c template1 (切换到template1数据库) DROP DATABASE product; 3、模式管理 、模式管理 数据库模式(schema)是包含了⼀系列数据库对象（表，数据类型，⾃定义函数）集合的命名容器。⼀个数据库可以有多个模式。不同模式不共享命名空间。public 模式是在创建数据库之后就 会默认创建的，每个⽤⼾都有权限在这个 schema 创建对象，如果不指定 schema 信息： 数据类型 表约束 数据分布策略 表存储模型 分区策略 外部表：udwfile、udwhdfs 下⾯分别根据上⾯的可选信息对表格设计进⾏分析。 4.1 数据类型 数据类型 开发指南 Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 82/206 udw 的数据类型和 postgresql 基本⼀致，在选择数据类型的时候应该 基本⼀致，在选择数据类型的时候应该尽可能占⽤空间⼩，同时能够保证存储所有可能的数值并且最合理地表达数据。 使⽤字符型数据类型保存字符串，⽇期或者⽇期时间戳类型保存⽇期类型，数值类型来保存数值。 使⽤ VARCHAR 或者 TEXT 来保存⽂本类数据。不推荐使⽤ CHAR 类型保存⽂本类型。VARCHAR 或 TEXT 类型对于数据末尾的空⽩字符将原样保存和处理，但是 CHAR 类型不能满⾜ 这个需求。请参考 CREATE TABLE

........................................................................................ - 392 - 数据类型 ................................................................................................. 创建表 CREATE TABLE命令用于创建一张新的Table和定义其结构。在创建Table时， 通常需要定义如下几个方面的信息：  都有哪些字段(Column)以及对应的数据类型。  Table或者Column的约束(Constraint)，其限定了Table或者Column可以储 存什么样的数据。  Table的分布策略，其决定了Table的Data如何被分割存储在GP的各个 Instance上。  Table在Disk上的存储方式。例如压缩、按列存储等选项。  大表的分区策略(Partition Table)。 选择 Column 的数据类型 Column的Data Type决定了其可以储存什么类型的数据值。通常应该考虑使用最 小的空间储存数据，不是为了节省空间，重要的是，要考虑Data Type对数据范围的 约束。例如

Pivotal Software, Inc.保留所有权利。 PIVOTAL GREENPLUM 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 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。 Greenplum 中添加的全新 PostgreSQL 9.1 函数和 SQL 命令增强了对 XML 的支持。这些新数据类型及相关函数有助于打造 一个没有孤岛的环境，结构化、半结构化和非结构化数据均可在一个位置进行存储和分析。其他功能还有 dblink，这是一 个用于与其他数据库（无论在同一数据库主机还是远程主机上）建立连接的新模块。Pivotal

ApsaraDB for Greenplum(SSD/SATA) AWS RedShift 外部表 支持OSS外部表 无此设计 地理信息支持 支持（自带PostGIS） 不支持 分区表支持 支持 不支持 数据类型 支持所有PostgreSQL 9.0以下类型 支持11个PostgreSQL类型 横向扩容 支持 支持，需要停机（数分钟） 索引 支持（B-tree、Bitmap） 不支持 2016Postgres中国用户大会 目前支持的插件 MADLib PL/Java Pgcrypto Fuzzstringmatch PostGIS Orca hll 2016Postgres中国用户大会 完善的JSON数据类型支持 Create table users( id int, info json) Select info->name from users 2016Postgres中国用户大会 用户权限定制

是如何的方便，另外，开发新的功能模块、新的数据类型、新的索 引类型等等非常方便，只要按照 API 接口开发，无需对 PG 重新编译。 PG 中 contrib 目录下的各个第三方模块，在 GP 中的 postgis 空间 数据库、R、Madlib、pgcrypto 各类加密算法、gptext 全文检索都 是通过这种方式实现功能扩展的。 4) 在诸如 ACID 事物处理、数据强一致性保证、数据类型支持、独特 的 MVCC 之间的关联是不能走等值关联的，也就是说， Hash Join 和 Merge Join 都是无法选择的，只能选择 Nestloop Join， 这很致命。因此，如果你不能确保所有相关联的字段具有相同的数据 类型，这三种数据类型中，建议永远不要使用 smallint 和 bigint，分别 用 int 和 numeric 代替。 接下来说一说 SQL 语句的注意事项： 1) 要注意使用 LeftJoin(Right

✓ 在Greenplum上充分利用了MADlib 和PL/X X 在SAS和Excel上有很多⼿手动流程 ✓ 在Greenplum内部实现了了流程⾃自动 化 X 代码复杂冗余，很多数据类型 转换 ✓ 代码更更精简，更更便便于维护的代码 X 原始模型预测效果不不理理想 ✓ 新模型能够更更精准地预测⽬目标客 户 商业影响 2017.thegiac.com 用户案例例2