419 影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 420 SQL 翻译 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 422 分片审计算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 519 12.7.1 处理流程详解 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 519 整体架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 524 12.8.1 处理流程详解 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 524 脱敏规则 . . . . . . .

264 影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266 SQL 翻译 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268 4.4 错误码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 362 7.7.1 处理流程详解 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 362 整体架构 . . . . . . . 见强制分片路由。 行表达式 行表达式是为了解决配置的简化与一体化这两个主要问题。在繁琐的数据分片规则配置中，随着数据节 点的增多，大量的重复配置使得配置本身不易被维护。通过行表达式可以有效地简化数据节点配置工作 量。 对于常见的分片算法，使用 Java 代码实现并不有助于配置的统一管理。通过行表达式书写分片算法，可 以有效地将规则配置一同存放，更加易于浏览与存储。 行表达式的使用非常直观，只需要在配置中使用

391 影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 393 SQL 翻译 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 394 分片审计算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 493 12.7.1 处理流程详解 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 493 整体架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 498 12.8.1 处理流程详解 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 498 脱敏规则 . . . . . . .

373 影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 375 SQL 翻译 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 377 分片审计算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 472 12.7.1 处理流程详解 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 472 整体架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 477 12.8.1 处理流程详解 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 477 脱敏规则 . . . . . . .

这个核心软件组件。最终实现了对同一个集群中多 个 Postgresql 实例的高效协同和并行计算，Interconnect 承载了并行 查询计划生产和 Dispatch 分发（QD）、协调节点上 QE 执行器的并 行工作、负责数据分布、Pipeline 计算、镜像复制、健康探测等等诸 多任务。 在 Greenplum 开源以前，据说一些厂商也有开发 MPP 数据库的打算， 其中最难的部分就是在 Interconnect 模式进行单个实例的访问）。正因为如此，甚 至一个运行在单节点上的 GreenplumDB 也是一个小型的并行计算架 构，一般一个节点配置 6~8 个实例，相当于在一个节点上有 6~8 个 Postgresql 数据库同时并行工作，优势在于可以充分利用到每个节点 的所有 CPU 和 IO 能力。 Greenplum 单个节点上运行能力比其它数据库也快很多，如果运行在 多节点上，其提供性能几乎是线性的增长，这样一个集群提供的性能 16-11-22 下午3:38 Greenplum 精粹文集 15 2) 功能上的对比 MPP 数据库采用 SQL 作为主要交互式语言，SQL 语言简单易学， 具有很强数据操纵能力和过程语言的流程控制能力，SQL 语言是专 门为统计和数据分析开发的语言，各种功能和函数琳琅满目，SQL 语言不仅适合开发人员，也适用于分析业务人员，大幅简化了数据 的操作和交互过程。 而对 MapReduce 编程明显是困难的，在原生的

©2020 Esena Chen(陈淼 miaochen@mail.ustc.edu.cn) 编者工作十几年，先后供职于民企，国企，外企，截止目前，已从事 Greenplum 技术工作 10 余年，10 余年来，专注在 Greenplum 和相关技术领域，主要工作职责是 售后支持，帮助我们的 Greenplum 用户解决生产需求和技术问题，我们坚持提供最专 业的建议和解决方案，提 多年前，编者翻译了 GP4.2.2 的 AdminGuide，如今，GP 已经历经了无数个版 本更新和迭代，编者也有了更多的感悟，放眼 GP 的中文资料，为之动容，就想着再为 GP 的发展壮大多做那么一点点贡献，挤出一点时间，重新梳理和打磨这个文档，并完 全根据最新的版本特性进行重新整理，希望能对中文爱好者提供一些帮助，在编写过程 中，仍会参考官方文档，但绝不是简单的翻译，甚至有些内容会与官方文档不一致。 .................................................................................... - 68 - 资源队列如何工作 ..................................................................................................

