Pivotal Greenplum 5： 新一代数据平台

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• 格式: .pdf
• 来源: cn.greenplum.org

摘要

Pivotal Greenplum 5 是一个新一代的开源、高级分析数据平台，支持多种云环境部署，具有高性能和灵活性。其核心功能包括 GPORCA 查询优化器、增强的 Workload Manager、基于 PostgreSQL 内核的架构以及支持多种数据类型和分析扩展。Greenplum 5 提供了一个统一的环境，能够处理结构化、半结构化和非结构化数据，支持大规模并行处理 (MPP) 和高效的 SQL 查询优化。新增功能如动态分区消除、改进的公共表表达式 (CTE) 处理以及对多种编程语言和算法库的支持，使其能够满足复杂的企业数据仓库和高级分析需求。

AI总结

# 《Pivotal Greenplum 5：新一代数据平台》总结

Pivotal Greenplum 5 是一款新一代的数据平台，结合了开源创新、多云支持和高性能分析能力，能够帮助企业满足复杂的数据仓库和高级分析需求。以下是其核心特点和关键信息：

### 1. **开源与社区驱动**
- 2015年，Pivotal将Greenplum Database开源，社区规模迅速扩大，月度更新频率提升，带来了快速的创新和可靠性。
- 开源版本与商业版本在内核上高度一致，且支持PostgreSQL社区模式，方便融入最新功能和生态系统。

### 2. **多云支持与灵活部署**
- Greenplum 5 是首个基于开源Greenplum Database的版本，支持多云环境（包括公有云、私有云和本地部署）。
- 可部署在Amazon Web Services、Microsoft Azure和Google Cloud平台，支持按需配置和自带许可证（BYOL）配置，灵活扩展。

### 3. **高性能与查询优化**
- 引入了新的查询优化器GPORCA（Pivotal Query Optimizer），取代了传统的查询优化器，显著提升了复杂查询的性能。
- GPORCA支持并发混合工作负载，优化相关子查询和公用表表达式（CTE），通过动态分区消除和改进的统计数据收集，进一步提升查询效率。

### 4. **多结构数据支持**
- 支持多种数据类型，包括JSON、XML、HSTORE和UUID，能够存储和分析结构化、半结构化和非结构化数据。
- 新增的数据类型和函数扩展了数据处理能力，消除了分析孤岛。

### 5. **集成分析与扩展功能**
- 集成了Python、R、MADlib、PostGIS等工具，支持机器学习、图分析、地理空间处理和全文检索等高级分析功能。
- 提供了丰富的算法库和程序包，如TensorFlow、scikit-learn、XGBoost等，满足数据科学家和分析师的需求。

### 6. **资源管理与工作负载优化**
- Workload Manager增强了资源分配和监控能力，支持动态调整查询资源消耗，优化CPU、内存和磁盘I/O的使用。
- 资源组功能帮助管理员更好地控制用户活动，确保不同工作负载的高效运行。

### 7. **核心优势总结**
- **高性能**：基于MPP架构和GPORCA优化器，查询性能远超传统数据库。
- **灵活部署**：支持多云和本地环境，适应不同规模和需求。
- **开放生态**：开源驱动和丰富的分析工具扩展，助力数据科学和高级分析。
- **全栈支持**：从数据加载到查询优化，再到结果分析，提供完整的数据管理和分析解决方案。

### 总结
Pivotal Greenplum 5 是一款功能全面、高性能且灵活的数据平台，能够满足企业在数据仓库、多云部署和高级分析方面的多样化需求。通过开源创新、优化的查询性能和丰富的分析功能，它为数据驱动型企业提供了强有力的支持。