在大模型的语境中， 神经网络 是一种模拟人脑神经元连接方式设计的计算模型，是支撑大模型实现复杂智能任务的核心架构。 从结构上看，它由大量人工神经元（也叫节点）按照一定规则连接形成多层网络。这些神经元通常分为输入层、隐藏层和输出层：输入层负责接收原始数据（比如文本、图像的数字化信息）；隐藏层是网络的 “核心处理区”，层数和节点数量会根据模型复杂度大幅调整，大模型的 “大” 往往就体现在隐藏层的深度和宽度上；输出层则输出处理结果（比如识别出的物体类别、生成的文本内容）。 神经元之间通过 “权重” 连接，权重可以...

oushu 中 dblink 的使用指南 一、简介 （一）什么是 dblink？ 定义：dblink 是 oushu 的一个扩展，允许在一个数据库会话中连接到其他 oushu 数据库，并执行 SQL 查询，从而实现跨数据库的数据操作。 作用：它为数据库之间的数据交互提供了一种灵活且高效的方式，支持数据迁移、跨数据库查询、数据同步等任务。 （二）为什么需要 dblink？ 跨数据库操作：在多数据库环境中，需要从一个数据库获取数据并插入到另一个数据库。 数据整合：将分散在不同数据库中的数据进行整合和分析。...

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...

最近学习了 OushuDB，在学习的过程中我收获颇丰，对这款数据库有了深入的理解与实践，不仅拓宽了我的知识面，对我日常的工作也提供了重要的作用。下面是我在学习过程中的一些心得体会： OushuDB 是一款新型的分布式数据库，设计上具有高可用性和高性能，主要面向大数据量、高并发的应用场景。首先，理解其核心概念是非常重要的，主要包括： 分布式架构：OushuDB 基于分布式系统的设计，可以通过多节点集群来提供数据存储和计算能力的扩展。学习如何部署和管理分布式节点、如何进行数据分片和复制。 一致性和容错性：Ous...

在我深入学习和实践 OushuDB 的过程中，我收获了许多宝贵的经验和见解。以下是我对 OushuDB 学习见解： 一、技术深度与广度的拓展 OushuDB 作为一款高性能的云原生数据仓库，其背后涉及的技术栈相当广泛且深入。从基础的分布式系统原理，到高效的存储引擎设计，再到复杂的查询优化技术，每一步的学习都让我对数据库系统的认识更加全面和深入。这不仅提升了我的技术能力，还拓宽了我的技术视野。 二、性能优化的实践 OushuDB 以其卓越的性能著称，而我在学习过程中也深刻体会到了性能优化的重要性。通过调整查询...

参加完第 6 期偶数数据库培训，尤其是深入探究了一款超厉害的数据仓库解决办法后，我深深察觉到这次学习经历对我个人工作和公司业务有着极为关键的作用。我干数据开发这行已经两年啦，一直心心念念想找个机会让自己技术水平能更上一层楼，这次培训简直就像一把神奇的钥匙，给我打开了一扇通往全新领域的大门。 　　在培训的时候呢，我先是仔仔细细地学习了这个数据库最基础的东西。就拿它的分布式架构来说吧，就好像是把一个超级大的图书馆分成了好几个小分馆。数据不是一股脑地全堆在一块儿，而是分别放在这些小分馆里。这样做有啥好处呢？就像是...

架构简介 主节点 资源管理器： 负责整个集群的资源管理，可以感知集群健康状态，动态识别集群节点，协调查询间的资源分配 查询解析器： 负责解析查询并检查语法及语义，最终生成查询树发送给优化器 分析器： 检查语法树结构，对语法树进行补充或优化改进，分析器和查询解析器是合并的 优化器： 负责接收查询树，生成找出最优的查询计划。 容错服务： 检测哪些节点可以，哪些节点不可用的节点 事物管理： 提供分布式事物的控制能力，提供基于多版本的事物隔离机制 权限安全： 负责控制用户的行为，对用户权限进行约束 调度器： 优化...

学习原生云数据库是一项涉及广泛知识领域的任务，它不仅要求理解传统数据库管理的核心概念，还需要掌握云计算的分布式架构、弹性扩展、自动化运维等特性，也是增加自己一项职业技能的好方法。在公司同事的推介下认识了偶数科技，并参与了 ODCP 第六期的培训．偶数科技是专注于云数据平台产品和解决方案，自主研发云原生分布式数据库 OushuDB 及实时湖仓数据平台 Skylab 的一家高科技公司。以下是本人参加 ODCP 第六期的学习心得与学习笔记概要，希望能与参与培训的同仁有一个更好的交流，并助力大家的发展． 学习心得 ...

通过参加本次公司的 OushuDB 培训，了解并学习了 OushuDB 的优势和易用性，OushuDB 采用计算存储分离架构，按需分别扩展存储或计算资源。通过虚拟计算集群、虚拟存储集群和多活主节点，最大程度地利用资源，保证整体系统能够支持更多的用户并发和更大的数据量，从而实现对大规模数据进行查询和高效分析。 1、OushuDB 的分布分区 在 OushuDB 中，表可以两种方式分布方式：基于 Hash 的分布和 Random 分布。基于 Hash 的分布方法基于分布列的 Hash 值进行分布，Random ...

存算一体 Random 分布的表较灵活，在系统扩容添加节点后无需重新分布数据。 Hash 分布的表在系统扩容后，为了利用新增加节点的计算能力，需要重新分布数据。 Hash 分布的表资源管理器在分配资源的时候采取分配固定 virtual segment 数的方式，不如 Random 分布灵活。 存算分离 Random 和 hash 分布均不需要对数据进行重分布。 Hash 分布的表在某些查询上会有性能上的好处，因为有时可以避免重新分布某些表。 例如下面例子的查询， 如果 lineitem 和 orders 两...

一、实现云原生，云中立 ✅ 存算分离云原生架构，可多云跨云部署； 实现在云基础设施上的动态伸缩、按需使用； 二、架构领先，性能卓越 ✅ 1. 向量化执行引擎，性能提升 5~10 倍； 2. 计算节点无状态，实现弹性计算； 3. 支持高并发、高可用、高可扩展； 4. 原生支持多种存储引擎，实现融合分析； 三、支持实时/批处理/即席查询等混合工作负载；自主研发，安全可控 ✅ 1. 拥有数据库核心源码的研发能力； 2. 通过信创测试，符合信创标准； 3. 通过信通院数据库基础能力测试； 四、生态开放，兼容性强 ✅...

在参加了第 5 期的数据库培训，特别是深入学习了 OushuDB 之后，我深刻体会到了这次学习经历对于我个人职业发展以及公司业务需求的重要性。作为一名有着两年数据开发经验的工作者，我一直在寻找能够提升自己技术深度和广度的机会，而这次培训无疑为我打开了一扇新的大门。 首先，OushuDB 作为一个高性能的数据仓库解决方案，其独特的架构设计和强大的数据处理能力给我留下了深刻的印象。在培训中，我不仅学习了 OushuDB 的基础知识，包括其分布式架构、存储模型和查询优化技术，还深入了解了其在实际应用中的优势，比如...

1.Oushu Database（简称 OushuDB）是由顶级数据库项目创始团队打造的新一代云原生分布式数据库，能够同时支持公有云与私有云。该产品采用存储计算分离架构，具有 MPP 的所有优点，服务层、计算层、存储层均可弹性扩展，支持混合工作负载并具备高扩展性。遵循 ANSI-SQL 标准，具有极速执行器，提供 PB 级数据交互式查询能力。并且提供对主要 BI 工具的描述性分析支持和高级机器学习功能。兼容 Oracle，GPDB 和 PostgreSQL，可以轻松取代传统数据仓库包括 Teradata，O...

”管理指南“这个章节是比较重要的，以下是我的心得和笔记。 延着 Skylab-》OushuDB 云原生数据库 这个路径，我们可以找到 Worksheet 这个 SQL 编辑器，用它去编写与提交相关的脚本，操作体验还是比较爽利的，也让我对偶数的管理有了更多的认识。 非常感谢培训组织者，在开课第 3 周之后，就开放了上机操作环境，让我们有比较足够的时间去练习相关的操作。 1.1.角色和权限 CREATE ROLE name; DROP ROLE name; SELECT rolname FRoM pg_role...

学习偶数 DB 数据库的心得体会 在当今数字化时代，数据已成为企业和组织的核心资产。高效地管理和处理数据对于企业的成功至关重要。作为一名数据管理专业人员，我一直在寻找一款功能强大、性能卓越的数据库管理系统。在深入了解和学习偶数 DB 数据库后，我深刻体会到了它的优势和潜力。在这篇文章中，我将分享我学习偶数 DB 数据库的心得体会，希望能为读者提供一些有益的参考。 一、偶数 DB 数据库简介 偶数 DB 是一款基于云计算的分布式数据库管理系统，它采用了先进的存储与计算分离架构，具有高扩展性、高可用性和高性能等...

1【学习心得】 在学习偶数 DB 之前，我并不了解偶数这个平台。然而，随着老师们的讲解，我对偶数 db 有了基本的认知，意识到现在工作中用到的关系型数据库已经无法满足一些大规模数据处理和存储的需求。正是在这样的背景下，我开始了偶数 DB 的学习之旅。学习的过程并非一帆风顺。偶数 DB 作为一种分布式数据库，其原理和传统的关系型数据库有着很大的差异。我在每周三老师的讲解中，经常混淆一些基本的概念，比如数据分片、分布式事务等。但随着不断地阅读文档、观看视频教程，以及参与社区的讨论，我对偶数 DB 的理解逐渐加深...

在深入探索偶数 DB 的学习旅程中，我获得了前所未有的体验与收获。起初，我以为处理偶数这样的简单逻辑在数据库中不过是小菜一碟，但随着学习的深入，我逐渐意识到其中蕴含的复杂性与精妙之处。 首先，我掌握了 SQL 中条件查询的高级技巧，能够精确无误地从海量数据中筛选出所有偶数记录。这一过程中，我深刻体会到了数据库查询语言的力量与灵活性，以及合理设计查询语句对于提升性能的重要性。 其次，我学习了如何针对偶数数据的特点进行数据库结构优化。通过合理设置索引、分区表等策略，我成功提高了偶数数据的查询效率，减少了资源消耗...

自研的数据库事务日志（DML/DDL）解析技术的相关中间件，提供极速数据抽取组件，可以提高数据库抽取速度 100-1000 倍 针对数据库的迁移 异构 数据集成与服务相关都有结合的地方 交流交流

公司落实集团规划要求，计划 2024 年初完成青海公司大数据系统的三套 Vertica 数仓迁移至云原生数据库的相关工作。试点工作于 9 月 18 日具备实施条件，截止目前已完成经分主仓接口层、转化层、存储层、汇总层、中心区涉及的迁移工作，包含 4545 个表、1149 个数据程序和 914 个调度，整体进度已完成 35%。在这个过程中，我们提出了 39 个需求，为云原生数据库的功能、查询跑批性能和 Vertica 数据库兼容性等方面提供了有益的反馈，验证了其存算分离架构下数据加载、数据稽核、权限管理等功能...

作为一名在数据领域工作多年的程序员，目前服务于一家全球领先的金融科技解决方案服务商。截至当前也经历过数据平台发展的几个阶段：数据库阶段、数据仓库阶段、大数据平台阶段、数据云平台阶段；同时参与实施商业智能 BI、数据集市、传统数据仓库、基于 Hadoop 生态数据湖架构、数据中台等多个项目；数据平台底层技术也从第一代的共享存储架构到第二代的大规模并行处理 MPP 再到第三代的 SQL-on-Hadoop 不断迭代更新。接下来，主要重点聊一聊站在巨人的肩膀上继续前行的第四代云原生架构"OushuDB"的初体验。...