动信令分析系统、SANDBOX 自助分析沙箱、数据集市等等。 Big Date2.indd 11 16-11-22 下午3:38 12 而 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

据流引擎 对本地磁盘进行直 接的高性能访问 gNet 互连 • 第一个支持互联网级分析技术（由Google普及）的产品 • 采用新的编程模型，在商用硬件上并行处理和执行 • 可以使客户洞察力和数据货币化程度达到前所未有的高度 MapReduce Greenplum MapReduce的优势 • 处理在任何地点存储的任何类型的数 据 • 将SQL的普遍性与MapReduce的灵 活编程模式结合起来

Greenplum 不仅可以作为全能的分析化平台，也能满足交易型业 务场景，能够处理多种并发混合工作负载，专为满足在多结构数据环境中进行实时分析的需求而设计。 欧拉开源操作系统是一款面向数字基础设施的操作系统，支持服务器、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。 Greenplum 与欧拉开源社区强强联手，不仅是双方业务用户所期盼的，同时也是 简称“欧拉”）从服务器操作系统正式升级为面向数字基础设施的操作系统，支持服务 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。 是覆盖全场景的创新平台，在引领内核创新，夯实云化基座的基础上，面向计算架构互联总线、存储介质 发展新趋势，创新分布式、实时加速引擎和基础服务，结合边缘、嵌入式领域竞争力探索，打造全场景协同的面向数字 基础设施的开源操作系统。 完全兼容欧拉开源操作系统的 HTAP 数据平台 Greenplum

资源，具体的比例需要根据数据库的适用场景进行综合评估。例如在生产环境，每个 Instance 所在的主机配置了 2 个 16 Core 的 CPU，可根据不同的场景，配置 4 ~ 12 个不等的 Primary，这个数字的选择需要由富有经验的专业技术支持人员进行评估， 每个 Instance 所在主机配置的 Primary 越多，响应并发的能力越弱，但单个任务的 处理能力越强(这也不是绝对的，当 Primary 数量多到，即便运行单个任务时都会出 还可以指定多个限制，例如：周二的任何时间不允许登录并且周五的下午 3 点到 5 点不允许登录。 指明日期和时间 有两种方法指明哪一天。使用 DAY 关键字并紧跟英文的星期几，或者 0~6 的数字， 如下表所示： 英文表述 数字表述 DAY 'Sunday' DAY 0 DAY 'Monday' DAY 1 Greenplum Database 管理员指南 V6.2.1 版权所有：Esena(陈淼 Name。 address 指定该记录匹配的客户端 IP 地址或者范围，也可以是一个 hostname。 如果是 IP，其包含一个标准的小数点分割的 IP 地址和一个掩码长度值。 IP 地址只能使用数字形式。掩码长度表示 IP 地址高位与客户端 IP 匹配 的长度。指定的掩码长度右边的二进制 IP 地址必须是 0。IP 地址与分隔 符(/)和掩码长度之间不可以有任何的空字符。例如 172.20

查询中选择⼤部分的列； 列存储的应⽤场景： 列存储⼀般适⽤于宽表（即字段⾮常多的表）。在使⽤列存储时，同⼀个字段的数据连续保存在⼀个物理⽂件中，所以列存储的压缩率⽐普通压缩表的压缩率要⾼很多，另外在多数字段中筛 选其中⼏个字段中，需要扫描的数据量很⼩，扫描速度⽐较快。因此，列存储尤其适合在宽表中对部分字段进⾏筛选的场景。注意：列存储的表必须是追加表（Appendonly table）。 创建⼀个⾏式存储的表 通过选择最合适的数据类型可以节省磁盘空间，提⾼查询性能。字符类型的数据建议使⽤ TEXT 或者 VARCHAR 类型，不要使⽤ CHAR 类型。TEXT 或者 VARCHAR 类型能够减少存储空 间。选取合适的数字类型，如 INT 或者 SMALLINT 能满⾜业务需求时，使⽤ BIGINT 会带来磁盘空间的浪费。 2 存储⽅式 存储⽅式 udw 在创建表格的时候提供了堆表和追加表两种存储模式，提供了⾏存储、列存储、外部表的存储⽅式。 查询中选择⼤部分的列； 列存储的应⽤场景： 列存储⼀般适⽤于宽表（即字段⾮常多的表）。在使⽤列存储时，同⼀个字段的数据连续保存在⼀个物理⽂件中，所以列存储的压缩率⽐普通压缩表的压缩率要⾼很多，另外在多数字段中筛 选其中⼏个字段中，需要扫描的数据量很⼩，扫描速度⽐较快。因此，列存储尤其适合在宽表中对部分字段进⾏筛选的场景。 列存储的表必须是追加表（Appendonly table）。 3 压缩 压缩