.............................................................................. - 86 - 转移临时文件或事务文件的位置 ............................................................................ - 87 - 创建表空间 ....... authentication-method 这些属性的含义如下： 字段 描述 local 匹配 UNIX 嵌套连接。如果没有这种记录，UNIX 嵌套连接是不被允许的。 host 匹配 TCP/IP 方式的连接。除非该 Server 属于一个合适的 IP 段，否则 其访问是不被允许的。 hostssl 匹配 TCP/IP 方式的 SSL 加密连接。这个配置需要配合 SSL 参数的设置， 并且在 hostnossl 匹配 TCP/IP 方式的非 SSL 加密连接。 database 设置该记录匹配的 DB Name。all 可以匹配全部 DB。多个 DB Name 可以 使用逗号(,)分割。或者使用@符号跟随文件名的方式指定，该文件包含需 要匹配的 DB Name。 role 匹配哪个 ROLE。all 可以匹配全部的 ROLE。如果想把一个 GROUP 的所 有成员匹配上，可以在

节点数量成为瓶颈，可以增加外部表加载的并发度或者增加 Primary Instance 数量。 如果不是主流硬件环境，对于瓶颈的分析，请参照上述标准评估。通常， 40 个左右的 Primary Instance 处理性能匹配一个 gpfdist 服务的处理 性能，上了万兆网卡，网络就永远不会成为加载时的瓶颈，磁盘一般 也不会成为加载时的瓶颈。有兴趣的可以去看看 COPY 的源码，那里 也许有可以优化的地方。 Big Date2 10GB，集群有 100 个 Primary Instance，该操作等于在集群中传播 1TB(10GB×100) 的数据！所以，对于那些尺寸较大的表或者中间结 果出现这样的操作，都是需要坚决杜绝的。 循环匹配 (Nested Loop) 该操作的代价是，从每个 Primary Instance 上来看，两个集合呈现笛 卡尔积方式的关联。这种情况一般还会伴随着广播一起出现，如果是 2 张 100 万数量级的表采用循环的方式关联，计算量为 是基于 统计信息生成的，而统计信息不可能涵盖所有细节。通常，以下几中 情况会导致评估失真： 1) 过多的 WHERE 条件但并没有过滤很多数据。 2) 过多的 JOIN 条件但并没有真正降低匹配数据量。 3) 用重复率极底的字段做汇总。 因此，你需要很了解你的数据，这样才能达到优化的最高境界。 Big Date2.indd 44 16-11-22 下午3:38 Greenplum

Software, Inc.保留所有权利。 PIVOTAL GREENPLUM 5：新一代数据平台 作为能够独立于专用硬件加速提供高性能的纯软件数据平台，Greenplum 可根据客户需求在任何位置运行。借助这种“不 受限于基础架构”的方法，可以在本地或多云环境（私有云或公有云）中部署同一类型的分析数据库。 无论在商业化的 Pivotal Greenplum 或是开源的 Greenplum Database PIVOTAL GREENPLUM 5：新一代数据平台 集成分析：改进后的全新分析接口 一直以来，客户都能在 Pivotal Greenplum 中做高级分析，无论是提供将应用逻辑向下推送至数据所在位置的方法，执行 分析功能，还是以大规模并行方式构建数据模型，都可以实现。Greenplum 5 支持适用于数据挖掘和数据科学工作的最全面、 最先进的分析程序包和扩展。 Greenplum 5 还针对最受欢迎的 Greenplum 中添加的全新 PostgreSQL 9.1 函数和 SQL 命令增强了对 XML 的支持。这些新数据类型及相关函数有助于打造 一个没有孤岛的环境，结构化、半结构化和非结构化数据均可在一个位置进行存储和分析。其他功能还有 dblink，这是一 个用于与其他数据库（无论在同一数据库主机还是远程主机上）建立连接的新模块。Pivotal Greenplum 支持数据库用户 使用 dblink

