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 ，数据变化量达 到一定阀值才收集统计信息； – gp_autostats_mode = on_change – gp_autostats_on_change_threshold = 5000000（资料依据项目而定）  Truncate操作不会丢失字段级统计信息，在适当条件下可仅针对系统字段执行Analyze 垃圾空间回收 • GPDB采用MVCC机制，UPDATE 或 DELETE并非物理删除，而只是对无效记 尽量采用一个常用关联字段作为分布键，例如账号、客户号，这个可以提高关联条件的命中率，减少关联时数据重分布 （主要对大表） • 选用分布键同时考虑数据平均分布（一个例子，日志号不是最好的分布键，大量的空值导致资料倾斜） 物理模型经验分享（续） 分区表使用： • 不建议使用二级分区，二级分区不便于管理，而且Parser效率较低； • 二级分区可以用一级分区+Bitmap方式替代，例

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

Greenplum中文社区 https://cn.greenplum.org 博文 资料 文档 项目 全新的问答论坛 分布式事务和 两阶段提交协议 6 ● 事务实现原理和Write Ahead Logging（WAL） ● 分布式事务和两阶段提交的原理 ● Greenplum两阶段提交协议的实现 ● Greenplum两阶段提交协议的优化 Outline 7 事务的属性：ACID 执行引擎 日志和恢复 并发控制 索引/文件/ 记录管理器 缓冲区管理器 缓冲区 锁表 存储管理器 存储 查询计划 对索引、文件和 记录的请求 页命令 事务命令 查询、更新 用户/ 应用 DDL命令 数据库管理员 数据、元数据、索引 日志页 读、写页 元数据、 统计数据 元数据 9 存储介质的类型 ■ Volatile storage 易失性存储器 DRAM

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 执行计划中的运算操作 背景简介 多年前，编者翻译了 GP4.2.2 的 AdminGuide，如今，GP 已经历经了无数个版 本更新和迭代，编者也有了更多的感悟，放眼 GP 的中文资料，为之动容，就想着再为 GP 的发展壮大多做那么一点点贡献，挤出一点时间，重新梳理和打磨这个文档，并完 全根据最新的版本特性进行重新整理，希望能对中文爱好者提供一些帮助，在编写过程 中，仍会参考官方 ........................................................................................ - 24 - 创建用户 User Role ........................................................................................

VMware, Inc. 1 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. Greenplum中文社区 https://cn.greenplum.org 博文 · 资料 · 文档 · 项目 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. 3 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. Brin Index

Greenplum中文社区 https://cn.greenplum.org 博文 · 资料 · 文档 · 项目 Greenplum内核揭秘之排序算法 5 ● 内排序算法 ● 外排序算法 ● Greenplum TupleSort ● 排序在Greenplum中的应用 Outline 6 ● 冒泡排序 ● 插入排序 ● 快速排序 ● 堆排序 ● 基数排序 内排序算法

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

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

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