..................... - 66 - 使用资源队列 .................................................................................................................... - 68 - 资源队列如何工作 ............................. .................................... - 68 - 使用资源队列做资源管理的步骤 ............................................................................ - 71 - 配置资源队列管理资源 ............................................ .................. - 71 - 创建资源队列 ............................................................................................................ - 74 - 分配 ROLE(User)到资源队列 ..............................

·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 ·WEB/Brower 监控 Big Date2.indd 7 16-11-22 下午3:38 8 3. Greenplum 的艺术 -- Parallel Everything 的数据！所以，对于那些尺寸较大的表或者中间结 果出现这样的操作，都是需要坚决杜绝的。 循环匹配 (Nested Loop) 该操作的代价是，从每个 Primary Instance 上来看，两个集合呈现笛 卡尔积方式的关联。这种情况一般还会伴随着广播一起出现，如果是 2 张 100 万数量级的表采用循环的方式关联，计算量为 100 万 ×100 万 =1 万亿。这种操作，除非你确认计算量是可控的，否则，花多大

优化查询以减少内存的消耗  在资源队列中降低查询的并发数  降低GP集群中单节点的Segment Instance数量  增加机器的内存  检查gp_vmem_protect_limit 参数, 确保其不要超过安全的最大值  在会话层面降低statement_mem 参数的设定值  在数据库层面降低statement_mem参数的设定值  在资源队列中限制内存使用量 OOM-解决办法 5，建议采用1，避免过多占用OS的内存.  调整资源队列中MEMORY_LIMIT的总和小于 gp_vmem_protect_limit *0.9.  调整资源中的Active_statement和Max_cost，CCB的参考值如下： – Max_Cost :30亿 – Active_Statements:30 – Menory_Limit:多个队列的总和小于gp_vmem_protect_limit CCB设置以上参数后，基本上没有OOM发生，唯一遇到的是left join超大表（400亿条记录）导致的，用户已优化SQL 资源队列设置没有一个统一的标准，具体的参数设置需要根据项目的实际运行情况， 可以通过gp_toolkit.gp_resqueue_status 观察到队列的使用情况，逐步调整参数到最优状态。 角色组和权限管理  在GPDB中，对象权限不能从Schema继承，

file server(gpfdist),可 以达到1小时装载2T数据。 GP的工作负载的资源控制 GP提供了对工作负载和资源控制的功能。 在GP可以建一个资源队列（resource queue)，然后把 用户加入到这个队列中，然后就可以控制： 1. 所有活动的SQL的cost值最多是多少？ 2. 活动的SQL最多是多少个 3. 控制活动的SQL的优先级（4.0的新功能） GP的查询处理

可以拆解为 若干个朴素聚集的组合。 ● SELECT avg(score) FROM student GROUP BY grade; 分组聚集 44 ● Greenplum连接算法包括：嵌套循环连接，哈希连接和归并连接。 ● 归并连接同样应用了排序的思想，如果数据基于排序键有序，那么两个表的连 接可以通过归并的方式，仅遍历一次数据，就完成连接操作。 ● SELECT * FROM student

(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

CPU 和内存管理方面。资 源组一经定义，便会将所有用户活动纳入管理范围，包括超级用户。某个超级用户执行的所有语句都会路由至一个默认资 源组，管理员可以根据需要调整该资源组，增加或减少其系统资源。如果队列中没有可用于某个查询的空位，或者内存不 足以运行该查询，它会自动排队，直到有能够成功执行的资源为止。 1. Marshall Presser，Data Warehousing with Greenplum:Open