1. 场景描述
Greenplum用了大半年了，要给部门其他同事做下分享，写了个ppt，其中看到“ Greenplum是一款典型的Shared-Nothing 分布式数据库系统。”，看到Shared-Nothing架构，以前只从字面上知道就是不共享，但是对数据库架构了解的不多，怕别人问起来就尴尬了，就补了下课，记录下吧。
2. 解决方案
数据库构架设计中主要有：Shared Everthting、Shared Disk、Shared Nothing等。
2.1 Shared Everthting
一般是单体主机，共享cpu/memory/io，单节点 的sqlsever、mysql、oracle等关系型数据库都是Shared Everthting，实例或者机器出故障了，整个服务就停用了，可用性差点。
2.2 Shared Disk
感觉这个概念就是针对oracle RAC来的，简单来说就是多个实例共享数据（磁盘），架构图：
说明： 应用实例可以有多个，可以是服务器，也可以是一个服务器多个服务，简单说这种情况下，实例只要不是全部挂了，就还能访问，但是数据库磁盘挂了，整个服务就不可用了。
2.3 Shared Nothing
大数据时代的到来，一般都是这个套路了，就是各玩各的（cpu、内存、存储都不共享），最后汇总展示。
2.3.1 hadoop
（1）基础架构
（2）说明
（a）namenode，名字节点，要管理元数据信息（Metadata），注意，只存储元数据信息。
（b） datanode，数据节点。用于存储文件块。为了防止datanode挂掉造成的数据丢失，对于文件块要有备份，一个文件块有三个副本。
hadoop默认是三个副本，这样即使其中一个datanode出故障了，也没关系，还能正常提供服务。
2.3.2 言归正传，Greenplum
（1）Greenplum架构图
（2）说明
（a）Master主机负责：建立与客户端的连接和管理；SQL的解析并形成执行计划；执行计划向Segment 的分发收集Segment的执行结果；Master不存储业务数据，只存储数据字典。
（b）Segment主机负责：业务数据的存储和存取；用户查询SQL的执行。
示例中假如有400万数据，4个segment host各自存储100万数据，cpu、内存、数据都不共享，根据master执行计划，返回数据到master节点，由master节点汇总返回client，另外greenplum是双备份机制。
说明： 其实这些都是概念性的东西，只是方便大家快速理解而已，不用太纠结，再说了现在mysql、oracle rac等也好多都集群部署了，有点混合的意思了。
