陈金豹，VMWare内核工程师 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. 目录 Brin Index On Heap AppendOnly Table Brin在AppendOnly Table上的实现 性能测试 5 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. Block Range Index 存储数据块中元组字段的最 │ ©2021 VMware, Inc. 目录 Brin Index AppendOnly Table Brin在AppendOnly Table上的实现 性能测试 15 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. AoTable AppendOnly Table是一种紧凑的 数据格式，适用于较少进行 Update/Delete的场景 Tuple以紧凑的方式存储在变长 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. Append only table Confidential │ ©2021 VMware, Inc. 目录 Brin Index AppendOnly Table Brin在AppendOnly Table上的实现 性能测试 19 Confidential │ ©2021 VMware, Inc

//hostIP:port/dbname",”UserName”,”Password”); stmt = c.createStatement(); String sql = "CREATE TABLE COMPANY " + "(ID INT PRIMARY KEY NOT NULL," + "NAME TEXT NOT NULL," + "AGE INT NOT NULL," + "ADDRESS host="hostIP", port="port") print "Opened database successfully" cur = conn.cursor() cur.execute('''CREATE TABLE COMPANY (ID INT PRIMARY KEY NOT NULL, NAME TEXT NOT NULL, AGE INT NOT NULL, 快速上⼿ Greenplum数据仓库 Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 26/206 ADDRESS CHAR(50), SALARY REAL);''') print "Table created successfully" conn.commit() conn.close() ⽰例3. 插⼊记录 insert.py #!/usr/bin/python import psycopg2

CREATE TABLE products (name varchar(40), prod_id integer, supplier_id integer) DISTRIBUTED BY (prod_id); GP的表增强 greenplum除支持普通的表外，还增加了PostgreSQL 中没有的表类型： append-only table: CREATE TABLE bar (a (a int, b text) WITH (appendonly=true) DISTRIBUTED BY (a); column-oriented table: CREATE TABLE bar (a int, b text) WITH (appendonly=true, orientation=column) DISTRIBUTED BY (a); append-only的表支持压缩： append-only的表支持压缩： CREATE TABLE foo (a int, b text) WITH (appendonly=true, compresstype=zlib, compresslevel=5); GP使用人性化的partion语法支持分区表 CREATE TABLE sales (id int, date date, amt decimal(10,2)) DISTRIBUTED

版权所有：Esena(陈淼 +86 18616691889) 编写：陈淼 - 19 - 海量数据仓库的一个重大挑战是，要在一个受限的时间窗口内完成大量数据的装载。 GP 通过外部表(External Table)支持高速并行数据装载。外部表可以使用[单条记 录出错隔离]模式，以允许在装载数据过程中将出错的数据记录下来。可以设置错误容 忍的阈值，以实现对数据装载质量的控制。也可以对错误信息进行分析，以帮助改善数 +86 18616691889) 编写：陈淼 - 20 -  从集群中隔离故障的 Host 主机(gpstop --host)  扩展 Instance 以及在新节点间重新分布 Table(gpexpand)  监控和恢复失败的 Instance(gpstate & gprecoverseg)  监控和恢复失败的 Master(gpstate & gpinitstandby) Key)关系通过连 线标明。 用数据仓库的术语来说，这种数据模型称为星型模型。在这种数据库模型下，Order 表通常被称为事实表(Fact Table)，其他表(Customer、Vendor、Product)被称 为维表(Dimension Table)。不管是哪张表，虽然对于用户来说，看起来就是一张 表，实际上，在每个 Instance 上都有这样 4 张表，分别叫 Order、Customer、Vender

Transactions of the block, only txid stored on kv, the detail information 33 // stored in another table 34 // 交易内容 35 repeated Transaction transactions = 11; 36 // The transaction count of the 转换后的c代码最终会编译成一个动态链接库来给XVM运行时来使用，在每个 生成的动态链接库里面都有如下初始化函数。 这个初始化函数会自动对wasm 里面的各个模块进行初始化，包括全局变量、内存、table、外部符号解析等。 1 typedef struct { 2 void* user_ctx; 3 wasm_rt_gas_t gas; 4 u32 g0; 5 t)); 11 (h->user_ctx) = user_ctx; 12 init_globals(h); 13 init_memory(h); 14 init_table(h); 15 return h; 16 } 3.4. 语言运行环境 3.4.1. c++运行环境 c++因为没有runtime，因此运行环境相对比较简单，只需要设置基础的堆栈分 布

max_fsm_relations 30000 30000 max_stack_depth 4MB 4MB gp_workfile_compress_algorithm zlib zlib max_appendonly_tables 50000 50000 gp_fts_probe_interval 5min 5min gp_external_max_segs 16 16 gp_autostats_mode OOM-Out of Memory  为什么有OOM？ – 当SQL执行过程中申请不到需要的内存，就会报错out of memory  常见的OOM原因 – 因为没有Analyze table，错误的执行计划导致 – 并发度太高，内存不足 – 品质不高的SQL，例如LEFT JOIN大表，如果大表在关联条件上倾斜严重，可能导致OOM – 耗内存SQL，如window function

, 'put your unique phrase here'); define('NONCE_SALT', 'put your unique phrase here'); $table_prefix = 'wp_'; define('WPLANG', ''); define('WP_DEBUG', false); if ( !defined('ABSPATH') ) some-redis -d redis 另外还可以启用 持久存储。 $ sudo docker run --name some-redis -d redis redis-server --appendonly yes 默认数据存储位置在 VOLUME/data 。可以使用 --volumes-from some-volume-container 或 -v /docker/host/dir:/data

f753707788c5: ubuntu 1e0c3dd64ccd: ubuntu 或者打算以表格等距显示，并且有标题行，和默认一样，不过自己定义列： $ docker image ls --format "table {{.ID}}\t{{.Repository}}\t{{.Tag}}" IMAGE ID REPOSITORY TAG 5f515359c7f8 supplied) -w, --write-out="simple" set the output format (fields, json, protobuf, s imple, table) 数据库操作 数据库操作围绕对键值和目录的 CRUD （符合 REST 风格的一套操作：Create）完整生命周 期的管理。 使用 etcdctl 240 etcd 在键的组织上采用 --name some-redis -d redis 另外还可以启用 持久存储。 $ docker run --name some-redis -d redis redis-server --appendonly yes 默认数据存储位置在 VOLUME/data 。可以使用 --volumes-from some-volume-container 或 -v /docker/host/dir:/data

23 8.1.6 Core Concept . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 Table . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 Data Nodes 578 13.3.3 Sharding If sharding database is partial, should tables without sharding database & table configured in sharding rules? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 578 13.3.4 Sharding When algorithm, the specific type of Comparable is specified as Long, and the field type in the database table is bigint, a ClassCastExcep- tion: Integer can not cast to Long exception occurs. . . . . . . .

‘file://component1’, ‘file://component2’ SHOW CREATE USER user REPAIR TABLE t_order OPTIMIZE TABLE t_order CHECKSUM TABLE t_order CHECK TABLE t_order SET RESOURCE GROUP group_name DROP RESOURCE GROUP group_name 尔组合。 例如，以下行表达式： ${['online', 'offline']}_table${1..3} 最终会解析为： online_table1, online_table2, online_table3, offline_table1, offline_table2, offline_table3 配置 数据节点 对于均匀分布的数据节点，如果数据结构如下： db0 ├── DAL。支持分页、去重、排序、分组、聚合、表关联等复杂查询。 常规查询 • SELECT 主语句 SELECT select_expr [, select_expr ...] FROM table_reference [, table_reference ...] [WHERE predicates] [GROUP BY {col_name | position} [ASC | DESC], ...]