Greenplum 分布式数据库内核揭秘

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• 来源: cn.greenplum.org

摘要

Greenplum 是基于 PostgreSQL 开发的开源分布式数据库，支持大规模并行处理，具有良好的弹性和线性扩展能力。其内核支持多态存储、多种数据分布策略如哈希分布、随机分布和复制分布，并提供了高效的查询优化器和执行器。Greenplum 适用于 PB 级数据的存储和实时分析，同时支持混合负载。其存储方式包括 Heap 表、Append-Optimized 表、AOCO 表和外部表，满足不同场景需求。

AI总结

### 《Greenplum 分布式数据库内核揭秘》总结

#### 1. **Greenplum 分布式数据库简介**
- **特性**：
Greenplum 是基于 PostgreSQL 的大规模并行处理（MPP）开源数据平台，支持内置并行存储、通信、计算和优化（ORCA 优化器），具备良好的弹性和线性拓展能力。
它兼容 SQL 标准，支持 PB 级数据存储与实时分析，同时能处理 OLTP 型业务的混合负载。

- **集群化概述**：
集群由 Coordinator（协调节点）和 Segment（数据节点）组成，数据以 Primary 和 Mirror 的形式存储，确保数据的高可用性和冗余。

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#### 2. **分布式数据存储与多态存储**
- **分区策略**：
Greenplum 提供灵活的分区方案，例如 **列表分区**（如按性别分区）和多级分区策略，支持对海量数据进行高效管理。

- **多态存储**：
用户可以根据数据AccessException模式和存储需求选择不同的存储方式：
- **堆表（Heap Table）**：适合 OLTP 场景，支持高效更新与删除。
- **Append-Optimized 表**：高效写入，适合数据仓库事实数据，不适合频繁更新。
- **Append-Optimized, Column Oriented（AOCO）表**：按列存储，适合聚合查询并支持压缩。
- **外部表**：支持存储在 HDFS、S3 等外部存储介质中，兼容多种数据格式（如 Parquet、Avro 等）。

- **数据分布策略**：
Greenplum 提供三种分布策略：
1. **哈希分布（Hash Distribution）**：基于一致性哈希算法，数据分布均匀，支持最小化数据迁移。
2. **随机分布（Randomly Distribution）**：简单随机分配数据。
3. **复制分布（Replicated Distribution）**：数据复制存储，提升可用性和性能。

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#### 3. **分布式查询优化器与执行器**
- **查询优化器**：
Coordinator 节点根据分布键和分布策略优化查询计划，处理数据的过滤、聚合和 JOIN 操作。对于 JOIN操作，如果两表分布键不同，需要进行节点间数据移动。

- **执行器**：
Greenplum 采用 PostgreSQL 的进程模型：
- **QD（Query Dispatcher）**：负责解析、优化和分发查询计划。
- **QE（Query Executor）**：在 Segment 节点执行查询计划，递归遍历计划树，按火山模型拉取数据。

查询执行过程高效、并行化，充分利用集群资源。

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#### 4. **核心优势总结**
Greenplum 通过分布式存储、多态存储和高效的查询优化器，支持大规模数据的高效处理与分析，同时兼顾 OLTP 和 OLAP 场景，为大数据处理提供了强大的技术支持。