G P 1 G P 2 G P 2 5 交 换 库 •业务库 •分库分表 •一组五个数据库 •250组数据库+公共库 •每15到20天增加10组 •31个GP集群 •30个业务数据集群， 一个数据交换集群 •ETL处理，大部分在线 分析查询采用GP •极端复杂查询 拆分 •2019年7月上线ADB分 担极端复杂的在线分 析，有待验证 数据集市 报表 CRM 胜算 …… ……

..................................................................................... - 85 - 创建与管理表空间 ................................................................................................. ......................... - 87 - 创建表空间 ................................................................................................................ - 89 - 使用表空间存储 DB 对象 ......................... ................................... - 90 - 查看现有的表空间和文件空间 ................................................................................ - 91 - 删除表空间和文件空间 ..........................................

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 计算，我们会在后面比较这两种方法的优劣性）。 话说当年 ）， 但是 Postgresql 是单实例数据库，怎么能在多个 X86 服务器上运行多 个实例且实现并行计算呢？为了这，Interconnnect 大神器出现了。在 那一年多的时间里，大咖们很大一部分精力都在不断的设计、优化、 开发 Interconnect 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 join 技术：hash join、merge join、nestloop join 的支持方面，Mysql 只支持最后一种 nestloop join（据说未来会支持 hash join），而多个大表关联分析时 hash join 是必备的利器，缺少这些关键功能非常致命，将难于在 OLAP 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

通过Greenplum超级数据处 理引擎增强竞争优势 Greenplum数据引擎：内容和方式 价值主张 – 性价比： 性能可达到传统方案（Oracle、Teradata）的 10到100倍， 而成本只是其一小部分 – 可伸缩性：从较低的万亿字节扩展到千万亿字节 – 开放式系统：在通用系统和开放源软件的基础上创建 前提条件 – 硬件：基于开放式标准硬件 – 软件：Postgres和Greenplum 客户实例：福克斯互动媒体 （Fox Interactive Media） • 业务问题 • 改进定位广告 • 竞争对手 • Teradata, Oracle • 数据规模 • 1万亿行事实数据表，每天增加 3TB • 硬件 • 40节点的Sun数据仓库设备 • 优势 • 可以通过控制支持快速膨胀的数据集 “Greenplum将成为我们不可或缺的合作伙伴，因为我们需要不断更新数据操作方式，使用户和广告商 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 • 优势 数据装载时间减少8倍，查询速度 从2小时提高到15分钟 “我们业务所面临的一个关键挑战就是要处理很大的数据量。 Greenplum技术可以帮助我们更好地了

Confidential │ ©2021 VMware, Inc. 11 随机分布则采用随机的方式将数据存储到不同的节点。当不确定一张表的哈希分布键，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 除了支持数据在不同的 segment 节点上水平分布以外，还支持在单个节点按照不同的标准进行分 区，将单个节点上一个逻辑上的大表分割成物理上的几块，且支持多级分区。 Greenplum 目前支持的分区方法有： l 范围分区：根据某个列的时间范围或者数值范围对数据进行分区。譬如以下 SQL 将创建一个按天分区的 分区表，将 2021-01-01 到 2022-01-01 这一年的数据分成 366 个分区: 列表分区：按照某个列的数值列表，将数据分到不同的分区。譬如以下 SQL 将根据性别创建一个分区表， 共有 3 个分区: 一个分区存储男士数据，一个分区存储女士数据。对于其它值譬如 NULL，在存储在默认 分区 others 中: 分区表 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. 13 Greenplum 支持多态存储，即单张用户表，可以根据访问模式的不同而使用不同的存储方式存储 不同的分区。例如

非常复杂的查询，以及为符合 ANSI 标准的 SQL 提供强有力的分析改进。通过自动对数据进行分区和并行运行查询，它让 服务器群集能够以单一数据超级计算机的方式运行，且性能比传统数据库或其他同类平台高出数十甚至数百倍。其多种分 析扩展功能支持 ANSI SQL，并通过封装扩展提供多种内置语言和附加功能。Greenplum 能够管理各种规模的数据卷，数 据量从数 GB 到数 PB 不等。 pivotal.io/cn 白皮书 是一个功能齐全、动态的、创新型分析数据平台，其产品路线图规划健全且充满活力，无论是短期内还 是未来长期时间里，都能满足客户的需求。 支持多种云不受限于基础架构的数据平台 Pivotal Greenplum 5 是首个内核百分百基于 Greenplum Database 开源项目及其相关源代码的版本。这意味着，可以通 过 greenplum.org 网站下载和编译的版本以及通过 Pivotal Network 分发的打包版本将具有相同的内核（只有个别微小差 的架构设计使其能够以高效得多的方式处理此类复杂查询，因为它可以去除不必要的嵌套，通过提出子查询谓词 来取消子查询的关联，并将子查询转换为更高效的表连接。5 另一个有所改进的部分是公共表表达式 (CTE)，这是指仅用于一个查询的临时表，通常在分析工作负载中十分常用。例如， 在 TPC-DS 中，111 个查询中有 46 个使用了 CTE。GPORCA 为 WITH 子句引入了一种新的生成者 - 使用者模式。利用该模

