................................................................................ - 46 - 资源组基于角色或基于外部组件 ............................................................................ - 47 - 资源组的属性 .... ..................... - 221 - 使用函数和运算符 .......................................................................................................... - 223 - 在 GP 中使用函数 ................................. ....................... - 223 - 自定义函数 .............................................................................................................. - 225 - 内置函数和运算符 ................................

copy加载数据 外部表并⾏加载数据 从hdfs加载数据 从mysql中导⼊数据 从oracle中导⼊数据 从ufile加载数据 开发指南 开发指南 1、连接数据库 2、数据库管理 3、模式管理 4、表格设计 5、加载数据 6、分区表 7、序列 8、索引 9、 ANALYZE/VACUUM 10、常⽤SQL⼤全 12、常⽤SQL命令 13、⽤⼾⾃定义函数 ⽬录 Greenplum数据仓库 191 192 udw优化指南 表膨胀 表膨胀 表膨胀的原因 如何避免表膨胀 UDW中 中Json类型 类型 Json相关操作 Json操作举例 Json相关函数 Json创建函数 Json处理函数 接⼊第三⽅ 接⼊第三⽅ BI ⼯具 ⼯具 ⼀、 UDW 接⼊ Zeppelin ⼆、 UDW 接⼊ SuperSet UDW 使⽤案例 使⽤案例 案例⼀ 利⽤ logstash+Kafka+UDW pg_dump 导出数据 使⽤ psql 重建数据 利⽤ 利⽤ hdfs 外部表迁移数据 外部表迁移数据 1. 在原 greenplum 集群中创建 hdfs pxf 可写外部表 2. 将原 greenplum 集群表数据写⼊ hdfs 3. 在⽬的 greenplum 集群中创建 hdfs pxf 可读表 4. 从 hdfs 外部表中读取数据并写⼊⽬的 greenplum 集群 FAQs 创建好数据仓库之后怎么连接到UDW？

4 16-11-22 下午3:38 Greenplum 精粹文集 5 1) PG 有非常强大 SQL 支持能力和非常丰富的统计函数和统计语法 支持，除对 ANSI SQL 完全支持外，还支持比如分析函数（SQL2003 OLAP window 函数），还可以用多种语言来写存储过程，对于 Madlib、R 的支持也很好。这一点上 MYSQL 就差的很远，很多分 析功能都不支持，而 Greenplum 下的代码与 Greenplum 的 include 头文件编译后，将动态 so 库文件部署到所有节点就可进行测 试使用了。有些模块还是非常好用的，例如：oraface，基本上集成了 Oracle 常用的函数到 Greenplum 中，曾经在一次 PoC 测试中，用户 提供的 22 条 Oracle SQL 语句，不做任何改动就能运行在 Greenplum 上。 最 后， 需 要 分布式事务两阶段提交”， Greenplum 还研发了非常多的高级数据分析管理功能和企业级管理模 块，如下这些功能都是 Postgresql 没有提供的： ·外部表并行数据加载 ·可更新数据压缩表 ·行、列混合存储 ·数据表多级分区 ·Bitmap 索引 ·Hadoop 外部表 ·Gptext 全文检索 ·并行查询计划优化器和 Orca 优化器 ·Primary/Mirror 镜像保护机制 ·资源队列管理

©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。例如根据数据的新、旧程度决定将数据存储至本地硬盘还是以外部表的方式存储在 HDFS 或者是 S3 中。Greenplum 提供以下存储方式: l 堆表 (Heap Table)：默认存储方式，同时也是 PostgreSQL 的默认存储方式。支持高效的更新 Oriented 表：即 AOCO 表，在 Append-Optimized 的基础之 上按列进行存储，可对其使用不同的压缩算法进行压缩，对聚合查询有着天然的优势。 l 外部表：外部表的数据存储在外部，Greenplum 仅管理其元数据，支持多种外部数据源，例如 S3、HDFS、文件、Gemfire，以及多种数据格式譬如 Text、CSV、Avro、Parquet 等。 多态存储 Confidential Greenplum、PostgreSQL、MySQL 以及 Oracle 等主流数据库均采用拉模型。 拉模型的每个算子都实现了从下层节点获取一条元组的 GetNext 函数，每次调用该函数都会从下 层节点返回一条元组或者 EOF 的 NULL 指针。上层节点不断地调用 GetNext 函数从下层节点获 取数据，直至数据全部获取完毕。 火山模型 postgres=# explain select * from t order

