PieCloudVector • 使用faiss开源算法库做为向量搜索引擎 • 支持主流的ann算法，如ivf和hnsw等 PieCloudVector • 使用faiss开源算法库做为向量搜索引擎 • 支持向量编码和压缩如PQ等 PieCloudVector • 使用faiss开源算法库做为向量搜索引擎 • 支持二进制索引 • 支持多级索引如HNSW+IVF等 • CPU多核并行/GPU加速 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 • 避免并发调用gpu • 查询请求按批单线程提交

多租户隔离 • 容量和带宽独立于计算伸缩 • 可按使用量付费 • 高可用/可靠存储 • 支持跨多数据中心复制数据 • 唯一真理 • 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 存储 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • ACID - 支持两种隔离级别：读已提交、可重复读 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 构建新一代云原生存储引擎 • 用户成本 （存储成本） • 自动选取适应类型的编码 • 压缩 • 减少对象存储的访问开销 • OLAP 性能 • 多级缓存 • 行列混合存储 • 定义内外存的数据格式 • 文件内统计信息 • 智能Analyze @2022 OpenPie Confidential 安全性增强 生态建设 全链路优化 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • 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 • 符合数据安全审计要求 • 符合业务安全审计要求 安全性增强 @2022 OpenPie. All rights

可以无缝集成业内常见的提取/ 转换/加载（ETL）和 BI（商业智能）工具。企业只需安排少量的集成工作，就可以使用现有的使用标准 SQL 结构和接 口的分析工具让应用在 PieCloudDB 上运行，从而避免了企业受制于供应商，帮助企业在控制业务风险的同时推动创 新。 PieCloudDB 采取存算分离的 eMPP（弹性大规模并行计算）设计架构。存储侧支持标准对象存储，可以充分利用云计 算 Service）保证元数据存取的效率和高可用性。 PieCloudDB 元 数据采用分布式 KV 存储管理，具有完备的高可用方案。在 PieCloudDB 中，每份元数据都将以多副本的形式分散到多 个服务节点，并支持定时备份，以确保避免因为用户数据的丢失而造成的损失。 PieCloudDB 采用高效并行的方式进行数据加载和处理，处理速度随节点增加而提升，支持流数据快速加载。 PieCloudDB 的 eMPP（弹性大规模并行 等技术为企业数 据的安全性保驾护航。 PieCloudDB 还支持包括数据库、表级别授权管理等完善的安全及权限管理，帮助企业系统地管理表级别的权限。支 持函数、参数等相关的白名单配置，避免用户对系统进行误操作。 此外，PieCloudDB 提供的可视化平台，帮助企业更方便地梳理维护角色授权。安全性上支持端到端的访问控制管理 和证书管理。 PieCloudDB 兼容 PostgreSQL/Greenplum

可以无锋集成业内常见的提取/ 转换/加载 (ETL) 和 Bl (商业智能) 工具。企业只需安排少量的集成工作，就可以使用现有的使用标准 SQL 结构和接 口的分析工具让应用在 PieCloudDB -上 从而避免了企业受制于供应商，帮助企业在控制业务风险的同时推动创 新。 。 多维度弹性扩缩容 pieCloudDB 采取存算分离的eMPP (弹性大规模并行计算) 设计架构。存储侧支持标准对象存储，可以充分利用云计 保证元数据存取的效率和高可用性。PieCloudDB 元 数据采用分布式 KV 存储管理，具有完备的高可用方案。在 PieCloudDB 中，每份元数据都将以多副本的形式分散到多 个服务 并支持定时备份，以确保避免因为用户数据的丢失而造成的损失。 ， 高性能的数仓引擎 PieCloudDB 采用高效并行的方式进行数据加载和处理，处理速度随节点增加而提升，支持流数据快速加载。 PieCloudDB 的eMPP 、高强度算法、多级密钥、传输加密等技术为企业数 据的安全性保驾护航。 pieCloudDB 还支持包括数据库、表级别授权管理等完善的安全及权限管理，帮助企业系统地管理表级别的权限。支 持函数、参数等相关的白名单配置，避免用户对系统进行误操作。 此外，PieCloudDB 提供的可视化平台，帮助企业更方便地梳理维护角色授权。安全性上支持端到端的访问控制管理 和证书管理。 * 完善的数据生态 PieCloudDB

