39 5. 外部工具或者应用连接配置 ................................................................................................................................................... 39 5.1 打开集群的外部入口 ........ hub="10.24.31.157/istio" 选项 备注：实际在客户现场部署时候，--set hub 需要调整为对应的 harbor 地址。 适配 update_helm_repo 函数 ，在 helm repo add pieclouddb 时， 添加认证信息 。 1. function update_helm_repo { 2. # add repo and update 进行审核，审核通过后用户“jerry” 就可以正常登录了。 4. 对于 按钮下的第三项功能 ，会在“第三步：创建集群和数据库”中详细解释， 这里只需知晓，是可以通过 JDBC 或 ODBC 等方式从外部接入 PieCloudDB 服务的。 5. 在左侧的菜单栏，点击 进入用户列表，主账户的用户有权利进行一些操作，例如 删除 附属用户、授予和收回用户的角色。 6. 同样，也可以在这个界面新建用户，点击右上角的

兼容度 PieCloudDB 高度兼容 59L; 2016 标准，完全支持SQL: 1992标准、大部分的SQL: 1999和部分SQL: 2003标准 (主要支 持其中的OLAP 特性) ，支持窗口函数等高阶表达式。此外， PieCloudDB 容 PostgreSQL 协议，支持标准数据库接 口 (0DBC、JDBC等) 。 对5QL的全面支持和多种过程语言 (Procedure Language) 完整支持 TPC-H 和 TPC-D5 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 能力充分融合，帮助企业构建数据湖和数据仓库下合的数据管理平台。 PieCloudDB 内置的 foreign-data wrapper 《FDW) 模块，让用户可以访问 HDFS、MySQL 、Oracle等外部数据。PieCloudDB 支持JS5ON，XML，Parquet以及 二进制数据等格式，同时，PieCloudDB 既支持用户利用过程语言自行开发模块进行数据分析也原生兼容开源机器学 习库Apache

PieCloudDB 高度兼容 SQL: 2016 标准，完全支持SQL: 1992标准、大部分的SQL: 1999和部分SQL: 2003标准（主要支 持其中的OLAP 特性），支持窗口函数等高阶表达式。此外， PieCloudDB 兼容 PostgreSQL 协议，支持标准数据库接 口（ODBC、JDBC 等）。 对SQL的全面支持和多种过程语言（Procedure Language）的支持使得 进行智能化运维。 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 能力充分融合，帮助企业构建数据湖和数据仓库融合的数据管理平台。 PieCloudDB 内置的 foreign-data wrapper （FDW）模块，让用户可以访问 HDFS、MySQL 、Oracle等外部数据。PieCloudDB 支持 JSON，XML， Parquet以及 二进制数据等格式，同时，PieCloudDB 既支持用户利用过程语言自行开发模块进行数据分析也原生兼容开源机器学 习库 Apache

SQL 进行优化，生成高效的查询计 划。 • 支持超大数据量字段 • 支持快速 ETL/ELT： Kafka 流数据导入支持，copy 性能大幅提升。 • 外部数据源的查询（实验性功能）： PieCloudDB 支持 foreign-data wrapper 模块，使用户可以访问包括但不限于 HDFS、MySQL 等数据源，同时支持用户自行开发 模块来访问新的存储数据源 支持数据导入时自由切入/切出页面，无需用户在导入界面停留等待 o 支持 text 文本格式 o 统一报错信息 • 数据库信息：增加表的大小（size） 信息展示 • 计算集群：外部接入支持更多类型，用户可以更加灵活的配置端口范围

目前在拓数派负责向量数据库PieCloudVector产品，聚焦于大模型 与大数据领域。拥有多年数据库内核研发和配套解决方案架构经验， 在加入拓数派前曾就职于开源大数据平台Greenplum团队，担任外部 数据源访问框架，对象存储访问扩展，ETL工具等产品模块的研发， 并曾参与PostgreSQL多个版本的代码贡献，拥有丰富的存储模块核心 开发和性能优化等实践经验。 邱培峰 拓数派向量数据库负责人

Kafka FDW 支持 JSON 格式。 l 执行计划信息 支持在 EXPLAIN ANALYZE VERBOSE 执行结果中显示调度相关状态信息。 4 l 用户定义函数 UDF n 新增 janm_page_size_read，用以获取 Page 大小。 n 新增 janm_block_file_size_read，用以获取 Block 文件大小。

原有业务无需变化 • 不影响ETL数据导入导出 透明加密组件架构 用户查询 优化器 执行器 存储接口 数据 透明加密组件架构 用户请求 优化器 执行器 存储接口 透明加密组件 数据 函数接口 密钥管理 模块 加密模块 加密算法库 租户密钥生成 主密钥 用户信任域 租户创建请求 租户密钥生成 主密钥 用户信任域 密钥生成 租户创建请求 加密 租户密钥生成 持久化存储区域

on (Pab)) innerjoin C on (Pbc) != A leftjoin (B innerjoin C on (Pbc)) on (Pab) • 处理GROUP BY、 聚集、窗口函数、DISTINCT • 处理集合操作 • 处理ORDER BY • 以上每一步操作都会产生一个或多个路径 • 为每个路径添加LockRows, Limit, ModifyTable • 把最优路径转换为查询计划

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 Ø 基于key的自然排序实现索引 Ø ⾼性能 Ø 基于watcher机制的⾼效分布式锁管理 Ø