空间⼩，同时能够保证存储所有可能的数值并且最合理地表达数据。 使⽤字符型数据类型保存字符串，⽇期或者⽇期时间戳类型保存⽇期类型，数值类型来保存数值。 使⽤ VARCHAR 或者 TEXT 来保存⽂本类数据。不推荐使⽤ CHAR 类型保存⽂本类型。VARCHAR 或 TEXT 类型对于数据末尾的空⽩字符将原样保存和处理，但是 CHAR 类型不能满⾜ 这个需求。请参考 CREATE TABLE 命令了解更多相关信息。 NULL, price numeric 开发指南 Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 83/206 ); 唯⼀约束：唯⼀约束确保存储在⼀张表中的⼀列或多列数据数据⼀定唯⼀。要使⽤唯⼀约束，表必须使⽤ Hash 分布策略，并且约束列必须和表的分布键对应的列⼀致（或者是超集） CREATE TABLE products( product_no ⾏存储的应⽤场景： 表数据在载⼊后经常 update; 表数据经常 insert； 查询中选择⼤部分的列； 列存储的应⽤场景： 列存储⼀般适⽤于宽表（即字段⾮常多的表）。在使⽤列存储时，同⼀个字段的数据连续保存在⼀个物理⽂件中，所以列存储的压缩率⽐普通压缩表的压缩率要⾼很多，另外在多数字段中筛 选其中⼏个字段中，需要扫描的数据量很⼩，扫描速度⽐较快。因此，列存储尤其适合在宽表中对部分字段进⾏筛选的场景。

与触发器机制。所以，Pivotal 与 Protegrity 合作，一起简化了 Greenplum 中静态数据的加密操作。 Protegrity 可提供一组在专门的转型流程中加密数据的功能。启用功能 之后，物理数据将会采用新的格式保存在磁盘上以满足静态数据的加 密要求。解密数据、确定用户是否可以访问全部或者部分的数据也是 采用一个相似的流程。 此功能通过在加密之前捕获用户信息并将凭证传递至安装在所有 Greenplum 节点上的本地 Greenplum 集群、Protegrity PEP 代理 和 Protegrity ESA。 安全管理员将与 Protegrity ESA 交互。他们将宣布数据策略，确定将 使用什么样的加密算法来保存数据。此外，他们将定义谁可以访问并 解密数据的用户策略并明确一些规则，确定用户是否可以看到所有数 据，或仅能看到经过隐蔽处理的部分数据。然后，这些策略将被下推 到所有在 Pivotal Greenplum 一旦完成此设置我们就已准备好在数据库内执行我们需要完成的任务。 首先，我们需要一个表格以保存数据： CREATETABLE sample_ssn_parts ( id INT PRIMARYKEY, ssn VARCHAR, rating INT, rating_date DATE ) DISTRIBUTED BY (id) 它不能保存磁盘上的原始数据，需要通过 Protegrity 提供的功能访问

语法只是将当前状态下 Schema 内现有 的对象进行授权，之后创建的对象不包含在本次授权中，从原理上来说，GRANT ALL IN SCHEMA 语法是一种内置的循环授权的方式，并不是在 Schema 上保存权限信息。 模拟 Row 级别的权限控制 GP 到目前的 6 版本为止，还不支持 Row 级别的权限控制。Row 级别的权限控制可 以通过 View 的方式来模拟。可以通过添加一个 ldapserver=usldap1 ldapport=1389 ldapprefix="cn=" ldapsuffix=",ou=People,dc=company,dc=com" 3. 保存并关闭文件。 4. 重新加载 pg_hba.conf 文件从而使得刚刚的修改生效。例如： $ gpstop –u 注意：pg_hba.conf 文件中的记录是顺序匹配的，当某个登录被前面的记录匹配了， Name，在不指定数据库名称参数时， 当前用户的 User Name会被当作 DB Name来使用。GP的 User Name 与 OS User Name 未必相同。 如果缺省参数值是错误的，可以选择将正确的值保存在环境变量 PGDATABASE、 PGHOST、PGPORT、PGUSER 中。设置 PGPASSWORD 环境变量，或者在~/.pgpass 文件中设置合适的值可以避免反复输入密码的麻烦。.pgpass

问题。 通过将海量数据分散到多个节点上，一方面大大降低了单个节点处理的数据量，另一方面也为处理 并行化奠定了基础，两者结合起来可以极大的提高系统的性能。譬如在 100 个节点的集群上，每 个节点仅保存总数据量的 1/100，100 个节点同时并行处理，性能会是单个配置更强节点的几十倍。 Greenplum 不仅仅实现了基本的分布式数据存储，还提供了更高级更灵活的特性，譬如多种分布 策略、多级分区以及多态存储。 布键，或者是不存 在合理的避免数据倾斜的分布键时，即可采用随机分布的方式。 随机分布与复制分布 复制分布则表示整张表在每个节点上都有一份完整的拷贝，假设我们有 100 个节点，复制表则会将 数据保存 100 份。复制表可避免生成分布式查询计划，而是生成本地计划，从而避免数据在集群的 不同节点间移动。 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. 12 除了支持数据在不同的

选项，使用这个选项可以看到更多的输出信息，根据这些额外的输出信息 可以发现并解决大部分问题。 2.2.2 查看日志 常用的日志文件有两类，一种是 gpinitsystem 的日志，一种是数据库的日志。它们分别保存在不 同的目录下： ● gpinitsystem 的日志文件。默认路径为 ~/gpAdmin/gpinitsystem_*** ● 数据库的日志文件：进入 master （segment rows=2 width=12) Optimizer status: legacy query optimizer 使用 explain.pl 可以生成如下的查询计划图：(把上面的explain结果保存到一个名为 a.plainplan 的文件中） $ explain.pl -opt jpg < /tmp/a.plainplan > /tmp/a.jpg 从上图可以很明显看出该计划包含两个

major keys • Major keys: 加解密对应的 object keys • Object keys: 加解密对应的数据文件 秘钥管理 • 支持外部的KMS服务 • Master key保存于KMS中 • Master key不会出KMS • 加密的major key会被送进KMS中，由master key来解密，KMS只返回解密后的Major key. • 所有的object keys和major

Confidential–Inter nal Use Only 系统表 本地存储 主节点Segment 系统表 分布式事务 Interconnect 执行器 解析器 存储和管理数据库、 表、字段的元数据 每个节点保存一个 拷贝 主节点 Segment 实例 本地事务 执行器 系统表 本地存储 Segment 主机 Segment 实例 Local TM 执行器Executor 系统表 本地存储Storage

实施来收集表统计数据，从而针对堆积优化表和附加优化表提 高其性能。系统会在单个查询中收集行示例，并在内存中执行每列统计数据的计算。而在过去，则会针对每列运行单独的 查询。在分析操作执行过程中，不会再创建用于保存示例的表。这些改进可以针对涉及大型表的查询生成更好的总体统计 数据，并大幅提高对数据库中较小的表运行 ANALYZE 的效率。 5. https://content.pivotal.io/blog