客户报表 电汇通知 分部记分卡 客户关系管理、收 购和盈利率 欺诈检测 欺诈分析 客户流失分析 响应时间 流量分析 产品关联/捆绑 零售 存储运营分析 客户忠诚度计划 协作规划和预估 预防亏损 优化供应链 当今的数据仓库方案 基于硬件 专有，昂贵 不可扩展 针对OLTP进行了优化 主流 10 数据库行业所面临的挑战 0 1 2 3 4 5

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 了运维的成本和难度。PieCloudDB

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 了运维的成本和难度。PieCloudDB 云原生虚

Database Plus，旨在构建异构数据库上层的标准和生态。它关 注如何充分合理地利用数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的数据库。ShardingSphere 站在 数据库的上层视角，关注他们之间的协作多于数据库自身。 连接、增量和 可插拔是 Apache ShardingSphere 的核心概念。 • 连接：通过对数据库协议、SQL 方言以及数据库存储的灵活适配，快速的连接应用与多模式的异构 Apache Shard‐ ingSphere 社区，提供新颖思路和令人兴奋的功能。 4.1 数据库兼容 4.1.1 背景 随着通信技术的革新，全新领域的应用层出不穷，推动和颠覆整个人类社会协作模式的革新。数据存量 随着应用的探索不断增加，数据的存储和计算模式无时无刻面临着创新。 面向交易、大数据、关联分析、物联网等场景越来越细分，单一数据库再也无法适用于所有的应用场景。 与此同时， 数据库协议 Apache ShardingSphere 目前实现了 MySQL 和 PostgreSQL 协议。 4.1.6 特性支持 Apache ShardingSphere 为数据库提供了分布式协作的能力，同时将一部分数据库特性抽象到了上层，进 行统一管理，以降低用户的使用难度。 因此，对于统一提供的特性，原生的 SQL 将不再下发到数据库，并提示该操作不被支持，用户可使用 ShardingSphere

Database Plus，旨在构建异构数据库上层的标准和生态。它关 注如何充分合理地利用数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的数据库。ShardingSphere 站在 数据库的上层视角，关注他们之间的协作多于数据库自身。 连接、增量和可插拔是 Apache ShardingSphere 的核心概念。 • 连接：通过对数据库协议、SQL 方言以及数据库存储的灵活适配，快速的连接应用与多模式的异构 Apache Shard‐ ingSphere 社区，提供新颖思路和令人兴奋的功能。 4.1 数据库兼容 4.1.1 背景 随着通信技术的革新，全新领域的应用层出不穷，推动和颠覆整个人类社会协作模式的革新。数据存量 随着应用的探索不断增加，数据的存储和计算模式无时无刻面临着创新。 面向交易、大数据、关联分析、物联网等场景越来越细分，单一数据库再也无法适用于所有的应用场景。 与此同时， 数据库协议 Apache ShardingSphere 目前实现了 MySQL 和 PostgreSQL 协议。 4.1.6 特性支持 Apache ShardingSphere 为数据库提供了分布式协作的能力，同时将一部分数据库特性抽象到了上层，进 行统一管理，以降低用户的使用难度。 因此，对于统一提供的特性，原生的 SQL 将不再下发到数据库，并提示该操作不被支持，用户可使用 ShardingSphere

Database Plus，旨在构建异构数据库上层的标准和生态。它关 注如何充分合理地利用数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的数据库。ShardingSphere 站在 数据库的上层视角，关注他们之间的协作多于数据库自身。 连接、增量和 可插拔是 Apache ShardingSphere 的核心概念。 • 连接：通过对数据库协议、SQL 方言以及数据库存储的灵活适配，快速的连接应用与多模式的异构 Apache Shard‐ ingSphere 社区，提供新颖思路和令人兴奋的功能。 4.1 数据库兼容 4.1.1 背景 随着通信技术的革新，全新领域的应用层出不穷，推动和颠覆整个人类社会协作模式的革新。数据存量 随着应用的探索不断增加，数据的存储和计算模式无时无刻面临着创新。 面向交易、大数据、关联分析、物联网等场景越来越细分，单一数据库再也无法适用于所有的应用场景。 与此同时， com/apache/shardingsphere/tree/master/shardingsphere‐db‐protocol 4.1.6 特性支持 Apache ShardingSphere 为数据库提供了分布式协作的能力，同时将一部分数据库特性抽象到了上层，进 行统一管理，以降低用户的使用难度。 因此，对于统一提供的特性，原生的 SQL 将不再下发到数据库，并提示该操作不被支持，用户可使用 ShardingSphere

key或者第⼀个column 做哈希分布。 为了尽可能的并⾏处理数据，需要选择能够最⼤化地将数据均匀分布到所有计算节点的策略，⽐如选择 primary key；分布式处理中将会存在本地和分布式协作的操作，当不同的表使⽤相 同的分布键的时候，⼤部分的排序、连接关联操作⼯作将会在本地完成，本地操作往往⽐分布式操作快很多，采⽤随机分布的策略⽆法享受到这个优势。 开发指南 Greenplum数据仓库

Database Plus，旨在构建多模数据库上层的标准和生态。它关 注如何充分合理地利用数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的数据库。ShardingSphere 站在 数据库的上层视角，关注他们之间的协作多于数据库自身。 连接、增量和可插拔是 Apache ShardingSphere 的核心概念。 • 连接：通过对数据库协议、SQL 方言以及数据库存储的灵活适配，快速的连接应用与多模式的异构 Apache Shard‐ ingSphere 社区，提供新颖思路和令人兴奋的功能。 4.1 数据库兼容 4.1.1 背景 随着通信技术的革新，全新领域的应用层出不穷，推动和颠覆整个人类社会协作模式的革新。数据存量 随着应用的探索不断增加，数据的存储和计算模式无时无刻面临着创新。 面向交易、大数据、关联分析、物联网等场景越来越细分，单一数据库再也无法适用于所有的应用场景。 与此同时，

设计哲学为 Database Plus，旨在构建异构数据库上层的标准和生态。它关注如 何充分合理地利用数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的数据库。它站在数据库的上层视角， 关注它们之间的协作多于数据库自身。 ShardingSphere-JDBC ShardingSphere‐JDBC 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。 ShardingSphere-Proxy Apache ShardingSphere 目前根据不同的数据协议，实现了 MySQL 和 PostgreSQL 协议。 • 特性支持 Apache ShardingSphere 为数据库提供了分布式协作的能力，同时将一部分数据库特性抽象到了上层，进 行统一管理，以降低用户的使用难度。 因此，对于统一提供的特性，原生的 SQL 将不再下发到数据库，并提示该操作不被支持，用户可使用 ShardingSphere

设计哲学为 Database Plus，旨在构建异构数据库上层的标准和生态。它关注如 何充分合理地利用数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的数据库。它站在数据库的上层视角， 关注它们之间的协作多于数据库自身。 1.1.1 ShardingSphere-JDBC ShardingSphere‐JDBC 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。 1.1 Apache ShardingSphere 目前根据不同的数据协议，实现了 MySQL 和 PostgreSQL 协议。 • 特性支持 Apache ShardingSphere 为数据库提供了分布式协作的能力，同时将一部分数据库特性抽象到了上层，进 行统一管理，以降低用户的使用难度。 因此，对于统一提供的特性，原生的 SQL 将不再下发到数据库，并提示该操作不被支持，用户可使用 ShardingSphere