indd 1 16-11-22 下午3:38 2 由此，业界认识到对于海量数据需要一种新的计算模式来支持，这种 模式就是可以支持 Scale-out 横向扩展的分布式并行数据计算技术。 当时，开放的X86服务器技术已经能很好的支持商用，借助高速网络（当 时是千兆以太网）组建的 X86 集群在整体上提供的计算能力已大幅高 于传统 SMP 主机，并且成本很低，横向的扩展性还可带来系统良好 的成长性。 公司，创始人家门口有 一棵青梅 ——greenplum，因此而得名）召集了十几位业界大咖（据 说来自 google、yahoo、ibm 和 TD），说干就干，花了一年多的时间 完成最初的版本设计和开发，用软件实现了在开放 X86 平台上的分布 式并行计算，不依赖于任何专有硬件，达到的性能却远远超过传统高 昂的专有系统。 Big Date2.indd 2 16-11-22 下午3:38 Greenplum 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 判断的标准就是看看底下那个轮子有多少人使用，有多少人为它贡 献力量。 2) 为什么是 Postgresql 而不是其它的？ 我想大家可能主要想问为什么是 Postgresql 而不是

器、云计算、边缘计算、嵌入式等应用场景，支持多样性计算，致力于提供安全、稳定、易用的操作系统。通过为应用 提供确定性保障能力，支持 OT 领域应用及 OT 与 ICT 的融合。 欧拉开源社区通过开放的社区形式与全球的开发者共同构建一个开放、多元和架构包容的软件生态体系，孵化支持多种 处理器架构、覆盖数字设施全场景，推动企业数字基础设施软硬件、应用生态繁荣发展。 openEuler 作为一个操作系统发行版平台，每两年推出一个 特性，运行符合 ANSI 标准 的 SQL，可以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容量，数据量从数 GB 到数 PB 不等。 Greenplum 环境适用性强与其开放性、真正开源、社区活跃有密不可分的关系，一方面 自从开源以来，可以通过 cn.greenplum.org 网站下载和编译的版本与商业版将具有相同的内核（只有 个别微小差别），这是近年来致力于扩展和融入以 Greenplum 为中心的生态系统和社区的结果，用户可基于开放的 完全兼容欧拉开源操作系统的 HTAP 数据平台 Greenplum 白皮书

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 – 体系架构：海量并行处理体系，针对商务智能/数据仓库 进行了优化，解决了所有数据流瓶颈问题 Greenplum数据引擎

。 Greenplum 基于 MPP（大规模并行处理）架构构建，具有良好的弹性和线性扩展能力，并内置 并行存储、并行通讯、并行计算和优化技术。同时，Greenplum 还兼容 SQL 标准，具备强大、 高效、安全的 PB 级结构化、半结构化和非结构化数据存储、处理和实时分析能力，可部署于企 业裸机、容器、私有云和公有云中。值得一提的是，作为 OLAP 型的大数据平台, Greenplum 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 等行业标准。经过半个多世纪的发展， SQL 成为了数据平台的万向头，向上可以连接各种 BI 工具、可视化工具和数据分析工具， 向下可以连接各种 ETL 工具、各种数据源和各种格式的数据等。 接口进行数据分析，大大降低了数据分 析的门槛；MADlib 内建于数据库内，使用 MPP 的优势，提高了分析的效率；MADlib 可 以在全量数据而不是抽样数据上进行分析，提高了精度。 ● 开放源代码且持续大力投入的平台： 2017 年 Pivotal 在 github 的开源贡献列表中全球排 名第四左右。 采用开源方案，不担心后门问题，不担心被锁定。开源还可以构建更好的 生态。 ●

Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 71/206 ssh -C -f -N -g -L 5432:10.10.10.1:5432 root@10.10.0.9 备注：请注意开放外⽹防⽕墙端⼝ 5432（也可以把 udw 端⼝映射到 uhost上其他端⼝上），⽹络防⽕墙配置请参考： https://docs.ucloud.cn/unet/firewall/introduction 区。 数据仓库保留⼀个时间窗⼝的数据：例如您数据仓库需要保留⼀年的数据、如果按⽉做分区、可以通过分区很⽅便的删除最早的⽉份分区、把数据加载到最新的⽉份分区。 把数据分为⼏个均等的部分：通过⼀个分区标准把⼀个⼤表的数据划分为均等的分区，这样可以等倍的提⾼查询性能。 使⽤分区的时候请避免建⽴过多的分区，创建过多的分区可能会影响管理和维护作业，例如： 清理⼯作，节点恢复，集群扩展，查看磁盘使⽤情况等。 显⽰当前查询缓冲区的内容 \r 重置 (清理) 查询缓冲区 \s [⽂件名] 打印历史或者将其保存到⽂件 \w [⽂件名] 将查询缓冲区写出到⽂件 4. 输⼊∕输出选项 \echo [字串] 向标准输出写出⽂本 /i ⽂件名 执⾏来⾃⽂件的命令 \o [⽂件名] 向⽂件或者 |管道 发送所有查询结果 5. 信息选项 \d [名字] 描述表, 索引, 序列, 或者视图 \d{t|i|s|v|S}

