C++20 ❤ SQL John R Bandela, MDOverview u SQL u C++ Example u Implementation techniques u fixed_string u meta_struct u Parsing compile time strings into meta_structsOverview v SQL v C++ Example {price_from_user};Avoiding SQL Injection Attacks SELECT orders.id, name, item, price, discount_code FROM orders JOIN customers ON customers.id = customerid WHERE price > ?;SQL Library Options u Traditional Lots of information available u Vulnerable to sql injection of developer not careful u Use dynamic typingDomain Specific Language u Use types to encode SQL u Looks more like regular C++ u Typically requires

Firebird Null Guide NULL behaviour and pitfalls in Firebird SQL Paul Vinkenoog Version 1.2, 30 June 2020 Table of Contents 1. What is NULL? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2. NULL support in Firebird SQL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . operations will render the entire expression NULL. This guide explores the behaviour of NULL in Firebird SQL, points out common pitfalls and shows you how to deal safely with expressions that contain NULL or

第三届中国Rust开发者⼤会 ⽤ egg 孵化你的 SQL 优化器 王润基 RisingWave 内核开发⼯程师 ? Parser Binder Optimizer Executor SQL AST Logical Plan Physical Plan Table Catalog Storage RisingLight 查询引擎的整体结构 SELECT name, url url FROM t1 JOIN t2 WHERE t1.id = t2.id AND name = ‘Bob’ SQL Logical Plan Physical Plan Projection name, url Filter t1.id = t2.id name = “Bob” Join Scan t1(id, name) Scan t2(id, url) Filter #1 = “Bob” Hash Join #0 = #2 Scan $1.1, $1.2 Scan $2.1, $2.2 Projection #1, #3 ⼀个 SQL 语句优化的例⼦ 基于规则的优化 (RBO) 基于代价的优化 (CBO) 谓词下推 Join Filter A B Join Filter A B Filter Join A Join

Postgres Conference China 2016 中国用户大会 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 MongoDB 分布式架构演进 张友东（林青） 阿里云数据库技术团队 2016Postgres中国用户大会 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 2016Postgres中国用户大会 Postgres

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Curve 分布式存储设计 程义 — Curve Maintainer XAgenda 第二 第三 第四 第一 Curve的由来 Curve的设计目标 Curve块存储 和 Curve文件存储 Curve社区Curve的由来 1. 代码复杂/代码量大 2. 运维难度高 3. 无法满足高的性能需求Curve的设计目标 1. Curve云原生软件定义存储 2. Curve块存储 高性能，易运维，云原生Curve块存储 1. 高性能分布式共享数据库场景 2. Curve块存储提供底层分布式共享存储 3. Polardb for PostgreSQL提供上层高性能数 据库服务 4. 性能测试 1. benchmarkSQL 每分钟事务数提升39% 2. pgbench 延迟降低21% TPS提升26% 研究现状Curve块存储 1. 分布式块存储服务 2. KVM块存储服务 快速跨云弹性发布的业务 3. 低成本大容量需求的业务 4. 中间件冷热数据自动分离 5. S3和POSIX统一访问需求 主要挑战和支持场景Curve Roadmap 1. 架构 1. 文件存储支持分布式缓存、完善冷热数据分层存储能力 2. 完善混合云、公有云上部署架构 3. 完善高性能3副本存储引擎，支持混合盘 4. 文件存储支持数据存储到HDFS、rados等引擎 2. 性能 1. 完善RDMA/SPDK方案，发布稳定版本

阿里云 AnalyticDB for PostgreSQL - 打造更简单易用的Cloud SQL Data Warehouse 个人介绍 缪长风 ⚫ 2010年初加入支付宝，负责Oracle RAC和Greenplum数据仓库 ⚫ 有幸参与了Oracle RAC到 Greenplum再到Hadoop以及最终到 ODPS的架构演进工作。 ⚫ 2012年起，转至阿里巴巴大数据团队，负责Hbase/OTS业务支 构筑在线企业数据仓库。 • 应用易开发、适配 支持SQL 2003，部分兼容Oracle语法， 支持PL/SQL 存储过程，OLAP窗口函数，事务及数据库标准隔离级别 完备功能和生态，实现应用快速迁移或适配 • PB级数据秒级响应 MPP水平扩展架构，PB级数据查询秒级响应；向量化计算，及列存储智能索引，领先传统数据库引擎性能 3x； 新一代SQL优化器，实现复杂分析语句免调优 • 支持多模分析 机器学习算法库，实现数据智能探索；高性 能向量检索算法，支持视频/图像检索 以图搜图 AnalyticDB for PostgreSQL 产品架构 协调节点 OSS 分布式云存储服务 SQL Client/BI Tools 协调节点（Master Node） • 接收请求，制定分布式执行计划 计算组（Compute Groups） • 全并行分析计算 • 数据双副本存储 • 定期自动备份 OSS • 数据并行加载