已经非常成熟，大可 不必去重新设计开发，而且把数据库底层交给其它专业化组织来开 发（对应到 Postgresql 就是社区），还可充分利用到社区的源源不 断的创新能力和资源，让产品保持持续旺盛的生命力。 这也是我们在用户选型时，通常建议用户考察一下底层的技术支撑 是不是有好的组织和社区支持的原因，如果缺乏这方面的有力支持 或独自闭门造轮，那就有理由为那个车的前途感到担忧，一个简单 判断的标准就是 领域充当大任。我们最近对基于 MYSQL 的某内存分布式数据库做 对比测试时，发现其优点是 OLTP 非常快，TPS 非常高（轻松搞定 几十万），但一到复杂多表关联性能就立马下降，即使其具有内存 计算的功能也无能为力，就其因估计还是受到 mysql 在这方面限制。 3) 扩展性方面，Postgresql 比 mysql 也要出色许多，Postgres 天生就 是 为 扩 展 而 生 的， 你 可 以 在 PG 中 数据库有较大差 距。 上述系统，除了 HAWQ 外，对 SQL 的支持都非常有限，特别是分析 型复杂 SQL，如 SQL 2003 OLAPWINDOW 函数，几乎都不支持。以 TPC-DS 测试（用于评测决策支持系统（大数据或数据仓库）的标准 SQL 测试集 ,99 个 SQL）为例，包括 SPARK、Impala、Hive，只能支 持其中的 1/3 左右。 Big Date2.indd 15 16-11-22

据流引擎 对本地磁盘进行直 接的高性能访问 gNet 互连 • 第一个支持互联网级分析技术（由Google普及）的产品 • 采用新的编程模型，在商用硬件上并行处理和执行 • 可以使客户洞察力和数据货币化程度达到前所未有的高度 MapReduce Greenplum MapReduce的优势 • 处理在任何地点存储的任何类型的数 据 • 将SQL的普遍性与MapReduce的灵 活编程模式结合起来 将响应时间缩短90% “借助运行Greenplum数据引擎的Sun数据仓库设备，Reliance可以在快速发展，用户需求不断增加 的数据环境中达到预期的高度响应能力。” - Reliance 的副总裁和主管（决策支持系统）Raj Joshi 25 响应时间 (分) 以前的数据库 客户实例： PLDT • 业务问题 CDR分析 • 竞争对手 Oracle • 数据规模 2200万用户 / 7亿次交易 前沿开发工作 • 为全球很多最大规模的数据仓库提供提供推动力 • 最先将SQL和Map-Reduce的功能整合到统一的数 据处理框架中 • 可以帮助企业采集所有数据，并在竞争中获得出色 的洞察力 41 Parallel Dataflow Engine • General purpose parallel-dataflow engine natively executes SQL &

在选择AO表的压缩方式和级别时，需要考虑以下几点因素：  CPU性能：机器需要有足够的CPU资源来压缩和解压数据。  压缩比和磁盘尺寸：既要考虑压缩比以减少数据文件的尺寸，也需要考虑CPU的能 力，因为越高级别的压缩需要消耗更多的CPU资源来压缩和解压数据。这就要求， 我们需要找到一个适中的压缩选项来兼顾压缩比和压缩解压的性能。  压缩速度：虽然说，quicklz与zlib相比，有更好的压缩解压速度，相对来说压 字段的唯一索引不能在整个分区表层面保 证数据的唯一性。 关于位图索引 除了PostgreSQL提供的索引类型之外，GP还提供了位图索引类型的支持。位图 索引对于数据仓库系统和决策分析系统可能会有帮助。这些应用通常拥有海量数据，日 常需要处理很多ad-hoc类型的查询，但少有数据修改的操作。 索引是一系列按照指定字段排序并包含指向表中记录指针的集合。普通的索引每个 创建时不会解析为查询树，因为函数中的具体执行情况无法预知，只有具体的参数和具 体的数据在执行时才能确定涉及的对象，所以，没有办法精准获取函数的依赖关系。编 者在社区遇到很多次关于函数涉及的表如何查询的问题，这个的确是无能为力的，即便 Greenplum Database 管理员指南 V6.2.1 版权所有：Esena(陈淼 +86 18616691889) 编写：陈淼 - 158 - 通过pg_proc系统表

