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  • pdf文档 云原生数据库PieCloudDB 性能优化之路

    郭峰 拓数派 云原生数据库PieCloudDB 性能优化之路 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 杭州拓数派科技发展有限公司(又称“OpenPie”),以“Data Computing for New 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。 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 • 利用Motion产生分布式的查询计划 • 这些分布式的查询计划会被分为更小的单元,并被分发到不同的工作节点中并行执行 • 对于聚集操作,利用分布式的优势,在工作节点之间通过多阶段聚集来提升性能 # explain (costs off) select sum(b) from t group by a; QUERY PLAN ----------------------------
    0 码力 | 26 页 | 711.44 KB | 1 年前
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  • pdf文档 πDataCS赋能工业软件创新与实践

    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」 的完成各种业务场景的数据处理需求。但是对于开发的要求比较⾼,需要掌握 多种组件的不同使用⽅法,业务开发周期会比较久。 国外开源软件,与国产软硬件兼容性差,不符合信创趋势,也⽆法直接利用云 资源的弹性能⼒。组件太多,导致集群部署和后期运维管理很麻烦,市场上相 关⼈才储备量不多,技术兜底依赖于Cloudera,国内第三⽅公司主要是基础运 维和开发为主。 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 场景的数 据处理,业务开发周期短,现存的代码基本可以⽆缝迁移和复用。 国内自主研发,具备社区版、商业版以及云SaaS服务,与国产软硬件完美兼容, 属于信创产业。支持公有云,可充分利用云资源的弹性能⼒。组件少,提供可 视化管理平台,运维管理简单,通过短暂学习即可掌握,⽆论是原厂商还是⽣ 态合作伙伴都可以直接提供技术服务,7 * 24的安⼼保障。 @2024 OpenPie. All rights
    0 码力 | 36 页 | 4.25 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

    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。 随着时间的推移,业务的增长,企业往往需要在1-2年后 对集群增加计算节点,此时,无论新的计算节点性能如何好,集群总体性能都会受制于老的节点。因此真实生产环境 中,常常见到客户在需要扩容时,采取重新新建集群的方式。 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 栈,技术的更新迭代迅速,相关人员需保持积极的知识更新意识。相关人才市场较小,人才匮乏。高昂的学习成本造 成用户使用过程中性能差、故障率高、故障修复时间长等问题。 5 云时代的数据处理要求 随着数据量和计算能力的爆发式增长,云计算技术的迅猛发展,云原生架构愈受欢迎,云原生时代应运而生。云原生 时代,越来越多的企业将 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 数据分析、性能监控、集群启停、自动化部署以及权限管控等能力; 数据应用层: 用户或者应用可直接调用 PieCloudDB 云原生虚拟数仓服务进行数据分析,提供标准的 SQL 接口,且内置各种分析工 具,并原生兼容
    0 码力 | 17 页 | 2.02 MB | 1 年前
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  • pdf文档 PieCloudDB Database 产品白皮书

    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。 随卷时间的推移,业务的增长,企业往往需要在1-2年后 对集群增加计算节点,此时,无论新的计算节点性能如何好,集群总体性能都会受制于老的节点。因此真实生产环境 中,常常见到客户在需要扩容时,采取重新新建集群的方式。 数据瑰岛 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 栈,技术的更新迁代迅速,相关人员需保持积极的知识更新意识。根关人才市场较小,人才芽乏。高昂的学习成本造 成用户使用过程中性能差、故障率高、故障修复时间长等问题。 云时代的数据处理要求 随着数据量和计算能力的爆发式增长,云计算技术的迅猛发展,云原生架构愈受欢迎,云原生时代应运而生。云原生 时代,越来越多的企业将应用向云 PieCloudDB ,是以对行业顶级数据库的抽象思考和设计原则复用为技术路线,采用领先的数仓 虚拟化技术,可将多个数仓统一整合到一个高可用的云虚拟数仓,打通多云的数据管道,数据计算资源按需扩缩容, 提升数仓的敏捷性和弹性,助力企业降低数仓管理复杂度,实现数量级增加可计算数据空间的同时,数量级降低数仓 成本,打开无限数据计算空间,推进AVBI到下一个精度。PieCloudDB在eMPP分布式专利技术、服务器无感知
    0 码力 | 17 页 | 2.68 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

    • 代码级/算法级/系统级性能优化 • Linux/Unix内核和系统开发、虚拟化(芯⽚KVM⽀持实现)和云计算架 构、⾼速⺴络开发(内核和应⽤层如DPDK) • 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 (TDE) • 分布式对象存储多副本多可⽤区保证数据安全:“⼀份”数据, 避免数据不⼀致 • 将来Time Travel查询“回收站”数据 ⽤户数据查询效率优化 • 远程访问数据要考虑的点:性能和成本 • 如何解决? • 数据和/或辅助信息缓存,同时⼀致性Hash减少数据移动 • 读取优化(⽐如异步并⾏等) • 计算优化(各种功能特性持续优化中) • 很多复杂OLAP查询如果不是IO瓶颈,不会受制于它 • 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 • SELECT a.i, SUM(a.j) FROM agg_pushdown_t a, agg_pushdown_t b WHERE
    0 码力 | 31 页 | 1.43 MB | 1 年前
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  • pdf文档 PieCloudDB Database V2.1 版本说明

    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 能。 • 简墨(JANM) 异常处理的优化: 避免各种异常情况下数据残留。 • 简墨(JANM)分布式处理增强:更高效的元数据采集和分发,提升用户查询响 应时间,降低系统负载 • 简墨(JANM)动态分配读取文件增强 dispatch 性能:此优化将动态的分配要 读取的文件给各个执行节点,降低查询的启动代价。 • 原生格式存储:在 HDFS/NAS 系统上支持原生存储格式。 模型的模块化查询优化器,帮助用户对 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
    0 码力 | 3 页 | 257.15 KB | 1 年前
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  • pdf文档 PieCloudDB 的云原生之路

