字企业的典型使用场景 * 每天有数个小的计算任务，需要数个节点 * 每周有一个中等计算任务，需要数十个节点 * 每月有一个大的计算任务，需要数干个节点 面对这些不断变化的业务需求和计算任务，企业产生了更高的需求: * 无限空间: 能够提供无限存储空间， 。 灵活伸编: 随时根据业务需求弹性增加集群和工作节点 * 资源回收: 在集群完成计算任务时，可以进行资源回收，节省成本 充分结合云计算、大规模并行处理技术的云原生虚拟数仓 储，提供数据压缩、数据加密、 多模存储以及多级缓存等功能; 4. 云原生平台节点: PieCloudDB 集群管控节点，提供数据洞察和集群运维等功能，支持可视化的数据 分析、性能监控、集群启停、自动化部署以及权限管控等能力; 用户或者应用可直接调用 PieCloudDB 云原生虚拟数仓服务进行数据分析，提供标准的 SQL 接口，且内置各种分析工 具，并原生兼容 Postgres 生态，可以很好 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的多集群能力可轻松面对高并发场景，企业可以根据业务的并发需求动 态扩展 PieCloudDB 集群，满足业务应用的并发需求。

每天有数个小的计算任务，需要数个节点 每周有一个中等计算任务，需要数十个节点 每月有一个大的计算任务，需要数千个节点 无限空间： 灵活伸缩： 资源回收： 这些优势使云原生数据库得以降低计算成本，提供无限丰富的计算资源，实现分钟级的伸缩性和真正的高可用，释放 出数据计算产生更多智能的机会。以下是云原生时代数字企业的典型使用场景： 面对这些不断变化的业务需求和计算任务，企业产生了更高的需求： 应运而生， PieCloudDB 帮助企业摆脱了 PC 架 构的限制，满足云原生数字时代需求，成为更好的选择。 能够提供无限存储空间， 随时根据业务需求弹性增加集群和工作节点 在集群完成计算任务时，可以进行资源回收，节省成本 6 PieCloudDB 云原生虚拟数仓 杭州拓数派科技发展有限公司（又称“OpenPie”）认为计算技术目前经历了三代平台: ①大型机时代；②PC机时 代；和 云原生管控平台节点： PieCloudDB 集群管控节点，提供数据洞察和集群运维等功能，支持可视化的 数据分析、性能监控、集群启停、自动化部署以及权限管控等能力; 数据应用层： 用户或者应用可直接调用 PieCloudDB 云原生虚拟数仓服务进行数据分析，提供标准的 SQL 接口，且内置各种分析工 具，并原生兼容 Postgres

用户可根据实际情况去选择合适的数据计算引擎。 灵活可扩展的插件式引擎，组件少⽽精（All in One），提供3种计算引擎、1种 Lakehouse引擎，1个硬件加速器，应对各种场景的计算，同时也兼容Spark、 Flink等计算任务，保留用户的使用习惯。 ⽣态完善，支持主流的开发语⾔和数据科学⼯具，支持多模数据处理（结构化、 半结构化以及非结构化），提供标准的SQL接⼝和API，完成各种复杂场景的数 据处理，业务开发周期短，现存的代码基本可以⽆缝迁移和复用。 运用元数据-计算-数据分离的三层架构，实现云上存储资源与 计算资源的独立管理。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。 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。 池上创建虚 拟数仓； 2. 虚拟数仓是由执⾏器和协调器等资源组成，协调器和执⾏器在操作系统 层面来看，他们就是⼀个个的进程，这些进程分布在不同的计算节点上； 3. 如图中示例，业务应用的计算任务数量增加或需要处理的数据量变⼤， 对应的计算资源（主要是CPU、MEM）也会增加，根据计算资源需求， 虚拟数仓可以在线弹性的扩缩容，在此图示例中，执⾏器可以从原来的3 个变成4个，缩容也是同样的原理；

2.3.3 启动服务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3.4 任务管理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3.5 相关文档 . . . 242 连接模式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 自动化执行引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243 7.2.11 归并引擎 . . . %SHARDINGSPHERE_PROXY_HOME%/lib 目录。 2.3.3 启动服务 sh %SHARDINGSPHERE_PROXY_HOME%/bin/start.sh 2.3.4 任务管理 通过相应的 DistSQL 接口管理迁移任务。 详情请参见使用手册。 2.3.5 相关文档 • 功能 # 弹性伸缩：核心概念、使用规范 • 用户手册 # 弹性伸缩：运行部署、使用手册 • RAL# 弹性伸缩：弹性伸缩的

2.3.3 启动服务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3.4 任务管理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3.5 相关文档 . . . 237 连接模式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 237 自动化执行引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238 7.2.11 归并引擎 . . . %SHARDINGSPHERE_PROXY_HOME%/lib 目录。 2.3.3 启动服务 sh %SHARDINGSPHERE_PROXY_HOME%/bin/start.sh 2.3.4 任务管理 通过相应的 DistSQL 接口管理迁移任务。 详情请参见使用手册。 2.3.5 相关文档 • 功能 # 弹性伸缩：核心概念、使用规范 • 用户手册 # 弹性伸缩：运行部署、使用手册 • RAL# 弹性伸缩：弹性伸缩的

