数据量的爆发式增长 为了挖掘数据的价值，企业面临着海量数据的存储与分析需求，业务也面临着更多热点及突发流量所带来的挑战。面 对数据计算（Data Computing）的巨大诉求、数据组织的运行成本的急剧增加、数据格式的丰富多样，企业的数字 化转型面临巨大挑战，急需一款数据库产品，帮助其最大化利用数据资产，降本增效，进行更智能高效的数据计算。 数据库的未来在云上 1/n（n为机器数量），节省了海量数据的处理时间。 传统数据仓库的计算和存储是紧密耦合的，计算资源和存储资源按某一比例强绑定，因此用户在扩容时，必须同时扩 容计算资源和存储资源，在扩缩容、运维、迁移上都存在一定的挑战。当企业遇到负载高峰时刻或需要紧急得到某个 报表结果时，传统数据仓库无法及时扩资源，导致大数据系统无法弹性、快速地分析业务数据，错失了充分挖掘数据 价值所带来的商业机会。 传 统 数 据 仓 级海量数据分析需求提供极高的可用性和可靠性。 弹性灵活 传统数据仓库的计算和存储是紧密耦合的，计算资源和存储资源按某一比例强绑定，为了确保查询结果的准确性，每 个计算节点都需参与每条查询的执行中，在扩容、运维、迁移上都存在一定的挑战。企业业务发展的不确定性，导致 大数据系统无法及时分析业务数据，错失了充分挖掘数据价值所带来的商业机会。 PieCloudDB 云原生虚拟数仓实现了计算和存储分离，避免了资源的浪费。企业可根据对资源的需求，灵活地以低成

需求和挑战 来自用户的需求（1） • 密钥自主可控 • 主密钥存储于安全区域中 • 密钥不出区 • 加密密钥支持轮换 • 按时间/条件进行密钥轮换 • 无需停机，不中断服务 • 对性能影响小 • 避免额外造成查询延迟 • 不影响批量读取，流式数据写入性能 来自用户的需求（2） • 支持国密标准 • 合规 • 加密算法可选 • 免配置 • 开箱即用 技术挑战（1） 选用支持硬件加速的加密算法 • SIMD 支持 • 减少因为密钥泄露而造成的损失 • 多级密钥 • 密钥加密密钥 • 用户无感知 • 自动生成次级密钥 • 密钥自管理 • 分区加密 技术挑战（2） • 和数据库存储结合 • 不影响数据库内核（执行器，优化器） • 不修改/添加元数据表格式 • 业务拟合 • 不影响原有用户的查询\业务 • 不影响外围组件（ETL） PART

1DC:全球数据圈预测 数据量的爆发式增长 为了挖掘数据的价值，企业面临着海量数据的存储与分析需求，业务也面临着更多热点及突发流量所带来的挑战。面 对数据计算 (Data Computing) 的巨大诉求、数据组织的运行成本的急剧增加、数据格式的丰富多样，企业的数字 化转型面临巨大挑战，急需一款数据库产品，帮助其最大化利用数据资产，降本增效，进行更智能高效的数据计算。 数据库的未来在云上 随着云计算时代的 去原生特仁 ，* 弹性灵活 传统数据仓库的计算和存情是紧密灶合的，计算资源和存储资源按某一比例强绑定，为了确保查询结果的准确性，每 个计算节点都需参与每条查询的执行中，在扩容、运维、迁移上都存在一定的挑战。企业业务发展的不确定性，导致 大数据系统无法及时分析业务数据，错失了充分挖所数据价值所带来的商业机会。 PieCloudDB 云原生虚拟数仓实现了计算和存储分离，示免了资源的浪费。企业可根据对资源的需求，灵活地以低成

国内虚拟数仓和eMPP技术提出者，不断在数据计算引擎方向进 行创新，全面拥抱AI技术趋势。 目录 • 大模型应用和RAG • 向量近似搜索和向量数据库 • PieCloudVector架构设计与挑战 • 案例介绍 大模型 检索增强生成(RAG) 使用大模型可以构造问答，聊天等应用，但同时也存在以下问题 • 数据时效 - LLM训练数据有截止日期，不包含最新信息，无法准确回答相关信息

⽆论是平台功能还是数据库权限都可以在平台操作 PieCloudDB 的将来 • 理想的PieCloudDB：可靠、⾼效、简单、完备的SQL数据平台， 让⽤户能专注于应⽤ • 不论存储、计算、⽣态还是智能平台都还有不少有挑战性的事情 • 我们需要优秀⼈才的加⼊（学习动⼿能⼒、创新能⼒、⾃驱、团 队精神）