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  • pdf文档 PieCloudDB Database V2.1 版本说明

    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 实现极速 Analyze,更快的生 成精确的查询规划统计信息,从而在查询时可以生成更优的查询计划。 • 全新的缓存机制:在 PieCloudDB 的计算层,各个计算节点针对元数据都设计了 多层缓存结构。 其中,针对元数据,PieCloudDB 实现了元数据层全新的缓存机制,有效减少了访问元 数据服务器带来的网络通信开销和元数据服务器的负载,提高元数据访问的速度。 • 可观察性增强:
    0 码力 | 3 页 | 257.15 KB | 1 年前
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  • pdf文档 云时代下多数据计算引擎的设计与实现

    Discoveries”「数据计算,只为新发现」 为使命. • 核心团队来自于各大厂名校,有丰富的数据库(Greenplum,DB2,ClickHouse等)研发 和产业经验. • 产品 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 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 S3/HDFS/Posix. • 架构:Share Nothing on 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
    0 码力 | 15 页 | 3.09 MB | 1 年前
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  • pdf文档 PieCloudDB Database 产品白皮书

    随着业务的发展,数据量的增加,和信息化建设的需求,企业会为不同部门建设相应的业务信息化系统。我们在真实 客户场景中,常常看到很多企业有成百上千个集群,但这些集群的元数据往往都是一样的。这种情况下,很多元数据 会在不同集群间存在不一致的版本信息。此外,如果企业需要做跨集群的访问,往往非常困难,会造成数据孤岛的存 在。 运维成本 对于传统 MPP 数仓,企业往往会需要配备运维人力,且对运维、开发人员要求高,需要相关人员掌握复杂的技术 提供元数据服务,如元数据存储共享、分布式锁、多版本管理、多集群并发、高可用以 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; 后台尝试修复故障节点,从而保证 PieCloudDB 服务的高可用性。 pieCloudDB 的存鱼引擎,支持对象存储、HDF5、NAS等分布式存储,数据的完整性、一致性和可靠性等由分布式存 储的多副本、EC以及灾备能力进行保障,将由于人为或自然原因导致的数据丢失概率降低到最低,保证单个硬件设备 的故障不会影响业务。用户可以根据实际需求选用最适合的分布式存储方案。 此外,PieCloudDB 提供的独立的元数据服务
    0 码力 | 17 页 | 2.68 MB | 1 年前
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  • pdf文档 云原生虚拟数仓PieCloudDB Database产品白皮书

    设的需求,企业会为不同部门建设相应的业务信息化系统。我们在真实 客户场景中,常常看到很多企业有成百上千个集群,但这些集群的元数据往往都是一样的。这种情况下,很多元数据 会在不同集群间存在不一致的版本信息。此外,如果企业需要做跨集群的访问,往往非常困难,会造成数据孤岛的存 在。 运 维 成 本 对于传统 MPP 数仓,企业往往会需要配备运维人力,且对运维、开发人员要求高,需要相关人员掌握复杂的技术 算节点、存储节点以及云原生管控平台节 点等共四种角色,具体说明如下: 1. 元数据节点: 提供元数据服务,如元数据存储共享、分布式锁、多版本管理、多集群并发、高可用以 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 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. 云原生管控平台节点: PieCloudDB 集群管控节点,提供数据洞察和集群运维等功能,支持可视化的
    0 码力 | 17 页 | 2.02 MB | 1 年前
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  • pdf文档 云原生数据库 PieCloudDB eMPP架构设计与实现

    现Pre-A轮融资,已完成数亿元融资。 • 核⼼团队来⾃于各⼤⼚名校,有丰富的数据库(Greenplum,DB2, ClickHouse等)研发和商务经验。 • 核⼼产品 PieCloudDB 1.0版本已于 2022.10.24 发布。 • 产品已经在⼀些⾦融、医疗等⾏业开始使⽤。 关于我 • 毕业于中国科技⼤学,AI相关专业 • 毕业 1 年后到现在⼀直从事底层基础软件开发,10多年开发经验 借助于虚拟化技术和之上的IaaS,解耦计算 池化资源,按需使用 基础软件尤其是数据库软件上云已是大势所趋 用户专注于使用,其他事情交给IaaS/SaaS厂商 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 driver等). 云原生 云中立 • 弹性计算资源(横向纵向)、极速调整 • 多集群是另外一个弹性的维度 • 共享用户数据(如按需付费的对象存储) • 共享元数据 • MPP架构:分布式,海量数据并行处理 • e代表弹性(elastic) 完善的Postgres生态 为什么选择Postgres?
    0 码力 | 31 页 | 1.43 MB | 1 年前
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  • pdf文档 πDataCS赋能工业软件创新与实践

