实现⾼效的伸缩，轻松应对 PB级海量数据。 全新的存储「简墨」和缓存架构设计 在计算层，各个计算节点针对元数据和用户数据都设计了多 层缓存结构，避免⽹络延迟和数据移动，提⾼计算效率，保 Confidential 计算 • MPP • 将一个单一计算任务在大量独立的计算机上并行执行。 • 多租户、多集群 • 弹性伸缩：集群大小、集群类型、集群数量 • 隔离性：不同租户、不同负载 • 高并发 • 高可用 • 可按使用量付费 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • 多租户隔离 • 容量和带宽独立于计算伸缩 首创eMPP分布式技术实现云上弹性大规模并行计算 存算分离 云上计算资源可弹性 分配，有查询计算任 务的时候按需启动， 按照使用时间和规模 计算成本。 弹性计算 企业可灵活进行扩缩容，随 着负载的变化实现高效的伸 缩，轻松应对PB级海量数据。 多云部署 可根据客户需求在任何 IaaS云和裸硬件上安装。 可打通多云的数据管道， 解锁对特定IaaS云的依赖 并获得云资源议价权。 实时处理

的云原生虚拟数仓 产品白皮书 传统数据仓库价格高昂的软硬件、开发运维人员的高晶薪资需要企业进行巨大的前期投入。传统数据仓库客户的生产 环境资源利用率，无论是存储或是计算资源往往都不尽人意。随着存储和工作负载需求的日益增长，面临数据库的扩 容和升级时，由于传统数据仓库架构存储和计算的紧密耦合，往往需要企业花费巨大的运维和时间成本，且操作繁 琐。 木桶效应 传统 MPP 数据仓库架构存在“木桶效应”， 实现了元数据层全新的缓存架构，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 1 Openpie | PiecloudDB 基于eMPP (弹性大规模并行计算) 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 器的负载，大幅担升了元数据访问的速度，从而提高数据库系统性能。 pieCloudDB 打造了用户数据统一缓存管理功能，使得数据计算在多数情况下均为本地计算，避免了 PieCloudDB 计算 节点与对象存 P (elastic Massive Parallel Processing ) 分布式专利技术，在云上， PieCloudDB利用eMPP架构，实现多集群并发执行任务。企业可灵活进行扩缩容，随着负载的变化实现高效的伸缩， 轻松应对PB级海量数据。 * 全新的优化器 【达: 基于自主研发的高效优化器--达奇，PieCloudD8可以更智能高效地生成统计信息，并生成更高效的查询计划，达奇优 化器支持聚集下推，预计算，Block

PieCloudDB 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 加速。 • 存储引擎 简墨（JANM） 异常处理的优化： 避免各种异常情况下数据残留。 • 简墨（JANM）分布式处理增强：更高效的元数据采集和分发，提升用户查询响 应时间，降低系统负载 • 简墨（JANM）动态分配读取文件增强 dispatch 性能：此优化将动态的分配要 读取的文件给各个执行节点，降低查询的启动代价。 • 原生格式存储：在 HDFS/NAS

All rights reserved. OpenPie Confidential PieCloudDB内核的下⼀步 • 元数据存储 • ⼤概率缓存承担更⼤的作⽤. 进⼀步⼤幅减少持久存储的访问负载. • 元数据和数据库状态解耦存储. • 可能需要⼀部分的re-design. • 抽象各种解耦(包括持久存储）：降低复杂度、提⾼稳定性. • 等等. @2022 OpenPie. All rights

• 既实现私有环境离线部署，也可充分利⽤公有云技术设施 • 数据库维护平台托管 ⾯向管理 多个维度轻松管控 PieCloudDB⽀持 • ⼀个数仓多个计算集群同时运⾏ • 针对不同⽤户业务负载或者不同场景，可以选择不同 集群进⾏数据计算 云原⽣平台⽀持 • 快速启动集群，随时可以关停，随时可以回收 • 结合集群操作记录，⽤户可以⽤最低的成本完成数据分析 云原⽣平台同时提供 •

Confidential 计算 • MPP • 将一个单一计算任务在大量独立的计算机上并行执行。 • 多租户、多集群 • 弹性伸缩：集群大小、集群类型、集群数量 • 隔离性：不同租户、不同负载 • 高并发 • 高可用 • 可按使用量付费 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • 多租户隔离 • 容量和带宽独立于计算伸缩

eMPP分布式专利技术 在云上，PieCloudDB利用eMPP（elastic Massive Parallel Processing）架构，实现多集群并发执行任务。企 业可灵活进行扩缩容，随着负载的变化实现高效的伸缩，轻松 应对PB级海量数据。 全新的存储「简墨」和缓存架构设计 在计算层，各个计算节点针对元数据和用户数据都设计了多层 缓存结构，避免网络延迟和数据移动，提高计算效率，保证用

eMPP分布式专利技术 在云上，PieCloudDB利用eMPP（elastic Massive Parallel Processing）架构，实现多集群并发执⾏任务。企业可灵活 进⾏扩缩容，随着负载的变化实现⾼效的伸缩，轻松应对 PB级海量数据。 全新的存储「简墨」和缓存架构设计 在计算层，各个计算节点针对元数据和用户数据都设计了多 层缓存结构，避免⽹络延迟和数据移动，提⾼计算效率，保