    算资 源和弹性保证了虚拟数仓永远在线可用,S3 存储和 跨云灾备能力保证了永不丢数。 数据计算资源按需扩缩容,实现计算资源配置最优化, 提升数仓的敏捷性和弹性,打开无限数据计算空间, 更好地赋能业务发展并走向绿色。 降低数仓硬件和管理成本 提升数据计算资源利用效益 坚如磐石 | 高安全 高在线 高可靠 突 破 性 创 新 的 核 心 技 术 出 色 的 数 仓 成 本 效 益 IvorySQL开源数据库社区 全局只需要存储一份数据,通过共享存储来实现数据共享,避免拷 贝和维护多份数据副本 IvorySQL开源数据库社区 事务 • ACID 支持两种隔离级别:读已提交、可重复读 • 扩展性 事务管理器无单点性能瓶颈 • 隔离性 不同租户之间的事务管理器是完全隔离的,不会相互影响 • 容错性 事务管理器支持对各类基础设施故障进行自动容错 IvorySQL开源数据库社区 03 用户数据存储 IvorySQL开源数据库社区 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 文件剪裁 针对云环境的特性,提供更多高阶的优化 IvorySQL开源数据库社区 05 安全性增强 IvorySQL开源数据库社区 透明加密技术 • 加密用户数据,避免被未经许可人员读出 • 用户无感知,不影响用户的业务,对性能影响小 • 合规
    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

    计算资源 和弹性保证了虚拟数仓永远在线可⽤,S3存储和跨 云灾备能⼒保证了永不丢数。 数据计算资源按需扩缩容,实现计算资源配置最优化, 提升数仓的敏捷性和弹性,打开⽆限数据计算空间, 更好地赋能业务发展并⾛向绿⾊。 降低数仓硬件和管理成本 提升数据计算资源利用效益 坚如磐石 | 高安全 高在线 高可靠 突 破 性 创 新 的 核 心 技 术 出 色 的 数 仓 成 本 效 益 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • ACID - 支持两种隔离级别:读已提交、可重复读 • 扩展性 - 事务管理器无单点性能瓶颈 • 隔离性 - 不同租户之间的事务管理器是完全隔离的,不会相互影响 • 容错性 - 事务管理器支持对各类基础设施故障进行自动容错 事务 @2022 OpenPie. All rights 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. OpenPie Confidential 云原生优化器 聚集下推 预计算 文件剪裁
    0 码力 | 44 页 | 1.64 MB | 1 年前
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  • pdf文档 兼容龙蜥的云原生大模型数据计算系统:πDataCS

    完成各种业务场景的数据处理需求。但是对于开发的要求比较高,需要掌握多种 组件的不同使用方法,业务开发周期会比较久。 国外开源软件,与国产软硬件兼容性差,不符合信创趋势,也无法直接利用云资 源的弹性能力。组件太多,导致集群部署和后期运维管理很麻烦,市场上相关人 才储备量不多,技术兜底依赖于Cloudera,国内第三方公司主要是基础运维和开 发为主。 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 场景的数据 处理,业务开发周期短,现存的代码基本可以无缝迁移和复用。 国内自主研发,具备社区版、商业版以及云SaaS服务,与国产软硬件完美兼容, 属于信创产业。支持公有云,可充分利用云资源的弹性能力。组件少,提供可视 化管理平台,运维管理简单,通过短暂学习即可掌握,无论是原厂商还是生态合 作伙伴都可以直接提供技术服务,7 * 24的安心保障。 πDataCS 优势1 :全面升级Hado 弹性保证了虚拟数仓永远在线可用,S3存储和跨云灾 备能力保证了永不丢数。 数据计算资源按需扩缩容,实现计算资源配置最优化, 提升数仓的敏捷性和弹性,打开无限数据计算空间,支 撑更大模型所需的数据和计算。更好地赋能业务发展并 走向绿色。 降低数仓硬件和管理成本 提升数据计算资源利用效益 坚如磐石 | 高安全 高在线 高可靠 突 破 性 创 新 的 核 心 技 术 出 色 的 数 仓 成 本
    0 码力 | 29 页 | 7.46 MB | 1 年前
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  • pdf文档 大模型时代下向量数据库的设计与应用

    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 拓数派:大模型数据计算系统先行者 • 拓数派( OpenPie)是立足于国内的基础数据计算领域高科技 创新机构; • 拥有强大的数据库内核研发团队、数据科学团队和数字化转型团 • 降低内存使用 PieCloudVector • Faiss OpenMP线程改造 • 避免无效线程 PieCloudVector • Faiss OpenMP线程改造 • QPS大幅提升 PieCloudVector • Faiss OpenMP线程改造 • 内存占用大幅降低 PieCloudVector • Faiss与postgres内核对接 - gpu搜索的特殊路径 麦思博(msup)有限公司是一家面向技术型企业的培训咨询机构,携手2000余位 中外客座导师,服务于技术团队的能力提升、软件工程效能和产品创新迭代, 超过3000余家企业续约学习,是科技领域占有率第1的客座导师品牌,msup以 整合全球领先经验实践为己任,为中国产业快速发展提供智库。 高可用架构主要关注互联网架构及高可用、可扩展及高性能领域的知识传播。 订阅用户覆盖主流互联网及软件领域系统架构技术从业人员。 高可用架构系列
    0 码力 | 28 页 | 1.69 MB | 1 年前
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