入了数字经济时代。进入二十一世纪以后，随着移动互联网技 术、物联网技术、5G等技术的发展，全球数据圈（Global Datasphere）呈指数级递增， IDC预测全球数据圈将于 2025年增长值175ZB，而中国的数据圈有望于2025年爆炸式增长为世界第一 。数据被称为数字经济时代的“石 油”，如同石油驱动了工业化时代的进步，大数据将推动智能化与数字化时代的发展。 服务器的硬盘上分布1亿条记录。数据计算时，所有机器同时并行计算，理论上最高可以 把计算时间降低到单机部署的 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 据库所特有的即 开即用、敏捷灵活、安全可靠等优势，为企业的 PB 级海量数据分析需求提供极高的可用性和可靠性。 弹性灵活 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，为了确保查询结果的准确性，每 个计算节点都需参与每条查询的执行中，在扩容、运维、迁移上都存在一定的挑战。企业业务发展的不确定性，导致 大数据系统无法及时分析业务数据，错失了充分挖掘数据价值所带来的商业机会。

入了数字经济时代。进入二十一世纪以后，随着移动互联网技 术、物联网技术、5G等技术的发展，全球数据圈 (Global Datasphere) 呈指数级递增， IDC预测全球数据圈将于 2025年增长值175ZB，而中国的数据圈有望于2025年爆炸式增长为世界第一狂，数据被称为数字经济时代的“石 油”，如同石油驱动了工业化时代的进步，大数据将推动智能化与数字化时代的发展。 Annual Size of PB 级海量数据分析需求提供极高的可用性和可千性。 完备的SQL标准 PiecloudDB 去原生特仁 ，* 弹性灵活 传统数据仓库的计算和存情是紧密灶合的，计算资源和存储资源按某一比例强绑定，为了确保查询结果的准确性，每 个计算节点都需参与每条查询的执行中，在扩容、运维、迁移上都存在一定的挑战。企业业务发展的不确定性，导致 大数据系统无法及时分析业务数据，错失了充分挖所数据价值所带来的商业机会。

禾重元和政府科创平台在内的连续三轮战略融资。 旗下云原生分析型数据库 PieCloudDB，以云计算架构为设计基础，首 创全新 eMPP 分布式技术，帮助企业建立竞争壁垒的同时，实现数据价 值最大化，并在新基建中承担可靠和可控的世界级云数据库底座。 PostgreSQL优化器简介 PieCloudDB优化器之分布式特性简介 PieCloudDB优化器之云原生特性简介 Q/A Contents foo INNER JOIN bar ON (...) WHERE bar.d = 42; 外连接的上层有严格的约束条件，且该约束条件限定了来自 nullable side 的某一变量为非 NULL 值 SELECT * FROM foo LEFT JOIN bar ON foo.a = bar.c WHERE bar.c IS NULL; => SELECT * FROM foo *ANTI *ANTI JOIN* bar on foo.a = bar.c; 外连接本身有严格的连接条件，且该连接条件引用了来自 nullable side 的某一变量，且该变量被上 层的约束条件限定为 NULL 值 • 在只有内连接的情况下，约束条件可以直接下推到它的自然语义位置 • 如果有外连接存在，那么约束条件的下推可能会受到限制 • 对于外连接自己的连接条件，如果它引用了nonnullable side的表，那么它就无法被下推到该外连

2023拓数派战略暨新产品发布会 重磅发布πDataCS数据计算系统首个计算引擎 PieCloudDB云原⽣虚拟数仓 拓数派基于阿里云构建公共云数据仓库服务 正式上线 6月 上榜 EqualOcean 2022年源自中国值 得关注的新锐全球化科技品牌 与东吴证券在数仓虚拟化和信创领域展开试点合作 12月 创始⼈冯雷再度荣登数字商业周刊“年度智造中国商业领袖” 4月 冯雷被评为杭州市所有的独角兽和准独角兽企 业中唯⼀“年度创业⼈物” @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential P i e C l o u d D B 云 原 ⽣ 虚 拟 数 仓 核 ⼼ 价 值 物理数仓整合到云原⽣数据计算平台，根据数据授 权动态创建虚拟数仓，打破数据孤岛，解决数据多 副本问题，帮助企业降低数仓管理复杂度，以更低 的成本实现存算资源在云上更灵活的配置。 TDE技术保证了所有数据在落盘前完成加密，服务 Optimizer Ø 基于eMPP架构的云原⽣分布式 优化器； Ø 为海量数据集上的复杂OLAP查 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

CPU 和元数据大小。默认值为 32，与 INDEX_MAX_KEYS 相同。 3 l 外表 FDW 相关 n 新增 raw_fdw 外表接口，支持在协调节点和工作节点上执行，以原始字 节（bytea）读取文件。 n 为外表启用部分聚合能力，支持并行聚集下推。 n 新增 fdb_max_retry（替代原 MaxRetry 功能），默认值设置为 50。 l 临时表相关

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库 “公司数据库”和目标表 “公司人事数据/员工信息表” ，点击 ，选择“员工信息 表.csv”，点击 可以预览表数据，点击左下角的 ，根据文件格式填写分隔符、是否 包含表头和空值字符 串形式等补充信息，点击 即可完成上传和导入。 按照如上步骤，可以完成剩下五张表的创建和数据加载，并创建如下的 schema 结构。 4.5 查询计算 1. 基于以