年的由慢到快的发展，累积了大量信息和数 据，数据在爆发式增长，这些海量数据急需新的计算方式，需要一场 计算方式的革命。 传统的主机计算模式在海量数据面前，除了造价昂贵外，在技术上也 难于满足数据计算性能指标，传统主机的 Scale-up 模式遇到了瓶颈， SMP（对称多处理）架构难于扩展，并且在 CPU 计算和 IO 吞吐上不 能满足海量数据的计算需求。 分布式存储和分布式计算理论刚刚被提出来，Google MPP 数据库都不擅长做 OLTP 交易系统，所谓交易系统，就是高 频的交易型小规模数据插入、修改、删除，每次事务处理的数据量不大， 但每秒钟都会发生几十次甚至几百次以上交易型事务，这类系统的衡 量指标是 TPS，适用的系统是 OLTP 数据库或类似 GemFire 的内存数 据库。 5. Greenplum MPP 与 Hadoop MPP 和 Hadoop 都是为了解决大规模数据的并行计算而出现的技术， 服务请求数据，不同的 Segment Host 之间 需要互相传输数据，加载过程中数据的重分布和 Mirror 策略都需要占 用 Segment Host 之间的网络资源。 这里需要假设一下硬件指标： 主流配置，每个节点机器的磁盘 IO 性能都可达到 1GB/S 以上 (10 块 磁盘，如果 RAID 卡很优秀，甚至可以达到 2.0GB)，每个节点的网络 带宽达到 1GB/S 以上 (1 个万兆

这样说更容 Greenplum Database 管理员指南 V6.2.1 版权所有：Esena(陈淼 +86 18616691889) 编写：陈淼 - 144 - 易理解)，是个重要的指标，唯一性指数，是字段中DISTINCT值的数量除以表中 的总记录数。例如，如果一张表中有1000条记录，某个字段有800个DISTINCT 值，该字段的唯一性指数为0.8，唯一性很高。唯一索引总是具备1 执行正常的数据计算和分析。但是，任何的性能都是由硬件保证的，所以，要获得一个 计算能力超强的GP集群，一套计算能力超强的硬件是最基础的条件，没有无源之水。 本章节，会从硬件开始介绍，包括硬件的配置指标，预期的性能指标，硬件的搭配 平衡，以及整体的物理架构，甚至如何规划机房的摆放等。然后是如何安装操作系统， 如何配置操作系统参数，如何安装GP数据库软件，如何初始化一套符合各种安全和指 标要求的GP数据库集群。 读写能力很差，一个10K/Min 转速的机械盘，连续的磁盘读写性能不会超过200MB/S，大多数情况下就100多MB/S。 随机读写的性能就更差了，一般IOPS能力都到不了200，这还是磁盘厂商给的指标， 实际测试可能更低。 对于OLAP型的应用，主要是大尺寸的连续读写，如果Raid卡有Cache功能，不管 是读还是写，都可以经过Raid卡的Cache进行IO合并，充分发挥机械盘的连续读写性

⽅式导⼊速度是⾮常快的。关于 python 的 copy_from ⽅法请参考： http://initd.org/psycopg/docs/cursor.html。 数据分析 数据分析 在⻚⾯上点击分析指标，选择查询时间段，发送查询请求，后端收到请求后执⾏如下SQL查询： SELECT time, data FROM t_unetanalysis_data where uuid='xxx' and