本文主要是介绍BDTC2023：CloudberryDB开源创新与实践，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
中国大数据技术大会（BDTC）由中国计算机学会（CCF）创立于2008年，已经成为国内外极具行业实践的专业大数据交流平台。12月22日-24日，第十七届中国大数据技术大会（BDTC 2023）在广州举行。酷克数据（HashData）研发副总裁杨瑜受邀在“开源数据库”分论坛发表主题演讲，从产业实践和技术发展趋势的角度，介绍了HashData开源的数据库产品Cloudberry Database（简称“CBDB”或“CloudberryDB”）。
CloudberryDB是酷克数据面向分析和AI场景打造的下一代统一型开源数据库，搭载了PostgreSQL 14.4 内核，兼容PostgreSQL和Greenplum生态，采用 Apache License 2.0许可协议。
CloudberryDB支持丰富的数据类型和数仓/AI混合负载，可开展SQL分析、机器学习、全文检索、HTAP等任务，通过数据存储加密、联合⾝份验证等技术手段，帮助企业更方便地自建高效稳定的数据底座。
应需而生 助力企业灵活应对数据新挑战
成立于2016年的酷克数据，是国内最早专注于云原生数仓研发推广的软件企业，公司旗舰产品HashData Enterprise目前已广泛应用于金融、电信运营商、政务、能源、互联网等行业头部客户，其中最大客户规模已超过30000个节点。
在服务众多头部客户的过程中，酷克数据团队发现，企业部署运行的开源项目，存在版本进展缓慢、特性更新不及时、技术支持有限等痛点。凭借对MPP数据库的深度理解、国内大客户的服务实践经验，以及创始团队长期的开源社区参与经历，我们研发并开源了CloudberryDB数仓产品。
CloudberryDB既能满足单机本地快捷部署，也能通过插件自由扩展为云原生架构，具备高弹性、高并发、湖仓一体化、扩缩容灵活等优势。SQL引擎基于并行处理（MPP）架构，支持多计算集群部署，具备强大的并行计算能力，可以轻松支持高并发，有效隔离混合工作负载。
在部署方式上，CloudberryDB采用100%纯软方案，支持裸金属、虚拟机、容器化等多种部署方式，企业开发人员可以使用R、Python、Perl、Java、 pgsql等语言编写用户自定义函数（UDF），面向多计算集群部署，实现专属的业务需求。我们希望通过足够灵活的产品架构与方案，来覆盖不同数据量与场景的多元需求。
图1：CloudberryDB灵活部署形态
高效易用 让数据更好用起来
CloudberryDB全面集成PstgresQL 14.4，支持ANSI SQL 2011，内置丰富的库内分析模块，具备强大的SQL分析功能，满足企业进行海量数据的复杂分析需求：
- 支持Multi-range 、JSON、JSONB、XML等多种类型，并提供了相关操作、函数支持；
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支持UPSERT，增加INSERT ... ON CONFLICT语法，在发生约束冲突时可以转换成UPDATE语义，对于数据导入友好；
- 增加新语法方便数据更新：UPDATE tab SET (col1, col2, ...) = (SELECT col1, col2, ...)；
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支持范围、列表、哈希等类型的分区，支持多层分区嵌套，支持分区管理操作；
- 支持BTree、Bitmap、Hash、GIN、 BRIN、GiST 等多种类型的索引；
- 支持物化视图，支持复杂查询，如：CTE、递归查询；
- postgres_fdw支持聚集下推， 减少传输数据量；
- 允许窗口函数执行增量排序；
- 支持 just-in-time (JIT) 编译；
- 支持创建覆盖索引；
随着大数据场景的深入，地理空间数据成为了重要的数据源。CloudberryDB通过引入PostGIS 2.X插件，进行了企业级的优化改进，实现了对空间数据类型、空间索引和空间函数的支持。
针对当前企业日益增长的实时分析需求，CloudberryDB研发了UnionStore新型存储引擎，通过将Redo日志持久化处理与replay操作来获取数据以提供外部访问，在保持顶层同一套引擎、底层同一套存储与数据的一致性设计的情况下，实现了近事务级的计算与查询实时性。
在CBO优化器方面，CloudberryDB重新打磨了基于代价的查询优化器，使得无论在云环境还是混合负载环境，都能生成更加智能和高效的查询计划。
基于CBO优化器，CloudberryDB支持基于代价模型的聚集下推能力，能够有效减少Join运算的数据量，大幅提升性能。同时利用runtime filter技术，可以在Join运算时利用小表协同过滤大表数据，带来Join运算的进一步提速。
此外，CloudberryDB自主研发了新型行列混存技术，在保证写入效率的情况下，利用查询时跳块过滤和预计算，大幅提升查询性能。CloudberryDB还利用向量化对算子进行了针对性的细致优化，带来了数量级的效率提升收益。
多重保护 让数据安全有保障
为确保企业数据的安全，CloudberryDB采用了统一认证、按需授权、安全存储、动态脱敏等方式，构建了多层级安全体系。企业可以根据自身需求，对数据库、模型、表文件进行加密认证：
- 多种加密：支持MD5、SHA-256、Kerberos authentication多种加密算法；
- 按需授权：针对不同的用户，在不同级别的对象(如：Schema、表、列、视图、函数等)上进行多种类型的权限设定；
- 存储加密：底层存储支持数据加密组件 pgcrypto，实现敏感数据函数加密，支持数据库透明加密（TDE）；
- 动态脱敏：对于开发、测试、沙箱等场景，在实现数据高效共享的同时，保证敏感信息的安全防护，支持随机、SHA、自定义函数等多种脱敏算法，实现动态脱敏。
效果导向 让分析与智能更易用
在生态方面，CloudberryDB完美兼容第三方产品，与主流BI工具、挖掘预测工具、ETL工具、J2EE/.NET应用程序以及其他数据源/计算引擎均有良好连通。
图2：CloudberryDB产品兼容生态
大语言模型的兴起带动企业对AI技术的应用需求与日俱增。CloudberryDB内置了分布式并行向量数据存储、索引及检索功能，企业可以通过酷克数据自研的AI开发工具箱HashML，将本地的文本、图像等非结构化数据转化成向量表示，构建分布式大规模多模态向量知识库，让AI应用开发变得更加简单便捷。
图3：基于HashData构建分布式大规模多模态向量知识库
未来，CloudberryDB将以国际标准、高点定位、全球眼光的运营理念，构建开放、友好、中立的开源社区。
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