的并行文件分发服务(gpfdist)，管理员可以实现最大化 的利用网络带宽资源以实现高速并行装载。 上图展示了 GP 外部表和 gpfdist 是如何配合，以实现高速数据装载的，该模式 的性能是完全线性扩展的，数据直接在 gpfdist 和 Primary 之间并行传输，数据的 重分布直接在 Primary 之间完成，整个架构没有瓶颈点。 管理与监控 对 GP 系统的管理， Master 端都安装有 OpenSSL。在 设置参数 ssl=on(在 Master 的 postgresql.conf 文件)后重新启动集群就开启了 SSL。在使用 SSL 模式启动时，数据库会查找 Master 目录下的 server.key(服务器 密钥)文件和 server.crt(服务器证书)文件。这些文件必须被正确的安装，否则数据 库系统将无法启动。 重要提示：不要为 server myschema, public, pg_catalog; 设置了模式搜索路径之后，在未明确指明模式名称的情况下访问DB对象，将会按 照search_path列表的顺序依次在相应的Schema中查找对应的Object，直到找到为 止，若在不同的Schema中存在相同Name的Object，DB优先匹配search_path中靠 前的Schema下的Object。 查看当前的模式

全球排名第三，实时分 析领域全球排名并列第四。Greenplum 是两个领域中排名前十的产品中的唯一一款开源产品。 Greenplum 基于 MPP（大规模并行处理）架构构建，具有良好的弹性和线性扩展能力，并内置 并行存储、并行通讯、并行计算和优化技术。同时，Greenplum 还兼容 SQL 标准，具备强大、 高效、安全的 PB 级结构化、半结构化和非结构化数据存储、处理和实时分析能力，可部署于企 XML、JSON、KV）还是非结构化， 譬如文本数据、GIS 数据、图数据等。 ● 具有强大内核的平台：Greenplum 具有强大的内核技术，包括数据水平分布、并行查询执 行、专业优化器、线性扩展能力、多态存储、资源管理、高可用、高速数据加载等。 ● 具备强大灵活性和可扩展性的平台： 支持扩展（Extension）、自定义类型和函数、PXF 和外部表技术。可以使用多种语言实现用户自定义函数和聚集，包括

Only GPDB：为大数据存储、计算、挖掘而设计 Ÿ 标准 SQL 数据库：ANSI SQL 2008 标准，OLAP，JDBC/ODBC Ÿ 支持ACID、分布式事务 Ÿ 分布式数据库：线性扩展，支持上百物理节点 Ÿ 企业级数据库：全球大客户超过 1000+ 安装集群 Ÿ 百万行源代码，超过10年的全球研发投入 Ÿ 开源数据库(greenplum.org)，良性生态系统 5 Pivotal 14 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only 大规模并行数据加载 • 高速数据导入和导出 – 主节点不是瓶颈 – 10+ TB/小时/Rack – 线性扩展 • 低延迟 – 加载后立刻可用 – 不需要中间存储 – 不需要额外数据处理 • 导入/导出 到&从: – 文件系统 – 任意 ETL 产品 – Hadoop 发行版 外部数据源 Interconnect

Features Confidential │ ©2021 VMware, Inc. 4 Greenplum 是基于 PostgreSQL 所实现的大规模并行处理(MPP)开源数据平台，具有良好的弹性 和线性拓展能力，内置并行存储、并行通信、并行计算和并行优化功能，兼容 SQL 标准。拥有独 特的高效的 ORCA 优化器，具有强大、高效的 PB 级数据存储、处理和实时分析能力，同时支持 OLTP 型业务的混合负载。

Neighbors 成熟的数据科学学习库 2017.thegiac.com • 更好的并行度 • 算法充分利用 MPP 架构实现并行 • 更好的可扩展性 • 算法随着数据扩充而线性扩展 • 更高的预测精准度 • 适用更多数据，而不是抽样 • 顶级 ASF 开源项目 • 社区驱动开发模式 MADlib 特性 2017.thegiac.com 客户端

Postgresql 数据库同时并行工作，优势在于可以充分利用到每个节点 的所有 CPU 和 IO 能力。 Greenplum 单个节点上运行能力比其它数据库也快很多，如果运行在 多节点上，其提供性能几乎是线性的增长，这样一个集群提供的性能 能够很轻易的达到传统数据库的数百倍甚至数千倍，所管理数据存储 规模达到 100TB~ 数 PB，而你在硬件上的投入，仅仅是数台一般的 X86 服务器和普通的万兆交换机。

数据表⾜够⼤：⼤表格是⽐较适合做分区的、如果你的表格有上亿⾏或者更多的的数据，可以通过分区把数据通过分区分为很多⼩的部分、从⽽提⾼性能。如果⼀个表只有⼏千⾏和⼏ 万⾏就不需要再做分区。 查询模式固定：例如你经常按照⽇期去查找表格数据、我们可以按照每⽉或者每天做分区；如果你需要按照地区去访问数据，我们可以按照地区去做分区。 数据仓库保留⼀个时间窗⼝的数据：例如您数据仓库需要保留⼀年的数据、如果按⽉做分区、可以通过分区很