提升转换 CTE和递归 CTE的优化 其他相关优化 聚集下推 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。在很多场景下经过严格的测试，聚集下推会取得百倍或千倍的性能提升。 达奇 PieCloudDB Optimizer Ø 基于eMPP架构的云原⽣分布式 优化器； Ø 为海量数据集上的复杂OLAP查 询提供最优的查询计划。 但是，经过处理⽆法识别特定个⼈且不能复原的除外。 • 《中国银⾏业“⼗⼆五”信息科技发展规则监管指导意见》中提出， 完善敏感信息存储与传输等⾼风险环节的控制措施，对数据、⽂ 档的访问应建立严格的审批机制，对用于测试的⽣产数据要进⾏ 脱敏处理，严格防⽌敏感信息泄露。 存 储 层 Table Log … 密⽂ 存储 ⼀级密钥 ⼆级密钥 三级密钥 数据 访问 PieDataCS 加密 模块 存储

Faiss与postgres内核对接 - gpu搜索的特殊路径 • 避免并发调用gpu • 查询请求按批单线程提交 PieCloudVector • 兼容国产硬件和操作系统 PieCloudVector • 通过信通院测试 案例分析 - 东吴证券秀财gpt • 采用自研大模型东吴秀财GPT + LangChain开发框架 + PieCloudVector向量数据库构建了AIGC应 用平台，接入了交易应用的结构化

数据服务和存储服务，降 低了元数据访问的网络延迟，加快了用户数据的访问速度。 pieCloudDB 对数据查询的执行流程在查询执行器中进行了全链路的优化，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

存储服务，降 低了元数据访问的网络延迟，加快了用户数据的访问速度。 PieCloudDB 对数据查询的执行流程在查询执行器中进行了全链路的优化，完整支持 TPC-H 和 TPC-DS 等测试，实现 了包括聚集下推、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。 此外，PieCloudDB 兼容 ORCA 优化器（ORCA 是一款开源的、基于