。企 业可灵活进行扩缩容，随着负载的变化实现高效的伸缩， 轻松应对 PB 级海量数据。 全新的存储「简墨」和缓存架构设计 在计算层，各个计算节点针对元数据和用户数据都设计了多 层缓存结构，避免网络延迟和数据移动，提高计算效率，保 证用户的实时性需求。PieCloudDB 针对底层对象存储设计了 高效的文件格式，可在节省网络请求的同时提高计算效率。 全新的优化器「达奇」 PieCloudDB • 多租户隔离 • 容量和带宽独立于计算伸缩 • 可按使用量付费 • 高可用/可靠存储 o 支持跨多数据中心复制数据 • 唯一真理 o 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 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 o 符合数据安全审计要求 o 符合业务安全审计要求 安全性增强 IvorySQL开源数据库社区 主密钥 租户密钥

任务。企业可灵活 进⾏扩缩容，随着负载的变化实现⾼效的伸缩，轻松应对 PB级海量数据。 全新的存储「简墨」和缓存架构设计 在计算层，各个计算节点针对元数据和用户数据都设计了多 层缓存结构，避免⽹络延迟和数据移动，提⾼计算效率，保 证⽤户的实时性需求。PieCloudDB针对底层对象存储设计了 高效的文件格式，可在节省⽹络请求的同时提⾼计算效率。 全新的优化器「达奇」 PieClo 多租户隔离 • 容量和带宽独立于计算伸缩 • 可按使用量付费 • 高可用/可靠存储 • 支持跨多数据中心复制数据 • 唯一真理 • 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 存储 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • ACID - 支持两种隔离级别：读已提交、可重复读 ， 只 为 新 发 现 05 安全性增强 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • 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 • 符合数据安全审计要求 • 符合业务安全审计要求 安全性增强 @2022 OpenPie. All rights

任务。企业可灵活 进⾏扩缩容，随着负载的变化实现⾼效的伸缩，轻松应对 PB级海量数据。 全新的存储「简墨」和缓存架构设计 在计算层，各个计算节点针对元数据和用户数据都设计了多 层缓存结构，避免⽹络延迟和数据移动，提⾼计算效率，保 证用户的实时性需求。PieCloudDB针对底层对象存储设计了 ⾼效的⽂件格式，可在节省⽹络请求的同时提⾼计算效率。 全新的优化器「达奇」 PieClo 为海量数据集上的复杂OLAP查 询提供最优的查询计划。 预计算 根据对象存储的特性，为每⼀个数据块预先计算好块内数据的聚集值。通过把聚集操作下推到对数据表 的扫描之上，可以直接利用数据块内预计算的结果，从⽽避免了⼤量的计算。 ⽂件裁剪 利用每个数据块内预计算的结果，提前过滤掉不符合条件的数据块，从⽽减少对数据的扫描和后续 的计算。 @2024 OpenPie. All rights reserved 多租户，资源隔离。 Ø 弹性伸缩，支持多集群协同。 存储层： Ø 存算分离，存储独立扩展。 Ø ⾼可靠，支持跨多数据中⼼的灾备复制。 Ø 节约成本，全局数据唯⼀存储，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。 事务管理： Ø 存两种隔离级别：Read Committed、Repeatable Read Ø ⾼性能事务管理器，支持自动扩展。 Ø ⾼可靠性，支持故障自动容错。

将数据库数据从明文存储转为加密存储 • 避免数据被系统运维人员直接读出 • 不依赖公有云/私有云/系统加密 • 用户合规需求 • 数据安全审计 • 业务安全审计 PART 02 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 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） • 不可避免的性能损失 • 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）

所有 Slices/Backends。 n 支持在 PieCloudDB 全局缓存系统中添加本地缓存。 l HLL（HyperLogLog）压缩 当 HLL 比较稀疏时支持使用游程编码，可以节省 60%-95% 的存储空间。 2 l 优化 Block Skipping 实现 JANM 的虚拟索引。对于某些特殊的访问方法，表的数据文件/块已经包

OpenPie Confidential 构建之路 - 数据存储 • 格式为什么不直接使⽤Parquet, etc? • 我们不需要存储schema. • 原⽣Postgres感知的存储格式：⽐如避免⼀些额外的反序列化. • 更加灵活可控实现. • …... • 但是我们还是可通过foreign data wrapper访问Parquet, etc. @2022 OpenPie. All rights All rights reserved. OpenPie Confidential 构建之路 - 元数据 • 设计 • 借助于FoundationDB的串⾏化事务模拟轻量级锁. • 分布式锁来避免必要的并发冲突. • KV存储的排序性来实现btree索引. • 没有WAL. • …... @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential