Google Cloud Bigtable是全托管的可扩缩的 NoSQL 数据库服务，用于处理大规模分析和运营工作负载，可用性达 99.999%；延迟时间始终在 10 毫秒以内，每秒可处理数百万个请求。其技术特别非常适用于广告技术平台。我们的演讲将以Bigtable在广告技术中的实际使用，带领大家领略Cloud Bigtable的风采！演讲的主题主要包括 1. Bigtable的技术特点和演示；2. Bigtable在广告技术中实际应用；3. 广告平台基础架构方案；4. 案例分享。
20年数据库技术实践经验，精通主流关系型数据库和NoSQL数据库，对各类新的数据库技术有着深入理解和实战经验，特别是近两年来和游戏公司合作较多，对游戏公司的数据库需求吃的很准，钻得很深。加入谷歌之前，曾就就职于Elastic, MongoDB, Oracle, 担任架构师、咨询工程师等工作。
AnalyticDB MySQL版（简称ADB）是一种支持高并发低延时查询的新一代云原生数据仓库。
为了兼顾查询和写入性能，ADB MySQL在存储层实现了两类存储引擎: 面向读优化的实时引擎和面向写优化的全量引擎。而实时引擎向全量引擎转换的过程，在ADB内部被称之为Build。Build过程异步执行，对用户透明，在后台保证了查询和写入的效率。
本次分享将简要概述 AnalyticDB MySQL的整体架构。从存储引擎的角度分析高性能数据写入和查询链路的实现，并着重分享Build相关设计。
张浩然，ADB MySQL存储组北京团队负责人，本硕分别毕业于哈尔滨工业大学，帝国理工。
在阿里巴巴近9年来一直从事分布式系统、OLAP数据库相关研发工作。目前主要负责ADB MySQL的数据链路：包括高吞吐实时数据更新，高性能数据导入，Build及其拓展功能（异步DDL执行、冷热分层以及生命周期管理）等。
随着数据量和计算能力的爆发式增长，云计算技术的迅猛发展，云原生时代应运而生。云原生时代，越来越多的企业将应用向云上迁移，而越来越多的数据也流向云上。公有云带来了众多优势。
拓数派根据用户在云上的业务和需求设计实现了云原生数据库 PieCloudDB。
PieCloudDB 重新打造PostgreSQL 12实现存算分离，实现了全新 eMPP（elastic Massive Parallel Processing，弹性大规模并行计算）架构。PieCloudDB完全兼容PostgreSQL的生态和特性，并且实现了基于云的高弹性和高可用架构，充分利用了云计算的优势，为用户提供的数据分析能力。
本次分享着重介绍 PiecloudDB 的eMPP架构设计思路、实现以及将来规划。
分享提纲：
a.公有云场景下用户的业务需求
b.传统的分布式数据库的缺陷
c.PieCloudDB的架构设计思路及实现
d.PieCloudDB的典型应用场景
e.PieCloudDB技术功能规划
郭罡，拓数派CTO。PostgreSQL/Greenplum/Apache HAWQ 的contributor/commiter/PMC member，对关系型数据库内核多个模块都有丰富的研发经验和架构经验。毕业于中国科技大学少年班，在底层基础软件领域开发有长达18年的工作经验，涉及领域包括数据库、(操作系统)虚拟化、(内核和应用层高速)网络、代码优化和系统优化、云计算架构、分布式系统。
在 HTAP 数据库领域，常见的一种架构设是使用独立的行存副本和列存副本来分别处理 TP 和 AP 的业务。而这个架构带来两个挑战：1. 让列存副本支持带事务的高频更新，以实时同步 TP 业务的更新；2. 保证 TableScan 算子的性能。本次分享主要介绍 TiDB 的实现方案，在 6.x 版本的全新改进，以及在真实场景的具体表现。
有过 5 年业务开发经历，目前是一名基础软件开发者。参与了 TiDB 的列存引擎 TiFlash 的完整研发过程。