带来了多项产品改进和新增功能，在管理数据和对数据库中存储的信息应用数据 科学、分析、报告和数据洞察方法方面，这些功能对大多数客户都很有帮助。Greenplum 解决方案的架构设计目的是管理 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 可消除平台 / 供应商制约。用户可通过不同供应商获得针对 Greenplum 的服务和支持。 • Greenplum Database 在开发时采用的是以社区 / 客户为焦点的开发模式。客户可通过多种开放可用的方法对总 体产品方向产生影响，而这又会加快产品创新。 客户能够在群集中的一组初始服务器上部署 Pivotal Greenplum，并能在数据存储和用户需求增加时扩充配置中的服务器数 量，且无 5：新一代数据平台 其他功能特性 Pivotal Greenplum 5 支持多种新的内置数据类型，并针对现有数据类型进行了改进。新增的类型包括符合 RFC 4122 和 ISO/IEC 9834-8:2005 标准的通用惟一标识符 (UUID)。JSON 类型可用于存储和处理不限长度的可变 JSON 数据，新 增了用于查询和解析 JSON 记录的内置函数。与 JSON 类似，HSTORE 可用于在数据库中存储和查询半结构化数据。

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

开源 MPP 数据库的不二之选: Pivotal Greenplum 5.0 姚延栋 yyao@pivotal.io 开放源代码 SQL 企业级数据库 生态系统 MPP 高速数据加载 多态存储 表‘SALES’ 列存储 行存储 1月 一年前 二年前 外部表 12月 11月 4月

编写：陈淼 - 15 - 网络层是 GP 系统的重要组件，在用户执行查询时，每个 Instance 都需要执行相 应的处理，网络层涉及到 Instance 之间的通信和数据传输，网络层可以使用标准的 以太网协议。不要认为网络只是连通作用，请按照 GP 的安装部署要求，必须使用万兆 网络作为内部互联网络，否则，一定会遭受很多网络方面的困扰。 在缺省情况下，网络层使用 UDPIFC 协议。这是经过改善的 Mirror，如果初始化时没有配置 Mirror，后 期也可以再次添加 Mirror，当然，如果要删除已有的 Mirror 也是可以的，不过需要 手动操作，因为 GP 并未提供删除 Mirror 的标准命令，删除 Mirror 的操作，对于 6 版本来说，和 4 版本与 5 版本是不同的，因为 6 版本中，系统表中记录 Mirror 关系 的系统表设计已经发生了重大变化。 Mirror 使得数据库查询在 无需考虑复制表。对分布策略要理解透彻，不能过度迷信某一种分布策略，时常在社区 听到有人说，复制表的性能更好，这是一种片面的理解，只能说，在某些特定的情况下， 选择复制分布，会表现出更好的性能。在考虑使用复制表时，请谨记一个衡量标准，复 制表的作用仅仅是提前把广播(Broadcast)做好了，仅仅如此，而已。 Greenplum

GPDB数据透明加密方案设计 4. GPDB数据透明加解密流程 5. 总结 我们所面临的问题 什么是Greenplum数据库 一款开源的HTAP数据库: • MPP架构 • 完整的事务+ACID+标准SQL支持 • 支持上千个节点的部署 • 支持PB级文件 • 丰富的ETL和外部组件 • 支持Python/R/Java直接访问处理数据库数据 • https://github.com/greenplum-db/gpdb 完整的事务+ACID+标准SQL支持 • 支持上千个节点的部署 • 支持PB级文件 • 丰富的ETL和外部组件 • 支持Python/R/Java直接访问处理数据库数据 • https://github.com/greenplum-db/gpdb Recall pgcypto的问题 一款开源的HTAP数据库: • MPP架构 • 完整的事务+ACID+标准SQL支持 • 支持上千个节点的部署 完整的事务+ACID+标准SQL支持 • 支持上千个节点的部署 • 支持PB级文件 • 丰富的ETL和外部组件 • 支持Python/R/Java直接访问处理数据库数据 • https://github.com/greenplum-db/gpdb Recall again GPDB透明加密 一款开源的HTAP数据库: • MPP架构 • 完整的事务+ACID+标准SQL支持 • 支持上千个节点的部署