分发约束条件，收集外连接信息等 • 扫描/连接优化阶段 • 主要处理扫描和连接操作 • 扫描/连接之外的优化阶段 • 主要处理除扫描和连接之外的其他操作，例如聚集、排序等 • 后处理阶段 • 主要把前面的处理结果转换成执行器期望的形式 • 简化表达式 • 简化连接树 • 把 IN,EXISTS 等类型的子查询转换为半连接 • 提升子查询 • 把外连接转换为内连接 • 把外连接转换为反连接 • • 分发约束条件 • 构建等价类 • 收集外连接信息 • 消除无用连接 • … SELECT … FROM foo WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM bar WHERE foo.a = bar.c); => SELECT … FROM foo *SEMI JOIN* bar ON foo.a = bar.c; SELECT * FROM foo JOIN (SELECT 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 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

.............................................................................. 39 5. 外部工具或者应用连接配置 ................................................................................................ ...................................................................................... 40 5.4 配置连接访问 ................................................................................................ 集群。 l 推荐服务器资源不低于 8C/16GB/300GB。 l 一些镜像和组件默认在根目录下，所以操作系统的根目录要求不小于 150GB。 l 所有服务器需要配置 yum，且能够连接 Internet。 l 部署方案有两种，请根据实际情况选择： Ø 本地无 K8S 环境和对象存储，请选择第二章节《PieCloudDB 和 K8S 一起部署方案》 Ø 本地有 K8S

HDFS分布式⽂件系统 S3对象存储 其他Data Lake Bare-Metal IaaS资源 执⾏器 执⾏器 执⾏器 协调器 协调器 虚拟数仓1 执⾏器 协调器 虚拟数仓2 执⾏器 … 连接管理 查询优化器 资源隔离 向量化执⾏ 事务管理 执⾏计划 并⾏计算 ⾼可用 数据查询 数据加载 弹性伸缩 自定义函数 集群管控 元数据访问 业务数据读写 元数据映射 元数据： Ø 分布式KV，存储系统表 reserved. OpenPie Confidential 云原⽣分布式优化器--达奇 多表连接的最优 顺序搜索 多阶段聚集 分区表的静态 和动态裁剪 相关子查询的 提升转换 CTE和递归 CTE的优化 其他相关优化 聚集下推 通过把聚集操作下推到连接操作之前去执⾏，极⼤的减少连接操作需要处理的数据量，使得查询性能显 著提升。在很多场景下经过严格的测试，聚集下推会取得百倍或千倍的性能提升。

Release Note 版本号：V2.1 发布日期：2022 年 10 月 内 核 • 聚集下推功能得到增强：通过把聚集操作下推到连接操作之前去执行，极大的减 少连接操作需要处理的数据量，使得查询性能显著提升。 • 实现了 Block Skipping 的优化机制：数据库运行查询语句时，通过计算每个块 （block）中列聚集信息，在执行期间跳过非必要的数据块，减少数据读取量提高查询性

OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • 全面的逻辑优化（谓词下推，子查询子链接提升，外连接消除） • 纯粹基于代价的物理优化 • 全面的数据分布特性描述，分布式代价估算，高效分布式表连接 • 多阶段的聚集 专门为复杂查询设计的优化器 分布式环境高效执行器 • 多阶段执行模型 • 流式数据重分布 @2022 OpenPie

及用户权限等功能; 2. 计算节点: 无状态节点 (包括 Coordinator 和 Executer) ，主要负责接收用户请求和数据计算，支持 动态弹性伸缩，提供数据查询 、执行计划、查询优化、数据加载、连接管理、并行计算以及资源隔离 等功能; 3. 存储节点; 存算分离架构，支持本地存储和云存储，推荐采用对象存储，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 等测试，实现 了包括聚集下准、Block Skipping 等功能模块，大大缩短执行时间，高效的数据查询提高了数据分析的实时性。 1. 票集下推 在执行聚集函数的过程中，查询优化器会把聚集操作下推到连接操作之前去执行，可以极大地减少连 接操作需要处理的数据量，使得查询性能显著提升。在很多分析型场景下，聚集下推会取得百倍或千 售的性能提升。 2.Block skipping PiecloudDB 实现了Block

无状态节点（包括 Coordinator 和 Executer），主要负责接收用户请求和数据计算，支持 动态弹性伸缩，提供数据查询、执行计划、查询优化、数据加载、连接管理、并行计算以及资源隔离 等功能； 3. 存储节点： 存算分离架构，支持本地存储和云存储，推荐采用对象存储，提供数据压缩、数据加密、 多模存储以及多级缓存等功能； PieCloudDB 管控平台提供数据洞察、 元数据浏览、用户管理、权限管理、SQL 查询历史、ETL 管理等功能。 9 1. 聚集下推 在执行聚集函数的过程中，查询优化器会把聚集操作下推到连接操作之前去执行，可以极大地减少连 接操作需要处理的数据量，使得查询性能显著提升。在很多分析型场景下，聚集下推会取得百倍或千 倍的性能提升。 2. Block Skipping PieCloudDB

是⼀个基于eMPP架构的云原⽣分布式优化器，它 可以为海量数据集上的复杂OLAP查询提供最优的查询计划。 • 分布式优化器 • 处理复杂OLAP查询 • 云原生优化器 处理复杂OLAP查询 多表连接的最 优顺序搜索 多阶段聚集 分区表的静态 和动态裁剪 相关子查询的 提升转换 CTE和递归CTE 的优化 等等 更多⾼阶计算功能 • 聚集下推：1.0已经⽀持，在⼀些情况下可以⼗倍百倍更多倍提升

计算节点间 并行执行 多个更小的 计划单元 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 处理复杂OLAP查询 多表连接的最 优顺序搜索 多阶段聚集 分区表的静态 和动态裁剪 相关子查询的 提升转换 CTE和递归CTE 的优化 等等 @2022 OpenPie. All rights reserved

查询提供最优的查询计划。 • 分布式优化器 • 处理复杂 OLAP 查询 • 云原生优化器 PieCloudDB 优化器「达奇」 IvorySQL开源数据库社区 处理复杂OLAP查询 多表连接的最 优顺序搜索 多阶段聚集 分区表的静态 和动态裁剪 相关子查询的 提升转换 CTE和递归CTE 的优化 等等 IvorySQL开源数据库社区 云原生优化器 聚集下推 预计算