获得技术资料内容，请访问Greenplum中文社区网站本文翻译自VLDB Co-founder Paul Johnson发布于Linkedin上的《Why Greenplum Is The Best...Of The Rest》，请点击文章底部“阅读原文”查看原文链接 面向数据仓库领域的数据库众多，带头进入这一领域的老大哥是上世纪80年代创立的Teradata。 早在20世
本文讲的是大数据来袭 传统IT厂商紧握Hadoop机遇,大数据时代已经来临，并悄悄的影响着我们的生活。根据IDC最近一项研究显示，在Facebook上每20分钟就有100万个新链接被分享，1000万条用户评论被发布。Facebook和其他所有互联网网站、互联网应用，已经逐渐变成了整个数据采集、分析、处理、增值的数据架构。 在中国，社交网络同样如火如荼。新浪副总裁王高飞就曾表示，新浪微博的注册用户
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2024-10-12 11:22:18
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前两天发了一篇基于[
德哥测试脚本]的测试对比文章
《Deepgreen与Greenplum TPC-H性能测试对比（使用德哥脚本）》，由于测试数据量少，两个数据库有几轮测试都是1秒持平，但是大多数测试Deepgreen均优于Greenplum，有的甚至快至百倍，感兴趣的朋友可以再回头看看。
今天分享一下Deepgreen提供的TPC-H测试脚本，这个脚本分为浮
官网下载地址: https://support.huawei.com/enterprise/zh/software/index.htmlGaussDB 支持哪些数据库的迁移？ GaussDB目前支持TD、Natezza、Oracle、MySQL、DB2、sybase、PG的离线数据迁移, 支持Oracle的全量+增强的在线迁移。Gau
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2023-12-26 22:33:42
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Hive前言Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的 SQL 查询功能，将类 SQL 语句转换为 MapReduce 任务执行。数据组织格式下面是直接存储在HDFS上的数据组织方式Table：每个表存储在HDFS上的一个目录下Partition(可选)：每个Partition存储再Table的子目录下Bucket(可选)：某个Par
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2023-06-14 21:20:52
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MySQL数据库相比于微软的Access数据库要大很多MySQL支持的数据类型:数值类型:
类型大小范围（有符号）范围（无符号）用途TINYINT1 字节(-128，127)(0，255)小整数值SMALLINT2 字节(-32 768，32 767)(0，65 535)大整数值MEDIUMINT3 字节(-8 388 608，8 388 607)(0，16 777 215)大整数值INT
Hive： 基于 Hadoop 的数据仓库工具前言Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的 SQL 查询功能，将类 SQL 语句转换为 MapReduce 任务执行。数据组织格式下面是直接存储在HDFS上的数据组织方式Table：每个表存储在HDFS上的一个目录下Partition(可选)：每个Partition存储再Table的子
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2024-05-30 17:56:30
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大数据领域，实时分析系统（在线查询）是最常见的一种场景，前面写了一个《实时分析系统(HIVE/HBASE/IMPALA)浅析》讨论业界当前常见的方案。互联网公司用得比较多是HIVE/HBASE，如腾讯基于HIVE深度定制改造，改名为TDW，小米等公司选用HBASE等。关于HIVE/HBASE/IMPALA介绍等可以看我前面的文章。当前在实时分析系统中，最难的是多维度复杂查询，目前没有一个很好的解决
Mysql,postgres和greenplum最近项目中使用的是GP,但是GP是基于postgres开发的,想看看postgres,现在又想想,这些sql语句都是类似mysql语句的,所以也就整理整理一些mysql,postgres和gp的异同,当然我只是将网上的东西撸一下,希望码一遍后能变成自己的..... 简要概念理解:POSTGRESQL支持大部分SQL标准并且提供了许多其他现在
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2023-09-03 10:17:23
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GaussDB(for openGauss)的相关概念与常用数据类型。内容摘自华为官网发布的opengauss_devg文件。相关概念数据库数据库用于管理各类数据对象，与其他数据库隔离。创建数据对象时可以指定对应的 表空间，如果不指定相应的表空间，相关的对象会默认保存在PG_DEFAULT空间中。 数据库管理的对象可分布在多个表空间上。表空间在GaussDB(for openGauss)中，表空间
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2023-09-02 15:53:11
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关于Greenplum数据库中的数据库统计信息 本节是关于Greenplum数据库中通过ANALYZE命令收集统计信息的概述 。统计信息是元数据，它描述了存储在数据库中的数据。查询优化器需要最新的统计信息，来为查询选择最佳的执行计划。例如，如果一个查询连接了两个表，并且其中一个表必须广播到所有的segment，则优化器可以选择两个表中较小的一个，以最大程度地减少网络流量。 。有三种方式
