问题一：为什么云原生数据库的最大价值被逐渐凸显？
为什么云原生数据库的最大价值被逐渐凸显？
参考回答：
随着更多的业务向云上迁移，用户期望云资源能够将数据仓库进行更为细粒度的资源拆解，即对计算、存储的能力进行解耦并拆分成可售卖单元，以满足业务的资源编排。云原生的最大化价值在于面向用户业务，允许存在大规模的计算或存储倾斜，并将业务所需资源进行独立部署，按最小单位进行售卖。
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问题二：ADB PG在云原生演进中采用了怎样的架构设计？
ADB PG在云原生演进中采用了怎样的架构设计？
参考回答：
ADB PG在云原生演进中采用了全新的存算分离架构，将产品进一步拆分为服务层、计算层和共享存储层。这种架构包括Master协调节点、行存引擎、本地缓存和共享存储等多个组件，旨在实现高效的资源管理和灵活的资源售卖。
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问题三：ADB PG的共享存储层是如何设计的？
ADB PG的共享存储层是如何设计的？
参考回答：
ADB PG的共享存储层借鉴了ClickHouse的一些关键设计，实现了基于MergeTree的行列混存。同时，共享存储层基于文件接口做了一层统一访问接口，并高度适配了OSS和HDFS两种形态的分布式文件系统。
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问题四：为什么ADB PG不采用将元数据全部保存在master的设计？
为什么ADB PG不采用将元数据全部保存在master的设计？
参考回答：
ADB PG不采用将元数据全部保存在master的设计，主要是为了避免元数据膨胀导致master成为瓶颈，以及受限于元数据的性能无法支持高并发的实时写入。ADB PG采用multi-master架构，旨在解决高并发实时写入的问题，并减少对master的依赖。
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问题五：ADB PG相比Greenplum的HAWQ在架构设计上有哪些不同？
ADB PG相比Greenplum的HAWQ在架构设计上有哪些不同？
参考回答：
ADB PG相比Greenplum的HAWQ，在架构设计上最大的不同在于元数据的处理方式。HAWQ将元数据保存在master上，这会导致元数据膨胀和单点瓶颈问题。而ADB PG则通过multi-master架构和行存引擎的设计，实现了对元数据的有效管理和高并发实时写入的支持。
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