以下内容根据演讲PPT以及现场分享整理而成。本次分享的主要内容 一、数据上云面对的问题 二、解决方案 三、方案优势一、数据上云面对的问题 现在大家在使用云数据库的时候，可能会遇到的一个很大的问题就是：如何将海量的数据迁移到云端上去。当然在数据迁移的过程中还有可能会遇到网络问题，当网络时好时坏，可能数据上传过程中网络突然断掉，那么几个G或者几十个G的任务就挂掉了，需要重新再导入一遍。还有一个问题就是
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2024-05-11 23:22:40
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一般来说，在PostgreSQL中，char 类型是表示固定长度的字符串的类型。例如， char(n) 用来表示长度为N个字符的字符串。不过，PostgreSQL 自身的一些细小缺陷，使得上面的论断事实上并不是很严谨。何以见得？下面的这个探究char类型实验，会揭开问题的面纱。 我们通过下面的SQL语句创建一张表：create table tb_char
(
quoted_ch
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2024-04-07 10:21:37
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1.greenplum数据库创建分布键greenplum数据库定义分布键有两种方式，一种是建表时定义，另一种是用alter修改分布键 如果不在建表时定义分布键或修改分布键，默认为表第一个字段。 1、建表分布键跟存储类型一起设定 2、修改test表分布键： alter table test set distributed by (id)2.设定存储类型数据库存储类型分为行存储row和列存储colum
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2024-02-04 02:17:50
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Greenplum的分布键设计问题背景最高执行指挥项目组在使用GP的过程中遇到两类问题数据插入缓慢多表join查询效率低下问题1：数据插入缓慢现象是3000条数据插入要7分钟左右。排查过程查看数据分布情况fb09_1=# select gp_segment_id, count(*) from db_xsys.t_xsys group by 1 order by 1;
gp_segment_id |
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2024-03-18 09:23:43
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sh表在哪个结构里进行管理？如何和聚合算子的结构联系起来？从下图可以看到:1)Hash表位于：AggState聚合算子状态描述结构的perhash中，即hashtable。2)hash表的hash函数由perhash->hashfunctions进行描述，其实是个二维数组指针，包含每个hash列...
原创
2022-10-22 15:41:48
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目录一、环境二、主备切换三、还原主节点一、环境ds1 为masterds2 为standby二、主备切换模拟手动切换1、关闭ds1ds1 节点执行关闭命令#gpstop -m此时在ds1 上执行查看集群状态命令时，就会报错2、将ds2 转变成主节点在ds2 上执行gpstate -b 时，同样会出现上述错误，这是因为ds2暂时还不是master节点。此时需要将ds2 置为master节点。在ds2
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2024-05-31 15:29:18
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greenplum 数据分布策略greenplum 是一个 MPP 架构的数据库，由一个 master 和多个 segment 组成（还可选配置一个 standby master），其数据会根据设置的分布策略分布到在不同的 segment 上。在 6 版本中，gp 提供了 3 个策略：随机分布、复制分布、hash 分布。随机分布在创建表的时候，使用 "DISTRIBUTED RANDOMLY"
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2024-03-18 16:55:53
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GreenPlum数据分布机制
原创
2022-08-15 22:39:05
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启动虚拟机
$ cd greenplum
$ vagrant up连接master:
$ vagrant ssh mdw
$ su - gpadmin
$ Enter the password. The password is "changeme"启动GP：
gpstart
查看gp的状态：
gpstate1. 数据
一、介绍GreenPlum是Coodinator/Segment架构，集群通常由一个Coodinator节点和一个standby coodinator节点以及多个s
原创
2022-09-14 10:03:31
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1、查看greenplum分布键selectd.nspname||'.'||a.relnameastable_name,b.attnameascolumn_namefrompg_catalog.pg_classainnerjoinpg_catalog.pg_attributebona.oid=b.attrelidinnerjoinpg_catalog.gp_distribution
