Nosql和数据湖缺少很多支持数据分析的重要特性 o 缺少在高并发场景下的隔离性和一致性 o 和现有的BI工具很难集成 • 关系型数据库已经重新成为数据分析的主要平台 NoSQL 和数据湖已经不再是数据分析的主要平台 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • Nosql本身对于高级分析支持差 o 图形，地理信息 图形，地理信息 • Nosql对于复杂查询的支持差 NoSQL和数据湖很难胜任数据分析的工作场景 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • 使用数据湖为基础进行数据分析需要多个组件进行集成部署，多个 组件的配合需要大量的开发工作 • 许多缺乏 ANSI SQL 支持，需要专门的技术技能 • 专用引擎/工具（例如图形数据库）通常难以与记录系统集成，限制 以关系型数据库为基础的数据仓库很难适应云环境 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 计算引擎方面 • 完备的SQL语言支持 • 高效的分布式计算能力 • 完备的事务支持，隔离性 一致性 原 子性 公有云特性方面 • 存算分离 • 弹性的计算集群 • 只为必要的计算付费 @2022 OpenPie. All rights reserved

e …. pyH� un lytlcD r.p ur re 。 Rock.s 2014 2018 2022 云原⽣数据库 PieCloudDB eMPP架构设计与实现 郭罡 拓数派CTO 关于拓数派（OpenPie） • 成⽴于2021年，以“Data Computing for New Discoveries”「数据计算， 只为新发现」为使命。 分布式系统（SQL/NoSQL/存储) • 最近 7+ 年⼀直从事开源分布式数据库开发 一个eMPP 云原生分布式SQL数据库 一个云原生实时大数据平台基座 愿景：安全可靠 使用简单 功能齐全 性能极致 传统分布式MPP架构痛点 缺乏弹性 业务使用不灵活 成本高昂 集群固定，资源利用率低 木桶效应 扩缩容难 数据孤岛 元数据和用户数据跨集群 访问困难 运维成本 运维和DBA 我们需要一个云原生数据库 上云 ≠ 云原生 计算&存储 弹性 智能化云原生平 台 多租户隔离 • 存储资源和计算资源：分离和隔离 • 资源伸缩快速简单 • 计算、存储：按需付费 • 智能管理，复杂交给*aaS厂商 PieCloudDB 重要特点 eMPP ACID; 完备的事务支持 (隔离级别：RR, RC) 完善的SQL标准支持 安全可靠 友好的用户接口（websql, ODBC/JDBC

πDataCS：多计算引擎，包括自研分布式数据库PieCloudDB，自研分布式向量数据库 等. • PieCloudDB 存储底座是各计算引擎的载体. • 已落地或者正在落地：IoT、金融、新能源、医疗等行业. @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 云时代 数据计算 多数据模态支持 广泛的生态支持 “一份数据，多引擎计算”的述求 “一份数据，多引擎计算”的述求 让数据流动起来 @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential PieCloudDB 简介 一款云原生分布式 分析型数据库 • 元数据、用户数据、计算完全分离. • 用户数据（code name: Janm）支持 S3/HDFS/Posix. • 架构：Share Nothing on share share storage. • 丰富的外围产品支持. • 将来会支持单机和HTAP. Postgres生态 软件交付版本 （最新版本：v2.11） • 社区版 • 企业版 • CoC（云上云）版 @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential @2024 OpenPie. All rights reserved.