3.3 3. 启动服务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3.4 4. 任务管理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3.5 5. 相关文档 . . . 240 连接模式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240 自动化执行引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241 7.1.11 归并引擎 . . . Y_HOME%/lib 目录。 2.3.3 3. 启动服务 sh %SHARDINGSPHERE_PROXY_HOME%/bin/start.sh 2.3.4 4. 任务管理 通过相应的 DistSQL 接口管理迁移任务。 详情请参见使用手册。 2.3.5 5. 相关文档 • 功能 # 弹性伸缩：核心概念、使用规范 • 用户手册 # 弹性伸缩：运行部署、使用手册 • RAL# 弹性伸缩：弹性伸缩的

. 253 连接模式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253 自动化执行引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254 7.2.11 归并引擎 . . . document, v5.1.2 3.2 运行模式 3.2.1 背景 Apache ShardingSphere 是一套完善的产品，使用场景非常广泛。除生产环境的集群部署之外，还为工程 师在开发和自动化测试等场景提供相应的运行模式。Apache ShardingSphere 提供的 3 种运行模式分别 是内存模式、单机模式和集群模式。 3.2.2 内存模式 初始化配置或执行 SQL 等造成的 用于将数据分片的算法，支持 =、>=、<=、>、<、BETWEEN 和 IN 进行分片。分片算法可由开发者自行 实现，也可使用 Apache ShardingSphere 内置的分片算法语法糖，灵活度非常高。 自动化分片算法 分片算法语法糖，用于便捷的托管所有数据节点，使用者无需关注真实表的物理分布。包括取模、哈希、 范围、时间等常用分片算法的实现。 4.3. 数据分片 29 Apache ShardingSphere

5.3.3 适用场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 5.4 错过任务重执行 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 5.4.1 概念 . . . 90 10.8 为什么控制台界面中的作业状态是分片待调整? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 10.9 为什么首次启动存在任务调度延迟的情况？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 10.10 Windows 环 境 下， 运 行 ShardingSphere‐ElasticJob‐UI， 能够让开发工程师不再担心任务的线性吞吐量提升等非功能需求，使他们能够更加专注 于面向业务编码设计；同时，它也能够解放运维工程师，使他们不必再担心任务的可用性和相关管理需 求，只通过轻松的增加服务节点即可达到自动化运维的目的。 ElasticJob 定位为轻量级无中心化解决方案，使用 jar 的形式提供分布式任务的协调服务。 2 2 功能列表 • 弹性调度 – 支持任务在分布式场景下的分片和高可用

Tiflash 可按需部署在不同的机器，解决 HTAP 资源隔离的问题。 云原生的分布式数据库 为云设计的分布式数据库，通过TiDB Operator 可在公有云、私有云、混合云中实现部署工具 化、自动化，依托公有云提供开箱即用的 TiDB Cloud 服务 (DBaaS)。 兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态 兼容 MySQL 5.7 协议、MySQL 常用的功能、MySQL 生态，应用无需或者修改少量代码即可从 政据存储加密 v v 通信加窗 v v 白名单控制 x v 自动化部着 (全令行方式) 7 7 监控告千 v v 5 | 过直和于 全晶数据备份/才复 数据迁入-TiDB Data Migration TiDB Data Migration (DM) 是一体化的数据迁移任务管理平台，支持从 MySQL/MariaDB 到TiDB 的全量 数据迁移和增量数据复制，使用 DM 工具有利于简化错误处理流程，降低运维成本，主要优势如下: 。 数据迁移任务的高可用 。 先进的分库分表合并技术 - 分库分表数据同步合并 - 独有的分库分表 DDL 合并技术 。 ”易用的错误处理机制

3.3 3. 启动服务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.3.4 4. 任务管理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 3 概念 & 功能 8 3.1 数据分片 _HOME%/lib 目录。 2.3.3 3. 启动服务 sh %SHARDINGSPHERE_SCALING_HOME%/bin/start.sh 2.3.4 4. 任务管理 通过相应的 HTTP 接口管理迁移任务。 详情参见使用手册。 2.3. ShardingSphere-Scaling(Alpha) 7 3 概念 & 功能 本章节阐述 Apache ShardingSphere 执行引擎 ShardingSphere 采用一套自动化的执行引擎，负责将路由和改写完成之后的真实 SQL 安全且高效发送到 底层数据源执行。它不是简单地将 SQL 通过 JDBC 直接发送至数据源执行；也并非直接将执行请求放入 线程池去并发执行。它更关注平衡数据源连接创建以及内存占用所产生的消耗，以及最大限度地合理利 用并发等问题。执行引擎的目标是自动化的平衡资源控制与执行效率。 连接模式 从