数据仓库体系架构 业务数据与数据特点 • 现在的数据 —— OLTP Ø实时，在线系统，客户使用 Ø事务小，频率高，并发高 • 过去的数据 —— OLAP Ø非实时（T+1，或小时级），离线系统，分析决策 Ø事务大，频率相对小，并发低 • 未来的数据 —— 趋势分析 Ø非实时，离线+在线流系统，趋势分析 Ø算法分析，持续计算 5 数据仓库体系架构 OLAP场景举例 • 业务相关场景 Ø用户状态 新部署集群，与现有集群双跑运行，稳定扩展（建议方式） 42 Greenplum扩展规划 Greenplum集群规划 • 业务运营越来越重要 Ø OLAP是根据历史数据，进行准确的统计计算 Ø 考虑过去的问题，为现在的决策提供参考和依据 • 定位与整合 Ø 公司内网GP小数据量计算，GP加载csv数据，GP大数据量统计 Ø 年表与实例无关，可以形成一个整体的大的Greenplum平台 Ø 网络互通，数据互通，相互备份

现较高的分析查询 性能。GPORCA 的强大之处在于 能够以并行方式针对提交的 SQL 语句计算大量可能的查询计划。为了生成最快的计划，GPORCA 会计算数千种备选查询 执行计划，并根据成本做出决策。它还能免去不必要的剖析步骤，从而缩短优化时间。与传统查询优化器相比，GPORCA 可以计算更多备选计划，因此能够优化更多查询。3 现代数据分析和商业智能 (BI) 生成的 SQL 查询往往带有相

适合模型应用于数据子集的场景，并行执行效率非常高 • 如果节点间数据通讯，使用 适⽤用场景 2017.thegiac.com MADlib 2017.thegiac.com 强⼤大的分析能⼒力力 ● 机器器学习 ● 图形分析 ● 统计分析 MPP系统上的可扩展应⽤用 Apache上的开源项⽬目 ● 发布了了 6 磁盘数据 不是核心焦点 并发性能 不是核心焦点 大数据关联 不是核心焦点 2017.thegiac.com ⽤用户案例例 1 Greenplum + MADlib 助⼒力力邮件营销 2017.thegiac.com 问题 ● 邮件⼴广告点击预测 模型不不够精准，需 要更更好的邮件营销 策略略 ● 现有数据分析流程 繁琐，速度慢，有 很多⼿手动步骤，易易 Means聚类 S 标记会话 人工审查 新会话 建模过程 对API请求结合超时和 K-means聚集处理理 验证聚 类结果 2017.thegiac.com 主题分布热⼒力力图检测异常 2017.thegiac.com 股票分析师 固定收益分析师 客户行为热图 建模效果示例例 2017.thegiac.com 改良前 改良后 X 在R上对data

openEuler 覆盖全场景的创新平台 openEuler 已支持 X86、Arm、RISC-V 多处理器架构，未来还会扩展 PowerPC、SW64 等更多芯片架构支持，持续 完善多样化算力生态体验。 openEuler 社区面向场景化的 SIG 不断组建，推动 openEuler 应用边界从最初的服务器场景，逐步拓展到云计算、边 缘计算、嵌入式等更多场景。openEuler 平台架构 openEuler 是覆盖全场景的创新平台，在引领内核创新，夯实云化基座的基础上，面向计算架构互联总线、存储介质 发展新趋势，创新分布式、实时加速引擎和基础服务，结合边缘、嵌入式领域竞争力探索，打造全场景协同的面向数字 基础设施的开源操作系统。 完全兼容欧拉开源操作系统的 HTAP 数据平台 Greenplum

非部门员工运维（原厂，主机厂或者合作伙伴） • 事后审计难度很大 • 服务器数据被盗（托管或云部署） 用户的问题 现有解决方案 基于操作的系统的硬盘加密 • 只能防范服务器硬盘被盗 • 对运维安全无能为力 基于pgcypto的加密 • 可以满足数据安全要求 • 非原生方案 • 问题很多 基于pgcypto的数据加密方案 pgcypto Postgresql社区提供的一款简单加密插件 •

based CDC and Data Replication. What is HVR? 4 Key Benefits of Using HVR for your Business 提升业务洞察力 关键业务连续性 提高效率 降低风险 5 Geographical Distribution Real-Time Analytics Data Lake Data Warehouse