和相关技术领域，主要工作职责是 售后支持，帮助我们的 Greenplum 用户解决生产需求和技术问题，我们坚持提供最专 业的建议和解决方案，提供最专业的技术支持服务，提供最专业的落地实施支持。 十多年来，参与过的项目不计其数，有 POC 测试，有开发支持，有故障支持，有 长期驻场支持，有临时的功能支持，甚至可能会作为用户看不见的后端支持，总之，我 们的目标是，努力解决用户的一切不违背自然规律的诉求，我们跟随着 Greenplum ..................... - 22 - 第三章：角色权限管理 ............................................................................................................ - 24 - 角色与权限安全的最佳实践 ............................. ............................................................... - 24 - 创建用户 User Role ..................................................................................................... - 25 - 修改 ROLE

M10 M11 M12 M13 M14 M15 M16 M17 M18 M19 M20 M21 M23 M24 M22 统计信息收集  对于系统表和用户表需要收集统计信息，GPDB的查询计划是cost base的，统计信息的准确性对查询 计划的优劣有很大影响；  对于字段数较多的表，可关闭gp_autostate_mode (on_no_st 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，新增的对象需要Grant授权给相应用户。  用户可以属于多个角色组role，用户可以从role继承权限 用户可以属于多个角色组role，用户可以从role继承权限  建议在系统建设时，按照功能、权限划分为较为固定的数个角色组，新增对象时只要把权限Grant到 相应角色组 即可，不需要再按照使用者单独授权，这种方式对于查询用户较多的系统能简化权限管理。  同一个对象内的数据，如果需要分类授权（例如按照机构号，用户只能查看各自所属机构数据），采 用多个视图（视图也是一个对象）映像的方式进行权限划分，然后再将视图进行授权。

不必去重新设计开发，而且把数据库底层交给其它专业化组织来开 发（对应到 Postgresql 就是社区），还可充分利用到社区的源源不 断的创新能力和资源，让产品保持持续旺盛的生命力。 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 乎在这些 OLAP 功能上都比 mysql 更甚一筹。 5) Postgresql 许可是仿照 BSD 许可模式的，没有被大公司控制，社区 比较纯洁，版本和路线控制非常好，基于 Postgresql 可让用户拥有 更多自主性。反观 Mysql 的社区现状和众多分支（如 MariaDB）， 确实有些混乱。 Big Date2.indd 5 16-11-22 下午3:38 6 相信这些特点已经足够了，据说很多互联网公司采用 ostgis、pgcrypt 等， 对于其它模块，用户可以自行将 contrib 下的代码与 Greenplum 的 include 头文件编译后，将动态 so 库文件部署到所有节点就可进行测 试使用了。有些模块还是非常好用的，例如：oraface，基本上集成了 Oracle 常用的函数到 Greenplum 中，曾经在一次 PoC 测试中，用户 提供的 22 条 Oracle SQL 语句，不做任何改动就能运行在

Ø事务大，频率相对小，并发低 • 未来的数据 —— 趋势分析 Ø非实时，离线+在线流系统，趋势分析 Ø算法分析，持续计算 5 数据仓库体系架构 OLAP场景举例 • 业务相关场景 Ø用户状态 （注册数，活跃数，并发量，峰值） Ø金币状态 Ø道具/物品状态 Ø对账状态 Ø活动反馈 • 架构相关场景 Ø不同数据量，不同事务特点，不同查询需求 Ø历史数据归档与冷热分离 Ø实时与延时需求的权衡 部署流程 Ø 规划部署方案 Ø 准备硬件资源 Ø 修改系统参数 Ø 安装 Greenplum 软件 / postgresql软件 Ø 初始化实例 Ø 修改实例参数文件 Ø 初始化业务所需库表环境、用户环境 Ø 加载数据 Ø 业务程序访问 23 Greenplum运维体系 环境创建与部署 • 部署注意点 Ø 资源要充足（ETL，管理节点，数据节点，数据集市） Ø 万兆网络 （网络环境对功能和性能的影响） GP内所有名称都小写 Ø table_name命名要符合命名规则，做到见名知义 36 Greenplum开发规范 用户与权限规范 • 四层授权保保障 Ø 角色 role ： 管理数据库内对象权限 Ø 用户 user ： 用户认证权限 Ø pg_hba.conf ： 实例权限配置文件 Ø iptables : 防火墙IP访问配置策略 • 账号类型划分 Ø 管理账号 Ø 开发账号 Ø 调度账号