    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 以及非结构化数据),实现数据共享和分析。 软件优化 + 新硬件(FPGA)加速,实现数据全链路的性能飞跃, 让数据存储、SQL查询、向量计算以及机器学习等能⼒全面升级。 @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • 全新云原⽣架构「⼀份数据,多引擎计算」 弹 性 扩 缩 容 , 打 破 数 据 孤 岛 • 全 面 支 持 H T A P 湖 仓 ⼀ 体 和 向 量 计 算 • 原 ⽣ 支 持 数 据 治 理 , 三 权 分 离 • 支 πCloudDB πCloudVector πCloudML 虚拟数仓服务HTAP | 点查 (⼤模型)机器学习 向量数据计算 ⼤模型训练… 自研简墨存储 … 统⼀数据格式 | ⼀份数据多引擎计算|兼容主流云存储格式和协议 智能新硬件技术 πFPGA 数据存储|虚拟数仓 | 特定领域(如神经⽹络) 私有云 Mundo元数据管理系统 统⼀Catalog @2024 OpenPie
    0 码力 | 36 页 | 4.25 MB | 1 年前
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  • pdf文档 PieCloudDB:基于PostgreSQL的eMPP云原生数据库

    用户专注于使用,运维等工作交给IaaS/SaaS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 @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 性能极致 安全可靠 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie PieCloudDB 对几乎所有内核模块做了大量的创新 PieCloudDB 内核团队拥有强悍的Postgres内核代码掌控能力 • 将来会保持和Postgres内核大版本对齐 团队也拥有丰富的Postgres内核大版本升级合并经验 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential PieCloudDB 架构 @2022 OpenPie
    0 码力 | 45 页 | 1.32 MB | 1 年前
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  • pdf文档 PieCloudDB 的云原生之路

    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 极速进入成长期 Day-1 2023 引领数据计算时代到来 1月 PieCloudDB 爱琴海版本发布 构建坚如磐石的 eMPP 云原生数仓 3月 2023拓数派战略暨新产品发布会 重磅发布 PieCloudDB「云上云」版 云原生数仓虚拟化引领数据计算时代到来 拓数派基于阿里云构建公共云数据仓库服务 池化资源,按需使用 基础软件尤其是数据平台上云已是大势所趋 用户专注于使用,运维等工作交给 IaaS/SaaS 厂商 IvorySQL开源数据库社区 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 IvorySQL开源数据库社区 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 2 3 产 品 理 念 最 终 实 现 大 数 据 愿 景 Big Data Promises Finally Come True IvorySQL开源数据库社区 • 秒级扩缩容 • 多集群共享一份数据集 • 用户只需为存储和计算付费 • 扩展困难(后期升级部署困难) • 木桶效应 • 大量数据孤岛问题 计算层 存储层 MPP: Massive Parallel Processing
    0 码力 | 47 页 | 1.80 MB | 1 年前
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  • pdf文档 PieCloudDB云原生数仓虚拟化之路

    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 极速进入成长期 Day-1 2023 引领数据计算时代到来 1月 PieCloudDB 爱琴海版本发布 构建坚如磐石的eMPP云原生数仓 3月 2023拓数派战略暨新产品发布会 重磅发布PieCloudDB「云上云」版 云原生数仓虚拟化 引领数据计算时代到来 拓数派基于阿里云构建公共云数据仓库服务 用户专注于使用,运维等工作交给IaaS/SaaS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 Data Promises Finally Come True @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • 秒级扩缩容 • 多集群共享一份数据集 • 用户只需为存储和计算付费 • 扩展困难(后期升级部署困难) • 木桶效应 • 大量数据孤岛问题 计算层 存储层 MPP: Massive Parallel Processing
    0 码力 | 44 页 | 1.64 MB | 1 年前
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  • pdf文档 云原生虚拟数仓 PieCloudDB 的架构和关键模块实现

    @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • 将元组以key-value的形式存储到 FoundationDB • 使用原有的机制实现mvcc • 使用foundationdb key的自然排序实现index • Xmin:创建这个tuple的事务 id • Xmax:删除这个tuple的事务id • ctid:指向update的下一个tuple t; @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential branch t2 from t1; 只需要复制辅助表 可以从某个历史版本branch 通过引用计数判断block是否删除 只有在vacuum和branch操作时需要访问引用计数 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie
    0 码力 | 43 页 | 1.14 MB | 1 年前
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