文章目录分布式主键是什么？什么情况下使用分布式主键？几种合适的分布式主键方案分布式主键的应用 分布式主键是什么？ 我们知道分布式，也知道主键，可将两个词组合起来“分布式主键”，又是什么呢？ 分布式主键是一种用于
分布式：1.扩容不方便（数据重分布）2.分布键变更很麻烦3.分布键选择（架构设计）谨慎4.跨库join性能差5.分布式事务性能差6.sql限制多，功能确实多7.应用改造成本巨大8.全局一致性时间点恢复几乎不可能实现一、PGSQL 常规操作citus 分库分表：备库：max_standby_archive_delay =-1max_standby_streaming_delay=-1表示备库查询完成
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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前序这篇文章我主要是用300万的表，来测试分布式的shadkey的性能优势；总的来说，多表关联查询时，如果走shardkey性能会根据分片数有质的提升，反之，如果不走shardkey，多表关联查询还不如单机；单表查询时，无论走不走分布键shadkey，性能都是优于单机的。一、腾讯云TDSQL架构TDSQL（MYSQL）是腾讯自研的一套基于MySQL内核云数据库，它集成数据库的运维、监控
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2023-09-08 18:41:13
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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
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 |
背景Greenplum通过多版本支持数据的删除和更新的并发和回滚，在删除数据时（使用DELETE删除），对记录的头部xmax值进行标记。在删除记录时，对记录的头部进行标记，同时插入新的版本。这一就会导致一个问题，如果用户经常删除和插入或更新数据，表和索引都会膨胀。PostgreSQL是通过HOT技术以及autovacuum来避免或减少垃圾的。但是Greenplum没有自动回收的worker进程，所
Redis基础介绍Redis基本概念Redis是单线程Redis的基本类型与操作基本类型字符串——string列表——list集合——set哈希——hash有序集合——zset基本操作切换数据库查看所有的key查看数据库大小清除数据库 Redis基本概念Redis是一个开源的（BSD协议），内存中的数据结构存储系统，可以用来作为数据库，缓存和消息中间件。支持多种类型的数据结构，如 字符串（str
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
虽说GREENPLUM不是开源的，可是自带的一些脚本还是可以看一看的。最近在学习其中的几个，期间经常看到使用gp_dist_random()函数，奇怪自己在ADMIN文档里并没有看到过这个函数啊，去搜了一下也没搜到。试了一试，大概知道了是个什么功能。首先连到MASTER上[gpadmin1@hadoop7 ~]$ psql psql (8.2.13) Type "help" for help.te
GP数据库中的表一般都会设置分布键，如果没有设置的话，它一般默认是第一个字段，所以一般会建议使用一个记录会分布均匀的字段作为分布键使用，使表中的记录均匀的分布到每一个segment中。GP数据库分布键查询方法：select c.schema_name,
c.table_name,
原创
2015-09-23 16:47:49
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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"
MySQL表分区是一种数据库管理技术，在处理大规模数据时非常有用。它将一个大型数据表分割成多个较小的逻辑子表，每个子表称为一个分区。分区依据可以是某个列的值范围、列的Hash值、列表值或者是某个算法计算的值。这种分区策略可以提高查询效率、提高数据处理速度和降低维护成本。本文将探讨MySQL表分区策略的基
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
Greenplum 查询相关优化错误1. ERROR: number of workfiles per query limit exceeded可能导致文件溢出过多的原因包括:被查询的数据中倾斜太严重为该查询分配的内存量太小如果为SQL查询分配的内存不足，Greenplum数据库会创建溢出文件（也叫工作文件）。在默认情况下，一个SQL查询最多可以创建 100000 个溢出文件，这足以满足大多数查询
一、Hive介绍1.hive功能介绍hive是基于Hadoop的数据仓库解决方案，他将结构化数据、
半结构化数据甚至是非结构化数据映射成为数据库表。
hive提供了类似sql的查询语句HQL。他是Apache的顶级项目之一。2.hive与MapReduce的介绍MapReduce的执行效率更快，相比之下，hive要先将查询语句转成MapReduce所以运行速度相对变慢。Hive开放效率更快。3.H
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2023-09-04 16:04:14
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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
分子间相互作用力——氢键，卤键，硫键，π-π堆积，盐桥，阳离子-π，疏水作用力 理解分子间相互作用力的重要性解释构效关系提供先导化合物优化 / 分子构造思路辅助发展打分函数氢键定义：与N,O,F等强电负性元素相连的氢与富电子基团所形成的吸引作用。一般形式为 一般来说，D为N,O,F为典型的氢键，其他的（C、S、Cl、P甚至Br和I原子在某些情况下也能形成氢键）为非典型的氢键。X的电负性要大于氢。
01重建分布式键CREATE TABLE的可选子句DISTRIBUTED BY和DISTRIBUTED RA
原创
2021-12-30 10:38:57
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