原创
2019-01-08 21:55:02
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2 Greenplum 架构Pivotal Greenplum数据库引擎是一个专为管理大规模的分析数据仓库和商业智能工作负载的大规模并行处理（MPP）数据库服务器MPP（也称为不共享架构）是指具有两个或更多个处理器协作来执行任务，每个处理器都有自己的内存，操作系统和磁盘。Greenplum使用这种高性能系统架构来分发TB级数据仓库的负荷，并且可以使用所有的系统资源来并行处理查询。Greenplum
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2023-09-26 22:23:13
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greenplum集群安装与增加节点生产环境实战1.准备环境1.1集群介绍系统环境：centos6.5数据库版本：greenplum-db-4.3.3.1-build-1-RHEL5-x86_64.zipgreenplum集群中,2台机器IP分别是[root@BI-greenplum-01 ~]# cat /etc/hosts127.0.0.1 localhost loca
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2024-05-27 20:01:16
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Greenplum作为一款基于PostgreSQL的OLAP分布式MPP架构，其内部的角色可以通过配置冗余来保证高可用性，无论是管理节点还是计算节点。管理节点可以为Master配置一个Standby来保证高可用，而计算节点则可以为每个Primary segment配置一个对应的Mirror segment来保证其高可用性。本文主要说明对于Segment的镜像分布，提供的几种分布策略。一般情况下，对
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2024-07-22 09:50:09
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外部表是greenplum的一种数据表，它与普通表不同的地方是：外部表是用来访问存储在greenplum数据库之外的数据。如普通表一样，可使用SQL对外部表进行查询和插入操作。外部表主要用于Greenplum数据的导入及导出。本文按照以下顺序介绍外部表：外部表创建和使用，外部表读写实现机制，外部数据转换，外部表的查询计划，外部表的事务，使用可读外部表加载数据。一外部表创建和使用Greenplum数
Greenplum: 基于PostgreSQL的分布式数据库内核揭秘(下篇) http://www.postgres.cn/v2/news/viewone/1/454 原作者：姚延栋 创作时间：2019-05-08 17:25:25+08 采编：wangliyun发布时间：2019-05-09 08:25:28 浏览：1620
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2024-05-13 08:59:11
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Greenplum数据库Hash分布执行器部分主要涉及Motion、Result和SplictUpdate节点。
原创
2022-10-09 16:12:09
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Greenplum分区表的原理和PostgreSQL的原理相同，都是把一张大表按照适合的维度进行分割，通过表的继承，规则，约束实现。与PostgreSQL分区表的区别：在PostgreSQL中，通过一个父表，多个子表来实现分区表。插入数据时，需要手动向子表插入数据，如果向父表插入数据，则直接会被插入到父表中。在GPDB中，直接向父表插入数据，便可以根据约束直接自动插入到对应的子表中，当分区子表不存
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2024-02-08 07:23:30
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表分区使用背景：表分区用以解决特别大的表的问题。比如事实表，解决办法就是将表分成很多小且更容易管理的部分。通过让GreenPlum数据库查询优化器只扫描满足给定查询所需的数据而避免扫描大表的全部内容，分区表能够提升查询性能。表分布与表分区的区别：Greenplum中每个表都需要有一个分布键，如果你建表的时候没有显示使用语法DISTRIBUTED BY (column) 指定一个分布键，系统也会默认
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2024-02-29 22:20:00
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关联数据在不同节点上，对于普通关系型数据库来说，是无法进行连接的。关联的数据需要通过网络流入到一个节点中进行计算，这样就需要发生数据迁移。数据迁移有广播和重分布两种。在GP中，每一个广播或重分布会产生一个切片，每一个切片在每个数据节点上都会对应发起一个进程来处理该slice负责的数据，上一层负责该slice的进程会读取下级slice广播或重分布的数据，然后进行相应的计算。当两张表关联的时候，如果有
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2024-03-15 08:44:32
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