9 8 7 7 9 6 3 2 1 分治法 9 快速排序 ● 快速排序算法： 10 堆排序是最常用的排序算法，由J.Williams在1964年发明。 ● 堆是一种近似完全二叉树的结构，最大值堆要求每个子节点的键值总是小于父 节点。最小值堆要求每个子节点的键值总是大于父节点。 堆排序算法 ● 步骤1：建立最大值堆,最大元素在堆顶 ● 步骤2：重复将堆顶元组移除并插入到排序数组，更新堆使其保持堆的性质 输 出 缓 冲 区 输 入 缓 冲 区 27 败者树算法(GP目前使用堆)： ● 1. 输入每个顺串的第一个记录作为败者树的叶子节点。建立初始化败者树。 ● 2. 两两相比较，父亲节点存储了两个节点比较的败者（节点较大的值）；胜利者 （较小者）可以参与更高层的比赛。这样树的顶端就是当次比较的冠军（最小 者）。 ● 3. 调整败者树，当我们把最小者输入到输出文件以后，需要从相应的顺串取出 一个记录补上去。补回来的时候，我们就需要调整败者树，我们只需要沿着当前 节点的父亲节点一直比较到顶端。比较的规则是与父亲节点比较，胜者可以参 与更高层的比较，一直向上，直到根节点。失败者留在当前节点。 败者树 28 败者树 1 10 30 44 56 . . . 6 8 34 64 66 . . . 7 11 12 13 17 . . . 22 55 67 77 79 . . .

流处理 在线系统扩展 任务管理 服务 加载 & 数据联邦 高速数据加载 近实时数据加载 任意系统数据访问 存储 & 数据访问 混合存储引擎（行存&列存） 多种压缩，多级分区表 索引（B树，位图，GiST） 安全性 语言支持 标准SQL支持，SQL 2003 OLAP扩展 支持 MapReduce 扩展编程语言 (Python,R, Java, Perl, C/C++） 第三方工具 解析器执行词法分 析、语法分析并生 成 解析树 客户端 主节点接受客户连接， 处理请求，执行认证 解析器 主节点 17 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only 优化器 本地存储 主节点Segment 系统表 分布式事务 Interconnect 调度器 执行器 解析器 优化器 处理解析树，生成 查询计划 查询计划描述了如 何执行查询

Segment 节点进行执行，并将最终结果返回给客户端。 Segment 节点上负责执行 QD 分发来的查询任务的进程称为 QE (Query Executor) 进程，递归 遍历 QD 发来的计划树，对每一个节点按照拉模型 (火山模型) 进行执行。 QD && QE Confidential │ ©2021 VMware, Inc. 26 QD && QE Confidential │ ©2021

S 程序包是 PostgreSQL 的空间数据库扩展，可让地理信息 系统 (GIS) 对象存储在数据库中。Pivotal Greenplum PostGIS 扩展包括支持使用基于 GiST 的 R 树空间索引和函数分析和处 理 GIS 对象。 图 3：Pivotal Greenplum 5：集成的分析。 地理空间 图分析库 聚类分析 传统BI分析 分类分析 回归分析 全文检索 pivotal

定义存储在该系统表 的ev_action字段中。关于视图的更多详细信息，可以参考PostgreSQL的相关文档。 视图的定义不是以字符串的形式存储的，存储的是解析后的查询树，在视图被创建 时生成的查询解析树，这样会有几方面的影响：  对象名称是在视图创建时解析的，所以创建时的search_path会影响到视图的定 义，如果使用时的search_path与创建时不一致，可能会导致找不到表的报错。 new之后，依赖的表就是new。  GP可以精确的获取视图使用了哪些对象，所以能够存储严谨的依赖关系。 注意：GP处理视图的方式和处理函数的方式完全不同，对于函数，GP存储的是字符串， 创建时不会解析为查询树，因为函数中的具体执行情况无法预知，只有具体的参数和具 体的数据在执行时才能确定涉及的对象，所以，没有办法精准获取函数的依赖关系。编 者在社区遇到很多次关于函数涉及的表如何查询的问题，这个的确是无能为力的，即便 =# EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM names WHERE id=22; 查看 EXPLAIN 输出 执行计划是一棵有很多个算子构成的树，其中每个算子是一个独立的计算操作，例 如表扫描、关联、聚合或排序等。 从下到上来看执行计划，每个算子的计算结果作为上面一个算子的输入。执行计划 最底部的算子，往往是表扫描算子：Seq Scan、Index

查询处理器的采用混合语法的查询）。PostGIS 程序包是 PostgreSQL 的空间数据库扩展，可让地 理信息系统 (GIS) 对象存储在数据库中。Greenplum PostGIS 扩展包括支持使用基于 GiST 的 R 树空间索引和函数分 析和处理 GIS 对象。 完全兼容欧拉开源操作系统的 HTAP 数据平台 Greenplum

提⾼。对于压缩的数据，使⽤索引访问⽅法时，只有需要的数据才会被解压缩。 3. 避免在经常改变的列上创建索引：在经常更新的列上创建索引会导致每次更新数据时写操作⼤量增加。 4. 创建选择率⾼的 B-树索引，对于选择率较低的列，使⽤ Bitmap 索引。 5. 对参与连接操作的列创建索引：对经常⽤于连接的列（例如：外键列）创建索引，可以让查询优化器使⽤更多的连接算法，进⽽提⾼连接效率。 6. 对经常出现在