白皮书 4 白皮书 | 4 关于本白皮书 近日，Greenplum 社区和欧拉开源社区深化合作，在欧拉开源操作系统（openEuler, 简称“欧拉”）编译测试了高级分 析数据平台 Greenplum，用实践证明了 Greenplum 与支持多样性计算的欧拉开源操作系统完全兼容，是 Greenplum 与中国本地 IT 厂商的深入合作的典型模板，大大丰富了中国本 deadlockdetector） 这项技术对性能提升特别是 Update 和 Delete 至关重要。锁是数据库中实现并发控制的重要技术，随之而来的死锁 处理。Greenplum 创新性的采用了分布式死锁检测，更新删除表的锁级别已降低，支持并发更新删除操作，大大提 升了处理性能。 并发控制优化 Greenplum 6 除了全局死锁检测，还引入了多项其他并发控制优化方法，这些优化对 SELECT 和 INSERT 期间不会中断正在运行的所有查询；另外采用了 Jump Consistent Hash 的一致性哈希算法, 在数据重分布期间，每个旧节点仅移动出需要移动的数据到新节点上, 得益于创新的分布式死锁检测， 对于大量小表做并行重分布性能提升非常明显。 Greenplum VACUUM 提升 将在 Greenplum 7 中实现此功能，能够做到： 1 https://arxiv.org/pdf/2103

M22 统计信息收集  对于系统表和用户表需要收集统计信息，GPDB的查询计划是cost base的，统计信息的准确性对查询 计划的优劣有很大影响；  对于字段数较多的表，可关闭gp_autostate_mode (on_no_stats=>none)，仅对必要列执行Analyze， 只在结果中返回的列无需收集统计信息；  对于频繁创建表删表的系统，可关闭gp_autostate_mode(on_no_stats=> all用truncate代替，truncate无需回收垃圾空间 垃圾空间回收  Vacuum：标记垃圾空间为可再利用 Vacuum用于将数据表垃圾空间标记到FSM（自由空间映射），一般也不回收空间，当往该表插入新数据时，数据库会重 新这些空间。 FSM驻留在内存中，FSM的大小必须足够标记数据库中的所有过期记录。如果尺寸不够大,超出自由映像空间的过期记录 占用 Reorganize相当于重建表，数据表对应的文件名（pg_class -> relfilenode)将会发生改变。 Vacuum Full的处理性能非常低，一般情况下不建议采用，可以用Reorganize代替、或者使用AO表； 系统表不支持Reorganize操作，因此，需要定期vacuum，例如设置定时作业，每周对所有系统表vacuum analyze一次 • 查询视图GP_TOOLKIT

Greenplum 架构概览 基本拓扑结构 如上图，我们可以认为 Greenplum（后简称 GP） 就是很多个 PostgreSQL 实例所组成的集群。GP 对外提供统⼀的数据接⼝，并帮助⽤户⾃动完成数据分⽚、并⾏ 查询与聚合等诸多分布式数据库功能 GP 是⼀种典型的 Master-Segment 架构，⼀个 GP 集群通常由⼀个 Master 节点、⼀个 Standby Master 节点以及多个 是存储和处理数据的唯⼀⼊⼝，Slave 仅复制 Master 的 数据。⽐如 MySQL 的主从模型、Redis 的主从模型 在 Master-Segment 模型下，⾸先 Master 节点不存储数据，其次就是数据将会以分⽚的⽅式存储在多个 Segment 节点中。这⾥可以 类⽐ Redis Cluster，只不过 Redis Cluster 是去中⼼化的。在 Master-Segment 模型中通常也会包含 Master-Slave 则会同时进⾏数据分区（⽔平扩展）和复制（冗余） 分区与分⽚ 在项⽬初期，我们使⽤⼀张表 T 存储数据。随着业务的增多，单表出现性能瓶颈，因⽽将 T ⽔平拆分成多个表进⾏存储，这个过程通常称为分区。紧接着，单⼀ 的数据库实例出现瓶颈，因此需要使⽤多个节点创建多个数据库实例，再按照某种规则将数据尽可能均匀地分布到各个节点上 ，这个过程通常称之为分⽚ GP 同时⽀持数据的分⽚和分区，具体的分⽚和分区规则将会 在后⾯的总结中详述

Scatter/Gather 流处理 在线系统扩展 任务管理 服务 加载 & 数据联邦 高速数据加载 近实时数据加载 任意系统数据访问 存储 & 数据访问 混合存储引擎（行存&列存） 多种压缩，多级分区表 索引（B树，位图，GiST） 安全性 语言支持 标准SQL支持，SQL 2003 OLAP扩展 支持 MapReduce 扩展编程语言 (Python,R, Java, Perl, C/C++） SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE order_date >= ‘Oct 20 2007’ AND order_date < ‘Oct 27 2007’ & orders 表数据均匀分布于各个节点 仅仅扫描 orders 表相关的分区 Segment 1A Segment 1B Segment 1C Segment 1D Segment 2A Segment 2B Segment 不同列可以使用不同压缩方式: gzip (1- 9), quicklz, delta, RLE Ÿ 访问多列时速度快 Ÿ 支持高效更新和删除 Ÿ AO 主要为插入而优化 表‘SALES’ 11月 列存储 行存储 7月 一年前 二年前 外部表 Ÿ 历史数据和不常访问的数 据存储在 HDFS 或者其他 外部系统中 Ÿ 无缝查询所有数据 Ÿ Text, CSV, Binary, Avro, Parquet