Greenplum既支持行存储，也支持列存储。行存储优劣分析Greenplum行存储(堆表)的优势数据顺序写入BLOCK中，持续写入的情况下，一条记录命中在一个块中，IO开销相对比较小，速度较快。查询多个字段时，因为记录在一个块中命中，速度较快。Greenplum行存储(堆表)的劣势查询少量字段时，也要访问整条记录，造成一定的IO浪费。行存储的压缩比有限。行存储适合什么应用场景行存储适合非常典型的
Greenplum是一个分布式数据库系统，因此其所有的业务数据都是物理存放在集群的所有Segment实例数据库上；在Greenplum数据库中所有表都是分布式的，所以每一张表都会被切片，每个Segment实例数据库都会存放相应的数据片段。 一、并行计算的基础1、Hash分布 语法：CREATE TABLE ... DISTRIBUTED BY （column [,......
目录一、监控1. 检查系统状态2. 检查磁盘空间使用（使用率不能超过70%）3. 检查数据分布倾斜4. 查看数据库对象的元数据信息5. 查看会话的内存使用6. 查看查询的工作文件使用7. 查看服务器日志文件8. 使用gp_toolkit9. SQL标准错误码二、例行系统运维任务1. 例行vacuum与analyze2. 例行重建索引3. 管理GP数据库日志文件三、推荐的监控与运维任务1. 监控数据
为了方便大家更好的了解和使用Greenplum数据库，我们将陆续推送Greenplum数据库文档的相关内容。该文档转自由武汉大学彭煜玮，邰凌翔，韩珂，兰海翻译的《Greenplum数据库中文文档》。这一节给出了Greenplum数据库组件和特性的概述，例如高可用性、并行数据装载特性以及管理工具。关于Greenplum的架构Greenplum数据库是一种大规模并行处理（MPP）数据库服务器，其架构特
修改初始化（gpinitsystem_config）文件在安装greenplum的最后几步中，在运行初始化工具之前（-c gpinitsystem_config），先要修改（gpinitsystem_config）文件，各个参数信息如下： 1.对于primary和mirror的地址路径而言，在一台segment主机上要建立几个节点，就写入几个地址；而且在新建集群初始化的时候，mirror节点的分布
基于软件，并针对商业硬件进行了优化
软件很容易安装到多家一级供应商提供的商业x86服务器上，并在Linux和Solaris上运行。
线性扩展性能
“完全不共享”体系和并行查询优化可以确保线性扩展性能和容量，将其扩展到成本上千个节点和处理器内核。
支持MapReduce
MapReduce已经被Google和Yahoo等重要的互连网服务运营商证明是
PostgreSQL 序列（SEQUENCE）一、简介序列对象（也叫序列生成器）就是用CREATE SEQUENCE 创建的特殊的单行表。一个序列对象通常用于为行或者表生成唯一的标识符。二、创建序列方法一：直接在表中指定字段类型为serial 类型david=# create table tbl_xulie (
david(# id serial,
david(# name text);
NOTI
1. 数据库启动：gpstart 常用可选参数：-a : 直接启动，不提示终端用户输入确认 &nb
分布列选择黄金法则由于Greenplum是一个分布式的数据库，数据是分散存储在各个数据节点的，所以需要告诉Greenplum数据应该如何分布。短板效应当用户请求QUERY时，Greenplum会在所有的节点并行执行，所以最慢的节点会成为整个系统的瓶颈。Greenplum 支持的分布算法 :用户可以指定 分布列(允许指定多个列) ，或者使用 随机分布 算法。那么用户应该如何选择分布列，或者是否要使用
公司有个项目需要安装greenplum数据库，让我这个gp小白很是受伤，在网上各种搜，结果找到的都是TMD坑货帖子，但是经过4日苦战，总算是把greenplum的安装弄了个明白，单机及集群模式都部署成功，下面由我给大家分享一下整个部署过程，并小分析一下安装过程中遇到的各种坑。首先，说一下我的环境，CentOS 7.2.1511，64位操作系统，全新安装，没有更新过 [root@mdw ~]# c
第五章 执行计划详解 5.3.4 关联 hash join hash left join NestLoop Merge join & merge left join: 因为要对左右表按关联键先进行排序，所以效率比hash join差 Merge full join：唯一可以执行full outer join的方式 Hash exists join 5.3.5 sq
在数据库中主键的生成一般是通过序列来生成，PG的序列知识主要罗列如下： 如何找到序列的名称：用pgadmin打开当前所用数据库，在schemas->sequences下找到相关的序列，然后SELECTnextval('im_indicator_results_seq');查看当前的序列号，在去相关的表中查看已有的最大序列号，如：selectmax(result_id) from im_in
前言近年来，Greenplum凭借其优秀的数据存储、处理和实时分析能力，已被广泛应用于数据仓库领域，去年还被Gartner评为全球排名第三的分析型数据库和排名第四的实时分析数据库。作为主打OLAP和数据分析的开源型MPP数据库, Greenplum经过十多年的打磨，于2019年12月底进行了6.0版本的大升级，TPC-B性能相比5.x提升60倍，单条查找提升350%，拥有了更强的HT
Greenplum作为一个分布式数据库，其备份恢复的方式和pg还是有一些区别。其中gp支持两种模式的备份恢复：并行和非并行。两者的区别在于： 并行方式中每台Segment主机都同时将数据写入到自己本地的磁盘存储上。而非并行的方式数据必须通过网络从Segment被发送到Master，然后由master接待你把所有的数据写入它的存储中。因此弊端也很明显：除了把I/O限制在一台主机上之外，非并行备份还需
一、环境准备1、准备三台服务器192.168.123.103 master192.168.123.104 data1192.168.123.105 data22、更改服务器hosts#vim /etc/hosts
127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localho
1、列出当前down的segment节点。检查方法：连接到postgres数据库，执行：SELECT * FROM gp_segment_configuration
WHERE status <> 'u';判断方法：有返回，表示该segment已经down了。事件级别：warning。如果有mirror节点，不影响使用。重要程度：重要。监控频率：5-10分钟。处理方法：1、检查
Greenplum是一家总部位于美国加利福尼亚州，为全球大型企业用户提供新型企业级数据仓库(EDW)、企业级数据云(EDC)和商务智能的产品。
Greenplum能做什么?数仓 / OLAP / 即席查询混合负载 / HTAP流数据集成数据分析数据库内嵌机器学习现代 SQL核心架构架构图Master Host:主节点, 负责协调整个集群没有数据, 只有用户的元数据Standby Master: 备份主Segment Host:每个Segment都是一个单节点的PostgreSQL数据库。包含用户的实际数据, 会等待master给它分配实际
Greenplum在创建表的时候可以选择表存储方式，比如是行存储，还是列存储，是普通的heap表，还是append optimized表。
下面分别介绍以下
行存储是行为单位存储数据，一行中越是靠后的列，那么查询需要的cost相对越大，这个以前oracle做过相应比较，都是一样的道理，行存储更适合OLTP的系统
列存储是以列为单位存储数据，物理上一列