单、⾼效，为互联⽹、物联⽹、⾦融、电信等⾏业提供丰富的业务分析能⼒。⽀持MADlib扩展，客⼾可以在udw上使⽤MADlib的扩展功能，从⽽让机器学习变得简单，⽀持PostGIS，可以⽅便 的⽀持空间、地理位置应⽤。最新⽀持greeplum6.2.1版本。 云数据仓库产品架构 云数据仓库产品架构 云数据库仓库 UDW 服务的架构图如下所⽰： UDW 采⽤⽆共享的 MPP 架构，适⽤于海量数据的存储和计算。UDW 索引，加载后重新建⽴索引的⽅法。这样的操作通常⽐带着索引加载要快。 9. 考虑聚簇索引：聚簇索引是指数据在物理上，按照索引顺序存储。如果您访问的数据在磁盘是随机存储，那么数据库就需要在磁盘上不断变更位置读取您需要的数据。如果数据更加紧 密的存储起来，读取数据的操作效率就会更⾼。例如：在⽇期列上创建聚簇索引，数据也是按照⽇期列顺序存储。⼀个查询如果读取⼀个⽇期范围的数据，那么就可以利⽤磁盘顺序扫描 174/206 接⼊第三⽅ BI ⼯具 Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 175/206 其中，每个Slice对应的模块，可以⾃由拖拽位置和⼤⼩，并保存整个Dashboard的布局。 关于superset的更多信息请参考： http://airbnb.io/superset/ https://github.com/airbnb/superset

挑选基准值：从数列中挑选出一个基准元素，称为pivot ● 分割：重新排序数组，所有比基准元素小的元素排放到基准元素之前；所有比基 准元素大的元素排放到基准元素之后。分割完成后，我们完成了对基准元素的 排序，即基准元素在数组中的位置不再改变 ● 递归排序子序列：递归地将小于基准元素的子序列和大于基准元素的子序列分 别进行排序 快速排序 8 ● 快速排序算法每次选取一个基准元素，将比基准元素小的排到基准元素左边， 比基准 Tuplesortstate。Tuplesortstate用于描述排序所需的信息 ● 第二阶段插入元组，每次调用函数puttuple_common，会根据当前TupleSort的 状态，选择将元组插入到不同的位置。 ● 第三阶段负责实际的排序逻辑，通过调用函数tuplesort_performsort，实现对已 经存储好的输入元组进行排序。根据当前TupleSort的不同状态，输入元组可能 存储在内存或者

白皮书 9 白皮书 | 9 源代码在各种平台进行编译使用。作为能够独立于专用硬件加速提供高性能的纯软件数据平台，Greenplum 可根据 客户需求在任何位置运行。借助这种“不受限于基础架构”的方法，可以在本地不同的操作系统、不同的芯片环境或多 云环境（私有云或公有云）中部署同一类型的分析数据库。这种不受限于基础架构的方法的大部分优势都具有同样强 大 Greenplum 数据库或 打开任何其他外部连接。 集成分析：改进后的全新分析接口 一直以来，客户都能在 Greenplum 中做高级分析，无论是提供将应用逻辑向下推送至数据所在位置的方法，执行分 析功能，还是以大规模并行方式构建数据模型，都可以实现。Greenplum 支持适用于数据挖掘和数据科学工作的最 全面、最先进的分析程序包和扩展。Greenplum 还针对最受欢迎的

TCP/IP连接 hostnossl不能使用SSL TCP/IP连接 数据库（database） 声明允许访问的数据库，多个数据库，库名 间以逗号分隔。 all表明该记录匹配所有数据库 用户名（user） USER指定哪个数据库用户（PostgreSQL正规 的叫法是角色，role）。 多个用户以逗号分隔。 允许的客户端（ADDRESS） 格式为ip-address/mask

降低总硬件成本 • 降低能量成本 • 可以预估的服务等级 • 确保关键任务的可靠性 • 最出色的性能 • 高度灵活性 • 逐步扩展计算能力 • 动态措施 • 数据访问： • 在一个系统中协调所有企业数据的位置 • 可以通过任何语言（SQL、M/R等）进行分析 14 强大并且不断扩展的合作伙伴网络 硬件供应商 商务智能工具 15 服务供应商 业内支持和认可 行业奖励 “ Greenplum能够让企业在两

查看实例宕机历史和恢复历史信息  select * from gp_configuration_history order by 1 ;  查看Tablespace对应的文件系统位置 select * from pg_filespace_entry ; Admin常用命令  gpstate：显示Greenplum数据库运行状态，详细配置等信息  常用可选参数