程序包是 PostgreSQL 的空间数据库扩展，可让地理信息 系统 (GIS) 对象存储在数据库中。Pivotal Greenplum PostGIS 扩展包括支持使用基于 GiST 的 R 树空间索引和函数分析和处 理 GIS 对象。 图 3：Pivotal Greenplum 5：集成的分析。 地理空间 图分析库 聚类分析 传统BI分析 分类分析 回归分析 全文检索 pivotal.io/cn 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 查询往往带有相关子查询，内部子查询需要外部查询的相关知识。GPORCA 可 以生成不相关的计划，这种计划只需查询一次。随后，系统将中间结果与主表结合，生成符合用户条件的结果集。借助上 述及其他优化方法，经过 GPORCA 优化的 SQL 查询可实现 Greenplum 5 对 SQL 查询处理进行了多项改进。广受欢迎的 SQL 结构——相关子查询（即嵌套在另一查询内的查 询）可使用来自外部查询的值。鉴于业界各大 BI/ 报告工具对子查询的广泛使用，这可以说是 GPORCA 中最重要的一项改 进了。在一些大型数据集中，对于外部查询所处理的每一行，系统都要对子查询进行一次计算，因此执行过程可能极为漫长。 GPORCA 的架构设计使其能够以高效得多的方式处理

are well-showcased 12 Pivotal Confidential–Internal Use Only 卓越的OLAP特性 列式存储 分区、压缩 高级特性 递归查询、窗口函数 集成分析 多格式、多语言 Madlib: 机器学习 数据库内并行模型训练和预测、分类 ORCA 复杂查询优化器 成熟稳定 完备生态、支撑核心生产系统 13 Pivotal Confidential–Internal total_quantity FROM included_parts GROUP BY sub_part 16 Pivotal Confidential–Internal Use Only 窗口函数 表‘SALES’ 表‘SALES’ ■ 计算移动平均值或各种时间 间隔的总和 ■ 分组内重置聚合和排序 SELECT last_name, salary, department data table ENDWHILE 模型存储过程 … 广播 Segment 2 Segment n … Transition 函数 操作一小批数据并更新 模型状态 1 Merge 函数 2 Final函数 3 Segment 1 19 Madlib: PageRank性能 Greenplum集群: ● 1 master ● 4*6 segment

集群规模越大，总体性 能越好。 单个SQL最少也有数十 秒。 SQL的支持程度 支持完善，几乎所有 PostgreSQL支持的SQL， gp都支持。 支持有限的SQL，查询 支持子查询，但不支持 窗口函数。大部分dml都 不支持，只支持append。 稳定性 有较多的bug。 比较稳定。 Greenplum架构图 Segment Host Segment Host Segment Client Host Greenplum架构: Master介绍 Master服务器是外面用户访问greenplum的入口。用户 都是连接master服务器的，对于外部用户来说，他并不 与segment host服务器发生任何关系，外部用户的网络 只需要与master服务器连通就可以了，不需要访问 segment host服务器。 所有的用户连接都是直接连接到master服务器上的。 G host上建多个Segment数 据库，数量等于实际的CPU的core数。 Greenplum架构: 内部网络 Segment host与master是通过greenplum的内部网络互 联起来的，外部用户不需要访问这个内部网络的。 Segment 与Segment之间是有网络连接的，所以 Segment之间可以直接交互数据的。 Greenplum默认使用UDP协议，不过我们发现UDP有

执 行、专业优化器、线性扩展能力、多态存储、资源管理、高可用、高速数据加载等。 ● 具备强大灵活性和可扩展性的平台： 支持扩展（Extension）、自定义类型和函数、PXF 和外部表技术。可以使用多种语言实现用户自定义函数和聚集，包括 PL/Python、PL/R、 PL/Java、PL/Perl、PL/PGSQL 和 C 等。 ● 支持标准的平台：支持 SQL、JDBC 和 ODBC

各种数据格式：结构化、半结构化（JSON/XML/Hstore)、非结构化 • 强大内核: MPP、优化器、多态存储、灵活分区、高速加载、PG内核 • 强大的灵活性、可扩展：PL/X、Extension、PXF、外部表机制 • 完善的标准支持：SQL、JDBC、ODBC • 集成数据平台：BI/DW、文本、GIS、图、图像、机器学习 • 开放源代码，持续大力投入 • 敏捷方法学：快速迭代、持续发布、质量内建 • 企业级稳定性，成熟生态系统 2017.thegiac.com Greenplum: 机器学习工具集 2017.thegiac.com • PL/X：各种语言实现自定义函数（存储过程） • MADLib: 数据挖掘、统计分析、图（Graph）等算法 • GPText：文本检索和分析 • GeoSpatial：地理信息数据分析 • Image: 图像数据分析 (Greenplum, PostgreSQL, HAWQ) 底层抽象层 (数组操作、类型转换、数值计算库等) 数据库内建函 数 ⽤用户接⼝口 ⾼高层抽象层 (迭代控制器器) 内循环函数 (实现机器器学习逻辑) Python SQL C++ MADlib 架构 2017.thegiac.com • 是一种由搜索引擎根据网页之间相互的超链接计算的技术，而作为网页排名的要素之一，以Google

Greenplum 数据库与 Docker 容器交互，以在容器中执行用户定义函数 （UDF），这样方便数据科学家可以在不需要 DBA 帮助的情况自由使用数据分析，同时大大提高了安全性，Docker 容器确保用户代码无法访问源主机的文件系统。此外，容器启动时网络访问受限，无法连接回 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 IS 程序包是 PostgreSQL 的空间数据库扩展，可让地 理信息系统 (GIS) 对象存储在数据库中。Greenplum PostGIS 扩展包括支持使用基于 GiST 的 R 树空间索引和函数分 析和处理 GIS 对象。 完全兼容欧拉开源操作系统的 HTAP 数据平台 Greenplum