产品白皮书 行业背景 数据量的爆发式增长 数据库的未来在云上 传统数仓的痛点 云时代的数据处理要求 piecloudDB，云原生虚拟数仓 PieCloudDB 产品概述 PieCloudDB 产品架构 PieCloudDB 产品特性 PieCloudDB 产品核心技术 PieCloudDB8 产品优势 关于OpenpPie 附录: 术语表 11 13 15 16 openpie | PiecloudDB 分布式数据库系统大多是 MPP (大规模并行计算) 架构。 MPP 架构的数据库以 PC 服务器为单位，通过如下图所示的组群方式来扩展存储和计算。假设一个宽表有3亿条记录 MPP 数据库会尝试在每台 PC 服务器的硬盘上分布1 录。数据计算时，所有机器同时并行计算，理论上最 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。 传统数据仓库架构 然而，随着数据量的不断尝升，企业 的生产 环境资源利用率，无论是存储或是计算资源往往都不尽人意。随着存储和工作负载需求的日益增长，面临数据库的扩 容和升级时，由于传统数据仓库架构存储和计算的紧密耦合，往往需要企业花费巨大的运维和时间成本，且操作繁 琐。 木桶效应 传统 MPP 数据仓库架构存在“木桶效应”，集群整体执行速度取决于最“短板的”节点的性能。因此，一个节点的 表现往往会 “拖幸”整个集群的性能，导致查询速度变慢。 随

传统数仓的痛点 云时代的数据处理要求 PieCloudDB，云原生虚拟数仓 PieCloudDB 产品概述 PieCloudDB 产品架构 PieCloudDB 产品特性 PieCloudDB 产品核心技术 PieCloudDB 产品优势 关于OpenPie 附录：术语表 3 程中，传统 MPP 数据库解决方案迎来 了一系列的瓶颈： 4 传统数仓的痛点 很多受欢迎的数据库仓库均为分布式数据库，而典型的传统分布式数据库系统大多是 MPP（大规模并行计算）架构。 MPP 架构的数据库以 PC 服务器为单位，通过如下图所示的组群方式来扩展存储和计算。假设一个宽表有3亿条记录， MPP 数据库会尝试在每台 PC 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 环境资源利用率，无论是存储或是计算资源往往都不尽人意。随着存储和工作负载需求的日益增长，面临数据库的扩 容和升级时，由于传统数据仓库架构存储和计算的紧密耦合，往往需要企业花费巨大的运维和时间成本，且操作繁 琐。 木 桶 效 应 传统 MPP 数据仓库架构存在“木桶效应”，集群整体执行速度取决于最“短板的”节点的性能。因此，一个节点的 表现往往会 “拖垮”整个集群的性能，导致查询速度变慢。

等顶级学术机构，并有成员获有 奥赛奖牌。 郭罡（Paul Guo） 合 伙 ⼈ & C T O • 中国科技⼤学少年班 • 18年+底层基础软件领域开发经验 • 原Greenplum首席内核架构师 • Apache HAWQ PMC成员 陆公瑜（Brian Lu） 合伙⼈&COO • 英国约克⼤学 • 15年+产品⽣态建设和运营管理经验 • 原Greenplum中国社区发起⼈ 拓数派数据计算引擎PieCloudDB虚拟数仓再获信创认可 8月 拓数派⼊选中国信通院“铸基计划”「⾼质量数字化 转型产品及服务全景图」 拓数派再次携WAIC创建智能驾驶科技分会 杭州萧⼭区政府“⼀事⼀议”支持政策获 批 9月 拓数派上榜《毕马威中国-未来独角兽 ⼈⼯智能创新 双30企业（长江三角洲地区）》 10月 2023拓数派年度技术论坛 拓数派⼤模型数据计算系统正式亮相，让AI模型更⼤更快 计算 模型 灵活扩展的数据引擎，支持关系型数据库SQL、Spark/Flink 等流批⼀体处理、LLM的向量数据库以及GIS地理数据库等。 1 2 3 ⼤模型数据计算系统，以云原⽣技术重构数据存储和计算，⼀份数据，多引擎数据计算，AI数学模型、数据和 计算三者互为增强，全面升级⼤数据系统⾄⼤模型时代 ，赋能⾏业AI场景应用。 具备整体数据平台⽅案，支持多模数据处理（结构化、半结构化