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 379 9.3.3 SQL 优化流程 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · threshold 新增 当 KvDB 的 memtable 的个 数达到该阈值 时，流控机制 开始工作。默 认值为 5。 TiKV 配置文件 storage.flow- �→ control.l0 �→ -files- �→ threshold 新增 当 KvDB 的 L0 文 件个数达到该 阈值时，流控 机制开始工作。 默认值为 9。 28 配置文件 配置项 修改类型 描述 TiKV 配置文件 storage 数据类型，函数，操作符 5.2 5.1 5.0 4.0 数值类型 Y Y Y Y 日期和时间类型 Y Y Y Y 字符串类型 Y Y Y Y JSON 类型 实验特性 实验特性 实验特性 实验特性 控制流程函数 Y Y Y Y 字符串函数 Y Y Y Y 数值函数与操作符 Y Y Y Y 日期和时间函数 Y Y Y Y 位函数和操作符 Y Y Y Y Cast 函数和操作符 Y Y Y Y

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 368 9.3.3 SQL 优化流程 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 上运行的兼容性 • PD – 避免在添加 scatter region 调度器后出现的非预期统计行为 #3602 – 解决扩缩容过程中出现的多个调度问题 * 优化副本 snapshot 生成流程，解决扩缩容调度慢问题：#3563 #10059 #10001 * 解决由于流量变化引带来的心跳压力引起的调度慢问题 #3693 #3739 #3728 #3751 * 减少大集群由于调度产生的 数据类型，函数，操作符 5.2 5.1 5.0 4.0 数值类型 Y Y Y Y 日期和时间类型 Y Y Y Y 字符串类型 Y Y Y Y JSON 类型 实验特性 实验特性 实验特性 实验特性 控制流程函数 Y Y Y Y 字符串函数 Y Y Y Y 数值函数与操作符 Y Y Y Y 日期和时间函数 Y Y Y Y 位函数和操作符 Y Y Y Y Cast 函数和操作符 Y Y Y Y

关键字和保留字 用户变量 表达式语法 注释语法 字符集和时区 字符集支持 字符集配置 时区 数据类型 日期和时间类型 基本数据类型 函数和操作符 函数和操作符概述 表达式求值的类型转换 操作符 控制流程函数 - 2 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 字符串函数 数值函数与操作符 日期和时间函数 位函数和操作符 Cast 函数和操作符 加密和压缩函数 信息函数 JSON 函数 k.CN) 难以确认文档内容知识点是否错漏。如果您在阅读文档 获取知识的时候，发现文档内容有不恰当的地方，请向我们反馈，让我们共同携手，将知识准确、高效且有效地传递 给每一个人。 同时，如果您在日常工作、生活和学习中遇到有价值有营养的知识文档，欢迎分享到 书栈(BookStack.CN) ， 为知识的传承献上您的一份力量！ 如果当前文档生成时间太久，请到 书栈(BookStack.CN) 获取最新的文档，以跟上知识更新换代的步伐。 中文技术文档 目录 README - 7 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 枚举类型 集合类型 数据类型默认值 函数和操作符 函数和操作符概述 表达式求值的类型转换 操作符 控制流程函数 字符串函数 数值函数与操作符 日期和时间函数 位函数和操作符 Cast 函数和操作符 加密和压缩函数 信息函数 JSON 函数 GROUP BY 聚合函数 其他函数 精度数学 SQL 语句语法

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 399 9.3.3 SQL 优化流程 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 版本中，你可以获得以下关键特性： • 引入临时表，简化业务逻辑并提升性能 • 支持设置表和分区的表属性 • 支持为 TiDB Dashboard 创建最小权限用户，提高系统安全性 • 优化 TiDB 时间戳处理流程，提升系统的整体性能 • 提高 DM 同步性能，实现以更低的延迟将数据从 MySQL 同步数据到 TiDB 26 • 支持 TiDB Lightning 分布式并行导入，提升全量数据迁移效率 创建一个最小权限的 SQL 用户，并用该用户登录 TiDB Dashboard，避免使用高 权限用户，提升安全性。 用户文档 2.2.2.3 性能 • 优化 PD 时间戳处理流程 优化 TiDB 时间戳处理流程，支持通过开启 PD Follower Proxy 和调整 PD client 批量请求 TSO 时所需的 batch 等待时间的方式来降低 PD leader 时间戳处理负载，提升系统整体可扩展性。