培训目标：
 培养掌握PolarDB全栈技术能力的高级工程师，涵盖云原生架构优化、AI增强运维、HTAP混合负载处理、国产化信创适配等核心技能，能够独立完成PolarDB在金融、电商、政务等关键行业的部署、性能调优与智能化应用开发，助力企业实现数据库降本增效与业务创新。

培训收益：

1. 云原生与AI融合能力：掌握PolarDB存储计算分离、弹性并行查询（ePQ）与AI外脑插件的集成，提升复杂查询性能50%以上。

2. 国产化信创适配：兼容麒麟、统信等国产操作系统与鲲鹏、飞腾等芯片，满足政务、金融行业自主可控要求。

3. HTAP混合负载处理：通过行列混存与智能路由技术，实现OLTP与OLAP业务无缝切换，降低TCO 30%。

4. 高可用与容灾设计：构建跨地域多活架构，支持RPO=0、RTO<10秒的金融级容灾标准。

5. 生态开发与运维效率：通过PostGIS、pg_jieba等插件与CLup管理平台，缩短地理信息查询与中文分词场景开发周期40%。

课程目录

第一部分：PolarDB技术定位与信创生态

1. PolarDB核心价值与市场定位 

· 云原生关系型数据库的标杆：阿里云/AWS/Azure云服务中的技术差异化。

· 国产化信创要求：等保2.0三级、国密算法（SM2/SM3/SM4）集成支持。

2. 版本演进与2026年路线图 

· 新增功能：AI驱动的SQL优化、Serverless弹性扩缩容、区块链存证插件。

· 性能突破：TPCC基准测试突破1000万tpmC，延迟降低至0.3ms以内。

第二部分：PolarDB架构深度解析

1. 传统PostgreSQL的局限性 

· 扩展性瓶颈：单机存储容量限制与读写分离延迟问题。

· 混合负载冲突：OLTP与OLAP资源争抢导致的性能抖动。

2. PolarDB创新架构 

· 存储计算分离：共享存储（PolarStore）的分布式块设备管理。

· HTAP实现原理：行列混存表与智能查询路由（Query Router）机制。

· 弹性跨机并行查询（ePQ）：动态资源调度与数据分片并行处理。

第三部分：PolarDB快速部署与国产化适配

1. 云上与本地化部署方案 

· 阿里云PolarDB服务开通：规格选型（主节点+只读节点+存储容量）。

· 国产化环境部署：麒麟V10/统信UOS + 鲲鹏920/飞腾D2000的兼容性配置。

2. 源码编译与定制化开发 

· 编译参数优化：针对国产芯片的指令集加速（如ARM NEON优化）。

· 插件扩展开发：基于PolarDB Hook机制实现自定义功能嵌入。

第四部分：智能运维与故障自愈

1. AI增强运维实践 

· 智能诊断：基于Prometheus+Grafana的异常检测与根因分析。

· 自愈系统：自动识别慢查询并生成索引推荐，支持一键执行。

2. 高可用与容灾配置 

· 主从切换演练：只读节点在线Promote与数据一致性验证。

· 跨地域容灾：基于PolarDB Global Database的全球负载均衡（GSLB）。

第五部分：PolarDB特性深度体验

1. 性能优化特性 

· 预读与预扩展：基于工作负载预测的存储空间预分配。

· Shared Server：多租户场景下的资源隔离与共享调度。

2. 数据安全与恢复 

· 闪回表与日志：误操作后的秒级数据恢复（PITR）。

· 逻辑备份与物理备份：XtraBackup与pg_dump的兼容性对比。

第六部分：插件生态与应用开发

1. 核心插件实战 

· AI外脑（vector）：支持通义千问大模型的向量检索与语义搜索。

· 营销插件（smlar）：基于用户画像相似度的精准人群圈选。

· 地理插件（PostGIS）：空间数据索引与路径规划算法优化。

2. 国产化中间件集成 

· 读写分离工具（pgpool-II）：连接池配置与负载均衡策略。

· 数据同步工具（DataX）：PolarDB与MySQL/Oracle的异构数据迁移。

第七部分：行业场景解决方案

1. 跨境电商场景 

· 商标侵权检测：基于PostGIS的图形相似度比对与AI辅助判别。

· 多语言分词：pg_jieba插件支持中文、英文、小语种的混合查询。

2. 金融风控场景 

· 实时反欺诈：ePQ并行查询加速交易流水分析，延迟<50ms。

· 区块链存证：交易记录上链与不可篡改审计日志生成。

3. 政务大数据场景 

· 一网通办：跨部门数据共享与行列混存表的复杂关联查询优化。

· 隐私计算：基于国密算法的敏感数据脱敏与加密查询。

第八部分：PolarDB生态与开源社区

1. 生态伙伴与工具链 

· 硬件合作：鲲鹏/飞腾芯片、长江存储SSD的深度优化适配。

· 软件合作：麒麟操作系统、达梦中间件、星环大数据平台的联合解决方案。

2. 开源社区参与路径 

· 开发环境搭建：Docker镜像快速启动与调试环境配置。

· 贡献指南：代码提交、文档编写、Issue跟踪的标准化流程。

· 认证体系：PolarDB开源认证工程师（PCE）与专家（PCE Pro）考取。

第九部分：周边工具与效率提升

1. CLup管理平台实战 

· 企业版功能：自动化巡检、智能告警、备份策略模板库。

· 开源版对比：基础监控与手动运维的差异化场景覆盖。

2. AI辅助开发工具 

· PolarDB AI助理：自然语言生成SQL、自动注释代码、性能调优建议。

· 低代码平台：基于可视化界面的数据模型设计与查询构建。

课程特色

· 国产化信创全覆盖：从芯片到操作系统的全栈适配案例解析。

· 云原生与AI深度融合：Serverless、ePQ、AI外脑插件的实战演练。

· 行业场景驱动：金融、电商、政务等领域的真实业务场景复现。

· 开源生态赋能：从代码贡献到社区认证的完整成长路径设计。

适合人群

· 数据库管理员（DBA）：从MySQL/Oracle迁移至PolarDB的技术转型者。

· 云架构师：设计云原生数据库高可用、弹性扩缩容方案的技术决策者。

· 应用开发者：需要集成PolarDB向量搜索、地理信息等插件的全栈工程师。

· 安全合规人员：负责等保2.0三级认证与国密算法实施的实施者。

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