- greenPlum数据库是一种shared nothing的分析性MPP数据库
shared nothing(SN):是一种分布式计算架构，每一个节点都是独立的，自给的，在系统中不存在单点竞争。更明确地说，没有节点共享存储和硬盘。
MPP: 大规模并行出处理，在数据库非共享集群中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上，每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接，彼此协同计算，作为整体提供数据库服务。
2.greenplum的特征
2.1 shard-nothing
2.2 master-Segment结构
3.greenPlum数据仓库底层采用的是postgresql数据库，它是怎样运行多个数据库实例并且使之可以相互访问的？
Greenplum 中的核心组件interconnect 实现多个postgreSql实例高效协同和并行计算
4.green可以实现的功能
4.1 外部表并行数据加载
4.2 可更新数据压缩表
4.3 行、列混合存储
4.4 数据表多级分区
4.5 Bitmap索引
4.6 Hadoop外部表
4.7 Gptext 全文索引
4.8 并行查询计划优化器、orca优化器
4.9 Primary/Mirror 镜像保护机制
4.10 资源队列管理
4.11 Web / Brower监控
5.greenplum不擅长做什么？
5.1 大量的小问题高并发请求
5.2 不擅长OLTP交易系统，高频的交易型小规模数据插入、修改、删除
6.Master
6.1 Master保存着全局的系统目录，全局系统目录氏一族系统表，包含着greenPlum数据库系统本身的元数据，不包含任何用户数据。
6.2 验证客户端连接->>处理Sql命令—>>分配任务到每个Segment –>> 协调每个Segment返回的结果à>将结果返回给客户端
6.3 可以使用WAL预写日志进行主/备用主镜像
7.Segment
7.1 Segment是GreenPlum存储用户数据的单位
7.2 当进行查询操作时，Master会在每个Segment创建查询的进程，处理查询工作。
7.3 Segment运行在（Segment主机）服务器上，一个Segment主机一般可以执行2-8个Segment,依赖与Segment主机的CPU核数、内存、存储、网络接口、工作负载的情况。
7.4 如何使GreenPlum获取最佳性能？ 将数据和工作负载均匀的分布在具有同等功能的Segment中，这样会使所有的段同时开始处理任务并同时完成任务。
8. 使用greenPlum自带的检测工具Gpcheckperf检测硬件性能
用户必须使用-d选项指定要测试的文件系统。下面的命令在subnet_1_hosts文件中列出的主机上测试磁盘I/O和内存带宽.
gpcheckperf –f subnet_1_hosts –d /data1 –d /data2 –r ds-r选项选择要运行的测试：磁盘I/O（d）、内存带宽（s）、网络并行结对（N）、网络串行结对测试（n）、网络全矩阵测试（M）。每次执行只能选择一种网络模式。
9.使用GpState检测GreenPlum系统的状态
gpstate –Q ##得到一个Segment的列表
gpstate –s ##得到系统的详细状态信息psql常用命令：
#连接psql
Psql –U gpadmin –h gpserver –p 5432 postgres
psql -U 用户名 -h ip地址 -p 端口号 数据库名
\ l：列出所有数据库
\ l +：列出所有数据库并显示扩展信息
\ c “数据库”：连接到“数据库” \c ‘databaseName’
\ timing：打开或关闭客户端时序
\ dt：列出所有表格
\ dt +：列出所有表格并显示扩展信息
\ dt public。*：列出公共模式中的所有表
\ dn：列出所有模式
\ df：列出所有功能
\ x：在基于行和列的输出之间切换（非常宽的表格很方便）
\du: 显示角色列表
\q：退出psql
\d tablename:列出表格字段的所有信息11.怎样确定表是否分布不均匀
#对于普通表
Select gp_segment_id,count(1) from test01 group by 1 order by 1;
#对于appendOnly表 通过get_ao_distribution函数获取数据分布
Select * from get_ao_distribution(‘test01’) order by 1;
