一、产品架构与技术生态
1.1 核心架构
OushuDB 基于 PostgreSQL 深度优化的 MPP 架构，采用协调节点（Coordinator）与数据节点（Data Node）分离设计，通过Skylab 运维平台实现集群可视化管控，显著降低分布式环境运维复杂度。
1.2 技术生态革新
运维模式转变：从传统脚本运维升级为预测式运维
Skylab 平台提供：
1、应用--kepler 数据分析与应用
2、数据开发
2.1 数据开发与调度
2.2 数据工厂
2.3 数据资产管理
2.4 数据源管理
3、数据库
3.1 云原生数据库--OushuDB
3.2 备份与恢复
4、 人工智能--LittleBoy 机器学习
5、运维
5.1 安装部署
5.2 监控运维
二、数据全生命周期管理
2.1 数据定义与类型
SQL
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-- 创建列存分区表（结合范围分区与 ZSTD 压缩）
CREATE TABLE sales (
trans_id BIGINT,
amount DECIMAL(38,2),
region VARCHAR(20)
) WITH (
orientation = 'column',
compression = 'zstd',
partition_by_range('sale_date')
);
数据类型实践要点：
时空数据处理：支持 PostGIS 地理信息类型与范围类型（tstzrange）
JSONB 类型实现半结构化数据检索性能提升 40%
2.2 数据操作优化
操作类型 批处理性能 事务控制
批量插入 2.7 万条/秒 分布式事务(2PC)保障
更新 避免全表锁 WHERE 条件索引强制要求
删除 分区级 TRUNCATE 回收站机制防误删
2.3 高效查询实践
函数与操作符技巧：
窗口函数 ROW_NUMBER()实现去重排名
位图操作符&| 加速用户标签筛选
自定义 UDF 扩展 Python/R 分析库
三、性能优化体系
3.1 查询优化引擎
mermaid
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graph LR
A[SQL 输入] --> B{优化器}
B -->| 统计信息 | C[生成执行计划]
C --> D[并行调度器]
D --> E[节点级执行]
优化关键：
列存表优先使用向量化执行
避免跨节点广播（通过 DISTRIBUTED BY 匹配 JOIN 键）
3.2 混合数据管理（模块 14）
共享 Hive 元数据实战：
bash
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CREATE EXTERNAL TABLE hive_sales
LOCATION ('hdfs://namenode/sales_data')
FORMAT 'orc';
实现：
✅ HDFS 数据实时查询
✅ 与 Hive 共享权限体系
✅ 消除 ETL 冗余步骤
3.3 数据流转
方式 速率 适用场景
gpfdist 1.2GB/s 高速批量导入
OushuFly CDC 实时同步 Oracle 迁移
WebHDFS API 跨集群传输 数据湖对接
四、安全与扩展开发
4.1 访问控制矩阵
SQL
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GRANT SELECT ON TABLE sales TO role_analyst;
REVOKE DELETE FROM role_operator;
支持：
行列级安全策略（RLS）
Kerberos/LDAP 集成认证
4.2 编程接口
JDBC/ODBC： BI 工具直连
Python 连接库：oushu-db-python 支持 Pandas 交互
python
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import oushudb
df = oushudb.query("SELECT region, SUM(amount) FROM sales GROUP BY 1")
五、运维模式革命
5.1 Skylab 平台能力
功能突破：
存储计算分离架构下秒级快照
自动生成 SQL 优化建议报告
多租户资源配额动态调整
5.2 运维范式迁移
传统模式 Skylab 模式 效益提升
手工部署集群 模板化自动部署 时效提升 85%
被动故障响应 预测式告警 MTTR 降低 70%
经验型调优 AI 执行计划推荐 性能提升 3-8 倍
六、核心认知升级
技术选型公式：
OLAP 场景复杂度 = 数据量/(Skylab 自动化程度 × 列存优化)
核心竞争壁垒：
存算分离架构实现独立弹性伸缩
与 Hadoop 生态无缝集成降低迁移成本
运维价值转化：
Skylab 将 DBA 工作重心从基础维护转向性能调优，人力投入减少 60%