GPU Tile 1 Tile 0 Xe LinkProject Goals - Offer high-level, standard C++ distributed data structures - Support distributed algorithms - Achieve high performance for both multi-GPU, NUMA, and multi-node reduce(par_unseq, z, 0, std::plus()); }Outline - Background (Ranges, Parallelism, Distributed Data Structures) - Distributed Ranges (Concepts) - Implementation (Algorithms and views) - Complex sparse matrices) - Lessons learnedOutline - Background (Ranges, Parallelism, Distributed Data Structures) - Distributed Ranges (Concepts) - Implementation (Algorithms and views) - Complex

C++20 ❤ SQL John R Bandela, MDOverview u SQL u C++ Example u Implementation techniques u fixed_string u meta_struct u Parsing compile time strings into meta_structsOverview v SQL v C++ Example {price_from_user};Avoiding SQL Injection Attacks SELECT orders.id, name, item, price, discount_code FROM orders JOIN customers ON customers.id = customerid WHERE price > ?;SQL Library Options u Traditional Lots of information available u Vulnerable to sql injection of developer not careful u Use dynamic typingDomain Specific Language u Use types to encode SQL u Looks more like regular C++ u Typically requires

program for a supercomputer? Introduce PGAS Model, RDMA Building Remote Pointer Types Building Distributed Data Structures Extending to GPUsThis Talk Background: how do we write a program for a supercomputer supercomputer? Introduce PGAS Model, RDMA Building Remote Pointer Types Building Distributed Data Structures Extending to GPUsThis Talk Background: how do we write a program for a supercomputer? Introduce Introduce PGAS Model, RDMA Building Remote Pointer Types Building Distributed Data Structures Extending to GPUsThis Talk Background: how do we write a program for a supercomputer? Introduce PGAS Model

· · · · · · · · · · · · 92 2.3.3 SQL statements · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 93 1 2.3.4 Advanced SQL features· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 117 2.5.7 Limitations on SQL statements · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 117 2.5.8 Limitations · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 136 3.3 Explore SQL with TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · 62 2.3.3 SQL statements · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 63 2.3.4 Advanced SQL features· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 86 2.5.7 Limitations on SQL statements · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 87 2.5.8 Limitations · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 106 2 3.3 Explore SQL with TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · 87 2.3.3 SQL statements · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 88 1 2.3.4 Advanced SQL features· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 112 2.5.7 Limitations on SQL statements · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 112 2.5.8 Limitations · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 131 3.3 Explore SQL with TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · 62 2.3.3 SQL statements · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 63 2.3.4 Advanced SQL features· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 86 2.5.7 Limitations on SQL statements · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 87 2.5.8 Limitations · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 106 2 3.3 Explore SQL with TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · 65 2.3.3 SQL statements · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 66 2.3.4 Advanced SQL features· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 89 2.5.7 Limitations on SQL statements · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 90 2.5.8 Limitations · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 109 2 3.3 Explore SQL with TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

TiDB 2.1.7 Kyle Kingsbury 2019-06-12 TiDB is a distributed, auto-sharded SQL database based on Google’s Percolator model. Despite promising snap- shot isolation, TiDB 2.1.7 through 3.0.0-beta.1-40 allowed Google engineers Daniel Peng & Frank Dabek published Large-scale Incremental Processing Using Distributed Transactions and Notifications, which de- scribed Percolator: a Google-internal database for ran- commit or abort. PingCAP’s database, TiDB, adapts Percolator’s model for use as a general-purpose SQL database. Like Per- colator, it’s comprised of three components: • Placement Driver (PD): allocates

Go in TiDB 申砾@PingCAP Agenda • About Me • What is TiDB • TiDB Architecture • SQL Layer Internal • Golang in TiDB • Next Step of TiDB About Me • Shen Li (申砾) • Tech Lead of TiDB, VP of Engineering What is TiDB A Distributed, Consistent, Scalable, SQL Database that supports the best features of both traditional RDBMS and NoSQL. Scalability High Availability ACID SQL Architecture - - the Whole Picture Architecture - SQL Layer Example - SQL Schema: CREATE TABLE t (c1 INT, c2 VARCHAR(32), INDEX idx1 (c1)); Query: SELECT COUNT(c1) FROM t WHERE c1 > 10 AND c2 = “gopherchina”;