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2024-05-11 16:19:55
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Oracle与Greenplum数据交互 目录前言：... 3一．Greenplum导入导出... 31.1 greenplum数据库表导出数据... 31.2 greenplum数据库表导入数据... 41.3 greenplum数据库异构迁移备份恢复... 4二．Oracle导入导出... 52.1 oracle数据库表导入数据... 52.2 oracle数据库表导出数据... 6
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2024-01-23 23:16:59
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Greenplum的介绍 Greenplum是一个面向数据仓库应用的关系型数据库,它基于流行的PostgreSQL开发,因为有良好的体系结构,所以在数据存储,高并发,高可用,线性扩展,反应速度,易用性和性价比等方面有非常明显的优势,非常受欢迎.进入大数据时代以后,Greenplum的性能在TB级别数据量的表现上非常优秀,单机性能相比Hadoop要快上好几倍;在功能和语法上,要比Hadoo
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2023-07-24 07:50:13
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# Greenplum和Hive的区别
## 引言
在大数据领域，Greenplum和Hive都是非常受欢迎的工具，分别用于处理大规模数据集。但是，它们的设计目标、架构和使用场景存在根本的区别。本文将通过一系列步骤帮助您理解Greenplum和Hive的区别。我们将以表格形式展示整个流程，并用代码示例进一步阐明每一步的用法。
## 整体流程
为了更清晰地理解Greenplum与Hive的区
1.背景OLAP（On-Line Analytical Processing）联机分析处理，应用在数据仓库，使用对象是决策者。OLAP系统强调的是数据分析，响应速度要求没那么高。OLAP数据量大，因为OLAP支持的是动态查询，所以用户也许要通过将很多数据的统计后才能得到想要知道的信息，例如时间序列分析等等，所以处理的数据量很大。对于海量数据的查询分析，虽然不要求及时出数据分析结果，能尽量的产后结果
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2023-10-16 16:36:58
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课程介绍 本主题通过介绍 Greenplum 架构实现，及其亮点特性，辅之对比传统关系型数据库，这几年新兴的分布式大数据处理框架 Hadoop。 课程收益 以剖析GP的技术点为主，定位 GP 的优势和适应场景，同时对比Hadoop 但不会涉及得很深。 观
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2016-04-06 11:10:59
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# GaussDB for OpenGauss 和 MySQL 的区别
作为一名新入行的开发者，了解不同数据库之间的差异是非常重要的。本篇文章将帮助你理解 GaussDB for OpenGauss 和 MySQL 两者的区别，并通过具体步骤教你如何进行对比分析。
## 整体流程
我们将通过以下步骤来深入理解两者的区别：
| 步骤 | 描述
# 理解 GaussDB for MySQL 和 OpenGauss 的区别
在数据库系统的世界里，选择合适的数据库管理系统至关重要。GaussDB for MySQL 和 OpenGauss都是极具潜力的数据库系统，但它们在设计理念和用途上存在显著的差异。本文将帮助你全面理解两者之间的差异，并为你提供一个清晰的步骤指南，助你深度了解这两个数据库系统。
## 流程概述
在深入对比之前，以下是
原创
2024-10-25 05:06:44
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GBase 8a SQL 以统一的方式管理和操作关系数据，是标准 SQL 语言的扩充，具有标准SQL 语言的一切特点。1．功能全面一个数据库系统的全部功能都应该通过某种数据语言来实现。实际上，管理数据库系统就是管理其中存储的数据和元数据。具体任务包括：定义数据模式、查询数据、更新数据（即增加、删除、修改操作）、控制数据的访问权限、维护元数据等。在 GBase 8a 中，全部的这些功能都可以使用 S
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2024-09-25 14:49:00
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互联网世界就是数据世界，数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。随着新时代下数字化转型加速，数据量越来越大，传统数据库存在瓶颈，于是，华为云数据库就闪亮登场了。本文就以华为云NoSQL数据库GaussDB(for Redis)为例，聊聊数据库的那些事儿。我们知道，华为云GaussDB(for Redis)采用云原生分布式架
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2024-07-27 08:50:33
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