Discoveries”「数据计算，只为新 发现」为使命，成立后的短短10个月时间内，完成了包括头部 产业基金、东吴证券、元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。 IvorySQL开源数据库社区 2021 2022 12月 获得腾讯投资第二轮持续加注投资 得到众多知名投资机构的关注和认可 蓬 勃 发 展 的 拓 数 派 引 领 数 据 计 算 时 代 的 到 来 9月 杭州萧山区政府“一事一议” 支持政策获批 6月 成立加拿大研发中心 7月 PieCloudDB 云原生数据库存算分离等关键技术打造完成 引领数据库行业全面走向云时代 8月 成立广州研发中心 10月 PieCloudDB 社区版与商业版正式发布 云上云版：https://app.pieclouddb.com IvorySQL开源数据库社区 目录 数据库的云原生远景 01 云原生数据库 PieCloudDB 简介 02 PieCloudDB 的架构特点 03 总结 04 IvorySQL开源数据库社区 PART 01 数据库的云原生远景 IvorySQL开源数据库社区 云解决了什么？ 借助于云上分布式存储，解耦存储 借助于云上虚拟化技术和之上的

aaS厂商 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 上云 ≠ 云原生 弹性计算 智能化云原生平 台 多租户 • 产品要能支持存储资源和计算资源的分离 • 产品要能快速进行计算资源的弹性伸缩 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 我们需要一个云原生大数据平台 数据孤岛 元数据和用户数据跨集群 访问困难 运维成本 运维和DBA 传统分布式MPP架构痛点 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 一个云原生实时大数据平台 平台底层：eMPP 云原生分布式SQL数据库 我们的目标：支持多模，serverless的实时大数据平台 关于PieCloudDB 使用简单 功能齐全 Confidential PieCloudDB 重要特点 eMPP 完备的事务支持 完善的SQL标准支持 Postgres生态支持 安全 友好的用户接口（WebSql, ODBC/JDBC driver等). 云原生 • 弹性计算资源（横向和纵向）、极速调整 • 共享用户数据（典型如廉价对象存储） • 共享元数据 • MPP架构：分布式，海量数据并行处理 @2022 OpenPie. All

驱动企业实现从"软件公司"到"数据公司"再到"数学公司"的持续进阶。 拓数派旗下大模型数据计算系统（PieDataComputing System，缩写πDataCS），以云原生技术 重构数据存储和计算，一份存储，多引擎数据计算，全面升级大数据系统至大模型时代，使得自主可 控的大模型数据计算系统保持全球领先，成为AI的基础科技底座的同时，开启AI技术的新范式。 πDataCS旨在助力企业优化计算瓶颈、充分利用 • 归国后在美国500强EMC旗下创建了Greenplum中国，随后在2013年在Paul Maritz（届时VMware CEO，曾任微软Windows平台总负责人）和Scott Yara的支持下创建了Pivotal中国。 卡内基梅隆大学 (CMU)上海校友会主席、1024Foundation 创始人 冯雷 Ray Von • 以浙江物理奥赛银牌进入北大物理学院，在北大彼时“理科实验班”(现元培项目）浸染在数学、物理、 业时代》报道） 拓数派创始人、董事长兼首席执行官；原Pivotal/Greenplum(中国)创始人 • 与核心团队在PaaS云第一股Pivotal（PVTL）的成功基础上，在腾讯投资天使轮投资支持下成立 拓数派，打造了国内科技领域屈指可数的Day-1准独角兽企业。(36氪首发报道) • 由于拓数派在云上数据库和数据计算领域的卓越表现，冯雷在杭州万物生长大会上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”。

Discoveries”「数据计算，只为新发现」为使命， 成立后的短短10个月时间内，完成了包括头部产业基金、东吴证券、元 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。 打造立足于国内 基础数据计算领域的世界级高科技创新驱动机构 aaS厂商 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 上云 ≠ 云原生 弹性计算 智能化云原生平 台 多租户 • 产品要能支持存储资源和计算资源的分离 • 产品要能快速进行计算资源的弹性伸缩 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 我们需要一个云原生大数据平台 我们需要一个云原生大数据平台 缺乏弹性 业务使用不灵活 成本高昂 集群固定，资源利用率低 木桶效应 扩容难 数据孤岛 元数据和用户数据跨集群 访问困难 运维成本 运维和DBA 传统分布式MPP架构痛点 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 数据 计算 发现 数据：云上数据既是隔离也是连通。从安全的⾓度是隔离，同时具