2016Postgres中国用户大会 目 录 content ApsaraDB for GP的定位 ApsaraDB for GP的内核优化 未来的规划 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP的定位 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP的定位 GP的优势？ 与其他技术的对比？ 为什么上云？ 2016Postgres中国用户大会 本地高效存储 +高速网络 +预置稳定资源 = = 2016Postgres中国用户大会 GP vs. RDS? Select count(*) from customer group by city Return Hash Scan 主机 Scan Hash MPP处理举例 2016Postgres中国用户大会 GP vs. RDS? Select count(*) from MPP处理举例 2016Postgres中国用户大会 GP vs. RDS? Select count(*) from customer group by city HashAgg Hash Scan 主机 Hash Scan Hash Scan 主机 Hash Scan MPP处理举例 2016Postgres中国用户大会 GP vs. RDS? Select

● 跨云的需求 云数据库实现方案 云数据库需求 ● DBasS ○ 自动化运维 ○ 自动化调优 ● 弹性资源管理 ○ 存储资源 ○ 计算资源 ● 安全 ○ 用户数据 ○ 临时文件 ○ 网络传输 ○ 权限控制 ● 跨云 ○ 公有云 ○ 私有云 云数据库实现方案 ● 全新数据库 ○ Snowflake ● 原有数据库架构升级 ○ Vertica Eon Mode

UDW 的客⼾端 ⽀持通过 JDBC、ODBC、PHP、Python、命令⾏ Sql 等⽅式访问 UDW 2. Master Node：访问 UDW 数据仓库的⼊⼝ 接收客⼾端的连接请求 负责权限认证 处理 SQL 命令 调度分发执⾏计划 汇总 Segment 的执⾏结果并将结果返回给客⼾端 3. Compute Node： Compute Node 管理节点的计算和存储资源 每个 Compute 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 那么就会默认创建到这⾥。 创建⼀个模式: CREATE SCHEMA testSchema； 指定数据库的模式搜素路径： ALTER \dl 列出⼤对象, 和 lo_list ⼀样 \dp [模式] 列出表, 视图, 序列的访问权限 \dT [模式] 列出数据类型 (加 "+" 获取更多的信息) \du [模式] 列出⽤⼾ \l 列出所有数据库 (加 "+" 获取更多的信息) \z [模式] 列出表, 视图, 序列的访问权限 (和 dp ⼀样) 6. 格式选项 \a 在⾮对⻬和对⻬的输出模式之间切换 \C

Postgres Conference China 2016 中国用户大会 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 Greenplum 5.0 and Roadmap Brian Lu Pivotal 2016Postgres中国用户大会 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 Safe Harbor • “Any information obligation to update forward looking information in this presentation.” 2016Postgres中国用户大会 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 Greenplum is Growing Steady • Greenplum is Growing Steady – Operating in 34 Greenplum in 2016 – Major Greenplum 5.0 release planned early 2017 2016Postgres中国用户大会 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 Greenplum Database Overview • Massively Parallel Processing (MPP) database system

历史回顾 2017.thegiac.com 金融 保险 医疗 汽车 制造 科研 政府机构 互联网 娱乐和媒体 零售 MADlib ⽤用户和场景 2017.thegiac.com 功能 Data Types and TransformaJons Array and Matrix Operations Matrix FactorizaDon 2017.thegiac.com C API (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 • 通过 Gemfire SQL 语法支持 需要提升 磁盘数据 不是核心焦点 并发性能 不是核心焦点 大数据关联 不是核心焦点 2017.thegiac.com ⽤用户案例例 1 Greenplum + MADlib 助⼒力力邮件营销 2017.thegiac.com 问题 ● 邮件⼴广告点击预测 模型不不够精准，需 要更更好的邮件营销 策略略

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 Greenplum 社区与对中国本地开源社 区的深入合作尝试。本次合作对双方打造丰富应用生态注入了鲜活动力！ 完全兼容欧拉开源操作系统的 HTAP 数据平台 版本。该版本为企业级用户提供一个安全稳定可靠的 操作系统。 openEuler 也是一个技术孵化器。通过每半年发布一次的创新版，快速集成 openEuler 以及其他社区的最新技术成 果，将社区验证成熟的特性逐步回合到发行版中。这些新特性以单个开源项目的方式存在于社区，方便开发者获得源代 码，也方便其他开源社区使用。 社区中的最新技术成果持续合入发行版，发行版通过用户反馈反哺技术 正成为覆盖全场景的操作系统，将发布面向边缘计算的版本 openEuler 21.09 Edge、面向嵌入式的版本 openEuler 21.09 Embedded。 openEuler 希望与广大生态伙伴、用户、开发者一起，通过联合创新、社区共建，不断增强场景化能力，最终实现统一 操作系统支持多设备，应用一次开发覆盖全场景。 openEuler 平台架构 openEuler 是覆盖全场景的