1 并行不悖 – OLAP 在互联网公司的实践与思考 赵飞祥 2 Greenplum现状说明 三 Greenplum体系架构 二 数据仓库体系架构 一 Greenplum开发规范 五 Greenplum运维体系 四 Greenplum扩展规划 六 3 数据仓库体系架构 业务数据与数据使用归类 时间维度：过去 - 现在 - 未来 （数据的生命周期） • “现在”的数据 —— greenplum体系架构 greenplum的体系结构 14 greenplum体系架构 greenplum的体系结构 • greenplum的架构特点 Ø MPP ShareNothing 海量并行处理+完全无共享 Ø cpu计算能力 Ø 数据从Disk上的I/O吞吐性能 Ø master管理节点 Ø segment数据节点 • greenplum的核心功能 Ø 无共享MPP Ø 多态存储 Ø 方式 Ø 以核心业务的数据计算、统计为主 18 Greenplum现状说明 数据架构示意图 19 Greenplum现状说明 三大Greenplum集群关系 • 数据来源不同 • 数据处理不同 • 时效速度不同 • 体系架构相同 • 年表划分相同 • 平台整体定位 • 定位不同，多集群配合形成逻辑大集群 20 Greenplum现状说明 Greenplum多层业务规划图 21

1 新一代数据管理和数据分析 解决方案 关于Greenplum公司 • Greenplum是一家数据库软件公司，在数据处理和 BI/DW领域，提供容量 最大、速度最快、性价比最好的数据库引擎产品和服务。 • Greenplum总部位于圣马蒂奥，加利福尼亚州，美国，成立于2003年6月。 • Greenplum 中国于2008年12月正式成立. 2010/4/8 官方网站： www.greenplum 推动数据依赖型企业的发展 全球各地的一些Greenplum客户 4 亚太地区 欧洲、中东、非洲 北美 中国的客户 5 金融 交通 互联网 其它 Teradata Netezza Oracle Greenplum Neoview Vertica Paraccel Aster Data Hadoop Current Database Vendor Landscape Proven • 安全度 • 查询、报告、分析的数量 • 数据的高度多样性 • 大量定制数据 • 监管要求 商务智能/数据仓库发展趋势 一切都在增长! 数据仓库工作量：数据膨胀 面临的新难题是如何处理大规模数据 过去的10年 现在 HPC 企业 SME 万亿字节 千兆字节 兆字节 千万亿字节 万亿字节 千兆字节 行业商务智能解决方案的实例 政府 电信 金融服务 公民服务

难于满足数据计算性能指标，传统主机的 Scale-up 模式遇到了瓶颈， SMP（对称多处理）架构难于扩展，并且在 CPU 计算和 IO 吞吐上不 能满足海量数据的计算需求。 分布式存储和分布式计算理论刚刚被提出来，Google 的两篇著名论文 发表后引起业界的关注，一篇是关于 GFS 分布式文件系统，另外一篇 是关于 MapReduce 并行计算框架的理论，分布式计算模式在互联网 行业特别是收索引擎和分词检索等方面获得了巨大成功。 Big Date2.indd 1 16-11-22 下午3:38 2 由此，业界认识到对于海量数据需要一种新的计算模式来支持，这种 模式就是可以支持 Scale-out 横向扩展的分布式并行数据计算技术。 当时，开放的X86服务器技术已经能很好的支持商用，借助高速网络（当 时是千兆以太网）组建的 X86 集群在整体上提供的计算能力已大幅高 于传统 SMP 主机，并且成本很低，横向的扩展性还可带来系统良好 主机，并且成本很低，横向的扩展性还可带来系统良好 的成长性。 问 题 来 了， 在 X86 集 群 上 实 现 自 动 的 并 行 计 算， 无 论 是 后 来 的 MapReduce 计算框架还是 MPP（海量并行处理）计算框架，最终还 是需要软件来实现，Greenplum 正是在这一背景下产生的，借助于分 布式计算思想，Greenplum 实现了基于数据库的分布式数据存储和并 行计算（GoogleMapReduce 实现的是基于文件的分布式数据存储和

该作为制定购买决策的依据。本文档 所述的 Oracle 产品的任何特性或功能的开发、发行和时间规划均由 Oracle 自行决定。 4/16/2017 版权所有 2015，Oracle 和/或其附属公司。保留所有权利。 3 MySQL 复制 MySQL 半同步 复制 Windows/ Solaris/ Clusterware 群集或 Oracle VM Group Replication 高可用性解决方案 4/16/2017 9 9 . 9 9 9 % 版权所有 2015，Oracle 和/或其附属公司。保留所有权利。 5 并不仅仅是可靠地存储数据 支持高可用性的各个层 数据的冗余访问路径 数据冗余存储 冗余应用服务器 数据路由 4/16/2017 版权所有 2015，Oracle 和/或其附属公司。保留所有权利。 6 并不仅仅是可靠地存储数据 支持高可用性的各个层 数据冗余存储 冗余应用服务器 数据路由 4/16/2017 版权所有 2015，Oracle 和/或其附属公司。保留所有权利。 7 • MySQL Replication • Shared Storage • Group Replication • MySQL Cluster 从数据库 • 会话线程：处理来自应用程序的查询 － 将 数据写入主数据库，将关联事件写入二进制 日志 • 转储线程：读取二进制日志中的事件，然后

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 90 3.4.5 HTAP 数据处理 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 412 8.10 TiDB 热点问题处理· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 414 8.10.4 使用 SHARD_ROW_ID_BITS 处理热点表· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 418 8.10.5 使用 AUTO_RANDOM 处理自增主键热点表 · · · · · · · · · · · · · · · · ·

Database 本EMPP 基灿异并行计算) 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 ENRANSGenpPie.com 20230penPieAIIRight Reserved， Openpie | PiecloudDB 基于eMPP (弹性大规模并行计算) 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 行业背景 数据量的爆发式增长 数据库的未来在云上 传统数仓的痛点 云时代的数据处理要求 piecloudDB，云原生虚拟数仓 PieCloudDB 产品核心技术 PieCloudDB8 产品优势 关于OpenpPie 附录: 术语表 11 13 15 16 openpie | PiecloudDB 基于 eMPP (弹性大规模并行计算) 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 百岗 行业背景 石油是工业的血液，数据是数字经济的“石油”，数据分析则是石油精炼。 随着信息技术的发展，互联网应用的加速普及，人类进入了数字经济时代。进入二十一世纪以后，随着移动互联网技 一趋势靠拢。2020 年数据显示，云数据库已占据整体数据库市场份额的40%，2022年云数据库营收数据将占据数据 库整体市场的半数以上。 OpenpPie | PiecloudDB 基于eMPP (弹性大规模并行计算) 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 SN 中 Market Guide for DBMS, China

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 99 3.4.5 HTAP 数据处理 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 269 4.6.4 预处理语句 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 364 4.8.4 事务错误处理· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 101 3.4.5 HTAP 数据处理 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 定期删除过期数据 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 293 4.6.5 预处理语句 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 444 4.9.4 事务错误处理· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 98 3.4.5 HTAP 数据处理 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 定期删除过期数据 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 289 4.6.5 预处理语句 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 440 4.9.4 事务错误处理· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·